Analysis of Multidimensional Clinical and Physiological Data with Synolitical Graph Neural Networks

Krivonosov M.; Nazarenko T.; Ushakov V.; D. Vlasenko; D. Zakharov; Shangbin C.; Blyus O.; A. Zaikin

doi:10.3390/technologies13010013

Публикации

?

Analysis of Multidimensional Clinical and Physiological Data with Synolitical Graph Neural Networks

Technologies. 2025. Vol. 13. No. 1. Article 13.

Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V., Власенко Д. В., Захаров Д. Г., Shangbin C., Blyus O., Заикин А. А.

Научное направление: Компьютерные науки Биология

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: анализ данных сети data analysis Networks графовые нейронные сети Graph neural networks

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Мультидисциплинарное исследование поведения и принятия индивидуальных и групповых решений в норме и патологии с использованием поведенческих, экономических, нейрокогнитивных, нейроэкономических, нейровычислительных и нейросетевых подходов (2025)

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Unique morphology and ecology lifestyle of a new craniiform brachiopod from the Upper Ordovician of Estonia (Baltica)

Темерева Е. Н., Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 2026 Vol. 697 P. 1–11

Добавлено: 15 июня 2026 г.

Does the pedicle exist in craniiform brachiopods?

Темерева Е. Н., Zoological Journal of the Linnean Society 2025 Vol. 205 No. 2 P. 1–13

Добавлено: 15 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

Незнанов А. А., Глушко 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.

Интеллектуальная гармонизация и трансформация данных механизированной добычи на основе открытых решений

Незнанов А. А., Емельянов В., Глушко А. А. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.

Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Relations between Average Clustering Coefficient and Another Centralities in Graphs

M. A. Tuzhilin, Moscow University Mathematics Bulletin 2025 Vol. 80 P. 335–341

Добавлено: 1 апреля 2026 г.

Межрегиональные миграционные потоки в России: сетевой подход

Смирнов А. В., AlterEconomics (ранее - Журнал экономической теории) 2024 Т. 21 № 2 С. 286–301

Межрегиональная миграция в России опережает по объему как внутрирегиональную, так и международную и остается главной действующей силой перераспределения человеческого капитала в масштабах страны. Для выявления закономерностей миграции между регионами лучшим решением является изучение совокупности всех миграционных потоков, а не только итоговых показателей миграции. В статье сочетаются две области исследований, которые позволяют рассматривать совокупность потоков миграции. ...

Добавлено: 18 марта 2026 г.

Investigating the analytical robustness of the social and behavioural sciences

Aczel B., Szaszi B., Clelland H. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 135–142

Добавлено: 27 января 2026 г.

Numerical Computations: Theory and Algorithms. 4th International Conference, NUMTA 2023, Pizzo Calabro, Italy, June 14–20, 2023, Revised Selected Papers, Part I

Springer Publishing Company, 2025.

Добавлено: 23 ноября 2025 г.

Pushchino multibeam pulsar search – V. The bright FRB 20190203 detected at 111 MHz

Tyul’bashev S., Самодуров В. А., Позаненко А. С. и др., Publications of the Astronomical Society of Australia 2025 Vol. 42 Article e059

Добавлено: 20 ноября 2025 г.

Explainable Document Classification via Concept Whitening and Stable Graph Patterns

Паракал Э. Д., Кузнецов С. О., Макаров И. А. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 149657–149678

Добавлено: 22 октября 2025 г.

Ultra Fast Warm Start Solution for Graph Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 5469–5473.

В этой работе мы представляем быстрый и эффективный линейный подход к обновлению рекомендаций в масштабируемой графовой рекомендательной системе UltraGCN. Решение этой задачи чрезвычайно важно для поддержания актуальности рекомендаций в условиях большого объема новых данных и меняющихся предпочтений пользователей. Чтобы решить эту проблему, мы адаптируем простой, но эффективный подход к низкоранговой аппроксимации в графовой модели. Наш ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.