?
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:
Мыльников Л. А., Slivnitsin P., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Kazantseva A. V., A.V. Toropova, Khusnutdinova E. K. и др., ВАВИЛОВСКИЙ ЖУРНАЛ ГЕНЕТИКИ И СЕЛЕКЦИИ, Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук» (ИЦиГ СО РАН) (Новосибирск) 2025 Vol. 30 No. 3 P. 470–481
Формирование музыкальных способностей, включающих абсолютный слух, музыкальную память, чувство ритма, музыкальность, в значительной степени определяется наследственной составляющей (до 68 %). Проведенные к настоящему времени работы с использованием полногеномного анализа сцепления и ассоциаций с музыкальной одаренностью позволили выявить более 100 генетических локусов. В этот спектр входят гены транскрипционных факторов, регуляции нейрогенеза и синаптической пластичности; гены, закрепленные ...
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Давидович А. С., Шестакова А. Н., Арзуманян Н. Г. и др., Frontiers in Psychology 2026 Vol. 17 - 2026 P. 1–18
Добавлено: 27 мая 2026 г.
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Kochetkova Ekaterina, Kostanian D., Мартынова О. В. и др., Brain Topography 2026 Vol. 39 No. 4 Article 51
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118
Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Боровикова И. И., Охрименко Г. С., Замятин В. И. и др., Journal of Structural Biology 2026 Vol. 218 No. 2 Article 108315
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Goltseva Y., Tsokolaeva Z., Beloglazova I. и др., Stem Cell Research and Therapy 2026 Vol. 17 No. 1 Article 112
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 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.