Some Features of Sentiment Analysis for Russian Language Posts and Comments from Social Networks

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.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 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.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation

Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.

Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation

Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.

Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

Recognition of Mentally Pronounced Russian Phonemes Using Convolutional Neural Networks and Electroencephalography Data

Seleznev L. E., Chupakhin A. A., Kostenko V. A. и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2023 Vol. 32 No. 2 P. 73–85

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Convolutional Neural Networks Decode Finger Movements in Motor Sequence Learning from MEG Data

Zabolotniy A., Chan R. W., Моисеева В. В. и др., Frontiers in Neuroscience 2025 Vol. 19 Article 1623380

Добавлено: 2 октября 2025 г.

A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis

Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.

Добавлено: 23 сентября 2025 г.

On the construction of frieze patterns from partitions of convex polygons by nonintersecting diagonals

Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.

Добавлено: 17 сентября 2025 г.

On one property of Catalan numbers

Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 20584.

Добавлено: 9 сентября 2025 г.

Automatic Morpheme Segmentation for Russian: Can an Algorithm Replace Experts?

Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84

Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...

Добавлено: 7 января 2025 г.

Proceedings Volume 11605, Thirteenth International Conference on Machine Vision

Teplyakov L., Kaymakov K., Shvets E. и др., SPIE, 2021.

Добавлено: 5 ноября 2024 г.

Построение и визуализация обобщённого графа диалога по корпусу диалогов

Дьяконов А. Г., Штыков П. А., Прикладная дискретная математика 2023 № 59 С. 111–127

Предлагается определение обобщённого диалогового графа, с помощью которого описывается структура диалога по корпусу однородных диалогов. Задача построения такого графа является актуальной в современном разговорном искусственном интеллекте, однако работ с конкретными результатами мало, часто не даётся полного описания алгоритмов, не выкладывается код с их реализацией. В настоящей работе предложен метод построения обобщённого диалогового графа, который реализован ...

Добавлено: 18 марта 2024 г.

Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks

Демидовский А. В., Artyom Tugaryov, Aleksei Trutnev и др., Mathematics 2023 Vol. 14 No. 11 Article 3120

Добавлено: 12 сентября 2023 г.

Non-discrete Sentiment Dataset Annotation: Case Study for Lövheim Cube Emotional Model

Колмогорова А. В., Communications in Computer and Information Science 2020 Vol. 1242 P. 154–164

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Lövheim Cube-Backed Emotion Analysis: From Classification to Regression

Колмогорова А. В., Communications in Computer and Information Science 2022 No. 1503 P. 97–107

Добавлено: 30 октября 2022 г.

MobileEmotiFace: Efficient Facial Image Representations in Video-Based Emotion Recognition on Mobile Devices

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. Virtual Event, January 10–15, 2021, Proceedings, Part V.: Springer, 2021. P. 266–274.

Добавлено: 10 апреля 2022 г.