1. 2024
  2. Interpretation models for data of metal-oxide gas sensors based on machine learning methods

    Kozmin, A. D. & Redyuk, A. A., 2024, In: Journal of Computational Technologies. 29, 4, p. 4-23 20 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  3. Multi-GHz repetition-rate pulse generation by gain instability in a semiconductor-based all-fiber laser

    Ivanenko, A. V., Bednyakova, A. E., Smirnov, S. V. & Nyushkov, B. N., 2024, 2024 International Conference Laser Optics, ICLO 2024 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 601 (2024 International Conference Laser Optics, ICLO 2024 - Proceedings).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contributionResearchpeer-review

  4. SOA-based reservoir computing

    Bednyakova, A., Manuylovich, E., Ivoilov, D. A., Terekhov, I. S. & Turitsyn, S. K., 2024, 2024 International Conference Laser Optics, ICLO 2024 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 279 1 p. (2024 International Conference Laser Optics, ICLO 2024 - Proceedings).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contributionResearchpeer-review

  5. Образы восприятия и концептуализация антропологических вызовов

    Sidorova, T. A., 2024, In: Praxema. 172, 1 (39), p. 102-119 18 p., 6.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  6. Особенности метаболомного профиля при болезни Паркинсона и сосудистом паркинсонизме

    Predtechenskaya, E. V., Rogachev, A. D. & Melnikova, P. M., 2024, In: Acta Naturae. 16, 4 (63), p. 27-37 11 p., 3.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  7. Сравнительная молекулярная оценка неизмененной слизистой оболочки сегментов толстой кишки как возможной основы аденом

    Korotkevich, A. G., Zhilina, N. M., Demenkov, P. S., Veryaskina, Y. A. & Titov, S. E., 2024, In: Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 4 (224), p. 20-29 10 p., 3.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  8. Технология искусственного интеллекта для предоперационного анализа МРТ-изображений в нейроонкологии

    Летягин, А. Ю., Голушко, С. К., Рзаев, Д. А. О., Амелина, Е. В., Павловский, Е., Тучинов, Б. Н., Гроза, В. В., Амелин, М. Е. & Толстокулаков, Н. Ю., 2024, Новосибирск: ФГУП "Издательство СО РАН". 88 p.

    Research output: Book/ReportBookResearchpeer-review

ID: 59757361