COMPARATIVE ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ARCHITECTURES FOR VARIOUS TASKS ArticleВелиева Т.Р., Геворкян М.Н., Демидова А.В., Королькова А.В.Системы управления, сложные системы: моделирование, устойчивость, стабилизация, интеллектуальные технологии. 2020. С. 57-62
COMPARATIVE ANALYSIS OF NEURAL NETWORK LIBRUARIS ArticleДемидова Т.С., Соболев А.А., Демидова А.В., Королькова А.В.Системы управления, сложные системы: моделирование, устойчивость, стабилизация, интеллектуальные технологии. 2020. С. 279-284
СТОХАСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЭПИДЕМИИ С УЧЕТОМ РОЖДАЕМОСТИ И СМЕРТНОСТИ ArticleДемидова Т.С., Соболев А.А., Демидова А.В., Королькова А.В.Системы управления, сложные системы: моделирование, устойчивость, стабилизация, интеллектуальные технологии. 2020. С. 207-212
КЛАССИФИКАЦИЯ ПОВРЕЖДЕНИЙ КОЖИ ПО ДАННЫМ ДЕРМАСКОПИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ArticleЩетинин Е.Ю., Севастьянов Л.А., Демидова А.В., Кулябов Д.С.Математическая биология и биоинформатика. Том 15. 2020. С. 180-194
EMOTIONS RECOGNITION IN HUMAN SPEECH WITH DEEP LEARNING MODELS ArticleShchetinin E.Y., Sevastianov L.A., Kulyabov D.S., Demidova A.V.Пятая Международная конференция по стохастическим методам (МКСМ-5). 2020. С. 368-372
ПРАКТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ТЕСТИРОВАНИЮ ГЕНЕРАТОРОВ СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ СИСТЕМ КОМПЬЮТЕРНОЙ АЛГЕБРЫ ArticleГеворкян М.Н., Демидова А.В., Королькова А.В., Кулябов Д.С.Журнал вычислительной математики и математической физики. Том 60. 2020. С. 70-79
SKIN CANCER CLASSIFICATION COMPUTER SYSTEM DEVELOPMENT WITH DEEP LEARNING ArticleDemidova A.V., Kulyabov D.S., Shchetinin E.Yu.CEUR Workshop Proceedings. Том 2639. 2020. С. 57-69
PARALINGUISTIC MODEL FOR EMOTIONS RECOGNITION WITH DEEP NEURAL NETWORKS ArticleShchetinin E.Y., Sevastianov L.A., Kulyabov D.S., Ayrjan E.A., Demidova A.V.Distributed computer and communication networks: control, computation, communications (DCCN-2020). 2020. С. 42-50
MELANOMA DETECTION WITH DEEP NEURAL NETWORKS ArticleShchetinin E.Y., Sevastianov L.A., Ayrjan E.A., Demidova A.V.Distributed computer and communication networks: control, computation, communications (DCCN-2020). 2020. С. 33-41
COMPARATIVE ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ARCHITECTURES FOR DIFFERENT TASKS ArticleDemidova T.S., Demidova A.V., Korolkova A.V., Kulyabov D.S.Проблемы современного мира глазами молодежи. 2020. С. 227-232
COMPARATIVE ANALYSIS OF MACHINE LEARNING METHODS BY THE EXAMPLE OF THE PROBLEM OF DETERMINING MUON DECAY ArticleGevorkyan M.N., Demidova A.V., Kulyabov D.S.Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. Том 28. 2020. С. 105-119
A PRACTICAL APPROACH TO TESTING RANDOM NUMBER GENERATORS IN COMPUTER ALGEBRA SYSTEMS ArticleGevorkyan M.N., Demidova A.V., Korol’Kova A.V., Kulyabov D.S.Computational Mathematics and Mathematical Physics. Том 60. 2020. С. 65-73
SOLVING THE PROBLEM OF BINARY CLASSIFICATION OF MUON DECAY USING NEURAL NETWORKS ArticleDemidova A.V., Demidova T.S., Sobolev A.A., Masina O.N.Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем. 2020. С. 261-266
FINSLERIAN REPRESENTATION OF THE MAXWELL EQUATIONS ArticleKulyabov D.S., Korolkova A.V., Velieva T.R., Demidova A.V.Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE. Том 11066. 2019.
CAS PSEUDO-RANDOM NUMBERS GENERATORS STATISTICAL TEST SUITS ArticleGevorkyan M.N., Kulyabov D.S., Demidova A.V., Korolkova A.V.Computer Algebra. 2019. С. 115-118