User Tools

Site Tools


dlcp2025:schedule

Differences

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

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
dlcp2025:schedule [03/07/2025 08:11] – [Section 3. Machine Learning in Natural Sciences] admindlcp2025:schedule [03/07/2025 09:11] (current) – [Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences] admin
Line 43: Line 43:
 ^^11:00-11:30  ^COFFEE BREAK  & Rigistration|  || ^^11:00-11:30  ^COFFEE BREAK  & Rigistration|  ||
 ||11:30-11:45  |83. USING MACHINE LEARNING METHODS FOR JOINT PROCESSING OF DATA FROM MULTIPLE SEMICONDUCTOR GAS SENSORS|Isaev I.V.|| ||11:30-11:45  |83. USING MACHINE LEARNING METHODS FOR JOINT PROCESSING OF DATA FROM MULTIPLE SEMICONDUCTOR GAS SENSORS|Isaev I.V.||
-||11:45-12:00  |*82. {{ :dlcp2025:nazmutdinov-dlcp.pdf |Сравнение методов машинного обучения для учета связей с запаздыванием при моделировании городского острова тепла}}|Назмутдинов К.Ф.|| +||11:45-12:00  |51. {{ :dlcp2025:rezvov-dlcp.pdf |Нейросетевое пространственное масштабирование полей приповерхностного ветра над Баренцевым и Карским морями}}|Резвов В.Ю.|| 
-||12:00-12:15  |51. {{ :dlcp2025:rezvov-dlcp.pdf |Нейросетевое пространственное масштабирование полей приповерхностного ветра над Баренцевым и Карским морями}}|Резвов В.Ю.||+||12:00-12:15  |15. {{ :dlcp2025:vostrikova-dlcp.pdf |Восстановление приповерхностной влажности атмосферы над океаном с применением методов машинного обучения}}|САВострикова||
 ||12:15-12:30  |73. {{ :dlcp2025:gerasimov-dlcp.pdf |Моделирование турбулентного переноса примесей в планетарном пограничном слое с применением методов крупных вихрей и методов машинного обучения}}|И. А. Герасимов|| ||12:15-12:30  |73. {{ :dlcp2025:gerasimov-dlcp.pdf |Моделирование турбулентного переноса примесей в планетарном пограничном слое с применением методов крупных вихрей и методов машинного обучения}}|И. А. Герасимов||
 ||12:30-12:45  |*45. {{ :dlcp2025:vorobev-dlcp.pdf |Application of Convolutional Neural Networks for Upper Ionosphere Remote Sensing Using All-Sky Camera Data}}|Andrei Vorobev|| ||12:30-12:45  |*45. {{ :dlcp2025:vorobev-dlcp.pdf |Application of Convolutional Neural Networks for Upper Ionosphere Remote Sensing Using All-Sky Camera Data}}|Andrei Vorobev||
-||12:45-13:00  |15. {{ :dlcp2025:vostrikova-dlcp.pdf |Восстановление приповерхностной влажности атмосферы над океаном с применением методов машинного обучения}}|С. А. Вострикова||+||12:45-13:00  |*82. {{ :dlcp2025:nazmutdinov-dlcp.pdf |Сравнение методов машинного обучения для учета связей с запаздыванием при моделировании городского острова тепла}}|Назмутдинов К.Ф.||
 ^^13:00-14:30  ^LUNCH | || ^^13:00-14:30  ^LUNCH | ||
 ||14:30-14:45  |16. {{ :dlcp2025:belousova-dlcp.pdf |Сравнение моделей машинного обучения в задаче идентификации аномалий в данных визуальной съемки поверхности моря}}|Белоусова О.|| ||14:30-14:45  |16. {{ :dlcp2025:belousova-dlcp.pdf |Сравнение моделей машинного обучения в задаче идентификации аномалий в данных визуальной съемки поверхности моря}}|Белоусова О.||
dlcp2025/schedule.txt · Last modified: by admin