?
Fast gradient-free activation maximization for neurons in spiking neural networks
Neurocomputing. 2025. Vol. 618. Article 129070.
Pospelov N., Chertkov A., Бекетов М. Е., Oseledets I., Anokhin K.
Язык:
английский
Ключевые слова: computational cognitive neuroscienceSpecialization of neuronstensor trainspiking neural networksgradient-free optimizationexplainable AI (XAI)
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53
При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Алескеров Ф. Т., Вайншток А. П., Делахова А. М. и др., Информационные процессы 2026 Т. 26 № 3 С. 895–913
Проблемы развития и эффективного управления территориальными образованиями являются приоритетными для всех государств, особенно в условиях цифровой трансформации государственного управления. За последнее десятилетие интеграция информационных технологий в муниципальное и региональное планирование существенно изменила подходы к стратегическому развитию, предоставлению услуг и взаимодействию с населением. В данной работе представлено описание функциональности человеко-машинной вебсистемы поддержки принятия решений, в которой ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Степанянц В. Г., Andrey V. Fizulin, Chibirov A. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 5 Article 225
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Люксембург А. А., УРСС, 2005.
Изучается возможность автоматизированного построения математических теорий. Рассматривается дедуктивная система, основанная на языке логики предикатов первого порядка, объектами системы являются математические выражения или формулы, которые описывают математические объекты или их свойства. В дедуктивной системе выводятся математические определения и теоремы. Для доказательства теорем используются методы автоматического доказательства. Разработан алгоритм, выводящий часть формул системы. Для решения задачи используется аппарат математической ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Алескеров Ф. Т., Чайка Е. А., Дерендяев А. Б. и др., Procedia Computer Science 2026 No. 287 P. 590–595
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные
технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на
широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и
прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые
моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке
высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам
цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,
экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Суворова А. В., В кн.: XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)Т. 1.: СПб.: Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025. С. 310–318.
В работе исследуется проблема чрезмерного полагания (overreliance) пользователей на результаты интерпретации моделей машинного обучения, а также способов ее решения с помощью пояснений, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Результаты эксперимента показали, что большинство моделей, так же как и пользователи-люди в исходном эксперименте, игнорировали аномалии или предлагали правдоподобные, но ложные объяснения, рационализируя выводы. Это указывает на риски ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Александрова И. В., Мильшина Ю. В., , in: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring.: Springer, 2026. Ch. 10 P. 199–229.
Добавлено: 19 января 2026 г.
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. и др., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.
Двинских Д. М., Tominin V., Tominin I. и др., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 21st International Conference, MOTOR 2022, Petrozavodsk, Russia, July 2–6, 2022, ProceedingsVol. 13367.: Springer, 2022. Ch. 279899 P. 18–33.
Добавлено: 28 октября 2022 г.
Olesia Dogonasheva, Boris Gutkin, Denis Zakharov, , in: 2021 5th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA).: IEEE, 2021. P. 61–64.
Добавлено: 2 декабря 2021 г.