?
Optimization of List-Based Reed-Solomon Decoding via Deep Learning
P. 1–4.
В книге
Petrozavodsk: IEEE, 2026.
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Абрамов Р. Н., Рождественская Е. Ю., 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.
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.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev 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. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: 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 FRUCT'39, Helsinki, Finland, 28-30 April 2026. Issue 1 (Full Papers)Vol. 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: 2026 The 9th International Conference on Information and Computer Technologies Honolulu, HI, USA March 11 - 13, 2026.: 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 Article 236
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.