Conveners
17 Computer & Data Science
- Kirill Ivanov (Moscow Institute of Physics & Technology (MIPT))
17 Computer & Data Science
- Kirill Ivanov (Moscow Institute of Physics & Technology (MIPT))
17 Computer & Data Science
- Kirill Ivanov (Moscow Institute of Physics & Technology (MIPT))
Рассматривается эффективность и оптимизация извлечения характеристик из символьной музыки с помощью библиотеки jSymolic2. Построены классовые диаграммы кода и проведены замеры производительности программы до и после оптимизаций
Вертикальное федеративное обучение (VFL) - одно из активно развивающихся направлений распределенного машинного обучения. Несмотря на то, что в ходе VFL стороны не делятся локальными данными напрямую, утечка данных возможна при передаче промежуточных результатов. В данной работе рассматривается проблема приватности в распределенных моделях компьютерного зрения. На примере ResNet изучена...
В данной работе исследуется проблема декодирования сигналов головного мозга в аудиосигналы с использованием физически-информированных методов получения эмбеддингов сигналов. Предлагается решить задачу классификации стимулов по соответствующим сегментам аудиоданных. Для данного ЭЭГ-сигнала под стимулом понимается аудиосигнал, который вызвал мозговую активность. В качестве критерия качества для...
В предтавленном исследовании обсуждается поиск универсального триггера для нейронных сетей (рассмотрена модель GPT-2). Добавление триггера способствует непредсказуемому поведению модели, в частности - генерация нецензурного текста. Триггер можно применить к родственным моделям.
Исследуется проблема восстановления зависимости между показаниями датчиков фМРТ и восприятием внешнего мира человеком. Проводится анализ зависимости между последовательностью снимков фМРТ и звуковым рядом. Требуется предложить метод прогнозирования показаний фМРТ по прослушиваемому звуковому ряду. При прогнозировании сложноорганизованных временных рядов, зависящих от экзогенных факторов и...
In this work we study upper bounds for optimal convergence rates in stochastic optimization with smooth strongly convex objective function and zero-order unbiased oracle with bounded markovian noise. We adapt randomized accelerated GD to zero-order one-point oracle and provide argument and function convergence rates matching best known non-markovian ones.
В данной статье рассматривается задача оптимизации стохастических вариационных неравенств. Мы предлагаем стохастический вариант универсального проксимального зеркального метода для решения задачи оптимизации. Получены оценки необходимого числа итераций для достижения заданного качества решения вариационного неравенства. Также, мы сравниваем полученный алгоритм с другими популярными...
Данная работа посвящена оценке качества работы алгоритмов сопоставления разномодальных изображений, полученных в результате виртуальной развёртки документов. При этом искажения исходного документа могут быть нелинейными, поэтому в ходе работы был написан код для построения соотвествия между изображениями на основании эталонных точек, проставленных вручную. Далее он использовался при анализе ...
В работе рассматривается проблема добавления поддержки языковых средств в ARINC 653 совместимые операционные системы реального времени. Предлагается метод добавления поддержки компилируемого языка программирования в ARINC 653 совместимую ОСРВ.
В работе решается задача гибкого планирования в облачном производстве с учетом затрат на логистику. Для этого разрабатывается модель обучения с подкреплением на основе алгоритма Q-lerning. Результат работы алгоритма сравнивается с точным решением, жадным решением и решением на основе GNN. Дополнительно исследуется вероятностное пространство возможных решений.
В работе рассмотрены задачаопределения площади диабетического макулярного отека (ДМО) на снимках оптической когерентной томографии (ОКТ). Предложен новый метод сегментации ДМО, основанный на бинаризации изображения по его частотному представлению. Представлена реализация программного решения для сегментации и подсчёта площади ДМО. Приведены примеры работыалгоритма на нескольких...
Aggregating forecasts from multiple experts is a valuable method to improve prediction accuracy. Our work examines the influence of hyperparameters on the accuracy of the aggregation algorithm for a countable number of experts. We implement a time series generator with specified properties and an aggregating forecasting model. We conduct a series of experiments with various hyperparameters of...
Topic modeling is very useful for analyzing text data. It can be used to analyze large collection of text data such as articles, reviews, social media, and others. This helps in clusterization documents by topic, extracting keywords, and identifying patterns in the data. There are a lot of automatically calculated criteria of informativeness of thematic models. One of these criteria is...
В задачах обработки сигналов входные данные представляют собой временные ряды. В данной работе рассматривается метод, основанный на непрерывном тензорном представлении временных рядов, в приложении к задаче классификации электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и аппроксимации исходного сигнала. Применение методов, основанных на нейронных дифференциальных уравнениях, позволяет работать с временными рядами...
Данная работа посвящена оценке качества работы методов выделения и сопоставления особых точек на 3D-изображениях медицинского формата NIFTI. В ходе работы был написан код для генерации и визуализации из исходных 3Д-файлов данных, соответствующих различным аффинным преобразованиям. На этих данных было протестировано качество сопоставления алгоритма SIFT-3D в условиях различных сдвигов по осям и...
Технология eBPF - активно развиваемая часть операционной системы ядра Linux, позволяющая вставлять и запускать заверенный верификатором пользовательский код в модулях ядра. Однако, как и с большим количеством другого системного ПО, эта подсистема не относится к доверенной кодовой базе Linux и в ней регулярно находятся уязвимости и ошибки. Эта работа посвящена изучению возможности применения...
В данной работе изучаются коды разреженной регрес-
сии (SPARC, Sparse Regression Codes) в применении к передаче по
каналу с шумом и сжатию с потерями. Метод достигает оценок Шен-
нона для пропускной способности канала с шумом и функции rate-
distortion в сжатии с потерями, что подтверждает необходимость его
изучения. Проведено сравнение двух методов кодирования для сжа-
тия с потерями -...
