Why Regularization Isn’t Enough: A Better Way to Train Neural Networks with Two Objectives
为什么要分解目标和模型可能是在深度学习中进行更好绩效和更清晰的权衡取舍的关键。为什么正规化不足：训练具有两个目标的神经网络的更好方法首先出现在数据科学方面。
Студент Пермского Политеха создал прототип «умной» турели с нейросетью
技术可用于监视外围或基础设施保护。该项目展示了自治系统在俄罗斯联邦的安全和国防部分中的潜力
В посольстве уточнили данные о погибших при обрушении крыши клуба в Доминикане
首先，外国公民不在多米尼加夜总会屋顶倒塌的导致死亡和受伤的名单中。伊兹维斯蒂亚（Izvestia）在多米尼加共和国的俄罗斯大使馆于4月9日宣布了这一点。大使馆说：“根据多米尼加警察的初步信息，死者和受害者中的外国公民不是。”
Astronomers find distant galaxies with neural networks
研究人员开发了一种计算机算法，该算法根据Sky Surveys的数据正确预测了古老的遥远星系的光发射特性。
Нейросеть ШАДа Яндекса поможет быстрее очищать берега водоемов от мусора в труднодоступных регионах
ML开发人员在Yandex B2B Tech和FEFU的支持下，在开放式访问中创建并发布了神经网络，该网络可以确定储层海岸上的数量，质量和垃圾类型。
Graph Neural Networks Part 3: How GraphSAGE Handles Changing Graph Structure
以及如何将其用于大图，帖子图神经网络第3部分：图形处理如何首先出现在数据科学上。
Attractors in Neural Network Circuits: Beauty and Chaos
在不同的镜头下的神经网络：在换档登记册中产生吸引力的盆地，nn在神经网络电路中的吸引子：美容和混乱首先出现在数据科学上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 3, March 2025
1）深度神经网络中有效融合的来宾社论特刊：Yanwei Pang，Fahad Shahbaz Khan，Xin lu，fabio cuzzolinpages：3886-3886-38892）的决策网络图像分类网络（S） Gu, Zhihong Tian, Wenping WangPages: 3890 - 39033) ResDNet: Efficient Dense Multi-Scale Representations With Residual Learning for High-Level Vision TasksAuthor(s): Yuanduo Hong, Huihui Pan,
В Ростехе освоили выпуск уникальных мини-компьютеров для нейросетей
Fisht处理器模块对于自动化生产过程是必需的，我可以用来加速更新的过时设备 div>
Воск, огонь и домашний уют: в Пермском Политехе рассказали, как выбрать безопасные свечи
在2024年，俄罗斯蜡烛市场的数量估计超过100亿卢布，并且可以预测它每年将增长5-7％。尽管很受欢迎，但重要的是要记住，其中一些可能会对健康构成威胁
В РФ стали массово использовать нейросети для подготовки к собеседованиям
超过一半（62％）的俄罗斯人使用神经网络和人工智能（AI）在申请工作时准备随附的信件和简历。这是gazeta.ru在2月24日报告的，参考了Work.RU服务和AI集成商WMT组的研究。俄罗斯居民最受欢迎的工具是生成内容的模型，例如Chatgpt，Gigachat和Writesonic。
Scientists map elusive liquid-liquid transition point using deep neural network
一项新的自然物理研究已经阐明了长期含水的液态临界点，其中水以两种不同的液体形式同时存在，为实验验证打开了新的可能性。
Ученые Пермского Политеха разработали нейросетевой алгоритм, повышающий качество токарной обработки
Perm Polytechnic的科学家开发了一种有效的算法，用于基于人工智能的机器进行自适应管理。其实施将提高俄罗斯金属加工的性能和质量 2月28日，将举行国际互联网奥林迪德的合格回合。 1-3个课程的学生 div>可以参加 2月23日，我们自豪地诚实地诚实的每个人在不同时期用英雄主义捍卫我们的祖国，如今，他们捍卫了其安全，有助于加强该国的国防能力，他们对债务的忠诚旨在保护他们俄罗斯的国家利益
神经AI聊天基于生成AI，由Sechenov大学的科学家和神经技术创业公司的专家开发，成功通过了州最终认证，完成了在心脏病学和肿瘤学领域教授居民的过程。这是俄罗斯的第一个神经网络通过类似考试的情况。
Learning How to Play Atari Games Through Deep Neural Networks
1959年7月，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）开发了最早玩跳棋游戏的代理商之一。可以用塞缪尔（Samuel）自己的话说：“……可以对其进行编程的计算机，以便它可以学会玩更好的跳棋游戏的计算机比[…]通过深度神经网络玩Atari游戏，首先出现在数据科学方面。
Transfer Learning in Scalable Graph Neural Network for Improved Physical Simulation
近年来，基于图形神经网络（GNN）模型在模拟复杂物理系统方面显示出令人鼓舞的结果。但是，培训专用的图形网络模拟器可能会昂贵，因为大多数模型都局限于完全监督的培训。训练模型需要从传统模拟器产生的大量数据。如何应用转移学习来提高模型性能和训练效率。在这项工作中，我们引入了图形网络模拟器的预处理和转移学习范式。首先，我们提出了可扩展的图形u-net…
Разработка ученых Пермского Политеха позволит выявлять аварийные здания с помощью нейросетей
房屋维护组织经常忽视定期检查和调查以确定其技术状况并及时修复损坏。这也是由于检查费用太高
