?
Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement
P. 308–320.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev, Dozortseva A., Motyko A., Kotenko E., Назаренко А. А., Dzestelova A., Elena Mikhailova, Valentin Malykh
Пискунова А. М., Королев Д. А., Скопин Н. Ю. и др., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 659–669.
В данной статье представлен обзор современных методов решения задачи распознавания рукописного контента, включающего мультиязычный текст (русский и английский) и графические элементы, такие как блок-схемы из прямоугольников и стрелок, с акцентом на распознавание изображений маркерных досок. Для мультиязычного рукописного текста рассмотрены архитектуры, способные обрабатывать несколько языков, а для блок-схем - методы распознавания фигур и структуры. Кроме ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Рождественская Е. Ю., Абрамов Р. Н., Журнал социологии и социальной антропологии 2026 Т. 29 № 3 С. 244–274
Статья представляет экспериментальное исследование на стыке социальной антропологии и качественной социологии. Авторы ставят перед собой основную цель — развить и концептуально пересобрать подходы «случайной этнографии» и «этнографии второго порядка», рассматривая краткие биографические тексты как источник по социальной истории женского труда в XX веке и как локальный перформанс памяти. Методология сочетает ретроспективное осмысление непреднамеренного полевого опыта, ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: Petrozavodsk: IEEE, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. 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. 903–911.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 14-16 May 2025, Issue 1 (Full Papers)Vol. 37.: Helsinki: FRUCT Oy, 2025. P. 271–277.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 14-16 May 2025, Issue 1 (Full Papers)Vol. 37.: Helsinki: FRUCT Oy, 2025. P. 278–284.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Helsinki: FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Helsinki: FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 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: 7 сентября 2026 г.
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.
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya - Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.