Перейти к содержимому

КОРП-ДЕПО

  • Вход в систему
  • Маркет-мейкинг
  • Презентация
  • Виджеты
    • Градусник КОРП-ДЕПО
  • Что такое КОРП-ДЕПО

Наука

Предсказание осадков: новый взгляд на точность и надежность

09.11.2025 от Денис Аветисян

Продемонстрированная модель Nowcast3D достигает высокой точности прогнозирования осадков в масштабе, сопоставимом с радиолокационными данными высокого разрешения (0.01°), что подтверждается показателями CSI, CRPS, LPIPS и анализом спектральной плотности мощности, а также улучшенным качеством вертикальных профилей прогнозируемой отражательной способности по сравнению с базовыми моделями.

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

Рубрики Наука

Гибкие роботы: Управление формой с помощью искусственного интеллекта

09.11.2025 от Денис Аветисян

Процесс создания системы управления для мягкого робота, вдохновленного угрями, предполагает последовательное прохождение этапов проектирования, моделирования на основе данных, полученных из высокоточных симуляций, и, наконец, построение редуцированной модели предиктивного управления, способной к обратной связи и адаптации к динамическим изменениям формы робота.

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

Рубрики Наука

Обучение с подкреплением: новый взгляд на обратную связь от человека

09.11.2025 от Денис Аветисян

Оптимизация функции Розенброка в двумерном пространстве демонстрирует эффективность алгоритмов поиска минимума, позволяя точно определить глобальный минимум даже в сложных ландшафтах функций.

Эффективный метод использования предпочтений человека для ускоренного обучения моделей, от численной оптимизации до тонкой настройки больших языковых моделей.

Рубрики Наука

Прогнозирование функций белков: новый подход к объединению данных

09.11.2025 от Денис Аветисян

Сравнение показателей Davies-Bouldin демонстрирует, что различные представления признаков белков – исходные вложения, основанные на взаимодействиях (o\_PPI), клеточном местоположении и доменах (o\_Attribute), а также языковых моделях белка (o\_Sequence) – отличаются по качеству от вложений, полученных из ветвей MSL, MIL и DSM.

Исследователи разработали метод, позволяющий более точно предсказывать функции белков, используя комбинацию последовательностей и пространственных данных.

Рубрики Наука

Глубокое обучение для аналитической химии: Практическое руководство

09.11.2025 от Денис Аветисян

Спектральные данные VISNIR, объединенные с глубокими пространственными признаками, позволяют характеризовать состав и структуру отдельных образцов жира, раскрывая взаимосвязь между оптическими свойствами и распределением компонентов.

Извлечение значимых признаков из изображений и спектров с помощью современных алгоритмов машинного обучения.

Рубрики Наука
Старые записи
Новые записи
← Назад Страница1 … Страница42 Страница43 Страница44 … Страница68 Следующая →
© 2025 КОРП-ДЕПО • Создано с помощью GeneratePress