List of publications on a keyword: «»

В статье рассматривается эволюция генеративно-состязательных сетей (GAN) – от классической формулировки с кросс-энтропийной функцией потерь до современных архитектур (StyleGAN3, ESRGAN, CycleGAN, R3GAN). Анализируются математические основы обучения как минимаксной игры, проблема сходимости и исчезающих градиентов, а также способы её преодоления: альтернативные дивергенции (Вассерштейн, хи-квадрат, hinge loss), методы регуляризации (градиентный штраф, R1, спектральная нормализация) и асимметричные правила обновления (TTUR). Отдельное внимание уделяется новой модели R3GAN (2024), которая демонстрирует качество, сопоставимое с диффузионными моделями, при сохранении высокой производительности. Показано, что GAN остаются востребованными в задачах синтеза изображений, суперразрешения, циклического переноса стиля и генерации по семантическим картам.

В статье рассмотрены методики измерений массы нефти и нефтепродуктов, установленные межгосударственным стандартом ГОСТ 8.587–2019. Проанализированы пять основных методов: косвенный и прямой динамические, косвенный и прямой статические, а также косвенный метод, основанный на гидростатическом принципе. Для каждого метода приведены максимальные допускаемые относительные погрешности измерений массы брутто и нетто, описание применяемого оборудования (системы измерений, весы, плотномеры) и выполняемых операций. В зависимости от условий транспортировки (трубопроводы, цистерны, резервуары) и требуемой точности выделены особенности, преимущества и недостатки каждого метода.

В статье исследуется предсказание связей в темпоральных семантических сетях научных концептов, где узлы – ключевые термины, а связи – их ко-оккурренция в публикациях. Проведено эмпирическое сравнение четырёх методов – Common Neighbors, NMF, Node2Vec и Dyngraph2Vec – на корпусе научных статей за несколько лет. Качество оценивается метриками AUCROC и Average Precision в режиме скользящего контроля по временным срезам. Эксперименты показывают, что темпоральные эмбеддинги статистически значимо превосходят как эвристики, так и статические методы, особенно при выявлении новых связей между ранее далёкими концептами. Результаты дают обоснованную рекомендацию по выбору инструментария для предиктивной наукометрии и формируют базовую линию для дальнейших исследований.

Современный мир динамически меняющаяся система, в который данные – критически важный ресурс. Существуют тенденции роста как их количества, так и источников их производящих. Были проведены исследования и сравнения тенденций роста данных, и людей, занимающихся их обработкой. Чтобы минимизировать эффект, на сотрудников, создаются новейшие методы в сфере интеллектуального анализа данных. В данной статье были собраны актуальные тенденции методов интеллектуального анализа данных и графовых нейросетей. На основе собранных данных, были сделаны выводы и заявление о готовящемся вкладе автора в эту отрасль.