1. Computation of a Distance Field by Means of Combined Geometry Representation in Fluid Dynamics Simulations with Embedded Boundaries

    Hrebtov, M. Y. & Mullyadzhanov, R. I., дек. 2024, в: Journal of Applied and Industrial Mathematics. 18, 4, стр. 697-708 12 стр., 7.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  2. Constructing a Minimal Basis of Invariants for Differential Algebra of (Formula presented.) Matrices

    Vasyutkin, S. A. & Chupakhin, A. P., мая 2022, в: Journal of Applied and Industrial Mathematics. 16, 2, стр. 356-364 9 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  3. Contrastive fine-tuning to improve generalization in deep NER

    Bondarenko, I., 15 июн. 2022, в: Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii. 21, стр. 70-80 11 стр., 8.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  4. Control of the turbulent wake flow behind a circular cylinder by asymmetric sectoral hydrophobic coatings

    Lebedev, A., Dobroselsky, K., Safonov, A., Starinskiy, S., Sulyaeva, V., Lobasov, A., Dulin, V. & Markides, C. N., 1 дек. 2021, в: Physics of Fluids. 33, 12, 121703.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  5. Cross-Domain Robustness of Transformer-Based Keyphrase Generation

    Glazkova, A. & Morozov, D., 2024, Communications in Computer and Information Science. Springer, стр. 249-265 17 стр. 19. (Communications in Computer and Information Science; том 2086 CCIS).

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаяРецензирование

  6. Data-Driven Prediction of Unsteady Vortex Phenomena in a Conical Diffuser

    Skripkin, S., Suslov, D., Plokhikh, I., Tsoy, M., Gorelikov, E. & Litvinov, I., 2023, в: Energies. 16, 5, 2108.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  7. 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, в: Physics of Fluids. 36, 2

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  8. Deep learning segmentation to analyze bubble dynamics and heat transfer during boiling at various pressures

    Malakhov, I., Seredkin, A., Chernyavskiy, A., Serdyukov, V., Mullyadzanov, R. & Surtaev, A., мая 2023, в: International Journal of Multiphase Flow. 162, 104402.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  9. Deep Multimodal Fusion Network for the Retinogeniculate Visual Pathway Segmentation

    Xie, L., Yang, L., Zeng, Q., He, J., Huang, J., Feng, Y., Amelina, E. & Amelin, M., 2023, Chinese Control Conference, CCC. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., стр. 7946-7950 5 стр.

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаяРецензирование

  10. Deep Reinforcement Learning Control of Cylinder Flow Using Rotary Oscillations at Low Reynolds Number

    Tokarev, M., Palkin, E. & Mullyadzhanov, R., 2 нояб. 2020, в: Energies. 13, 22, 11 стр., 5920.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

ID: 24866909