• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Application of Fully Convolutional Neural Networks to Mapping Industrial Oil Palm Plantations
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
18 сентября 2026 г.
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
18 сентября 2026 г.
Ученые ВШЭ займутся изучением очарованных адронов в рамках BESIII
Высшая школа экономики стала университетом — участником международной коллаборации BESIII (Beijing Spectrometer III) в области физики высоких энергий. Присоединение к коллаборации стало первым практическим результатом реализации меморандума о сотрудничестве, подписанного в 2025 году между НИУ ВШЭ и Институтом физики высоких энергий (IHEP) в Пекине (КНР).
17 сентября 2026 г.
<a>НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Application of Fully Convolutional Neural Networks to Mapping Industrial Oil Palm Plantations

P. 155–167.
Бакланов А. П., Khachay M., Pasynkov M.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: дистанционное зондированиеRemote Sensingdeep learningглубокое обучениеFCN-8s

В книге

Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science
Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science
Vol. 11179. , Berlin: Springer, 2018.
Похожие публикации
Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации
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.
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.
Updating legacy soil map reveals spatial soil-class probabilities
Горбачева А. Ю., Кренке А. Н., Puzachenko M. и др., Geoderma Regional 2026 Vol. 46 Article e01124
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Картографирование усыхания хвойных лесов по данным дистанционного зондирования Земли на примере лесов хребта Хамар-Дабан
Цыдыпова М. В., Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса 2026 Т. 23 № 3 С. 263–275
Представлена методика картографирования усыхания хвойных лесов, основанная на интеграции методов автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли, вегетационных индексов, дистанционных данных о надземной биомассе Biomass CCI (англ. Climate Change Initiative) и материалов наземных лесопатологических обследований на примере лесов хребта Хамар-Дабан (Республика Бурятия). Актуальность исследования обусловлена распространением усыхания темнохвойных лесов на территории исследования и необходимостью эффективного мониторинга ...
Добавлено: 9 августа 2026 г.
Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers
Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening
Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13 Article 1778404
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Online Neural Networks for Change-Point Detection
Гущин М. И., Арзыматов К., Деркач Д. А., Machine Learning 2026 Vol. 115 Article 56
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Image Modification Detections
Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2026. P. 842–847.
Статья посвящена анализу эволюции методов обнаружения манипуляций в цифровых изображениях за десятилетие 2016–2026 годов. Рассматривается переход от классических пассивных методов (ELA, анализ метаданных, шумовых паттернов) к глубоким нейросетевым архитектурам (VGG16+U-Net, ManTra-Net, SPAN, RDS-YOLOv5) и далее — к мультимодальным системам на основе больших языковых моделей (ForgeryGPT, FakeShield), обеспечивающим не только локализацию подделок, но и текстовую интерпретацию ...
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks
Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.
The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...
Добавлено: 26 января 2026 г.
City-Agglomeration: Production and representation of the boundaries of spatial influence of Krasnodar
O. I. Vendina, A. V. Sheludkov, Gritsenko A. A., Regional Research of Russia 2024 Vol. 14 No. Suppl 1 P. S10–S30
Добавлено: 10 октября 2025 г.
Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V
Cham: Springer, 2025.
Добавлено: 29 сентября 2025 г.
Анализ алгоритмов обнаружения дипфейков
Федотов Г. А., Международный вестник криминалистики 2024 № 92 С. 77–83
В последние годы наблюдается значительный прогресс в качестве синтетически сгенерированного контента. Кроме того, регулярно появляются инструменты, с помощью которых обычный пользователь персонального компьютера может создать реалистичный поддельный контент. В работе исследуется развитие генеративных моделей в задаче Face Synthesis, а также способы обнаружения дипфейков, созданных с помощью моделей этого класса. Представленные в работе подходы показали хорошую ...
Добавлено: 24 сентября 2025 г.
Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification
Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119
G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...
Добавлено: 8 августа 2025 г.
Green infrastructure dynamics in the urban areas of subarctic Western Siberia
Moskovchenko D., Roman Fedorov, Fakhretdinov A., Urban Ecosystems 2025 No. 28 Article 155
Добавлено: 4 августа 2025 г.
Early warning system for Russian stock market crises: TCN-LSTM-Attention model using imbalanced data and attention mechanism
Теплова Т. В., Файзулин М. С., Куркин А. В., Socio-Economic Planning Sciences 2025 No. 101 Article 102292
Добавлено: 2 августа 2025 г.
AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design
Шайтан А. К., Qi R., Liu S. и др., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102
Добавлено: 25 июня 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору