1. Lyubavinskoe Gold Deposit (Eastern Transbaikalia): Sources of the Formation and Petrogeochemical Features of Rocks and Ores

    Abramov, B. N., Posohov, V. F. & Kalinin, Y. A., 1 апр. 2019, в: Doklady Earth Sciences. 485, 2, стр. 432-438 7 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  2. Machine learning and applications in ultrafast photonics

    Genty, G., Salmela, L., Dudley, J. M., Brunner, D., Kokhanovskiy, A., Kobtsev, S. & Turitsyn, S. K., февр. 2021, в: Nature Photonics. 15, 2, стр. 91-101 11 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхобзорная статьяРецензирование

  3. Machine Learning As a Tool to Accelerate the Search for New Materials for Metal-Ion Batteries

    Osipov, V. T., Gongola, M. I., Morkhova, Y. A., Nemudryi, A. P. & Kabanov, A. A., дек. 2023, в: Doklady Mathematics. 108, Suppl 2, стр. S476-S483 8 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  4. Machine learning based background rejection for Baikal-GVD neutrino telescope

    Kalashev, O., Kharuk, I. & Rubtsov, G., 2023, в: Journal of Physics: Conference Series. 2438, 1, 5 стр., 012099.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатья по материалам конференцииРецензирование

  5. Machine learning based characterisation of dissipative solitons

    Kokhanovskiy, A., Bednyakova, A., Kuprikov, E., Ivanenko, A. & Turitsyn, S., 1 янв. 2019, The European Conference on Lasers and Electro-Optics, CLEO_Europe_2019. OSA Publishing, 2019-cj_2_6. (Optics InfoBase Conference Papers; том Part F140-CLEO_Europe 2019).

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

  6. Machine Learning Based Characterisation of Dissipative Solitons

    Кохановский, А. Ю., Беднякова, А. Е., Куприков, Е. А., Иваненко, А. В. & Турицын, С. К., 17 окт. 2019, 2019 Conference on Lasers and Electro-Optics Europe and European Quantum Electronics Conference, CLEO/Europe-EQEC 2019. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 1 стр. 8873378. (2019 Conference on Lasers and Electro-Optics Europe and European Quantum Electronics Conference, CLEO/Europe-EQEC 2019).

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

  7. Machine Learning-Based Preconditioner to Solve Poisson Equation

    Chekmeneva, E., Khachova, T. & Lisitsa, V., 2026, Lecture Notes in Computer Science. Springer, стр. 376-387 12 стр. 25. (Lecture Notes in Computer Science; том 15888 LNCS).

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

  8. Machine learning-based pulse characterization in figure-eight mode-locked lasers

    Kokhanovskiy, A., Bednyakova, A., Kuprikov, E., Ivanenko, A., Dyatlov, M., Lotkov, D., Kobtsev, S. & Turitsyn, S., 1 июл. 2019, в: Optics Letters. 44, 13, стр. 3410-3413 4 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  9. Machine learning for studying mineral-component composition of the Bazhenov Formation based on well-logging and core data

    Temnikova, E. Y., Grubas, S. I. & Glinskikh, V. N., дек. 2021, в: Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry. 12, стр. 88-91 4 стр., 17.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

  10. 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 изданияхстатьяРецензирование