dlcp2025:restricted:review
Table of Contents
Review
Шаблон рецензии в формате DOC
Шаблон письма с просьбой провести рецензирование: Request for review
Загрузка
| ФИО | Назначено | Сделано | Комментарий |
|---|---|---|---|
| Демичев | 8 | 8 | |
| Доленко Исаев Широкий | 7 | 4 1 1 | |
| Дубенская | 1 | 1 | |
| Дудко Абасов | 6 | 5 1 | |
| Ильин | 9 | 7 | |
| Криницкий | 5 | 5 | |
| Крюков | 0 | 0 | |
| Поляков | 2 | 1 | |
| Не назначено | 1 | Крюков2 (Дудко?) | |
| ИТОГО (38) | 38 | 31 | |
| Повторная | 1 (Дудко) 1 (Демичев) | 1 |
Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics
| Статья | Дата, Статус | |
|---|---|---|
| Э.Абасов, НИИЯФ МГУ Application of Kolmogorov-Arnold Networks in high energy physics | 06.09.24 =Демичев+ 11.09.24 Принята |
|
| Сараа Али, НИУ ВШЭ Сalibrating for the Future: Enhancing Calorimeter Longevity with Deep Learning | 02.09.24 =Дудко→Абасов* 22.09.24 Доработка2 11.09.24 ПРИНЯТА |
|
| А.Голда, МГУ Machine learning approach in the prediction of differential cross sections and structure functions of single pion electroproduction in the resonance region | 02.09.24 Демичев 14.09.24 Принята |
|
| Е.Гресь, НИИПФ ИГУ Gamma/hadron separation in the TAIGA experiment with neural network methods | 02.09.24 =Л.Дудко+ 16.09.24 Принята |
|
| Ю.Дубенская, НИИЯФ МГУ Image Data Augmentation for the TAIGA-IACT Experiment with Conditional Generative Adversarial Networks | 02.09.24 =Л.Дудко+ 23.09.24 Принята |
|
| Завертяев Савелий, МИФИ Нейросетевое моделирование оптических солитонов, описываемых обобщенными нелинейными уравнениями Шредингера | 17.09.24 =Демичев+ 17.09.24 Принята |
|
| М.Зотов, НИИЯФ МГУ Реконструкция ШАЛ, зарегистрированных флуоресцентными телескопами, с помощью нейронных сетей | 19.09.24 Поляков 28.09.24 Доработка 04.10.24 Принята |
|
| В.Ильин, НИЦ “Курчатовский институт” Encoding of input signals in terms of path complexes in spiking neural networks (пленарный доклад) | 09.09.24 =Демичев+ 19.09.24 Принята |
|
| А.Крюков, НИИЯФ МГУ Machine Learning in Gamma Astronomy (plenary report) | 28.08.24 Ильин 24.10.24 Принята |
|
| А.Крюков, НИИЯФ МГУ Evaluation of the direction of EAS based on TAIGA HiSCORE data using fully connected neural networks | ||
| Е.Курбатов, НИУ ВШЭ Multidimensional global optimization of detector systems using the example of muon shield in the SHiP experiment | 12.09.24 Дудко 29.09.24 Принята |
|
| Д.Сальников, ИЯИ РАН Application of Neural Networks for Path Integrals Computation in Relativistic Quantum Mechanics | 17.09.24 =Демичев* 22.09.24 Принята |
|
| Д.Стенькин, Пензенский государственный университет Solving problems of mathematical physics on radial basis function networks | 13.09.24 Ильин 04.10.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 10.10.24 Ильин2 11.10.24 Доработка2 12.10.24 Подтверждение 13.10.24 Принята |
|
| V.Usatyuk, South-West State University Enhanced Image Clustering with Random-Bond Ising Models Using LDPC Graph Representations and Nishimori Temperature Estimation | 09.09.24 Демичев 22.09.24 Принята |
|
| Р.Фитагдинов, МФТИ Генерация показаний наемных детекторов и поиск аномалий в данных с помощью нейронных сетей | 19.09.24 Дубенская 28.09.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 09.10.24 Дубенская2 09.10.24 Принята |
|
| Е.Энтина, НИИЯФ МГУ Application of convolutional neural networks for extensive air shower separation in the SPHERE-3 experiment | 05.10.24 Поляков 12.10.24 Доработка 24.10.24 Принята |
|
16
Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences
| Статья | Дата, Статус | |
|---|---|---|
| М.Борисов, МФТИ PREDICTING SALMON RETURN MIGRATION CHARACTERISTICS THE FRASER RIVER MOUTH USING DEEP LEARNING METHODS | 02.09.24 =Доленко 04.10.24 ОТКЛОНИТЬ 04.10.24 Дудко 08.10.24 Принять 09.10.24 Демичев 10.10.24 Отклонить 10.10.24 Решение: Отклонить |
|
| М.Варенцов, МГУ, НИВЦ Approximation of spatial and temporal variability of the urban heat island in Moscow using machine learning | 09.09.24 =Доленко 07.10.24 Доработка 11.10.24 Принята |
|
| Р.Владимиров, НИИЯФ МГУ Прогнозирование состояния магнитосферы Земли с помощью специального алгоритма для работы с многомерными временными рядами | 13.09.24 Криницкий 30.09.24 На исправлении 07.10.24 Напоминание 10.10.24 Исправление2 10.10.24 Криницкий2 12.10.24 Принята |
|
| А.Воробьев, Геофизический центр РАН Опыт использования методов машинного обучения в задачах диагностирования геоиндуцированных токов в высокоширотных энергосистемах | 13.09.24 Криницкий 30.09.24 На исправлении 07.10.24 Напоминание 10.10.24 Принята |
|
| И.Исаев, НИИЯФ МГУ Identification of Air Pollutants with Thermally Modulated Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors through Machine Learning Based Response Models | 09.10.24 Криницкий 12.10.24 Доработка 15.10.24 Принята |
|
| М.Криницкий, МФТИ Машинное обучение и глубокое обучение в науках об атмосфере, океане и климате: достижения и перспективы в 2024 году (пленарный доклад) | 04.10.24 Демичев 06.10.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 12.10.24 Подтверждение 12.10.24 Принята |
|
| В.Резвов, МФТИ Pointwise and complex quality metrics in atmospheric modeling: methods and approaches | 09.09.24 Доленко → Исаев 10.10.24 Доработка 13.10.24 Подтверждение 14.10.24 Принята |
|
| А.Суслов, ИО РАН Статистическое прогнозирование уровня загрязнения воздуха частицами PM10 и PM2.5 в городских агломерациях в условиях сложного рельефа с применением методов машинного обучения на примере г. Гренобль | 19.09.24 Ильин 28.09.24 Доработка 04.10.24 Принять |
|
| С.Шаракин, НИИЯФ МГУ Методы вероятностного программирования при реконструкции событий многоканального изображающего детектора: ЭЛЬФЫ и ТРЕКИ | 10.10.24 Дудко 14.10.24 Доработка 15.10.24 Принята |
|
9
Section 3. Machine Learning in Natural Sciences
| Статья | Дата, Статус | |
|---|---|---|
| Abdalaziz Al-Maeeni, HSE Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties | 19.09.24 Ильин 04.10.24 Accepted |
|
| А.Баландина, МГУ, физический факультет A “transformer” architecture for risk analysis of group effects of food nutrients | 07.09.24 Доленко 04.10.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 09.10.24 Напоминание2 10.09.24 Доленко2 10.10.24 Принята |
|
| D.Vlasov, NRC “Kurchatov Institute” Spiking neural network actor-critic reinforcement learning with temporal coding and reward modulated plasticity | 19.09.24 Демичев 27.09.24 Принята |
|
| И.Гаджиев, МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет Comparative Analysis of the Procedures to Forecast the Kp Geomagnetic Index by Machine Learning | 02.09.24 Криницкий 30.09.24 Доработка 06.10.24 Криницкий2 07.10.24 Принята |
|
| Г.Карлинский, НИУ ВШЭ Prediction of defect structure in \ce{MoS2} by given properties | 13.09.24 Доленко → Широкий 07.10.24 Принята |
|
| И.Лазухин, МГУ имени Ломоносова Deep learning methods in the task of developing soft sensors for the technological process of oil refining | 19.09.24 =Доленко→Исаев 28.09.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 09.10.24 Принята |
|
| А.Саевский, Южный федеральный университет Алгоритм классификации премоторных потенциалов по сигналу электроэнцефалограммы для нейрореабилитации с помощью интерфейса «мозг-компьютер» замкнутого цикла | 13.09.24 Ильин 04.10.24 Доработка2 07.10.24 Ильин2 07.10.24 Принята |
|
| Д.Сирота, ПАО “Газпром” Neural Operators for Hydrodynamic Modeling of Underground Gas Storages | 20.08.24 =С.Доленко 04.10.24 Доработка 07.10.24 Напоминание 07.10.24 Доленко2 08.10.24 Принять |
|
| Н.Смольников, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Gaussian process based prediction of density distribution in core of research nuclear reactor | 19.09.24 Ильин 04.10.24 Доработка 07.10.24 Принята |
|
| Г.Чугреева, МГУ имени М.В.Ломоносова Development of a multimodal photoluminescent carbon nanosensor for metal ions in water using artificial neural networks | 20.09.24 Криницкий 05.10.24 Принята |
|
| Ф.Шипилов, НИУ ВШЭ Machine Learning for NICA SPD Aerogel Reconstruction | 19.09.24 Дудко 24.09.24 Принята |
|
| С.Шорохов, Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы Improving Physics-Informed Neural Networks via Quasi-classical Loss Functionals | 19.09.24 =Ильин* 25.09.24 Принята |
|
| Н.Щуров, МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет Nonlinear relevance estimation of multicollinear features for reducing the input dimensionality of optical spectroscopy inverse problem | 19.09.24 Ильин 29.09.24 Доработка 05.10.24 Ильин2 05.10.24 Принята |
|
13
dlcp2025/restricted/review.txt · Last modified: 24/10/2024 13:02 by 127.0.0.1