The review is over

27.9.2026

Уважаемые коллеги!

Завершился этап рецензирования статей для специального выпуска журнала “Вестник Московского университета. Серия Физика”. Статус вашей статьи можно посмотреть в раделе Статус трудов. Все статьи, получившие положительное заключение, переданы в редакцию журнала. По мере готовности статей, редакция направит вам гранки для окончательного согласования. Там же будут выходные данные статей, включая DOI.

Все дальнейшее взаимодействие с редакцией будет проходить напрямую.

Если у вас остались вопросы или вы увидели ошибку на сайте, просьба связаться со мной по почте dlcp@theory.sinp.msu.ru.

Dear colleagues!

The stage of reviewing articles for a special issue of the journal “Bulletin of Moscow University. Physics series”. The status of your article can be viewed in the Status of Proceedings section. All articles that have received a positive review have been submitted to the editorial board of the journal. As soon as the articles are ready, the editors will send you the proofs for final approval. There will also be the output data of the articles, including the DOI.

All further interaction with the editorial board will take place directly.

If you have any questions or you see an error on the website, please contact me by mail dlcp@theory.sinp.msu.ru.

Статус трудов

18.9.2026

Последний шанс!

Процесс рецензирования завершается. Просьба всех участников, которые находятся в статусе “Доработка” завершить работу над замечаниями до ~~16 сентября~~ 21 сентября. После этого срока статьи, котороые не прошли этап “Доработка” будут сняты с публикации.

В случае ошибок на сайте конференции в разделе "Статус трудов" или возникновения вопросов, просьба писать на почту конференции: dlcp@theory.sinp.msu.ru.

30.8.2026

Все дальнейшие контакты авторов работ, переданных в редакцию, будут проходить напрямую с редакцией. Вам будут присланы гранки для финальной правки. В гранках будут выходные данные статей, на которые можно будет сослаться.

Если вы заметили какую-либо ошибку или у вас возникли вопросы, просьба обращаться по почте dlcp@theory.sinp.msu.ru.

4.8.2026

Просьба в тему письма, а также название архива включать номер секции и статьи. Например:

1_99-Ivanov.zip

, где 1 - номер секции, 99 - номер доклада, Ivanov - ФИО первого докладчика.

Легенда (Legend)

Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics

Статья	Дата, Статус
7. Neural Network-Based Shower Core Reconstruction in the TAIGA-HiSCORE Experiment using Autoencoder-Derived Essential Features Yu.Yu. Dubenskaya	10.08.2026 Получена 11.08.26 Рецензирование 30.08.2026 Принята 30.08.26 В редакции
14. Kohn–Sham Spectral Embedding on Sparse Graphs at the Nishimori Temperature for Image Classification V. S. Usatyuk	07.08.2026 Получена 07.08.26 Исправление 10.08.26 Рецензирование 22.08.26 Доработка 26.08.26 Подтверждение 26.08.2026 Принята 26.08.26 В редакции
17. Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for Top-Quark Event Reconstruction E. Abasov	09.08.2026 Получена 10.08.26 Исправление 12.08.26 Рецензирование 30.08.26 Доработка 02.09.26 Подтверждение 03.09.26 Принята 9.09.26 В редакции
21. Feature-Based and Deep Learning Methods for Astronomical Light Curve Classification V. Baymakanov	07.08.2026 Получена 07.08.26 Рецензирование 01.09.26 Доработка 05.09.26 Подтверждение 06.09.26 Доработка2 09.09.26 Подтверждение2 09.09.26 Принята 18.09.26 В редакции
24. Machine-Learning-Driven Particle Identification with the FARICH Detector under Realistic Operating Conditions P. Rogozhin	07.08.2026 Получена 11.08.26 Рецензирование 4.09.26 Доработка 8.9.26 Подтверждение 8.09.2026 Принята 9.09.26 В редакции
27. Application of machine learning for the analysis of four-jet final states in the CEPC experiment A.I. Staritsyna	31.07.2026 Получена 03.08.26 Исправление 04.08.26 Рецензирование 16.08.26 Доработка 20.08.26 Принята 26.08.26 В редакции
36. Towards Foundational Models for HEP: Learning Universal Top-Quark Event Representations A. Zaborenko	10.08.2026 Получена 12.08.26 Исправление 19.08.26 Рецензирование 14.09.26 Доработка 20.09.26 Подтверждение 20.09.26 Доработка2 22.09.26 Подтверждение2 24.09.26 Доработка3 26.09.26 Подтверждение3 26.09.26 Доработка4 27.09.26 Принята 27.08.26 В редакции
49. Deep learning methods for gamma event selection in TAIGA-IACT image analysis in stereo-mode E.O. Gres	06.08.2026 Получена 06.08.26 Исправление 07.08.26 Рецензирование 1.09.26 Доработка 06.09.26 Подтверждение 08.09.26 Принята 9.09.26 В редакции
50. Methodology for Processing Open Data for Machine Learning Models in Searches beyond the Standard Model P. Volkov	10.08.2026 Получена 12.08.26 Исправление 13.08.26 Рецензирование 3.09.26 Доработка 07.09.26 Подтверждение 30.08.2026 Принята 9.09.26 Исправление2 9.9.26 Проверка 10.09.26 В редакции
52. Selection of the light component of cosmic rays based on TAIGA-IACT mono data using CNN P.A.Volchugov	10.08.2026 Получена 10.08.26 Исправление 12.08.26 Исправление2 13.08.26 Исправление3 13.08.26 Рецензирование 14.09.26 Доработка 20.09.26 Подтверждение 20.09.2026 Принята 21.09.26 В редакции
54. On neural inverse problem of celestial mechanics S.G. Shorokhov	10.08.2026 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Рецензирование 30.08.2026 Принята 30.08.26 В редакции

11/11

Section 2. Machine Learning in Natural Sciences

Статья, первый автор	Дата, Статус
6. On pre-processing of input data for spike neural M.Yu. Khristichenko	07.08.2026 Получена 07.08.26 Исправление 10.08.26 Исправление2 11.08.26 Рецензирование 31.08.26 Доработка 12.09.26 Подтверждение 13.09.2026 Принята 18.09.26 В редакции
13. A Method for the Automated Processing of Scientific Publications M.O. Khvostova	1.08.2026 Получена 03.08.26 Исправление 03.08.26 Рецензирование 13.08.2026 Доработка 22.08.26 Подтверждение 26.08.2026 Принята 26.08.26 В редакции
22. An Approach to Solving Model Problems in Computational Fluid Dynamics Based on Physics-Informed Neural Networks A.A. Tarasov	09.08.2026 Получена 10.08.26 Исправление 11.08.26 Рецензирование 13.08.2026 Принята 26.08.26 В редакции
28. A Physics-Informed Neural Network Framework for Multidimensional Heat Transfer: Benchmarking Against Finite-Difference Methods S.M. Kiura	10.08.2026 Received 11.08.26 Correction 12.08.26 Review 19.08.26 Revision 24.08.26 Approvement 26.08.26 Correction2 30.08.2026 Accepted 30.08.26 В редакции
32. Application of Convolutional Neural Networks and Autoencoders for the Development of Carbon Nanosensors with Optimal Luminescent Properties G. N. Chugreeva	05.08.26 Получена 11.08.26 Рецензирование 11.09.2026 Доработка 14.09.26 Подтверждение 14.09.2026 Принята 18.09.26 В редакции
34. Detection of Slowly Developing Anomalies in Engineering Systems Based on Matrix Profile Family Algorithms and Multivariate Time Series Representation Methods Anastasiia Kalita	31.07.2026 Получена 03.08.26 Исправление 07.08.26 Рецензирование 13.08.2026 Доработка 19.08.26 Исправление 22.08.26 Исправление2 21.08.2026 Принята 26.08.26 В редакции
35. Optimization of the Operating Temperature Range of Semiconductor Gas Sensors Using Machine Learning I.V. Isaev	10.08.26 Исправление 10.08.26 Рецензирование 12.09.26 Доработка 15.9.26 Подтверждение 18.09.26 Доработка2 18.9.26 Подтверждение2 20.09.26 Доработка3 21.9.26 Подтверждение3 21.09.2026 Принята 25.09.26 В редакции
38. Comparing Deep Architectures across fMRI Preprocessing Levels for Brain Activity Binary Classification Alexander S. Makarov	09.08.2026 Получена 10.08.26 Рецензирование 13.08.2026 Принята 26.08.26 В редакции
41. Transfer Learning via Source-Target Domain Data Mixing for Solving Multi-Parameter Inverse Problems in Optical Spectroscopy A.P. Mardanov	10.08.2026 Получена 11.08.26 Рецензирование 7.09.26 Принята 9.09.26 В редакции
42. One Model for All Columns: Unified Learning for Tabular Data K. Katsuba	07.08.2026 Получена 07.08.26 Исправление 07.08.26 Рецензирование 05.09.2026 Принята 9.09.26 В редакции
43. Overcoming Domain Shift in Raman Spectroscopy of Natural Waters: An Approach Based on Unsupervised Domain Adaptation for Multi-Component Regression L.S. Utegenova	11.08.2026 Получена 11.08.26 Рецензирование 12.09.26 Доработка 16.9.26 Подтверждение 20.09.26 Доработка2 22.9.26 Подтверждение2 25.09.2026 Принята 25.09.26 В редакции
45. Moment-Based Parameterization of 2D Photoluminescence Maps for Solving an Inverse Spectroscopy Problem G.A. Kupriyanov	07.08.26 Получена 07.08.26 Исправление 10.08.26 Рецензирование 30.04.26 Доработка 8.9.26 Подтверждение 08.09.26 Принята 9.09.26 В редакции
46. Machine Learning-Based Domain Adaptation Between Different Spacecraft Data A. V. Pyatikop	11.08.2026 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Исправление2 15.08.26 Рецензирование 1.09.26 Доработка до 7.09 8.9.26 Подтверждение 12.09.26 Доработка2 16.09.26 Подтверждение2 20.09.26 Принята 21.09.26 В редакции
47. Нейросетевое определение концентраций ионов в природной воде с использованием стратегий параметрически эффективной адаптации М.К.Шалеев	08.08.2026 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Рецензирование 07.09.26 Доработка 10.09.26 Подтверждение 12.09.26 Доработка2 14.09.26 Подтверждение2 20.09.26 Доработка3 21.09.26 Подтверждение3 21.09.26 Принята 25.09.26 В редакции
56. Оптимизация генераторов ветропарка Grekov P.P.	08.08.2026 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Исправление2 12.08.26 Рецензирование 31.08.26 Доработка 02.09.26 Подтверждение 9.09.26 Доработка 13.09.26 Подтверждение2 20.09.26 Доработка3 21.09.26 Подтверждение3 21.09.26 Доработка4 21.09.26 Принята 25.09.26 В редакции
57. Оптимизация для инженерного проектирования Fomicheva N.V.	08.08.2026 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Исправление2 12.08.26 Рецензирование 30.08.26 Доработка 31.08.26 Подтверждение 31.08.2026 Принята 30.08.26 В редакции

16/16

Section 3. Machine Learning for Environmental Sciences

Статья	Дата, Статус
2. Convolutional Neural Networks and Bayesian Classification for Risk Assessment of High-Latitude Critical Infrastructure A.V. Vorobev	27.07.26 Получена 03.08.26 Рецензирование 13.08.2026 Доработка 22.08.26 Исправление 22.08.26 Подтверждение 31.08.2026 Доработка2 до 4.09 4.09.26 Подтверждение2 8.09.2026 Доработка3 12.09.26 Подтверждение3 12.09.26 Доработка4 14.09.26 Подтверждение4 20.09.26 Доработка5 22.09.26 Подтверждение5 25.09.26 Доработка6 26.09.26 Подтверждение6 26.09.26 Принята 27.08.26 В редакции
11. DEFINING CHARACTERISTIC STATES OF THE STRATOSPHERIC POLAR VORTEX IN THE NORTHERN HEMISPHERE USING MACHINE LEARNING METHODS E.A. Demidova	08.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Рецензирование 12.09.26 Доработка 18.09.26 Подтверждение 21.09.26 Принята 25.09.26 В редакции
12. Stationary pollutant concentration fields in urban layer: deep learning approximation of large-eddy simulation I. A. Gerasimov	11.08.26 Получена 12.08.26 Исправление 15.08.26 Рецензирование 19.08.26 Доработка 22.08.26 Подтверждение 26.08.26 Исправление2 26.08.26 Принята 30.08.26 В редакции
16. Automation of sockeye salmon detection in UAV visual optical survey data in the area of Lake Nachikinskoye (Kamchatka) using artificial neural networks D.D. Shatalov	06.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Рецензирование 12.09.26 Доработка 18.09.26 Подтверждение 18.09.26 Принята 21.09.26 В редакции
19. Self-Supervised Eddy Embeddings for Irminger Ring Analysis in the Labrador Sea Mikhail Kalinin	10.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 31.08.26 Исправление2 04.09.26 Исправление3 07.09.26 Рецензирование 11.09.26 Доработка 21.09.26 Подтверждение 22.09.26 Доработка2 25.09.26 Подтверждение2 25.09.26 Принята 27.08.26 В редакции
20. ML-based local models of direct and diffuse shortwave irradiance in cloudy skies N.A. Petrov	05.08.26 Получена 05.08.26 Исправление 06.08.26 Рецензирование 30.08.26 Доработка до 6.09 4.09.26 Подтверждение 12.09.2026 Доработка2 14.09.26 Подтверждение2 20.09.26 Доработка3 21.09.26 Принята 25.09.26 В редакции
23. Structured Training Ablation and GSD-Adaptive Orthophoto Inference for UAV-Based Pavement Defect Detection with YOLO26 Mustafa A.	07.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Correction2 13.08.26 Review 22.08.26 Approvement 22.08.26 Accepted 26.08.26 To the journal
26. Automatic Pre-labelling of Ship-borne Imagery for Floating Marine Debris Detection with a Zero-shot Open-vocabulary Detector I. A. Gerasimov	08.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Исправление2 15.08.26 Рецензирование 10.09.26 Доработка 21.09.26 Подтверждение 25.09.26 Принята 27.08.26 В редакции
29. Deep learning methods for integrated identification of echo characters in high resolution seismoacoustic records from the Romanche and Chain Fracture Zones M.S. Popov	09.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Исправление2 12.08.26 Исправление3 13.08.26 Исправлени4 13.08.26 Рецензирование 30.08.26 Доработка 02.09.26 Подтверждение 02.09.26 Принята 30.08.26 В редакции
37. Cloud Base Height Estimation from Stereo Images Using Deep Feature Matching and Temporal Filtering I.A. Ustimov	07.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Рецензирование 10.09.26 Доработка 13.09.26 Исправление 14.09.26 Подтверждение 14.09.26 Принята 18.09.26 В редакции
44. Texture Based Explainable Machine Learning for Automated Glacial Crevasse Detection in GPR Radargrams Ripul Ghosh	08.08.26 Received 11.08.26 Correction 12.08.26 Corretion2 14.08.26 Correction3 19.08.26 Review 24.08.26 Revision 4.09.26 Remember 7.09.26 Approvement 12.09.26 Revision2 17.09.26 Approvement2 20.09.26 Accepted 21.09.26 Submitted to the journal
48. Parameterization of the Submesoscale Vertical Buoyancy Flux Using a Convolutional Neural Network Based on Large-Scale Mixed-Layer Features V.Yu. Rezvov	06.08.26 Получена 12.08.26 Исправление 13.08.26 Рецензирование 26.08.26 Принята 30.08.26 В редакции
53. Estimating Significant Wave Height and Mean Wave Period from Shipborne X-Band Radar Images: Effects of Meteorological Predictors and Positional Encoding A.I. Suslov	08.08.26 Получена 11.08.26 Рецензирование 10.09.26 Доработка 15.09.26 Подтверждение 15.09.26 Принята 18.09.26 В редакции
55. Cloud Base Height Assessment via Stereo-Based Neural Network Feature Matching E.A. Belkova	10.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 11.08.26 Рецензирование 10.09.26 Доработка 19.09.26 Подтверждение 19.09.26 Принята 21.09.26 В редакции
59. Estimation of Vertical Profile of Aerosol from MAX-DOAS Measurements Using a Transformer Deep Learning Architecture D.R. Shamsutdinov	10.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 14.08.26 Рецензирование 9.09.26 Доработка 15.09.26 Подтверждение 18.09.26 Доработка2 20.09.26 Подтверждение2 21.09.26 Доработка3 25.09.26 Подтверждение3 25.09.26 Принята 27.08.26 В редакции
61. Comparing Direct and Autoregressive Neural Forecasting Strategies for Black Sea Ocean State Prediction at Sub-Seasonal Horizons, M.A. Borisov	10.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Рецензирование 10.09.26 Доработка 18.09.26 Подтверждение 20.09.26 Принята 21.09.26 В редакции