Regulatory potential of flipons revealed by deep learning.

?

Regulatory potential of flipons revealed by deep learning.

Попцова М. С., Умеренков Д., Федоров А. Н., Павлов Ф. И., Бекназаров Н. С., Коновалов Д. Л., Данилова А. В., Кох В., Herbert A.

Язык: английский

Текст на другом сайте

В книге

Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23

IITP RAS, 2023.

Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks

Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.

The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...

Добавлено: 26 января 2026 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Разработка архитектуры классификатора для оценки состояния объектов инфраструктуры с применением нейронных сетей

Моисеев Н. Д., Абрамов И. А., Камакин А. Ю., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 301–301.

В последние годы с развитием методов глубокого обучения и нейронных сетей особую актуальность приобретает их применение в задачах геопространственного анализа. Одной из ключевых задач этой области является оценка состояния городской инфраструктуры, включая классификацию зданий по их функциональному назначению (жилые, коммерческие, государственные, промышленные). Использование нейронных сетей позволяет существенно повысить скорость и точность анализа, выявляя проблемные зоны ...

Добавлено: 17 сентября 2025 г.

Application of Large Language Models to Solving Differential Equations: Constructing Baseline Models with LSTM and GRU

Сурков А. Ю., Захаров В. Ю., Sergei Koltcov и др., , in: Smart Technologies, Systems and Applications: 4th International Conference, SmartTech-IC 2024, Quito, Ecuador, December 2–4, 2024, Revised Selected Papers, Part IIVol. 2: Revised Selected Papers, Part II.: Springer, 2025. P. 239–252.

Добавлено: 11 сентября 2025 г.

Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification

Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119

G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...

Добавлено: 8 августа 2025 г.

AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design

Шайтан А. К., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102

Добавлено: 25 июня 2025 г.

An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model

Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406

Добавлено: 15 июня 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.

Deep learning for customs classification of goods based on their textual descriptions analysis

Рыжова А. А., Sochenkov I., , in: Proceeding 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE Computer Society, 2019. P. 60–67.

Добавлено: 1 мая 2025 г.

Distilling Normalizing Flows

Walton S., Klyukin V., Artemev M. и др., , in: 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2025. P. 3328–3337.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

Деркач Д. А., Артемьев М. Р., IEEE, 2025.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

Data augmentation with generative models improves detection of Non-B DNA structures

Cherednichenko O., Попцова М. С., Computers in Biology and Medicine 2025 Vol. 184 Article 109440

Добавлено: 11 марта 2025 г.

Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases

Перелыгин В. Р., Kamelin A., Syzrantsev N. и др., Frontiers in Medicine 2025 Vol. 11 Article 1479717

Добавлено: 4 марта 2025 г.

TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks

Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Gorishniy Y. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 53831–53867.

Добавлено: 1 марта 2025 г.

Dynamic convolution for image matching

Soloviev I., Ковальчук А. В., Клиньшов В. В., European Physical Journal: Special Topics 2024 P. 1–9

Сверточные нейронные сети (CNN) повсеместно присутствуют в современных моделях компьютерного зрения, а также широко используются в других задачах, таких как распознавание голоса, анализ временных рядов, машинный перевод и т. д. В настоящей статье мы представляем новую архитектуру CNN, использующую динамические свертки, в которой ядра генерируются на основе входных данных. Мы применяем эту архитектуру к проблеме ...

Добавлено: 20 февраля 2025 г.

Weight Perturbations for Simulating Virtual Lesions in a Convolutional Neural Network

W. Joseph MacInnes, Жожикашвили Н. А., Феурра М., , in: First International Conference, AIiH 2024, Swansea, UK, September 4–6, 2024, Proceedings, Part II. Artificial Intelligence in Healthcare. LNCS, volume 14976Vol. 14976.: Springer, 2024. P. 221–234.

Добавлено: 28 января 2025 г.

TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors

Yury Gorishniy, Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev и др., , in: Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024).: ICLR, 2024.

Добавлено: 22 января 2025 г.

Deep Learning Approaches for LHCb ECAL Reconstruction

Болдырев А. С., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 Article 09008

Добавлено: 8 января 2025 г.

TabM: Advancing tabular deep learning with parameter-efficient ensembling

Gorishniy Y., Котельников А. К., Бабенко А. В., , in: The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025.: ICLR, 2025.

Добавлено: 24 декабря 2024 г.