Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- dlcp2024:review [10/10/2024 20:55] – [Section 3. Machine Learning in Natural Sciences] admin
+++ dlcp2024:review [19/10/2024 18:22] (current) – [Отозваны] admin
@@ Line 1: / Line 1: @@
 ====== Статус трудов ======
-<color /orange> **Notification of paper acceptance is October 15, 2024** </color>
+<color /orange> **Final Notification of paper acceptance is** <del>Oct.15</del> -> **Oct.24, 2024** </color>
 По всем вопросам, связанным с трудами конференции просьба обращаться по электронной почте [[dlcp2024@sinp.msu.ru]]
@@ Line 29: / Line 29: @@
 || М.Зотов, НИИЯФ МГУ \\ Реконструкция ШАЛ, зарегистрированных флуоресцентными телескопами, с помощью нейронных сетей  | 05.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 15.09.24 Рецензирование \\ 28.09.24  Доработка \\ **04.10.24 Принята** ||
 || **В.Ильин**, НИЦ "Курчатовский институт"  \\ Encoding of input signals in terms of path complexes in spiking neural networks (пленарный доклад) | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 09.09.24 Рецензирование \\ 15.09.24 Доработка \\ **19.09.24 Принята** ||
-|| **А.Крюков**, НИИЯФ МГУ  \\ Machine Learning in Gamma Astronomy \\ (plenary report) | 13.08.24 Получена **\\ 02.09.24 Рецензирование** ||
+|| **А.Крюков**, НИИЯФ МГУ  \\ Machine Learning in Gamma Astronomy \\ (plenary report) | 13.08.24 Получена **\\ 02.09.24 Рецензирование** \\ 14.10.24 Доработка ||
-|| А.Крюков, НИИЯФ МГУ \\ Evaluation of the direction of EAS based on TAIGA HiSCORE data using fully connected neural networks | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ **15.09.24 Рецензирование**||
+|| А.Крюков, НИИЯФ МГУ \\ Evaluation of the direction of EAS based on TAIGA HiSCORE data using fully connected neural networks | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ **15.09.24 Рецензирование** \\ 14.10.24 Доработка ||
 || Е.Курбатов, НИУ ВШЭ  \\ Multidimensional global optimization of detector systems using the example of muon shield in the SHiP experiment | 19.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 12.09.24 Рецензирование \\ **29.09.24 Принята** ||
 || Д.Сальников, ИЯИ РАН \\ Application of Neural Networks for Path Integrals Computation in Relativistic Quantum Mechanics | 26.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 12.09.24 Рецензирование \\ 17.09.24 Доработка \\ **22.09.24 Принята** ||
-|| Д.Стенькин, Пензенский государственный университет \\ Solving problems of mathematical physics on radial basis function networks | 26.08.24 Получена \\ 12.09.24 Исправление3 \\ **12.09.24 Рецензирование** \\ 04.10.24 Доработка ||
+|| Д.Стенькин, Пензенский государственный университет \\ Solving problems of mathematical physics on radial basis function networks | 26.08.24 Получена \\ 12.09.24 Исправление3 \\ 12.09.24 Рецензирование \\ 04.10.24 Доработка \\ 11.10.24 Доработка2 \\ **13.10.24 Принята** ||
 || V.Usatyuk, South-West State University \\ Enhanced Image Clustering with Random-Bond Ising Models Using LDPC Graph Representations and Nishimori Temperature Estimation | 21.08.24 Получена \\ 11.09.24 Исправление \\ 02.09.24 Рецензирование \\ 16.09.24 Доработка \\ **22.09.24 Принята** ||
 || Р.Фитагдинов, МФТИ \\ Генерация показаний наемных детекторов и поиск аномалий в данных с помощью нейронных сетей | 18.08.24  Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ 15.09.24 Рецензирование \\ 28.09.24 Доработка \\ **09.10.24 Принята** ||
-|| Е.Энтина, НИИЯФ МГУ \\ Application of convolutional neural networks for extensive air shower separation in the SPHERE-3 experiment | 19.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ **09.09.24 Рецензирование**||
+|| Е.Энтина, НИИЯФ МГУ \\ Application of convolutional neural networks for extensive air shower separation in the SPHERE-3 experiment | 19.08.24 Получена \\ 09.09.24 Исправление \\ **09.09.24 Рецензирование** \\ 12.10.24 Доработка ||
@@ Line 43: / Line 43: @@
 |< - 60% 40% >|
 ^^ Статья  ^ Дата, Статус ||
-|| М.Борисов, МФТИ  \\ PREDICTING SALMON RETURN MIGRATION CHARACTERISTICS THE FRASER RIVER MOUTH USING DEEP LEARNING METHODS | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ **02.09.24 Рецензирование** ||
+|| М.Варенцов, МГУ, НИВЦ  \\ Approximation of spatial and temporal variability of the urban heat island in Moscow using machine learning  | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 09.09.24 На рецензировании \\ 07.10.24 Доработка \\ **11.10.24 Принята** ||
-|| М.Варенцов, МГУ, НИВЦ  \\ Approximation of spatial and temporal variability of the urban heat island in Moscow using machine learning  | 26.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ **09.09.24 На рецензировании** \\ 07.10.24 Доработка ||
+|| Р.Владимиров, НИИЯФ МГУ \\ Прогнозирование состояния магнитосферы Земли с помощью специального алгоритма для работы с многомерными временными рядами | 05.09.24 Получена2 \\ 11.09.24  Исправление2 \\ 13.09.24 На рецензировании \\ 30.09.24 На исправлении \\ 10.10.24 Исправление2 \\ **12.10.24 Принята** ||
-|| Р.Владимиров, НИИЯФ МГУ \\ Прогнозирование состояния магнитосферы Земли с помощью специального алгоритма для работы с многомерными временными рядами | 05.09.24 Получена2 \\ 11.09.24  Исправление2 \\ **13.09.24 На рецензировании** \\ 30.09.24 На исправлении ||
 || А.Воробьев, Геофизический центр РАН \\ Опыт использования методов машинного обучения в задачах диагностирования геоиндуцированных токов в высокоширотных энергосистемах  | 02.08.24 Получена \\ 02.09.24 Исправление \\ 03.09.24 Получена2 \\ 09.09.24 Исправление2 \\ 09.09.24 На рецензии \\ 30.09.24 На исправлении \\ **10.10.24 Принята** ||
-|| И.Исаев, НИИЯФ МГУ  \\ Identification of Air Pollutants with Thermally Modulated Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors through Machine Learning Based Response Models | 26.08.24  Получена \\ 12.09.24 Исправление \\ **13.09.24 На рецензии** ||
+|| И.Исаев, НИИЯФ МГУ  \\ Identification of Air Pollutants with Thermally Modulated Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors through Machine Learning Based Response Models | 26.08.24  Получена \\ 12.09.24 Исправление \\ 13.09.24 На рецензии \\ 12.10.24 Доработка \\ **15.10.24 Принята** ||
-|| **М.Криницкий**, МФТИ \\ Машинное обучение и глубокое обучение в науках об атмосфере, океане и климате: достижения и перспективы в 2024 году (пленарный доклад) | 26.08.24  Получена \\ 13.09.24 Исправление2 \\ **16.09.24 На рецензии** \\ 06.10.24 Доработка ||
+|| **М.Криницкий**, МФТИ \\ Машинное обучение и глубокое обучение в науках об атмосфере, океане и климате: достижения и перспективы в 2024 году (пленарный доклад) | 26.08.24  Получена \\ 13.09.24 Исправление2 \\ 16.09.24 На рецензии \\ 06.10.24 Доработка \\ **12.10.24 Принята** ||
-|| В.Резвов, МФТИ  \\ Pointwise and complex quality metrics in atmospheric modeling: methods and approaches | 26.08.10  Получена \\ **09.09.24 На рецензии** ||
+|| В.Резвов, МФТИ  \\ Pointwise and complex quality metrics in atmospheric modeling: methods and approaches | 26.08.10  Получена \\ 09.09.24 На рецензии \\ 10.10.24 Доработка \\ **14.10.24 Принята** ||
 || А.Суслов, ИО РАН  \\ Статистическое прогнозирование уровня загрязнения воздуха частицами PM10 и PM2.5 в городских агломерациях в условиях сложного рельефа с применением методов машинного обучения на примере г. Гренобль  | 26.08.24  Получена \\ 12.09.24 Исправление \\ 16.09.24 На рецензии \\ 28.09.24 Доработка \\ **04.10.24 Принять** ||
-|| С.Шаракин, НИИЯФ МГУ \\ Методы вероятностного программирования при реконструкции событий многоканального изображающего детектора: ЭЛЬФЫ и ТРЕКИ  | 16.08.24  Получена \\ 11.09.24 Исправление2 \\ **12.09.24 На рецензии** ||
+|| С.Шаракин, НИИЯФ МГУ \\ Методы вероятностного программирования при реконструкции событий многоканального изображающего детектора: ЭЛЬФЫ и ТРЕКИ  | 16.08.24  Получена \\ 11.09.24 Исправление2 \\ 12.09.24 На рецензии \\ 14.10.24 Доработка \\ **15.10.24 Принята** ||
 ===== Section 3. Machine Learning in Natural Sciences =====
@@ Line 76: / Line 75: @@
 ++++ Список |
-Работы отозваны авторами либо не были представлены в срок.
+Работы отозваны авторами, либо не были представлены в срок, либо отклонены программным комитетом.
 || К.Ажогин, Южный федеральный университет \\ An effective algorithm for predicting human fatigue using a portable Brain-Computer Interface  ||
+|| М.Борисов, МФТИ  \\ PREDICTING SALMON RETURN MIGRATION CHARACTERISTICS THE FRASER RIVER MOUTH USING DEEP LEARNING METHODS ||
 || В.Голиков, Сколковский институт науки и технологий \\ Towards the Statistical Correction of High-Resolution Weather Forecasts from the WRF Model employing Deep Learning  ||
 || С.Доленко, НИИЯФ МГУ  \\ Use of Neural Network Approximation of the Parameters-Property Relationship in Synthesis of Carbon Dots  ||