Real-time Object Detection with FPGA Using CenterNet

Введение: решение автоматическими средствами задачи распознавания и оценивания степени вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного взаимодействия или телекоммуникации является актуальным в области компьютерного распознавания состояний человека. Это необходимо для проектирования приложений дистанционного обучения, бизнеса и развлечений. Цель: провести сравнительный анализ существующего информационного обеспечения и методов в области автоматического распознавания и оценивания вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного ...

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

HoTPP benchmark: Are we good at the long horizon events forecasting?

Karpukhin I., Шипилов Ф. А., Савченко А. В., Neurocomputing 2026 Vol. 672 Article 132771

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Определение фолликулярного резерва яичников по данным ультразвукового исследования на основе методов машинного обучения

Мошкин А. С., Лапутин Ф. А., Сидоров И. В., DIGITAL DIAGNOSTICS 2024 Т. 5 № S1 С. 40–42

Обоснование. Овариальный резерв отражает способность женщины к успешной реализации репродуктивной функции. Оценка овариального резерва является актуальной задачей для клинической практики [1] и важна при проведении научных исследований. Использование методов компьютерной обработки диагностических изображений способно ускорить и облегчить выполнение рутинных задач в клинической практике. Их применение при ретроспективном анализе данных в научных целях позволяет повысить объективность ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

Hardware-Software Complex for Network-on-Chip Prototyping Using Multiple FPGAs

Mikhail Y. Romashikhin, Aleksandr Y. Romanov, IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 7921–7931

Добавлено: 22 января 2026 г.

Photon-Counting Optical Time Domain Reflectometer Using Superconducting Nanowire Single Photon Detector Based on Time to Digital Converter

Mazen Makhlouf, Елезов М. С., Ожегов Р. В. и др., , in: Proceedings of the 2025 7th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE).: United States of America: IEEE, 2025. P. 1–5.

Добавлено: 12 января 2026 г.

Проектирование FPGA в Quartus

Романова И. И., Американов А. А., Романов А. Ю., М.: ДМК Пресс, 2025.

Программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС, FPGA) составляют основу современных цифровых систем и широко используются на всех этапах их внедрения – начиная от проведения экспериментальных исследований до разработки и создания конкретного оборудования. ПЛИС широко применяются в системах обработки аудио- и видеосигналов, системах обработки сетевого трафика, ускорителях вычислений и т. д. Поэтому подготовка специалистов, которые могут эффективно применять ПЛИС во всех ...

Добавлено: 8 января 2026 г.

Digital Filtering Algorithms for Signal Processing in NoCs

M. Y. Romashikhin, , in: 2025 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2025. P. 225–230.

Добавлено: 2 октября 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.

Photon-Counting Optical Time Domain Refloctometer Using Superconducting Nanowire Single Photon Detector based on Time To Digital Converter

Махлуф М., Electrical and Power Engineering (REEPE) 2025 P. 1–5

Высокочувствительная фотонная оптическая рефлектометрия во временной области (PC-OTDR) играет ключевую роль в развитии волоконно-оптических систем мониторинга и диагностики сетей, обеспечивая точное обнаружение повреждений и оптимизацию протяженных линий связи. В данной работе представлен значительный прогресс в OTDR за счет использования сверхпроводящего нанопроволочного однофотонного детектора (SNSPD) совместно с недорогой FPGA-системой время-цифрового преобразования (TDC), что позволило провести высокоточные ...

Добавлено: 29 апреля 2025 г.

Evolving Safety Protocols: Deep Learning-Enabled Detection of Personal Protective Equipment

, in: Lecture Notes in Electrical EngineeringVol. 489: Applied Physics, System Science and Computers II.: Springer, 2019. P. 87–100.

Добавлено: 30 декабря 2024 г.

Elements of Artificial Intellect based on Neuron Analysis through Clinical Trials Statistics and Various Models of Machine Learning

Cohen Y., Dekel B., Крук Е. А., , in: Biophysical Methods for Diagnosing Human Tissue Anomalies.: Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 10 P. 290–310.

Добавлено: 12 декабря 2024 г.

ИЗМЕРЕНИЕ ВРЕМЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ РАЗРАБОТАННОГО ДВУХКАНАЛЬНОГО ВРЕМЯ-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ НА ОСНОВЕ XILINX ZYNQ SOC 7000

Махлуф М., Елезов М. С., Ежегодная межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В.Арменского 2023 С. 223–225

В данной работе рассматривается время-цифровой преобразователь (TDC) на плате Xilinx Zynq 7Z007S SoC, который является низкобюджетным ПЛИС. TDC основан на внутренней линии задержки с ответвлениями для точного измерения времени методом старт-стоп. Временное разрешение TDC составляет 17.0±1.3 пс (rms jitter). ...

Добавлено: 3 декабря 2024 г.

Reconstruction of neuromorphic dynamics from a single scalar time series using variational autoencoder and neural network map

Pavel V. Kuptsov, Nataliya V. Stankevich, Chaos, Solitons and Fractals 2025 Vol. 191 Article 115818

This paper examines the reconstruction of a family of dynamical systems with neuromorphic behavior using a single scalar time series. A model of a physiological neuron based on the Hodgkin–Huxley formalism is considered. Single time series of one of its variables is shown to be enough to train a neural network that can operate as ...

Добавлено: 30 ноября 2024 г.

Development of a Detector for Stamps on Images

Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2024 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), 20-24 May 2024.: IEEE, 2024. P. 865–869.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

Разработка архитектур удаленных лабораторий для обучения проектированию на ПЛИС

Американов А. А., Винарский В. М., Евтушенко Л. Г. и др., Информационные технологии 2025 Т. 31 № 3 С. 124–130

В статье представлены различные архитектуры удаленных лабораторий для доступа к отладочным платам ПЛИС. Рассмотрены особенности построения инфраструктуры для удаленного доступа к стендам с отладочными платами и обеспечения безопасности, модульности, адаптивности, виртуализации, резервирования и контейнеризации. Полученные результаты позволяют обеспечить удаленный доступ к оборудованию учебных лабораторий и могут быть использованы в сфере образования, а также в производстве ...

Добавлено: 15 ноября 2024 г.

Method of the Simultaneous Multi-axis Motor Control for Actuator’s Positioning

Maksim Popov, Романов А. Ю., Lecture Notes in Networks and Systems 2024 Vol. 1013 P. 341–350

Добавлено: 18 августа 2024 г.

Application of ML methods to predict residual stresses and strains after wire drawing process

Dmitriy Demin, Ilya Grebenkin, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2024 Vol. 133 No. 7 P. 3461–3473

It is well known that residual stresses and accumulated deformations during drawing processes can inﬂuence mechanical properties of the resulting products. This paper proposes the use of machine learning methods, such as artiﬁcial neural networks (ANN) and polynomial regression, to gain insight into the nature of these distributions across the cross-section of round wires. The ...

Добавлено: 17 июля 2024 г.