11 - 20 из 49Размер страницы: 10
Сортировать по:: Заголовок

  1. Equalization performance and complexity analysis of dynamic deep neural networks in long haul transmission systems

    Sidelnikov, O., Redyuk, A. & Sygletos, S., 10 дек. 2018, в: Optics Express. 26, 25, стр. 32765-32776 12 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  2. Extreme power fluctuations in optical communications

    Derevyanko, S. A., Redyuk, A., Vergeles, S. & Turitsyn, S., 1 янв. 2018, Frontiers in Optics, FIO 2018. OSA Publishing, Том Part F114-FIO 2018.

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  3. Identifying Extreme PAPR in Coherent Optical Communications

    Derevyanko, S. A., Redyuk, A., Vergeles, S. & Turitsyn, S., 14 нояб. 2018, 2018 European Conference on Optical Communication, ECOC 2018. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Том 2018-September. 8535373

    Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  4. Interchannel nonlinearity compensation using a perturbative machine learning technique

    Kozulin, I. A. & Redyuk, A. A., 15 авг. 2021, в: Optics Communications. 493, 127026.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

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

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

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  6. Invited Article: Visualisation of extreme value events in optical communications

    Derevyanko, S., Redyuk, A., Vergeles, S. & Turitsyn, S., 1 июн. 2018, в: APL Photonics. 3, 6, 13 стр., 060801.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  7. Machine Learning Methods for Compensating Signal Distortions in Fiber-Optic Communication Lines

    Sidelnikov, O. S., Redyuk, A. A. & Fedoruk, M. P., февр. 2024, в: Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 60, 1, стр. 1-10 10 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  8. Methods for compensation of nonlinear effects in multichannel data transfer systems based on dynamic neural networks

    Sidelnikov, O. S., Redyuk, A. A., Sygletos, S. & Fedoruk, M. P., 11 окт. 2019, в: Quantum Electronics. 49, 12, стр. 1154-1157 4 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  9. ML-Assisted Particle Swarm Optimization of a Perturbation-Based Model for Nonlinearity Compensation in Optical Transmission Systems

    Redyuk, A., Shevelev, E., Danilko, V. & Fedoruk, M., 1 янв. 2024, в: Journal of Lightwave Technology. стр. 1-8

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

  10. Nonlinear effects in optical signal transmission using a multimode fibre with weak coupling

    Sidelnikov, O. S. & Redyuk, A. A., 2017, в: Quantum Electronics. 47, 4, стр. 330-334 5 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Назад 1 2 3 4 5 Далее

ID: 3454510