?
Finite-size analysis in neural network classification of critical phenomena
Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2023. Vol. 108. No. 3. Article L032102.
Nikishina I., Тихонова М. И., Чекалина В. А. и др., , in: Proceedings of the Sixth Workshop on Teaching NLP (TeachNLP 2024).: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 7–22.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Filippova A. V., Yurchenko N. Y., Smirnov S. A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1074 Article 189162
Добавлено: 12 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Спонтанное образование скин-слоя в воде с деформацией ОН-полосы КР вкладом компоненты льда 3200 см-1
Першин С. М., Степанов Е. В., Артемова Д. Г. и др., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2026 Т. 123 № 6 С. 383–390
Открыто спонтанное образование в течение 4 ч скин-слоя дистиллированной воды толщиной до 3 мм при комнатной температуре с новыми свойствами. Обнаружены деформация ОН-полосы комбинационного рассеяния вкладом компоненты льда ( 3200 см-1), снижение коэффициента упругого рассеяния и его флуктуаций, а также увеличение на 20 капиллярах. Восстановление слоя после обогащения воздухом в результате перемешивания указывает на стабильность ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
N.S. Artekha, D.R. Shklyar, Physics of Plasmas 2026 Vol. 33 No. 6 Article 062105
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Zirnik G., Остовари М. А., Zhukov S. и др., Journal of Materials Science: Materials in Electronics 2026 Vol. 37 Article 738
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784
Добавлено: 5 июня 2026 г.
Qian X., Deng Y., Lev N. Shchur и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2026 Vol. 696 Article 131679
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению
отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных
со сбоями поставок сырьевого материала.
Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения
множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов
скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда –
Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество
нейронов скрытого слоя, ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении
актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ.
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занимается проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Барчуков В. К., Lecture Notes in Networks and Systems 2021 Vol. 160 P. 713–718
Добавлено: 21 января 2026 г.
Суховерхова Д. Д., Vyacheslav Mozolenko, Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 4 Article 044128
Добавлено: 18 октября 2025 г.
Теплова Т. В., Соколова Т. В., Кисса Д. С. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории ...
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Добавлено: 6 сентября 2025 г.
Тань Ц., Цзян С., Xiao S. и др., Journal of Alloys and Compounds 2025 Vol. 1039 Article 183129
Добавлено: 19 августа 2025 г.
Чертенков В. И., Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 3 Article 034104
Добавлено: 12 августа 2025 г.