Using Deep Learning to Predict User Behavior in the Online Discussion

Публикации

?

Using Deep Learning to Predict User Behavior in the Online Discussion

P. 367–377.

В книге

Digital Transformation and Global Society: 4th International Conference, DTGS 2019, St. Petersburg, Russia, June 19–21, 2019, Revised Selected Papers

Springer, 2019.

Specialized Non-local Blocks for Recognizing Tumors on Computed Tomography Snapshots of Human Lungs

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 24-26 April 2024, Tampere, FinlandIssue 1.: FRUCT Oy, 2024. P. 659–664.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Wind Turbines Surface Damage Automatic Detection Using YOLOv8 with Specialized Backbone Modification

Aleksei Samarin, Мамаева А. С., Aleksei Toropov 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. 702–710.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Hebb-Inspired Low Rank Adapters for Large Language Models Fine-Tuning

Alexander Demidovskij, Artyom Tugaryov, Igor Salnikov и др., , in: PRICAI 2025: Trends in Artificial Intelligence: 22nd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2025, Wellington, New Zealand, November 17–21, 2025, Proceedings, Part IIIVol. 16453.: Springer, 2026. P. 603–612.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

PRICAI 2025: Trends in Artificial Intelligence: 22nd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2025, Wellington, New Zealand, November 17–21, 2025, Proceedings, Part III

Springer, 2026.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

Semi-automatic annotation of brain vessels in magnetic resonance angiography images

Bernadotte A, Elfimov N., Menshikov I., Scientific data 2025 Vol. 13 No. 41

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.

Тесты как инструменты оценивания в вузах: трудности и решения

Антипкина И. В., Иванущенко А. В., Калабина И. А. и др., Мир психологии. Научно-методический журнал 2025 № 4(123) С. 295–316

Тестовые задания низкого качества создают риск ошибочного и несправедливого оценивания в высшем образовании. В исследовании описана аналитика банков тестовых заданий по нескольким предметам, используемых в одном из российских вузов. Аналитика проведена двумя способами: с помощью психометрических методов классической теории тестирования и с использованием нейросети Grok. Мы показали высокую частотность проблем в реальных банках вузовских тестовых ...

Добавлено: 22 января 2026 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.

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.

Формирование требований к технологическим параметрам серийного производства на основе нейросетевого подхода

Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100

В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...

Добавлено: 10 июля 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.

An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model

Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406

Добавлено: 15 июня 2025 г.

Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта

Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74

В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...

Добавлено: 5 июня 2025 г.

Deep learning for customs classification of goods based on their textual descriptions analysis

Рыжова А. А., Sochenkov I., , in: Proceeding 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE Computer Society, 2019. P. 60–67.

Добавлено: 1 мая 2025 г.

Distilling Normalizing Flows

Walton S., Klyukin V., Artemev M. и др., , in: 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2025. P. 3328–3337.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

Деркач Д. А., Артемьев М. Р., IEEE, 2025.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases

Перелыгин В. Р., Kamelin A., Syzrantsev N. и др., Frontiers in Medicine 2025 Vol. 11 Article 1479717

Добавлено: 4 марта 2025 г.

TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks

Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Gorishniy Y. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 53831–53867.

Добавлено: 1 марта 2025 г.