The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

?

The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

ICLR, 2026.

GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model

Еремеев Д. А., Бабенко А. В., Платонов О. А. и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026. P. 1–16.

Добавлено: 16 февраля 2026 г.

Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models

Еремеев Д. А., Баженов Г. В., Платонов О. А. и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026. P. 1–17.

Добавлено: 16 февраля 2026 г.

Rethinking Global Text Conditioning in Diffusion Transformers

Nikita Starodubcev, Pakhomov D., Wu Z. и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026.

Добавлено: 17 февраля 2026 г.

Scale-wise Distillation of Diffusion Models

Nikita Starodubcev, Ilya Drobyshevskiy, Denis Kuznedelev и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026.

Добавлено: 17 февраля 2026 г.

LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters

Vladimir Bogachev, Алетов В., Alexander Molozhavenko и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026. Ch. 20503 P. 1–26.

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

GAS: Improving Discretization of Diffusion ODEs via Generalized Adversarial Solver

Оганов А. А., Быков И. В., Неудачина Е. К. и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026. Ch. 18372.

Добавлено: 13 июля 2026 г.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: machine learning

The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

What Do Text-to-Image Models Know About the Languages of the World?

Фирсанова В. И., Journal of Mathematical Sciences 2024 Vol. 285 No. 1 P. 112–125

Добавлено: 9 сентября 2026 г.

Разработка интерфейса виртуального ассистента преподавателя на основе технологий вызова функций и инженерии инструкций для больших языковых моделей

Фирсанова В. И., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 Vol. 2 No. 62 P. 203–214

Статья посвящена промпт-инжинирингу для снижения плагиата и повышения заинтересованности студентов. Было проведено интервью преподавателей, разработана первая коллекция пресетов для промпт-инжиниринга в академической среде, создан интерфейс виртуального ассистента. Качественный анализ результатов интервью показал, что сотрудники сферы образования скорее заинтересованы в применении больших языковых моделей при разработке форм контроля, адаптации учебного материала с целью предоставления доступности и ...

Добавлено: 9 сентября 2026 г.

Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации

Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2

ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach

Alshanskaia E., Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Oil Spill Segmentation in SAR Data Using ViT-UNet: Performance and Practical Insights

Зуенко Д. О., Трофимова Е. А., Хайдарова И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 121339–121357

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors

Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

On the rate of Gaussian approximation for online linear regression problems

Шешукова М. Е., Durmus A., Khusainov M. и др., Statistics 2026 P. 1–25

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR Volume 337, 17-21 August 2026, KIT, Amsterdam, the Netherlands

Proceedings of Machine Learning Research , 2026.

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

Is social media news more subjective?😱 A comparative study of British quality and popular news sources’ adaptation to Facebook

Савинова Е. А., Hoek J., Digital Journalism 2025 Vol. 13 No. 7 P. 1291–1310

Добавлено: 3 сентября 2026 г.

A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection

Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 P. 111284–111284

Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC)

IEEE, 2026.

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study

S.M. Avdoshin, Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4-2 P. 245–256

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI

Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова

Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.

Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints

Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007

Добавлено: 26 августа 2026 г.

Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг

Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427

В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...

Добавлено: 25 августа 2026 г.

An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics

Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005

Добавлено: 25 августа 2026 г.

Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)

IEEE, 2026.

Добавлено: 24 августа 2026 г.

Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance

Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430

A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...

Добавлено: 23 августа 2026 г.

From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records

Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)

CEUR-WS.org, 2026.

Добавлено: 20 августа 2026 г.

К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения

Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130

В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...

Добавлено: 21 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.