Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Эта работа посвящена теоретическому объяснению парадокса Истерлина, согласно которому долгосрочный экономический рост не приводит к росту среднего уровня счастья людей. Под счастьем мы понимаем интенсивность эмоций, которые люди испытывают, когда сравнивают свой новый доход с ожидаемым либо целевой - с изначальным. В первом случае мы имеем дело с реактивным подходом к росту, тогда как во втором ...

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review

Мокиенко О. А., Zisman M. A., Bobrov Pavel и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Sweet-taste liking is associated with preference for less risky and immediate rewards in economic decision-making

Давидович А. С., Шестакова А. Н., Арзуманян Н. Г. и др., Frontiers in Psychology 2026 Vol. 17 - 2026 P. 1–18

Добавлено: 27 мая 2026 г.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2024)

М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.

В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...

Добавлено: 27 мая 2026 г.

Non-linear in-band interference cancellation on base of conjugate gradients method

Degtyarev A., Bakhurin S., Юдин Н. Е., DSPA 2026 P. 1–6

Добавлено: 26 мая 2026 г.

28th European Conference on Artificial Intelligence, 25-30 October 2025, Bologna, Italy – Including 14th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2025)

IOS Press, 2025.

Добавлено: 26 мая 2026 г.

New Numerical Invariants of an Unfolding of a Polycycle “Tears of the Heart”

Ильяшенко Ю. С., Шилин И. С., Stanislav Minkov, Russian Journal of Mathematical Physics 2026 Vol. 33 No. 1 P. 89–106

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Heritability of Functional Literacy: Evidence from a Classical Twin Design

Колачев Н. И., Kovaleva G., Behavior Genetics 2026

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Comparative Study of Training Methods and Architectures of Echo State Networks

Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114

В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...

Добавлено: 26 мая 2026 г.

ADDITIVE AUTOMORPHISMS OF REGULAR MATRIX GRAPH

Гусев И. И., Максаев А. М., Промыслов В. В., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 299 No. 6

Добавлено: 25 мая 2026 г.

How virtual urban green spaces influence stress and risk-taking

Dorri Sedeh S., Kosonogov V., Kerimova N. и др., Frontiers in Psychology 2026 Vol. 17 Article 1710257

Добавлено: 25 мая 2026 г.

Novelty, Category and Orientation Tuning for Printed Characters: A Magnetoencephalography Study with Fast Periodic Visual Stimulation

Kochetkova Ekaterina, Kostanian D., Мартынова О. В. и др., Brain Topography 2026 Vol. 39 No. 4 Article 51

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML

Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94

В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

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

Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Analysis of Multidimensional Clinical and Physiological Data with Synolitical Graph Neural Networks

Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V. и др., Technologies 2025 Vol. 13 No. 1 Article 13

Добавлено: 23 декабря 2024 г.

Predicting Molecule Toxicity via Descriptor-based Graph Self-supervised Learning

Li X., Makarov I., Киселёв Д. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 91842–91849

Добавлено: 30 августа 2023 г.

Adversarial attacks on graph-level embedding methods: a case study

Giordano M., Maddalena L., Manzo M. и др., Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 2023 Vol. 91 P. 259–285

Добавлено: 18 ноября 2022 г.