?
Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238
Vol. 238.
Валенсия :
PMLR, 2024.
Под общей редакцией: S. Dasgupta, S. Mandt, Y. Li
Главы книги
Тяпкин Д. Н., Морозов Н. В., Наумов А. А. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4213–4221.
Добавлено: 22 июня 2024 г.
Пешехонов И. Д., Aleksey Arzhantsev, Рахуба М. В., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. Ch. 238 P. 3304–3312.
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Leconte L., Jonckheere M., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 1711–1719.
Добавлено: 26 мая 2024 г.
Морозов Н. В., Ракитин Д. Р., Oleg Desheulin и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4852–4860.
Добавлено: 21 июня 2024 г.
Plassier V., Kotelevskii N., Rubashevskii A. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4879–4887.
Добавлено: 30 мая 2024 г.
Пучкин Н. А., Горбунов Э. А., Kutuzov N. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 856–864.
Добавлено: 22 апреля 2024 г.
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
IEEE Advancing Technology for Humanity, 2025.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Borisov D., Katzarkov Ludmil, Sheshmani A. и др., American Journal of Mathematics 2026 Vol. 148 No. 4 P. 1075–1101
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Богатырев А. Б., Математический сборник 2023 Т. 214 № 3 С. 106–119
Рассматривается клеточное разбиение пространства модулей вещественных кривых рода 2 с отмеченной точкой на единственном вещественном овале. Клетки перечисляются определенными графами, веса которых описывают комплексную структуру на кривой. Показано, что стягивание ребра графа приводит к корневой особенности естественного отображения из весов графа в пространство модулей кривых. ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Богатырев А. Б., Gendron Q., Успехи математических наук 2023 Т. 78 № 1 С. 209–210
Уравнение Пелля-Абеля — это функциональное уравнение вида P²-DQ² = 1, с заданным многочленом D, свободным от квадратов, и неизвестными многочленами P и Q. Мы показываем, что пространство уравнений Пелля-Абеля с фиксированными степенями D и примитивным решением P является комплексным многообразием. Мы описываем его связные компоненты с помощью эффективно вычислимого инварианта. ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Богатырев А. Б., Transactions of the Moscow Mathematical Society 2024 Vol. 85 No. 2 P. 323–337
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Богатырев А. Б., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 3(489) С. 159–160
Предложена простая и эффективно реализуемая формула для изменения абелевых интегралов (включая их периоды) при вариации образующих классической группы Шоттки, представляющей риманову поврехность. ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Gendron Q., Compositio Mathematica 2025 Vol. 161 No. 7 P. 1483–1511
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 P. 1–12
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Ратников Ф. Д., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–10
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 2 No. 2(71) P. 11–22
В фокусе внимания автора статьи находится усиливающаяся цифровая составляющая в эволюции проблемы Южно-Китайского моря в контексте изменения подхода АСЕАН к углубляющимся противоречиям и ее политики в цифровом пространстве. Проведя обзор политики АСЕАН в отношении проблемы Южно-Китайского моря, автор переходит к рассмотрению цифровой повестки многосторонних диалоговых форматов АСЕАН и далее – к зарождающемуся цифровому компоненту проблемы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Клементьев А. П., Касаткина А. С., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 2 P. 40–60
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Сельский А. К., Снегирев А. Ю., Колбин Е. И. и др., В кн.: Цифровая клиентоцентричность. Как современные технологии помогают компаниям и государству сделать шаг навстречу потребителям.: М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2026. Гл. 2 С. 71–142.
Вторая глава монографии посвящена анализу современных мегатрендов клиентоцентричности, которые формируются под воздействием цифровых технологий и трансформируют подходы компаний и государственных органов к взаимодействию с клиентами и гражданами. На основе семантического анализа больших данных (с использованием системы iFORA) и экспертных интервью авторы выделяют четыре ключевых мегатренда.
Первый мегатренд, проактивное взаимодействие и персонализация, описывает переход от реактивного обслуживания к предвосхищению ...
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.