Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Chertopolokhov V.; Mukhamedov A.; Bugriy G.; Kibkalo Vladislav; Ionkin V.; Tolchennikova V.; Chairez I.

doi:10.1109/access.2026.3657274

Публикации

?

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

IEEE Access. 2026. Vol. 14. P. 14369–14392.

Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G., Kibkalo Vladislav, Ionkin V., Tolchennikova V., Chairez I.

Mean-field reduction of networks of bursting neurons

Inês G., Скороход С. Н., Matteo d. V. и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2027 Vol. 164 P. 1–13

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Tensor term logic for categorial grammars: simple unification of commutative and noncommutative structure

Sergey Slavnov, / Series math "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

[б.и.], 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

Average Connection Establishment Time in Random Access Channel with Limited Resources

Батыгин А. А., Бурков А. А., Тюрликов А. М., IEEE, 2024.

Добавлено: 24 октября 2026 г.

Weakly non-integrable solitary wave collisions in the modified Benjamin–Bona–Mahony equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Wave Motion 2027 Vol. 148 Article 103867

Добавлено: 23 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A BERT-Based Classification Model: The Case of Russian Fairy Tales

Solovyev V., Солнышкина М. И., Ten A. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 98–111

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Barriers to Breakthroughs: Navigating Renewable Energy Innovation, Uncertainty, and Economic Growth for Sustainable Development

Li C., Tiwari S., Kazemzadeh E. и др., Sustainable Development 2026 Vol. 34 No. 5 P. 7109–7139

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Universal Filter-Based Lightweight Image Enhancement Model with Unpaired Learning Mode

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Aleksei Toropov и др., , in: Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 30 October - 1 November 2024Vol. 36.: FRUCT Oy, 2024. P. 711–720.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Децентрализованное управление группой автономных подвижных объектов при формировании траектории движения

Лебедев О. Б., Лебедев Б. К., Бесхмельнов М. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2024 № 2(242) С. 177–190

В статье рассматриваются алгоритмы формирования траекторий движения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) при проведении поисково-спасательных и ликвидационных операций. Описаны методы и алгоритмы управления движением группы БПЛА в строю, при развертывании в линию, при развертывании в шеренгу, при поворотах, в колонне. Управление осуществляется с помощью альтернативных алгоритмов коллективной адаптации, основанных на идеях коллективного поведения. Рассмотрены принципы функционирования ...

Добавлено: 13 сентября 2026 г.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОСТРОЕНИЯ ТРАЕКТОРИИ ПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Лебедев О. Б., Лебедев Б. К., Бесхмельнов М. И., Вестник Тверского государственного технического университета 2025 № 3(27) С. 103–119

В статье представлен детальный анализ гибридного алгоритма планирования маршрута, предназначенного для навигации в двухмерном пространстве, с учетом частичной неопределенности в информации о местности. Алгоритм функционирует поэтапно и разделяется на два уровня. На первом уровне происходит формирование локальной зоны видимости объекта и определение покрываемого региона на карте. На втором уровне алгоритм отвечает за создание множества возможных ...

Добавлено: 12 сентября 2026 г.

ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ПЛАНИРОВАНИЯ КОНФИГУРАЦИИ МАРШРУТА НА КАРТЕ МЕСТНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Лебедев О. Б., Лебедев Б. К., Бесхмельнов М. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 Т. 2(244) С. 68–82

Описывается гибридный алгоритм ситуационного планирования траектории в условиях частичной неопределенности для двухмерного пространства, основанный на интеграции волнового и муравьиного алгоритмов, позволяющий строить в реальном масштабе времени траектории минимальной длины с одновременной оптимизацией ряда других критериев качества построенного пути. Процессы формирования участка траектории и перемещения по нему объекта чередуются на каждом шаге. Формирования траектории осуществляется последовательно ...

Добавлено: 12 сентября 2026 г.

Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных

Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750

Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...

Добавлено: 10 сентября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors

Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515

Добавлено: 5 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 Article 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.