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 06:48] – [Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences] 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 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.1757486880.txt.gz · Last modified: by admin