User Tools

Site Tools


dlcp2025:review

Differences

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

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
dlcp2025:review [10/09/2025 06:39] – [Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics] admindlcp2025:review [15/09/2025 21:07] (current) – [Отозваны] admin
Line 28: Line 28:
 ||39. ML-Based Optimum Sub-system Size for the GPU Implementation of the Tridiagonal Partition Method \\ +M. Veneva  | 21.08.2025 Получена \\ 26.08.2025 Исправление+ \\ 30.08.2025 Рецензирование || ||39. ML-Based Optimum Sub-system Size for the GPU Implementation of the Tridiagonal Partition Method \\ +M. Veneva  | 21.08.2025 Получена \\ 26.08.2025 Исправление+ \\ 30.08.2025 Рецензирование ||
 || 44. Natural Image Classification via Quasi-Cyclic Graph Ensembles and Random-Bond Ising Models with Enhanced Nishimori Temperature \\ +V.S. Usatyuk | 25.08.2025 Получена \\ 26.08.2025 Исправление+ \\ 28.08.2025 Рецензирование || || 44. Natural Image Classification via Quasi-Cyclic Graph Ensembles and Random-Bond Ising Models with Enhanced Nishimori Temperature \\ +V.S. Usatyuk | 25.08.2025 Получена \\ 26.08.2025 Исправление+ \\ 28.08.2025 Рецензирование ||
-|| 43. Analysis of the TAIGA-HiSCORE Data using the Latent Space of Autoencoders \\ +Yu. Dubenskaya  26.08.2025 Получена  || +|| 43. Analysis of the TAIGA-HiSCORE Data using the Latent Space of Autoencoders \\ +Yu. Dubenskaya  26.08.2025 Получена  \\ 10.09.2025 Рецензирование || 
-|| 81. Data augmentation problem for imaging atmospheric Cherenkov telescopes in stereo mode: the TAIGA-IACT Example \\ +D. Zhurov  26.08.2025 Получена \\ 08.09.2025 Исправление \\ 10.09.2025 Рецензирование || +|| 81. Data augmentation problem for imaging atmospheric Cherenkov telescopes in stereo mode: the TAIGA-IACT Example \\ +D. Zhurov  26.08.2025 Получена \\ 08.09.2025 Исправление \\ 10.09.2025 Рецензирование ||
-|| 95. Гамма-астрономия ультравысоких энергий и проект TAIGA-100 \\ +L.Kuzmichev  ^ 26.08.2025 Получена  ||+
  
-11+10
  
 ===== Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences ===== ===== Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences =====
Line 46: Line 45:
 || 73. Modeling turbulent transport of passive scalars in the planetary boundary layer using large eddy simulation and machine learning \\ I.A.Gerasimov | 28.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 \\ 04.09.2025 Рецензирование || || 73. Modeling turbulent transport of passive scalars in the planetary boundary layer using large eddy simulation and machine learning \\ I.A.Gerasimov | 28.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 \\ 04.09.2025 Рецензирование ||
 || 45. Application of Convolutional Neural Networks for Upper Ionosphere Remote Sensing Using All-Sky Camera Data. \\ A.V. Vorobev| 16.08.2025 Получена+ \\ 28.08.2025 Исправление+ \\ 18.08.2025 Рецензирование || || 45. Application of Convolutional Neural Networks for Upper Ionosphere Remote Sensing Using All-Sky Camera Data. \\ A.V. Vorobev| 16.08.2025 Получена+ \\ 28.08.2025 Исправление+ \\ 18.08.2025 Рецензирование ||
-|| 82. COMPARISON OF MACHINE LEARNING METHODS FOR ACCOUNTING LAGGED RELATIONSHIPS IN URBAN HEAT ISLAND MODELING \\ K.F. Nazmutdinov 29.08.2025 Получена \\ 09.09.2025 Исправление3 ||+|| 82. COMPARISON OF MACHINE LEARNING METHODS FOR ACCOUNTING LAGGED RELATIONSHIPS IN URBAN HEAT ISLAND MODELING \\ K.F. Nazmutdinov 29.08.2025 Получена \\ 09.09.2025 Исправление3 \\ 10.09.2025 Рецензирование ||
 || 56. Detection of Irminger Rings in high resolution ocean hydrodynamic modeling data using artificial neural networks \\ M. Kalinin | 28.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 \\ 06.09.2025 Рецензирование || || 56. Detection of Irminger Rings in high resolution ocean hydrodynamic modeling data using artificial neural networks \\ M. Kalinin | 28.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 \\ 06.09.2025 Рецензирование ||
 || 92. Intercomparison of Machine Learning and Ingredient-Based Approaches for Identifying Hail-Prone Weather Conditions over Russia \\ P.D. Blinov  | 26.08.2025 Получена+ \\ 28.08.2025 Исправление+ \\ 28.08.2025 Рецензирование || || 92. Intercomparison of Machine Learning and Ingredient-Based Approaches for Identifying Hail-Prone Weather Conditions over Russia \\ P.D. Blinov  | 26.08.2025 Получена+ \\ 28.08.2025 Исправление+ \\ 28.08.2025 Рецензирование ||
-|| 54. Foundation Models of Ocean and Atmosphere in 2025: Milestones and Perspectives \\ M.A. Krinitskiy 29.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 ||+|| 54. Foundation Models of Ocean and Atmosphere in 2025: Milestones and Perspectives \\ M.A. Krinitskiy 29.08.2025 Получена \\ 03.09.2025 Исправление2 \\ 10.09.2025 Рецензирование ||
  
 12 12
Line 84: Line 83:
 || 74. СОЗДАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО КОГНОВИЗОРА – РАСПОЗНАВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ СОСТОЯНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ \\ А.С.Макаров | 29.08.2025 Отозвана   || || 74. СОЗДАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО КОГНОВИЗОРА – РАСПОЗНАВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ СОСТОЯНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ \\ А.С.Макаров | 29.08.2025 Отозвана   ||
 || 96. Machine learning for statistical downscaling of precipitation spatial distribution characteristics in the Moscow region \\ Yarinich Yulia Ivanovna | 22.08.2025 Отозвана|| || 96. Machine learning for statistical downscaling of precipitation spatial distribution characteristics in the Moscow region \\ Yarinich Yulia Ivanovna | 22.08.2025 Отозвана||
 +|| 95. Гамма-астрономия ультравысоких энергий и проект TAIGA-100 \\ +L.Kuzmichev  ^ 15.09.2025 Отозвана  ||
  
-6+7
  
 ++++ ++++
dlcp2025/review.1757486355.txt.gz · Last modified: by admin