21 - 30 out of 32Page size: 10
  1. 2024

  2. Swirling flow of two immiscible fluids in a cylindrical container: Lattice Boltzmann and volume-of-fluid study

    Salnikov, M. V., Vozhakov, I. S., Naumov, I. V. & Mullyadzhanov, R. I., 1 Jan 2024, In: Physics of Fluids. 36, 1, 013601.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  3. Cascade picosecond optical parametric amplification for generating radiation in the 2.1 μm

    Kostyukova, N., Trunov, V., Frolov, S., Kolker, D., Boyko, A. & Isaenko, L., Jan 2024, In: Infrared Physics and Technology. 136, 5 p., 105103.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  4. Stationary High-Energy Pulse Generation in Er-Based Fiber Lasers via Quasi-Synchronous Gain Modulation

    Nyushkov, B., Ivanenko, A., Koliada, N. & Smirnov, S., Jan 2024, In: Photonics. 11, 1, 37.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  5. Data-driven turbulence modeling for fluid flow and heat transfer in peripheral subchannels of a rod bundle

    Li, H., Yakovenko, S., Ivashchenko, V., Lukyanov, A., Mullyadzhanov, R. & Tokarev, M., 2024, In: Physics of Fluids. 36, 2

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  6. Harnessing Ensemble Machine Learning Models for Timely Diagnosis of Breast Cancer Metastasis: A Case Study on CatBoost, XGBoost, and LGBM

    Luu, M. S. K., Banerjee, S., Pavlovskiy, E. N. & Tuchinov, B. N., 2024, International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM. IEEE Computer Society, p. 2320-2325 6 p. (International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

  7. 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 journal › Article › peer-review

  8. Искусственный интеллект в технологиях сегментации и классификации нейроонкологических очагов

    Летягин, А. Ю., Тучинов, Б. Н., Амелина, Е. В., Павловский, Е. Н., Голушко, С. К., Амелин, М. Е. & Рзаев, Д. А., 2024, In: Сибирский научный медицинский журнал. 44, 1, p. 32-38 7 p., 4.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  9. Компенсация нелинейных искажений в системах оптической связи методами теории возмущений и многопараметрической оптимизации

    Редюк, А. А., Шевелев, Е. И., Данилко, В. Р. & Федорук, М. П., 2024, In: Квантовая электроника. 54, 3, p. 151-156 6 p., 4.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  10. 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 journal › Article › peer-review

  11. Применение алгоритма компьютерного зрения для определения очагов демиелинизации при рассеянном склерозе на МРТ-изображениях

    Тучинов, Б. Н., Суворов, В., Моторин, К. О., Павловский, Е. Н., Василькив, Л. М., Станкевич, Ю. А. & Тулупов, А. А., 2024, In: Сибирский научный медицинский журнал. 44, 1, p. 107-115 9 p., 11.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Previous 1 2 3 4 Next

ID: 59757361