====== Review ======

Шаблон рецензии в формате {{ :dlcp2024:restricted:review_template.doc |DOC}} \\ 
Шаблон письма с просьбой провести рецензирование: [[rev_letter|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  =====

|< - 70% 30% >|
^^ 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 =====

|< - 70% 30% >|
^^ 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 =====

|< - 70% 30% >|
^^ 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