Online Neural Networks for Change-Point Detection

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Detecting the Future: All-at-Once Event Sequence Forecasting with Horizon Matching

Karpukhin I., Савченко А. В., , in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI-26: AAAI Technical Track on Planning, Routing, and Scheduling; AAAI Technical Track on Reasoning under Uncertainty; AAAI Technical Track on Search and Optimization. Main Track, volume 40 no. 43.: American Association for Artificial Intelligence (AAAI) Press, 2026. P. 22536–22544.

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 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.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.

С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)

Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203

Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...

Добавлено: 22 апреля 2026 г.

Approaches to the Detection of Deepfake in the Financial Organization’s Activities

Белов А. В., Федотов Г. А., , in: Proceedings of the 2025 INTERNATIONAL CONFERENCE "QUALITY MANAGEMENT, DIGITAL SECURITY, INFORMATION TECHNOLOGIES" (2025 QM&DS&IT).: IEEE, 2025. Ch. 1 P. 3–7.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks

Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

Анализ деловой неопределенности с помощью LC-кривых

Алескеров Ф. Т., Лола И. С., Асосков Д. Г. и др., Вопросы экономики 2025 № 11 С. 143–157

Метод LC-кривых – новый подход к анализу временных рядов – применен к композитному индексу деловой неопределенности (ИДН), построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата, что позволило осуществить анализ траекторий неопределенности по укрупнённым отраслям и подотраслям промышленности России с использованием двух спецификаций индекса: ex-ante (прогнозной) и ex-post (фактической). Результаты эмпирического анализа за период 2020–2024 гг. показали ...

Добавлено: 13 октября 2025 г.

Анализ алгоритмов обнаружения дипфейков

Федотов Г. А., Международный вестник криминалистики 2024 № 92 С. 77–83

В последние годы наблюдается значительный прогресс в качестве синтетически сгенерированного контента. Кроме того, регулярно появляются инструменты, с помощью которых обычный пользователь персонального компьютера может создать реалистичный поддельный контент. В работе исследуется развитие генеративных моделей в задаче Face Synthesis, а также способы обнаружения дипфейков, созданных с помощью моделей этого класса. Представленные в работе подходы показали хорошую ...

Добавлено: 24 сентября 2025 г.