dlcp2026:review
Table of Contents
Следите за объявлениями на сайте. В случае возникновения вопросов просьба обращаться в программый комитет по почте dlcp@sinp.msu.ru.
Статус трудов
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.
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 |
| 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 |
| 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 |
| 24. Machine-Learning-Driven Particle Identification with the FARICH Detector under Realistic Operating Conditions P. Rogozhin | 07.08.2026 Получена 11.08.26 Рецензирование |
| 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 |
| 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 03.09.26 Подтверждение |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
11/13
Section 2. Machine Learning in Natural Sciences
| Статья, первый автор | Дата, Статус |
|---|---|
| 6. On pre-processing of input data for spike neural networks M.Yu. Khristichenko | 07.08.2026 Получена 07.08.26 Исправление 10.08.26 Исправление2 11.08.26 Рецензирование 31.08.26 Доработка |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
16/19
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 Доработка до 4.09 |
| 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. 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 44. Texture Based Explainable Machine Learning for Automated Glacial Crevasse Detection in GPR Radargrams Ripul Ghosh | 08.08.26 Получена 11.08.26 Исправление 12.08.26 Исправление2 14.08.26 Correction3 19.08.26 Review 24.08.26 Revision 4.09.26 Напоминание |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
16/16
dlcp2026/review.txt · Last modified: by admin