Optimized Pruning Strategies for Non-Local Architectures in Lung Computed Tomography Tumor Recognition

Aleksei Samarin; Aleksei Toropov; A. Nazarenko; Kotenko E.; A. Mamaeva; Nazarenko D.; Valentin Malykh; Elena Mikhailova; Alexander Savelev; Motyko A.

doi:10.23919/FRUCT70069.2026.11506568

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

6 ноября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новый инструмент для речевой терапии после инсульта

Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске разработали корпус упрощенных текстов для пациентов с афазией разной степени тяжести. Клинические исследования показали, что материалы по актуальным тематикам мотивируют активнее заниматься восстановлением речи после инсульта. Исследование опубликовано в журнале Aphasiology.

3 ноября 2026 г.

Физики научили ИИ настраивать пучок частиц в ускорителе

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Института ядерной физики СО РАН разработали RLABC — программу, которая помогает подбирать оптимальные настройки ускорителя частиц с помощью обучения с подкреплением. В компьютерном эксперименте программа настроила модель так, что до конца ускорителя доходило около 70% частиц. Исследование опубликовано в журнале Computer Physics Communications.

3 ноября 2026 г.

«Органы на чипе позволяют проверять лекарства без экспериментов на животных»

Лаборатория молекулярной физиологии факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ изучает, как молекулярные регуляторы (микроРНК) управляют работой генов и влияют на развитие болезней — онкологических, вирусных и воспалительных, а также осложнений беременности. В Вышке выращивают модели органов человека на чипе: крошечные устройства с живыми клетками, воспроизводящие работу, например, плаценты или кишечника. Модели помогают понять, как возникают болезни и как на них действуют лекарства. «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Евгением Князевым.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Optimized Pruning Strategies for Non-Local Architectures in Lung Computed Tomography Tumor Recognition

P. 262–270.

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А., Kotenko E., Мамаева А. С., Nazarenko D., Valentin Malykh, Elena Mikhailova, Alexander Savelev, Motyko A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: model pruning lung computed tomography tumor segmentation neoplasm classification non-local attention

В книге

Proceedings of FRUCT'39, Helsinki, Finland, 28-30 April 2026. Issue 1 (Full Papers)

Vol. 39. , Helsinki: FRUCT Oy, 2026.

Hybrid Non-local Blocks for Streptococci Segmentation in Microscopic Images

Aleksei Samarin, Toropov A., Kotenko E. и др., , in: Proceedings of 18th International Conference on Machine Learning and ComputingVol. 2.: Cham: Springer, 2026. Ch. 26 P. 373–385.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Adaptive Pruning for Universal-Filter Image Color Correction

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of FRUCT'39, Helsinki, Finland, 28-30 April 2026. Issue 1 (Full Papers)Vol. 39.: Helsinki: FRUCT Oy, 2026. P. 244–252.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Efficient Pruning Optimization for Trainable Descriptor-Based Facade Signboard Classification

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Flow-Guided Neural Pruning: Signal-Flow Framework for Multi-Architecture Model Compression

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 8 Article 236

Добавлено: 19 сентября 2026 г.