Analysis of neural networks efficiency for determining positions of corrupted bytes

S. Slastnikov

doi:10.1088/1742-6596/1163/1/012048

Публикации

?

Analysis of neural networks efficiency for determining positions of corrupted bytes

Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1163. No. 12048. P. 1–6.

Сластников С. А., Лупанов В. Э.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: neural networks vector representation LSTM

Optimization of List-Based Reed-Solomon Decoding via Deep Learning

Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: IEEE, 2026. P. 1–4.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

A Three-Party W-State Quantum Secret Sharing Protocol with X-Gate Encoding and Forbidden-Outcome Detection

Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction

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.

Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement

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.

Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных

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.

Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors

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.

On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands

Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.

Добавлено: 21 августа 2026 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Измерение ИИ-грамотности взрослых россиян: методика и результаты

Давыдов С. Г., Федоров В. В., Социологические исследования 2026 № 5 С. 141–147

Представлены результаты измерения ИИ-грамотности взрослого населения России. Исследование решает проблему отсутствия эмпирических данных о фактическом уровне владения компетенциями в сфере искусственного интеллекта среди граждан. Методика основана на самооценке владения пятью типами ИИ-инструментов по 5‑балльной шкале и последующем индексировании. Сбор информации осуществлен методом телефонного опроса (CATI) на общероссийской выборке проекта «ВЦИОМ–Спутник» (N = 1600). Выявлен уровень ...

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Screen-Cam Imitation Module for Improving Data Hiding Robustness

Джанашиа К. М., Aleksandr Fedosov, Oleg Evsutin, Sensors 2025 Vol. 25 No. 23 Article 7726

Добавлено: 28 ноября 2025 г.

Understanding the training dynamics of CoLaNET by its simplified model

O.A. Goryunov, Maslennikov O. V., Kiselev M. V. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 203 Article 117663

Добавлено: 28 ноября 2025 г.

Смежные права на результаты интеллектуальной деятельности, созданные искусственным интеллектом: философско-правовой анализ замены критерия творчества на критерий инвестиций

Пакшин П. К., Актуальные проблемы российского права 2025 Т. 20 № 11 С. 11–18

Статья посвящена обоснованию необходимости правовой охраны результатов интеллектуальной деятельности, созданных искусственным интеллектом, посредством смежных прав. Рассматриваются пути снижения правовых рисков создания результатов интеллектуальной деятельности с помощью технологий искусственного интеллекта, и проводится философско-правовой анализ выдвинутой гипотезы — замены творчества на инвестиции в качестве критерия охраноспособности. В соответствии с авторской концепцией философско-правовым основанием замены критерия творчества может ...

Добавлено: 27 ноября 2025 г.

2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

IEEE, 2025.

Добавлено: 15 ноября 2025 г.

Segmentation of Vertebral Arteries on the MR Images

Prikhodko R., Moshkin A., Романов А. Ю., , in: 2025 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2025. P. 273–278.

Добавлено: 6 ноября 2025 г.