• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Книги
  • Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020)
  • 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
2 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ обсудили этические границы взаимодействия человека и антропоморфного робота
В Высшей школе экономики состоялся экспертный семинар Центра этики и онтологии роботов Института робототехнических систем (ИРС), посвященный разработке практических требований к проектированию и безопасному внедрению антропоморфных роботов. Участники обсудили, как перевести этические принципы в технические параметры, протоколы проверки и требования к эксплуатации робототехнических систем.
1 октября 2026 г.
Смыслы, скорость и локальный код: как изменится потребительский спрос в креативных индустриях к 2029 году
Институт развития креативных индустрий ФКИ ВШЭ подвел итоги масштабного Трендвотчинг-исследования, проведенного весной 2026 года. В нем приняли участие более 300 ведущих экспертов. Одним из ключевых выводов стало понимание: потребитель больше не покупает продукт как набор функций. Он выбирает отношение, скорость, смысл и личную вовлеченность. В качестве доминирующего тренда на трехлетнем горизонте зафиксирован переход от материальных характеристик продукта к нематериальным.
1 октября 2026 г.
Российские ученые оценили скрытые риски болезней сердца у 43 тысяч человек
Исследователи НИУ ВШЭ и «Биотехнологического кампуса» проанализировали более 43 000 геномов здоровых участников Национальной генетической инициативы «100 000+Я». У 559 человек обнаружили патогенные или вероятно патогенные варианты генов, связанные с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Такие данные позволяют раньше начать лечение или провести дополнительное обследование. О результатах исследования ученые рассказали на конгрессе «Генетика и сердце» в НИУ ВШЭ.

 

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

?

Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020)

Piscataway : IEEE, 2020.
Под общей редакцией: A. Roy
Главы книги
Sequential Analysis with Specified Confidence Level and Adaptive Convolutional Neural Networks in Image Recognition
Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Event Recognition with Automatic Album Detection based on Sequential Grouping of Confidence Scores and Neural Attention
Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Приоритетные направления: компьютерно-математическое
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениекомпьютерное зрениеmachine learningискусственные нейронные сетиcomputer visiondeep learningглубокое обучениеArtificial Neural Network (ANN)
Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020)
Похожие публикации
Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
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.
Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 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.
Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
AutoML Applications for Bacilli Recognition by Taxonomic Characteristics Determination over Microscopic Images
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.
Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 30 October - 1 November 2024
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Specialized Image Descriptors Adaptation for Generated Images Recognition
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 37.: Helsinki: FRUCT Oy, 2025. P. 278–284.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT
Helsinki: FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCT
Helsinki: FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак
Лебедев О. Б., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И., Инженерный вестник Дона 2026 № 2(134) Статья 7
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
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.
Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Oil Spill Segmentation in SAR Data Using ViT-UNet: Performance and Practical Insights
Зуенко Д. О., Трофимова Е. А., Хайдарова И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 121339–121357
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 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.
The Methods for Estimation of Rock Grain Size: Review and Comparison
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya - Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 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.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 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