Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- dlcp2024:review [28/02/2025 13:02] – created - external edit 127.0.0.1
+++ dlcp2024:review [13/03/2025 12:59] (current) – [Выход журнала] kryukov
@@ Line 1: / Line 1: @@
+====== Статус трудов ======
+===== Выход журнала =====
+//13 мар. 2025г.//
+По информации из редакции выход журнала на [[https://link.springer.com/journal/11972/volumes-and-issues|сайте издательства]] ожидается в <del>первой декаде</del> конце марта.
+**Внимание!** По техническим причинам произошла сдвижка нумерации страниц. На сайте выложена репринты с новой нумерацией.
+Оглавление номера и репринты статей можно скачать на странице **[[:dlcp2024:reprints]]**.
+===== Гранки =====
+//10 янв. 2025г. //
+Редакция журнала разослала гранки статей для согласования окончательного текста авторами. В этих же гранках сверху страниц указаны окончательные выходные данные, а сразу после аннотации присвоенный статье **DOI**.
+Инструкция для авторов находится на сайте издательства по ссылке [[https://www.pleiades.online/en/authors/guidlines/electronic-proofreading/]]
+<color /orange>**Внимание!** Всю работу с гранками необходимо завершить до **19 января 2025г.**</color>
+===== Выходные данные статей =====
+//02.12.2024//
+Выходные данные статей, включая DOI, ожидаются в самом конце года. Одновременно с этим авторам будут разосланы корректуры.
+===== Справки о принятии к публикации =====
+//02 декабря 2024г.//
+Справки о принятии статей к публикации в журнале можно скачать по <color /lightgrey>**[[dlcp2024/letters/main|ссылке]]**</color>
+/**
+<color /orange>Справки о принятии статей к публикации в журнале будут рассылваться авторам статей 3 декабря. Отдельных запросов не требуется.</color>
+**/
+По всем вопросам, связанным с трудами конференции просьба обращаться по электронной почте [[dlcp2024@sinp.msu.ru]]
+++++ Легенда |
+**Received/Получена**. Работа проверяется на соответствие требованиям по формлению. \\
+**Correction/Исправление**. Выявлены нарушения правил оформаления. Работа направлена автору для исправления. \\
+**Review/Рецензирование**. Работа направлена на рецензию. \\
+**Revision/Доработка**. Работа направлена автору для устранения замечаний рецензента. \\
+**Accept/Принята**. Работа принята к публикации. \\
+**Reject/Отклонена**. Работа отклонена. \\
+**Withdrawn/Отозвана**. Работа отозвана авторами либо не была представлена в срок.
+//Дата получения работы редакцией считается дата передачи статьи на рецензирование.//
+++++
+===== Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics  =====
+|< - 60% 40% >|
+^^ Статья  ^ Дата, Статус ||
+|| Э.Абасов, НИИЯФ МГУ \\ Application of Kolmogorov-Arnold Networks in high energy physics | 16.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление2 \\ 03.09.24 Получена \\ 06.09.24 На рецензировании \\ **11.09.24 ПРИНЯТА** ||
+|| Сараа Али, НИУ ВШЭ \\ Сalibrating for the Future: Enhancing Calorimeter Longevity with Deep Learning | 17.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 05.09.24 Рецензирование \\ 22.09.24 Доработка2 \\ **11.09.24 ПРИНЯТА** ||
+|| А.Голда, МГУ \\ Machine learning approach in the prediction of differential cross sections and structure functions of single pion electroproduction in the resonance region  | 17.08.24 Получена \\ 19.08.24 Исправление \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 06.09.24 На доработке \\ **14.09.24 Принята** ||
+|| Е.Гресь, НИИПФ ИГУ \\ Gamma/hadron separation in the TAIGA experiment with neural network methods | 12.08.24 Получена \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 09.09.24 На доработке \\ **16.09.24 Принята** ||
+|| Ю.Дубенская, НИИЯФ МГУ \\ Image Data Augmentation for the TAIGA-IACT Experiment with Conditional Generative Adversarial Networks | 21.08.24 Получена \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 09.09.24 На доработке \\ **23.09.24 Принята** ||
+|| Завертяев Савелий, МИФИ \\ Нейросетевое моделирование оптических солитонов, описываемых обобщенными нелинейными уравнениями Шредингера | 11.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 11.09.24 Рецензирование \\ **17.09.24 Принята** ||
+|| М.Зотов, НИИЯФ МГУ \\ Реконструкция ШАЛ, зарегистрированных флуоресцентными телескопами, с помощью нейронных сетей  | 05.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 15.09.24 Рецензирование \\ 28.09.24  Доработка \\ **04.10.24 Принята** ||
+|| **В.Ильин**, НИЦ "Курчатовский институт"  \\ Encoding of input signals in terms of path complexes in spiking neural networks (пленарный доклад) | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 09.09.24 Рецензирование \\ 15.09.24 Доработка \\ **19.09.24 Принята** ||
+|| **А.Крюков**, НИИЯФ МГУ  \\ Machine Learning in Gamma Astronomy \\ (plenary report) | 13.08.24 Получена \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 14.10.24 Доработка \\ **24.10.24 Принята** ||
+|| А.Крюков, НИИЯФ МГУ \\ Evaluation of the direction of EAS based on TAIGA HiSCORE data using fully connected neural networks | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 15.09.24 Рецензирование \\ 14.10.24 Доработка \\ **31.10.24 Принята** ||
+|| Е.Курбатов, НИУ ВШЭ  \\ Multidimensional global optimization of detector systems using the example of muon shield in the SHiP experiment | 19.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 12.09.24 Рецензирование \\ **29.09.24 Принята** ||
+|| Д.Сальников, ИЯИ РАН \\ Application of Neural Networks for Path Integrals Computation in Relativistic Quantum Mechanics | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 12.09.24 Рецензирование \\ 17.09.24 Доработка \\ **22.09.24 Принята** ||
+|| Д.Стенькин, Пензенский государственный университет \\ Solving problems of mathematical physics on radial basis function networks | 26.08.24 Получена \\ 12.09.24 Исправление3 \\ 12.09.24 Рецензирование \\ 04.10.24 Доработка \\ 11.10.24 Доработка2 \\ **13.10.24 Принята** ||
+|| V.Usatyuk, South-West State University \\ Enhanced Image Clustering with Random-Bond Ising Models Using LDPC Graph Representations and Nishimori Temperature Estimation | 21.08.24 Получена \\ 11.09.24 Исправление \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 16.09.24 Доработка \\ **22.09.24 Принята** ||
+|| Р.Фитагдинов, МФТИ \\ Генерация показаний наемных детекторов и поиск аномалий в данных с помощью нейронных сетей | 18.08.24  Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 15.09.24 Рецензирование \\ 28.09.24 Доработка \\ **09.10.24 Принята** ||
+|| Е.Энтина, НИИЯФ МГУ \\ Application of convolutional neural networks for extensive air shower separation in the SPHERE-3 experiment | 19.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 09.09.24 Рецензирование \\ 12.10.24 Доработка \\ **24.10.24 Принята** ||
+===== Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences =====
+|< - 60% 40% >|
+^^ Статья  ^ Дата, Статус ||
+|| М.Варенцов, МГУ, НИВЦ  \\ Approximation of spatial and temporal variability of the urban heat island in Moscow using machine learning  | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 09.09.24 На рецензировании \\ 07.10.24 Доработка \\ **11.10.24 Принята** ||
+|| Р.Владимиров, НИИЯФ МГУ \\ Прогнозирование состояния магнитосферы Земли с помощью специального алгоритма для работы с многомерными временными рядами | 05.09.24 Получена2 \\ 11.09.24  Исправление2 \\ 13.09.24 На рецензировании \\ 30.09.24 На исправлении \\ 10.10.24 Исправление2 \\ **12.10.24 Принята** ||
+|| А.Воробьев, Геофизический центр РАН \\ Опыт использования методов машинного обучения в задачах диагностирования геоиндуцированных токов в высокоширотных энергосистемах  | 02.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 03.09.24 Получена2 \\ 09.09.24 Исправление2 \\ 09.09.24 На рецензии \\ 30.09.24 На исправлении \\ **10.10.24 Принята** ||
+|| И.Исаев, НИИЯФ МГУ  \\ Identification of Air Pollutants with Thermally Modulated Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors through Machine Learning Based Response Models | 26.08.24  Получена \\ 12.09.24 Исправление \\ 13.09.24 На рецензии \\ 12.10.24 Доработка \\ **15.10.24 Принята** ||
+|| **М.Криницкий**, МФТИ \\ Машинное обучение и глубокое обучение в науках об атмосфере, океане и климате: достижения и перспективы в 2024 году (пленарный доклад) | 26.08.24  Получена \\ 13.09.24 Исправление2 \\ 16.09.24 На рецензии \\ 06.10.24 Доработка \\ **12.10.24 Принята** ||
+|| В.Резвов, МФТИ  \\ Pointwise and complex quality metrics in atmospheric modeling: methods and approaches | 26.08.10  Получена \\ 09.09.24 На рецензии \\ 10.10.24 Доработка \\ **14.10.24 Принята** ||
+|| А.Суслов, ИО РАН  \\ Статистическое прогнозирование уровня загрязнения воздуха частицами PM10 и PM2.5 в городских агломерациях в условиях сложного рельефа с применением методов машинного обучения на примере г. Гренобль  | 26.08.24  Получена \\ 12.09.24 Исправление \\ 16.09.24 На рецензии \\ 28.09.24 Доработка \\ **04.10.24 ПРИНЯТА** ||
+|| С.Шаракин, НИИЯФ МГУ \\ Методы вероятностного программирования при реконструкции событий многоканального изображающего детектора: ЭЛЬФЫ и ТРЕКИ  | 16.08.24  Получена \\ 11.09.24 Исправление2 \\ 12.09.24 На рецензии \\ 14.10.24 Доработка \\ **15.10.24 Принята** ||
+===== Section 3. Machine Learning in Natural Sciences =====
+|< - 60% 40% >|
+^^ Статья  ^ Дата, Статус ||
+|| Abdalaziz Al-Maeeni, HSE  \\ Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties | 19.08.24 Получена \\ 02.09.24 На исправлении \\ 07.09.24 Повторное напоминание \\ 09.09.24 На исправлении \\ 09.09.24 На рецензировании \\ **04.10.24 Accepted** ||
+|| А.Баландина, МГУ, физический факультет   \\ A “transformer” architecture for risk analysis of group effects of food nutrients | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 07.09.24 На рецензировании \\ 04.10.24 Доработка \\ 09.10.24 Напоминание2 \\ **10.10.24 Принята** ||
+|| D.Vlasov, NRC “Kurchatov Institute” \\ Spiking neural network actor-critic reinforcement learning with temporal coding and reward modulated plasticity | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении3 \\ 16.09.24 На рецензировании \\ 25.09.24 На исправлении \\ **26.09.24 Принята** ||
+|| И.Гаджиев, МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет \\ Comparative Analysis of the Procedures to Forecast the Kp Geomagnetic Index by Machine Learning | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 02.09.24 На рецензировании \\ 30.09.24 Доработка \\ **07.10.24 Принята** ||
+|| Г.Карлинский (М.Лазарев), НИУ ВШЭ \\ Prediction of defect structure in \ce{MoS2} \\by given properties | 26.08.24  Получена \\ 09.09.24 На исправлении2 \\ 12.09.24 На рецензировании \\ **07.10.24 Принята** ||
+|| И.Лазухин, МГУ имени Ломоносова  \\ Deep learning methods in the task of developing soft sensors for the technological process of oil refining | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении2 \\ 09.09.24 На рецензии \\ 28.09.24 Доработка \\ **09.10.24 Принята** ||
+|| А.Саевский, Южный федеральный университет \\ Алгоритм классификации премоторных потенциалов по сигналу электроэнцефалограммы для нейрореабилитации с помощью интерфейса «мозг-компьютер» замкнутого цикла | 18.08.24 Получена \\ 07.09.24 На исправлении \\ 10.09.24 Рецензирование \\ 04.10.24 Доработка2 \\ **07.10.24 Принята** ||
+|| Д.Сирота, ПАО "Газпром" \\ Neural Operators for Hydrodynamic Modeling of Underground Gas Storages | 18.08.24 Получена \\ 20.08.24 Рецензирование \\ 04.10.24 Доработка \\ **08.10.24 ПРИНЯТА**||
+|| Н.Смольников, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Gaussian process based prediction of density distribution in core of research nuclear reactor | 18.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении \\ 10.09.24 Рецензирование \\ 04.10.24 Доработка \\ **07.10.24 Принята** ||
+|| Г.Чугреева, МГУ имени М.В.Ломоносова  \\ Development of a multimodal photoluminescent carbon nanosensor for metal ions in water using artificial neural networks | 20.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении \\ 20.09.24 Рецензирование \\ **09.10.24 Принята** ||
+|| Ф.Шипилов, НИУ ВШЭ \\ Machine Learning for NICA SPD Aerogel Reconstruction | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении \\ 13.09.24 Рецензирование \\ **24.09.24 Принята** ||
+|| С.Шорохов, Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы \\ Improving Physics-Informed Neural Networks via Quasi-classical Loss Functionals | 21.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении \\ 13.09.24 Рецензирование \\ 19.09.24 На исправлении \\ **25.09.24 Принята** ||
+|| Н.Щуров, МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет \\ Nonlinear relevance estimation of multicollinear features for reducing the input dimensionality of optical spectroscopy inverse problem  | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 На исправлении \\ 16.09.24 Рецензирование \\ 29.09.24 На исправлении \\ **05.10.24 Принята** ||
+===== Отозваны =====
+++++ Список |
+Работы отозваны авторами, либо не были представлены в срок, либо отклонены программным комитетом.
+|| К.Ажогин, Южный федеральный университет \\ An effective algorithm for predicting human fatigue using a portable Brain-Computer Interface  ||
+|| М.Борисов, МФТИ  \\ PREDICTING SALMON RETURN MIGRATION CHARACTERISTICS THE FRASER RIVER MOUTH USING DEEP LEARNING METHODS ||
+|| В.Голиков, Сколковский институт науки и технологий \\ Towards the Statistical Correction of High-Resolution Weather Forecasts from the WRF Model employing Deep Learning  ||
+|| С.Доленко, НИИЯФ МГУ  \\ Use of Neural Network Approximation of the Parameters-Property Relationship in Synthesis of Carbon Dots  ||
+|| А.Заборенко, НИИЯФ МГУ  \\ Boosting Novelty Detection Neural Networks with Rational Activations  ||
+|| Д.Загоруля, МФТИ  \\ Морфологическая классификация джетов активных ядер галактик \\ **20.09.24 СНЯТА авторами** ||
+|| **Л.Кузьмичев**, НИИЯФ МГУ  \\ Астрофизика частиц и анализ экспериментальных данных (пленарный доклад)  ||
+|| Г.Куприянов, Физический факультет МГУ им. М.В.Ломоносова \\ Kolmogorov-Arnold Networks vs Multi-Layer Perceptron: Solution of an Inverse Problem of Exploration Geophysics  ||
+|| Курдошев Зарифжон, Томский Государственный Университет \\ Estimation of signals in white noise using neural networks modeling  ||
+|| Ю.Левковская, Высшая школа экономики  \\ Применение методов машинного обучения для идентификации полярных мезомасштабных циклонов в данных численного моделирования атмосферы ||
+|| А.Лукьянов, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова \\ Модификация визуального трансформера методом b-cos для повышения интерпретируемости в задаче классификации изображений дерматоскопии  ||
+|| А.Мущина, МГУ им. М. В. Ломоносова  \\ Improving Representativity of Spectroscopic Data using Variational Autoencoders: Approaches and Problems  ||
+|| А.Репченко, МГУ имени М.В.Ломоносова \\ Машинное обучение и 3D анализ сцен в оценке сложноизмеряемых геометрических характеристик тела человека для задач биомедицины  ||
+|| А.Савин, МФТИ  \\ The Ob-Yenisei plume movement analysis in the Kara Sea using artificial neural networks  ||
+|| А.Сяйфетдинов, МФТИ \\ Исследование механизма генерации гамма-вспышек в блазарах. \\ **18.09.24 СНЯТА авторами** ||
+|| А.Тен, ВЦ ДВО РАН \\ Сравнительный анализ методов машинного и глубокого обучения в задаче классификации волновых форм полного электронного содержания  ||
+|| П.Яшин, НИУ Московский физико-технический институт \\ Дескрипторы для определения локальной структуры атомистических моделей аморфных льдов  ||
+++++