Адаптивное согласованное управление мультиагентными системами на основе нейронных сетей (стр.108-111)В. Сюй, Ю. Юань (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Динамическая адаптация порога в нейроне типа LIF: анализ устойчивости и фазового пространства (стр.112-114)Я. Е. Рудягин (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Применение механизма внимания для прогнозирования спроса на газ (стр.115-118)А. К. Петрова, С. Е. Абрамкин (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Управление перевернутым маятником на подвижной тележке с гарантией нахождения регулируемой переменной в заданном множестве (стр.119-122)И. Р. Гогорев, П. В. Соколов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Легковесный и объяснимый фреймворк ЭЭГ для детекции внимания в задачах быстрого последовательного визуального предъявления (стр.123-127)Кевин А. Родригес Санчес, Пэй Ютин, Эммануэль Элочукву, Надим Рехмат, Рагхавендра Метан, Анагхим Ибрахим (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Интеллектуальные системы на основе теории мультиопераций (стр.128-131)С. И. Тодиков (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), А. В. Показацкая (Национальный исследовательский университет ИТМО) Архитектура нейронной аддитивной модели для интерпретируемой оценки неопределенности предсказаний (стр.132-135)Р. И. Думаев, С. А. Молодяков, Л. В. Уткин (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого) Адаптивный структурированный прунинг нейронных сетей с сохранением геометрии представлений (стр.136-139)Т. М. Татарникова, А. С. Раскопина (Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения) Методы оптимизации нейронных сетей для анализа многоспектральных данных (стр.140-144)Н. А. Харковчук, Е. Ю. Авксентьева, И. С. Мухин (Университет ИТМО) Использование бинарных нейронных сетей для быстрой классификации изображений в условиях ограниченных ресурсов (стр.145-148)О. Г. Малеев (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого) Применение трансферного обучения для классификации опухолей головного мозга (стр.149-152)Нахида Каража (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), Н. А. Жукова (СПб ФИЦ РАН), Яссер Низамли (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Определение ключевых параметров управления системами кондиционирования воздуха на базе нейронной сети (стр.153-156)М. Дык Нгуен, М. П. Белов, А. М. Белов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Компенсация погрешностей измерений одометрической системы мобильного робота на основе нелинейной модели движения с использованием нейросетевого аппарата (стр.157-160)В. Д. Ворощенко, М. А. Горькавый (Комсомольский-на-Амуре государственный университет) Мобильный кроссплатформенный интерфейс интеллектуальной программной системы анализа ультразвуковых снимков щитовидной железы (стр.161-164)И. М. Салахов, К. С. Зайцев, М. Е. Дунаев (НИЯУ МИФИ) Анализ алгоритмов федеративной кластеризации (стр.165-168)Д. А. Забалуев, М. А. Колпащиков, Е. С. Новикова (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Кластеризация режимов работы компрессорной станции на основе методов машинного обучения (стр.169-172)Д. А. Малов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Применение глубоких аудиопризнаков для распознавания лжи в речи (стр.173-175)В. А. Матвеев, А. А. Щеголева Оценка нейтронно-физических характеристик исследовательского ядерного реактора ИРТ-Т на основе суррогатных моделей (стр.176-179)Н. В. Смольников, М. Н. Аникин, И. И. Лебедев, А. Г. Наймушин, И. А. Ушаков, Д. В. Пасько (Томский политехнический университет) Сравнительная оценка 1D-CNN, CNN-GRU и STFT-ResNet для классификации артефактов движения в носимом фотоплетизмографе (стр.180-184)Ч. Ч. Амади, Ю. О. Боброва (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Архитектура информационно-измерительной и управляющей системы на базе интеллектуальных датчиков (стр.185-188)С. В. Артемова, А. И. Ладынин, А. Г. Шмелева, С. М. Лемешенко (МИРЭА – Российский технологический университет), М. А. Каменская (Тамбовский государственный технический университет) Моделирование процессов обеспечения информационной безопасности промышленных экосистем с применением интеллектуальных алгоритмов (стр.189-192)Е. С. Митяков, А. И. Ладынин, А. А. Вяткин (МИРЭА – Российский технологический университет), С. Н. Митяков (Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева) Сравнительный анализ и интеграция речевых представлений для выявления депрессии (стр.193-196)Д. Ш. Дашкин (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Компенсация транспортного запаздывания в сушильной секции БДМ с использованием индукционного нагрева и нейросетевых алгоритмов (стр.197-201)Т. З. Фам, М. П. Белов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Влияние саркастических признаков на анализ эмоциональной тональности русскоязычных текстов (стр.202-205)И. С. Мухин, Н. А. Харковчук, Е. Ю. Авксентьева (Университет ИТМО) Быстрое преобразование Фурье в нейросетевом представлении (стр.206-211)А. Ю. Дорогов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») Intelligent Traffic Classification Using Convolutional Neural Networks (стр.212-216)Yassen Abdelkhaleq Обзор современных больших языковых моделей и бенчмарков для работы на локальных устройствах (стр.217-219)В. А. Слепов, Д. Е. Чикрин (Казанский федеральный университет) Модель нейронной сети для диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта по эндоскопическим изображениям (стр.220-222)М. А. Моураов, Е. Ю. Белова (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), В. Ч. Тедтоева (Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова) Эмпирическое исследование компромиссов между компонентами пайплайна кодогенерации на основе малой языковой модели (стр.223-225)А. Б. Белкин, Я. А. Бекенева (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») IoT Detection and Classification Techniques: A Review of Algorithms and Applications (стр.226-232)Manar Bashar Mortatha, Dhahir Abdulhade Abdulah DeepCloudMask: AI-based Cloud Artifact Removal in Satellite Elevation Models (стр.233-238)Sahadeva Reddy Bollu, M. Balakrishna, K. Srinivasulu Achari, K. Manjusha, B. Thulasi, U. Prem Sagar Выявление аномалий в киберфизических системах на основе рекуррентных графиков (стр.239-242)Н. А. Ширяев (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), Е. С. Новикова (СПбГЭТУ «ЛЭТИ», СПб ФИЦ РАН), Я. Чен (Китайский горнотехнологический университет), Дж. Чжао (Исследовательский институт;Государственная электроэнергетическая компания Цзянсу) A Method for Mitigating Boundary Truncation Artifacts in Sliding-Window 3D Inference for Lightweight Brain Segmentation (стр.243-248)Apana Kenneth Ayinbuno, Yulia A. Shichkina