Денис Аветисян

Новый подход к обучению метрик расстояний позволяет значительно повысить точность и скорость поиска в больших базах данных с множеством фильтров.

Исследование показывает, что совместная оптимизация ансамблей глубокого обучения превосходит традиционные методы, улучшая точность и калибровку.

Исследование открывает возможности для автоматизации и применения количественной алгебры в вероятностных моделях и метрических пространствах.

Новая модель объединяет данные радаров и физические принципы для более точного прогнозирования осадков в ближайшем будущем.

Новые методы снижения сложности моделей позволяют более эффективно управлять деформациями мягких роботов.