Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Али С., Хижик А. И., Svirin S. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol. 170 Article 114137
The application of machine learning algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engine has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced machine learning techniques. In our study, we innovate by combining machine learning ...
Добавлено: 16 февраля 2026 г.
Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399
Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Kim J., Lee H., Jeon H. и др., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. P. 1344–1353.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Морозов Н. В., Максимов Я. В., Тяпкин Д. Н. и др., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 44887–44910.
Добавлено: 15 октября 2025 г.
Максименкова О. В., Сегал А. П., Вопросы философии 2025 № 10 С. 67–76
Исследование посвящено проблеме взаимодействия человека и искус ственного интеллекта (ИИ). Авторы рассматривают это взаимодействие как опосредованное интерфейсами, которые одновременно и упрощают его, и скрывают реальные механизмы кодирования и декодирования сооб щений (по К. Шеннону). В такой ситуации характеристики субъекта (акто ра) коммуникации размываются, и в качестве такового предстает не сам актор, но его инструмент, а ...
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Добавлено: 13 марта 2025 г.
Cherednichenko O., Попцова М. С., Computers in Biology and Medicine 2025 Vol. 184 Article 109440
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Добавлено: 8 января 2025 г.
Соломонова А. А., Садекова С. Р., Русский язык за рубежом 2024 № 3 (304) С. 95–99
Данная статья рассматривает важность цифровой компетенции преподавателей иностранных языков в современном образовании. Анализирует преимущества использования цифровых технологий в образовательном процессе и необходимость освоения преподавателями инструментов цифровой обработки информации. Особое внимание уделено лингводидактическому аспекту цифровой компетенции, включая разработку персонализированных образовательных материалов, автоматизированную оценку и обратную связь, а также использование генеративных моделей в образовании. Также обсуждается этичность ...
Добавлено: 29 октября 2024 г.
Боголепова С. В., Жаркова М. Г., Отечественная и зарубежная педагогика 2024 Т. 1 № 5(101) С. 123–137
В эпоху интенсивного развития генеративных языковых моделей эти инструменты все больше используются преподавателями и студентами. Данная работа посвящена исследованию потенциала использования генеративных моделей, взаимодействующих с пользователем посредством чат-ботов ChatGPT и PerplexityAI, для оценки студенческих эссе, написанных в формате стандартизированного экзамена по английскому языку, и формулировки обратной связи по качеству студенческих работ. С учетом специфики каждого ...
Добавлено: 28 октября 2024 г.
Bobkov D., Titov V., Аланов А. и др., , in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024.: IEEE, 2024. P. 9337–9346.
The task of manipulating real image attributes through StyleGAN inversion has been extensively researched. This process involves searching latent variables from a well-trained StyleGAN generator that can synthesize a real image modifying these latent variables and then synthesizing an image with the desired edits. A balance must be struck between the quality of the reconstruction ...
Добавлено: 10 июля 2024 г.
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., Computing and Software for Big Science 2024 Vol. 8 No. 1 Article 12
In this paper, we explore the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to speed up the simulation process while ensuring that the generated results are consistent in terms of physics metrics. Our main focus is the application of spectral normalization for GANs to generate electromagnetic calorimeter (ECAL) response data, which is a crucial component of ...
Добавлено: 2 июля 2024 г.