1. Deep learning approaches to mid-term forecasting of social-economic and demographic effects of a pandemic

    Devyatkin, D., Otmakhova, Y., Usenko, N., Sochenkov, I. & Budzko, V., июл. 2021, в: Procedia Computer Science. 190, стр. 156-163 8 стр.

    Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья по материалам конференции › Рецензирование

  2. Deep learning approach to the estimation of the ratio of reproductive modes in a partially clonal population

    Nikolaeva, T. A., Poroshina, A. A. & Sherbakov, D. Y., июн. 2025, в: Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii. 29, 3, стр. 467-473 7 стр., 14.

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

  3. Deep Learning for the Precise Peak Detection in High-Resolution LC-MS Data

    Melnikov, A. D., Tsentalovich, Y. P. & Yanshole, V. V., 7 янв. 2020, в: Analytical Chemistry. 92, 1, стр. 588-592 5 стр.

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

  4. 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 изданиях › статья › Рецензирование

  5. Deep learning with synthetic photonic lattices for equalization in optical transmission systems

    Pankov, A. V., Sidelnikov, O. S., Vatnik, I. D., Sukhorukov, A. A. & Churkin, D. V., 20 нояб. 2019, Real-Time Photonic Measurements, Data Management, and Processing IV. Li, M., Jalali, B. & Asghari, M. H. (ред.). The International Society for Optical Engineering, стр. 24 11 стр. 111920N. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; том 11192).

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

  6. Deep machine learning for STEM image analysis

    Nartova, A. V., Matveev, A. V., Kovtunova, L. M. & Okunev, A. G., нояб. 2024, в: Mendeleev Communications. 34, 6, стр. 774-775 2 стр.

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

  7. Deep macroscopic pure-optical potential for laser cooling and trapping of neutral atoms

    Prudnikov, O. N., Ilenkov, R. Y., Taichenachev, A. V., Yudin, V. I. & Bagaev, S. N., окт. 2023, в: Physical Review A. 108, 4, 043107.

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

  8. Deep Methane Oxidation over Pd–Glass Fiber Catalysts Prepared by Chemical Vapor Deposition

    Suknev, A. P., Dorovskikh, S. I., Borisova, D. A., Sadovskaya, E. M., Zhezhera, M., Maximovskii, E. A., Svintsitskii, D. A., Derevshchikov, V. S. & Vikulova, E. S., 17 авг. 2026, в: Catalysis in Industry. 18, 3, стр. 292-302 11 стр.

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

  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 конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

  10. Deep neural networks with time-domain synthetic photonic lattices

    Pankov, A. V., Sidelnikov, O. S., Vatnik, I. D., Churkin, D. V. & Sukhorukov, A. A., 2021, European Quantum Electronics Conference, EQEC 2021. The Optical Society, jsiv_p_3. (Optics InfoBase Conference Papers).

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