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World File Search System格罗莫夫
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
Book-of-Abstracts-2020.pdf - 格罗宁根
组织 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��8 执行委员会 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��9 顾问委员会 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��10 主席、秘书、财务主管 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��11 科学计划 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��12 赞助商和筹款 ��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��13 国际联系 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��14 主办与物流 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��15 公共关系 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��16 研究与开发 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��17 大使 .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��18合作伙伴 ��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��24 AMSA .��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��25
伊戈尔·费多罗夫：- aorti.ru
我们现在与您的对话是片面的。我正在跟你说话，而你只是用你之前已经回答过或写过的内容来回答我。这次谈话很混乱。但在这种混乱中，有一个主要思想：没有什么事情是偶然发生的。甚至是训练舰《真理报》，因为《真理报》成为你最重要的步骤之一。甚至你没有成为海军上将这一事实。还好他没有这么做。没有什么事情是偶然发生的，因为万事都有逻辑和秩序。它并不总是立刻就清楚，有时根本就不清楚。您通过了莫斯科东方学院的考试。 “但不是在医学院！” - 你妈妈问你。恰巧我们家有一半人都是医生。医生是你的妻子，你的女儿，女婿，岳父，还有很多朋友。我和我的祖母劳拉·卡拉泽结婚时，你才三年级，她也才二年级。她来莫斯科是为了你。劳拉（Laura）像女神一样弹钢琴，我记得你告诉我，回到第比利斯（Tbilisi）时，你如何通过将一块某种砖块从窗户扔到钢琴盖上来吸引她的注意力。想起这件事，你又笑了。然后是莫斯科国立大学的研究生院，位于伦戈里一栋高层建筑中的宿舍。宿舍刚刚建好，里面还弥漫着潮湿的石膏味。儿子萨沙——我的父亲——出生时你还没有自己的家。你租了一些房间、角落。因此，我不得不将儿子送到第比利斯，交给他的祖母。当他来莫斯科看望你时，你和劳拉把床上的床垫拆下来，把它放在萨莎的地板上，然后睡在铁网上。还有这一切日常生活
康斯坦丁·多夫罗利斯
我们从神经科学（“连接组学”）了解到，大脑总体上是一个非常稀疏的网络，具有相对较小的局部密集神经元簇。这些拓扑特性对于大脑高效、稳健地运行以及以分层模块化方式处理信息的能力至关重要。另一方面，我们今天使用的人工神经网络非常密集，甚至是完全连接的，至少在连续层之间是如此。此外，众所周知，深度神经网络高度参数化：修剪研究表明，通常可以消除 90% 的连接（权重）而不会显着降低性能。然而，修剪通常是在密集网络训练之后进行的，这只会提高推理过程的运行时效率。前面的观点表明，我们需要设计稀疏神经网络的方法，无需任何训练，在训练后其性能几乎与相应的密集网络一样好。本次演讲将首先介绍一些修剪文献的背景，无论是在训练之后还是在训练之前。然后，我们将介绍一种最近提出的（ICML 2021）方法，称为 PHEW（具有更高边权重的路径），该方法在训练之前创建稀疏神经网络，并且可以快速学习并很好地概括。此外，PHEW 不需要访问任何数据，因为它仅取决于给定网络架构的初始权重和拓扑。
格罗宁根大学 人工智能...
机器学习 (ML) 是常用术语，涵盖一系列计算机应用，例如基于 ML 的临床决策支持、基于深度学习 (DL) 的计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。本质上，计算机使用人类创建的算法来分析数据中的模式，并通过从自己的错误中学习来提高其性能。(廉价) 功能强大的计算机的增加以及更大、更强大的数据的可用性推动了 ML 在医疗保健领域的使用。1 几十年来，数据驱动的算法作为有价值的诊断工具，已显示出有希望的结果，可协助许多各自专业的临床医生。早在 20 世纪 80 年代，数据驱动的临床预测工具就已出现，用于确定哪些因胸痛到急诊室 (ED) 的患者可以安全出院回家，哪些心肌梗死风险高的患者需要进入重症监护病房 (ICU) 2,3，从而克服了医生不一致且效率低下的入院策略。这极大地改善了急诊室的工作流程，减少了入院人数，同时改善了患者的治疗效果。30 年后，许多医院都以类似的临床预测工具为基础，并采用数据驱动的算法来改善工作流程，从急诊室的简单任务到 ICU 的复杂决策。4 在人工智能时代，这些数据驱动的算法通过机器学习得到增强，具有两个理论上的好处：(1) 为模型添加非线性相关性；(2) 最终实现自我学习以提高性能。然而，根据 Gartner 炒作周期，5 我们已经越过曲线的顶端，正在走下坡路，意识到 AI 并不能解决所有患者和医生的问题（图1）。尽管如此，许多成功的应用是众所周知的：计算机视觉 DL 模型每年在波士顿的麻省总医院筛查超过 50,000 张乳房 X 光检查，以检查乳腺癌。6 在骨科，我们位于麻省总医院的 SORG（骨骼肿瘤学研究组）处于
纳夫鲁佐夫 NI，埃尔穆罗多夫 BA
引言农业在我国经济中占有特殊地位，国家高度重视该行业的发展。畜牧业是农业的主要部门，其发展和效率的提高取决于多种因素，如增加牲畜数量、提高生产力、获得健康的幼崽、适当的维护以及预防各种传染性和侵入性疾病。牲畜传染病是牲畜的主要危险因素。大肠杆菌病在幼崽中尤为常见，会造成巨大的经济损失。根据 BF Bessarabov 和 ES Voronin（2007）的研究，大肠杆菌病在美国幼崽中的发病率为 13–50.8 %，加拿大为 11–29 %，荷兰为 6 %，法国为 58 %，英国为 4 %，澳大利亚为 6 %，以色列为 6–47 %。
