?
Efficient Pruning Optimization for Trainable Descriptor-Based Facade Signboard Classification
P. 253–261.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А., Kotenko E., Мамаева А. С., Nazarenko D., Elena Mikhailova, Valentin Malykh, Alexander Savelev, Motyko A.
В книге
Vol. 39. , FRUCT Oy, 2026.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 39.: FRUCT Oy, 2026. P. 262–270.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Kotenko E., Aleksei Toropov и др., , in: ICICT 2026: Proceedings of the 2026 9th International Conference on Information and Computer Technologies.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 155–161.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 8 P. 1–26
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Ramos-Soto O., Perez-Zarate E., Ramos-Frutos J. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 7 Article 173
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
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.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
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.
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2026. P. 842–847.
Статья посвящена анализу эволюции методов обнаружения манипуляций в цифровых изображениях за десятилетие 2016–2026 годов. Рассматривается переход от классических пассивных методов (ELA, анализ метаданных, шумовых паттернов) к глубоким нейросетевым архитектурам (VGG16+U-Net, ManTra-Net, SPAN, RDS-YOLOv5) и далее — к мультимодальным системам на основе больших языковых моделей (ForgeryGPT, FakeShield), обеспечивающим не только локализацию подделок, но и текстовую интерпретацию ...
Добавлено: 25 февраля 2026 г.