?
HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition and Learning from Synthetic Images
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: распознавание эмоций28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображенийFacial Expression Recognitionmulti-task learningConvolutional neural network (CNN)обработка изображений лиц
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные
технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на
широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и
прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые
моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке
высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам
цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,
экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Prokhorov A., Burda M., Journal of Computational and Graphical Statistics 2026 P. 1–13
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Aly Ismailov, Попцова М. С., Plos One 2026 Vol. 21 No. 9 Article e0355902
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Злотник А. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 6 С. 1005–1009
Численным методам решения систем газодинамических уравнений посвящена обширная литература. Ранее было разработано и успешно апробировано специальное семейство симметричных по пространству консервативных разностных методов, основанных на предварительной кинетической, точнее, квазигазодинамической (КГД), регуляризации этих уравнений. Актуальной задачей является построение численных методов, которые обладают не только свойством консервативности по массе, импульсу и полной энергии, но и удовлетворяют условиям энтропийной ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101
Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Piliugin L., Antropov A., Lobashev E. и др., Journal of Nuclear Materials 2026 Vol. 632 Article 156876
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Kashpurovich I., Oleynichenko A., Стегайлов В. В., Supercomputing Frontiers and Innovations 2026 Vol. 13 No. 1 P. 52–73
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Дмитриева А. А., Tiedemann J., Communications in Computer and Information Science 2021 Vol. 1357 P. 78–89
Добавлено: 17 сентября 2026 г.
Zheltyakova M., Korotkov A., Бурсов К. Г. и др., Herald of the Russian Academy of Sciences 2026 Vol. 95 No. 6 P. 1048–1057
Добавлено: 13 сентября 2026 г.
Маринин Н. Д., Гетьман А. И., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4 С. 123–142
В работе рассматривается метод обнаружения туннелей, реализованных с помощью протокола DNS в сетевом трафике при помощи нейронной сети. Для этого был произведен анализ актуальных методов. Подготовлен набор данных для обучения нейронной сети. Предложенная модель использует на входе последовательность символов, извлеченная из DNS ответа. Обученная модель показала F1 меру близкую к единице. Для проверки работоспособности доработаны ...
Добавлено: 11 сентября 2026 г.
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.