Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

A
A
A

АБВ
АБВ
АБВ

A
A
A
A
A

Обычная версия сайта

RU
EN

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Публикации ВШЭ
Статьи
Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

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

Тематика

25 сентября 2026 г.

«Климатический переход - это необязательно ограничение для бизнеса»

Линара Хадимуллина работает в сфере низкоуглеродного развития. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала, почему природа для нее не просто красивый фон, зачем исследовать роль устойчивого корпоративного управления в снижении выбросов парниковых газов и как выращивание урожая становится источником вдохновения.

25 сентября 2026 г.

Окно в организм: российские ученые создали нейросеть, которая определяет риск заболеваний по глазам

Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работа опубликована в журнале Frontiers in Medicine.

23 сентября 2026 г.

<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды

Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.

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

?

Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 104700–104711.

Рыжиков А. С., Гущин М. И., Деркач Д. А.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: машинное обучение анализ временных рядов artificial neural networks Change point detection глубокое обучение глубокие нейронные сети deep machine learning time series analysis обнаружение точек разладки neural stochastic differential equations нейронные стохастические дифференциальные уравнения

Похожие публикации

Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects

Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks

Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release

Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Label-Free Quantification in the Crux Toolkit

Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26

Добавлено: 22 сентября 2026 г.

Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862

Добавлено: 21 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.

Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Specialized Image Descriptors Adaptation for Polyp Recognition over Endoscopic Images

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes

Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Advancements in Signal, Image and Video Processing

Singapore: Springer Singapore, 2025.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Interpretable Lazy Classification with Interval Pattern Structures and Local Interval Explanations

Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

IDAP++: Advancing Divergence-Based Pruning via Filter-Level and Layer-Level Optimization

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., / Series arXiv "math". 2025. No. 2511.20141.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Modernized Nonlocal Blocks for Infrared Camera Image Segmentation of the Human Eye

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 169–178

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges

Springer, Cham, 2025.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Automation of Multi-Class Microscopy Image Classification Based on the Microorganisms Taxonomic Features Extraction

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 P. 1–20

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Specialized Non-local Blocks for Recognizing Tumors on Computed Tomography Snapshots of Human Lungs

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Tampere, Finland, 24-26 April 2024Vol. 35.: FRUCT Oy, 2024. P. 659–664.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Wind Turbines Surface Damage Automatic Detection Using YOLOv8 with Specialized Backbone Modification

Aleksei Samarin, Мамаева А. С., Aleksei Toropov 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. 702–710.

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.

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