?
Optimization of List-Based Reed-Solomon Decoding via Deep Learning
P. 1–4.
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.
Singapore: Springer, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
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.
Helsinki: FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 39.: Helsinki: FRUCT Oy, 2026. P. 253–261.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Helsinki: 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.: NY: 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.
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Ивченко А. В., Antiufrieva L. A., Kononyuk P. A. и др., , in: Distributed Computer and Communication Networks 22nd International Conference, DCCN 2019, Moscow, Russia, September 23–27, 2019, Revised Selected Papers Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, volume 11965) Also part of the Computer Communication Networks and Telecommunications book sub series (LNCCN, volume 11965).: Springer, 2019. P. 174–187.
Данная работа посвящена проблемам гарантированной передачи данных при динамически изменяющемся объеме потерь пакетов в диапазоне от 0 до 23% в каналах с полосой пропускания более 0,5 Мбит/с. Рассматриваются проблемы, возникающие из-за стандартных механизмов защиты от потерь TCP, таких как потоки повторной передачи и переполнение буфера. Предложены механизмы восстановления данных и служебной информации, настройки на текущее ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.