?
Monitoring Sea Currents with Midrange Acoustic Backscattering
Water (Switzerland). 2023. Vol. 15. No. 11. Article 2016.
Язык:
английский
Ключевые слова: машинное обучениеwind wavesMachine Learning low-frequency reverberation in the seagas bubbles in wateracoustic reverberation spectrumupper-layer currentbackscattering
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Масютин Д. А., Моисеев Э. И., Комаров С. Д. и др., Письма в Журнал технической физики 2026 Т. 52 № 7 С. 27–30
Исследованы инжекционные полупроводниковые микролазеры с кольцевым резонатором радиусом 15 мкм с несимметричным расположением внутреннего отверстия резонатора. Показано, что асимметрия обеспечивает формирование в диаграмме направленности двух лепестков излучения, разориентированных на 50° относительно оси смещения внутреннего отверстия. Измеренная добротность резонаторов сопоставима с добротностью дисковых резонаторов и находится на уровне ∼ 10^6. ...
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66
Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 18 P. 5386–5394
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Дас А., Paul R., Sharma N. и др., Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects 2026 Vol. 728 P. 138830
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Колоколов И. В., Лебедев В. В., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2026 Vol. 113 Article 054117
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.
Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Гущина В. А., Mendeleev Communications 2025 Vol. 35 No. 2 P. 193–195
Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным оптическим свойствам, хотя синтез однофазных наночастиц представляет собой сложную задачу. В данной работе подробно описан метод синтеза однофазных наночастиц CsPbBr3 и Cs4PbBr6, а также их химический и фазовый анализ. В рамках современной концепции зонной структуры перовскитов выявлены и объяснены характерные оптические свойства, такие ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Гущина В. А., Physics of Complex Systems, Russia 2026 Vol. 7 No. 1 P. 3–15
Гетероструктуры на основе наностержней ZnO и наночастиц CsPbBr3 были ис-следованы с целью оценки их потенциала в качестве полупроводниковых SERS-субстратов. Было выявлено, что морфология ZnO определяет эффективность межфазного переноса энергии, уве-личивая фотолюминесценцию при длине возбуждения 390 нм и вызывая снижение ширины за-прещенной зоны в композитах. Анализ спектров комбинационного рассеяния выявил значитель-ное усиление интенсивности и появление низкочастотных ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Bisnovatyi-Kogan G., Кондратьев И. А., Моисеенко С. Г., International Journal of Modern Physics A 2025 Vol. 40 No. 7 Article 2550018
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Торопина О. Д., Бисноватый-Коган Г. С., Моисеенко С. Г., Astronomy Reports 2025 Vol. 69 No. Suppl. 1 P. 80–90
Представлены результаты МГД-моделирования сверхзвуковых астрофизических и лабораторных струй во внешнем полоидальном магнитном поле (Br,Bz) с учетом вращения вещества. Выброшенное вещество коллимируется магнитным полем, степень коллимации и структура потока зависят от соотношения между индукцией магнитного поля и угловой скоростью вещества. При сильном магнитном поле и умеренном вращении образуется бочкообразная структура вытянутой формы, оставляющая после себя стабильный ...
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные
прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных
путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.