THEORY

User Tools

Site Tools

Trace: • papers • overview
dlcp2026:timetable

Differences

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

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision		Previous revision
dlcp2026:timetable [09/06/2026 09:06] – [Section 2. Machine Learning in Natural Sciences] admindlcp2026:timetable [22/06/2026 14:36] (current) – [Section 2. Machine Learning in Natural Sciences] admin
Line 1: Line 1:
-{{:dlcp:dlcp25-logo.png?400|}}+{{:dlcp2026:dlcp26-logo.png?200|}}
  
 ====== Timetable (draft) ====== ====== Timetable (draft) ======
-//19.06.2025//+//09.06.2026//
  
-{{ :dlcp2025:dlcp2025-program.pdf |PDF}} файл.+/**{{ :dlcp2026:dlcp2026-timetable.pdf |PDF}} файл.**/
  
 //Moscow time (MSK), on site and ZOOM// \\   //Moscow time (MSK), on site and ZOOM// \\  
-//# - on-line report (17)// 
  
 <color /orange>//**Attention! Before the presentation, the speaker must send a presentation in PDF format for posting on the website.**//</color> <color /orange>//**Attention! Before the presentation, the speaker must send a presentation in PDF format for posting on the website.**//</color>
Line 13: Line 12:
 ===== Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics  ===== ===== Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics  =====
  
-**July 2, 2025. SINP MSU, bld.19, room 2-15**+**July 6, 2026. SINP MSU, bld.19, room 2-15**
  
 +//* - remote report//
 ^^11:00-11:45  ^ Welcome coffee & Rigistration |  || ^^11:00-11:45  ^ Welcome coffee & Rigistration |  ||
 ^^11:45-12:00  ^Открытие конференции|Директор НИИЯФ МГУ, чл.-корр. РАН Э.Э.Боос || ^^11:45-12:00  ^Открытие конференции|Директор НИИЯФ МГУ, чл.-корр. РАН Э.Э.Боос ||
-||12:00-12:15  |36. {{ :dlcp2026:reports:osadchi-dlcp26.pdf |3. Применение графовых нейронных сетей для сегментации хитов в глубоководном нейтринном телескопе Baikal-GVD}}| Лев Осадчий || +||12:00-12:15  | {{ :dlcp2026:reports:3-rep.pdf |3. Применение графовых нейронных сетей для сегментации хитов в глубоководном нейтринном телескопе Baikal-GVD}}| Лев Осадчий || 
-||              |  || +||12:15-12:30  |{{ :dlcp2026:reports:14-rep.pdf |14. Kohn–Sham Spectral Embedding on Sparse Graphs at the Nishimori Temperature for Image Classification}} | V. S. Usatyuk   || 
-||              |  ||+||12:30-12:45 | {{ :dlcp2026:reports:24-rep.pdf |24. Machine-Learning-Driven Particle Identification with the FARICH Detector under Realistic Operating Conditions}} | P. Rogozhin || 
 +||12:45-13:00 | {{ :dlcp2026:reports:31-rep.pdf|31. Реконструкция ориентации многоканального изображающего детектора с помощью нейросетевой оценки отношения }}|Р.Е. Сараев|| 
 +||13:00-13:15 | {{ :dlcp2026:reports:21-rep.pdf|21. Feature-Based and Deep Learning Methods for Astronomical Light Curve Classification}} | V. Baymakanov || 
 +||13:15-13:30 | {{:dlcp2026:reports:17-rep.pdf|17. Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for Top-Quark Event Reconstruction}} | Abasov E. ||
 ^^ 13:30-14:30  ^ LUNCH  |  || ^^ 13:30-14:30  ^ LUNCH  |  ||
-||              |  || +||14:30-14:45 | {{:dlcp2026:reports:27-rep.pdf|27. Application of machine learning for the analysis of four-jet final states in the CEPC experiment}} | A.Staritsyna || 
-||              |  ||+||14:45-15:00 | {{:dlcp2026:reports:36-rep.pdf|36. Towards Foundational Models for HEP: Learning Universal Top-Quark Event Representations}} | Abasov E. || 
 +||15:00-15:15 | {{:dlcp2026:reports:45-rep.pdf|45. Вычисление моментов как способ параметризации 2D-карт фотолюминесценции при решении обратной задачи спектроскопии}} | Г.А.Куприянов || 
 +||15:15-15:30 | {{:dlcp2026:reports:49-rep.pdf|49. Deep learning methods for gamma event selection in TAIGA-IACT image analysis in stereo-mode}} | *Е.О. Гресь || 
 +||15:30-15:45 | {{:dlcp2026:reports:50-rep.pdf|50. Methodology for Processing Open Data for Machine Learning Models in BSM Searches}} | Volkov P || 
 +||15:45-16:00 | {{:dlcp2026:reports:54-rep.pdf|54. On neural inverse problem of celestial mechanics}} | *Shorokhov Sergey ||
 ^^ 16:00-16:30  ^ Coffee Break | || ^^ 16:00-16:30  ^ Coffee Break | ||
-||              |  || +|| 16:30-16:45| {{:dlcp2026:reports:54-rep.pdf|52. Метод машинного обучения для разделения тяжелой и легкой компнент в космических лучах по данны АЧТ}} | П.А. Волчугов || 
-||              |  ||+|| 16:45-17:00| {{:dlcp2026:reports:1-rep.pdf|1.}} | A.Kryukov ||
  
 +----
 +14
  
 ===== Section 2. Machine Learning in Natural Sciences ===== ===== Section 2. Machine Learning in Natural Sciences =====
 **July 7, 2026.  SINP MSU, bld.19, room 2-15 ** **July 7, 2026.  SINP MSU, bld.19, room 2-15 **
  
-||9:30-9:45   |37. {{ :dlcp2025:reports:khvostova-dlcp26.pdf |13. Метод автоматизированной обработки научных публикаций}}| Хвостова Мария Олеговна || +//* - remote report// 
-||   |   |  || +||10:00-10:15 | {{ :dlcp2025:reports:tarasov-rep.pdf|22. An Approach to Solving Model Problems in Computational Fluid Dynamics Based on Physics-Informed Neural Networks}}  | *Tarasov A.A. || 
-||   |   |  ||+||10:15-10:30 | {{:dlcp2025:reports:34-rep.pdf|34. Detection of Slowly Developing Anomalies in Engineering Systems Based on Matrix Profile Family Algorithms and Multivariate Time Series Representation Methods}} | *Kalita Anastasiia || 
 +||10:30-10:45 | {{:dlcp2026:reports:33-rep.pdf|33. Large Language Models for Tabular Data Classification}} | Timofei Izhitskii|| 
 +||10:45-11:00 | {{:dlcp2026:reports:32-rep.pdf|32. Сверточные нейронные сети для разработки углеродных наносенсоров с управляемыми люминесцентными свойствами}} | Г. Н. Чугреева || 
 +||11:00-11:15 | {{:dlcp2026:reports:35-rep.pdf|35. OPTIMIZATION OF THE OPERATING TEMPERATURE RANGE OF SEMICONDUCTOR GAS SENSORS USING MACHINE LEARNING}} | Isaev I.V. ||
 ^^ 11:15-11:45  ^ Coffee Break  |  || ^^ 11:15-11:45  ^ Coffee Break  |  ||
-||   |   |  || +||11:45-12:00 | {{:dlcp2025:reports:38-rep.pdf|38. Сравнение глубоких архитектур при различных уровнях предобработки фМРТ в задаче бинарной классификации мозговой активности}} | А.С.Макаров || 
-||   |   |  ||+||12:00-12:15 | {{:dlcp2025:reports:41-rep.pdf|41. Transfer Learning via Source-Target Domain Data Mixing for Solving Multi-Parameter Inverse Problems in Optical Spectroscopy}}  | Mardanov A.P. || 
 +||12:15-12:30 | {{:dlcp2025:reports:42-rep.pdf|42. One Model for All Columns: Unified Learning for Tabular Data}}  | *Kirill Katsuba || 
 +||12:30-12:45 | {{:dlcp2025:reports:43-rep.pdf|43. Преодоление доменного сдвига в спектрах КР природных вод: подход на основе доменной адаптации без учителя для многокомпонентной регрессии}} | Л.С.Утегенова || 
 +||12:45-13:00 | {{:dlcp2025:reports:46-rep.pdf|46. Использование алгоритмов машинного обучения для доменной адаптации при переходе между данными космических аппаратов}} | *Пятикоп А.В. || 
 +||13:00-13:15 | {{:dlcp2025:reports:47-rep.pdf|47. Нейросетевое определение концентраций ионов в природной воде с использованием стратегий параметрически эффективной адаптации}} | М.К.Шалеев || 
 +|| 13:15-13:30 | {{:dlcp2025:reports:56-rep.pdf|56. Оптимизация генераторов ветропарка}} | Рамазян Т.А. ||
 ^^ 13:30-14:30  ^ LUNCH  |  || ^^ 13:30-14:30  ^ LUNCH  |  ||
-||   |   |  || +|| 14:30-14:45  | {{:dlcp2025:reports:57-rep.pdf|57. Оптимизация для инженерного проектирования 
-||   |   |  || +}}  | Рамазян Т.А. || 
-^^ 16:00-16:30  ^ Coffee Break | || +||14:45-15:00   | {{ :dlcp2025:reports:khvostova-rep.pdf |13. Метод автоматизированной обработки научных публикаций}}| *Хвостова М.О. || 
-||   |   |  || +||15:00-15:15  | {{ :dlcp2025:reports:kiura-rep.pdf | 28. A Physics-Informed Neural Network Framework for Multidimensional Heat Transfer: Benchmarking Against Finite-Difference Methods}} | *S. M. Kiura  || 
-||   |   |  ||+^^ 15:15-15:45  ^ Coffee Break | ||
  
 +----
 +15
 ===== Section 3. Machine Learning for Environmental Sciences ===== ===== Section 3. Machine Learning for Environmental Sciences =====
 **July 8, 2026.  SINP MSU, bld.19, room 2-15 ** **July 8, 2026.  SINP MSU, bld.19, room 2-15 **
  
-||10:00-10:15  |90. {{ :dlcp2025:reports:lapin-dlcp26.pdf |2. Convolutional Neural Networks and Bayesian Classification for Risk Assessment of High-Latitude Critical Infrastructure }}| Lapin A.N. ||+//* - remote report// 
 +||10:00-10:15  | {{ :dlcp2025:reports:2-rep.pdf |2. Convolutional Neural Networks and Bayesian Classification for Risk Assessment of High-Latitude Critical Infrastructure }}| *Vorobev A.V. || 
 +||10:15-10:30  | {{ :dlcp2025:reports:16-rep.pdf | 16. Автоматизация обнаружения нерки в данных визуальной оптической съемки с борта БПЛА в районе озера Начикинское (Камчатка) с применением искусственных нейронных сетей}}| Шаталов Д.Д.|| 
 +|| 10:30-10:45 | {{ :dlcp2025:reports:23-rep.pdf | 23. Structured Training Ablation and GSD-Adaptive Orthophoto Inference for UAV-Based Pavement Defect Detection with YOLO26 }} | *Mustafa A. || 
 +|| 10:45-11:00 |{{ :dlcp2025:reports:29-rep.pdf |29. Integrated Study of Seismoacoustic Facies Types Using Deep Learning Methods in the Romanche Fracture Zone}} | *Popov M.S. || 
 +|| 11:00-11:15 | {{ :dlcp2025:reports:26-rep.pdf |26. Автоматическая предварительная разметка судовых снимков в задаче обнаружения плавающего морского мусора}} | И. А. Герасимов ||
 ^^ 11:15-11:45  ^ Coffee Break  |  || ^^ 11:15-11:45  ^ Coffee Break  |  ||
-||   |   |  || +|| 11:45-12:00  | {{:dlcp2025:reports:20-rep.pdf |20. Реализация локальных моделей машинного обучения для аппроксимации коротковолновой радиации у поверхности земли в облачных условиях по геофизическим предикторам для Московского региона}}  | *Петров Н.А. || 
-||   |   |  ||+||12:00-12:15   | {{:dlcp2025:reports:19-rep.pdf|19. Self-Supervised Eddy Embeddings for Irminger Ring Analysis in the Labrador Sea}}  | *Mikhail Kalinin || 
 +||12:15-12:30 |{{:dlcp2025:reports:12-rep.pdf|12. Ускорение численного моделирования в задаче рассеяния атмосферных примесей в городской застройке методами глубокого обучения}}| И. А. Герасимов  || 
 +||12:30-12:45 |{{:dlcp2025:reports:11-rep.pdf|11. АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ СТРАТОСФЕРНОГО ПОЛЯРНОГО ВИХРЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ САМОКОНТРОЛИРУЕМОГО ОБУЧЕНИЯ}} | E. А. Демидова || 
 +|| 12:45-13:00 | {{:dlcp2025:reports:37-rep.pdf|37. Cloud Base Height Estimation from Stereo Images Using Deep Feature Matching and Temporal Filtering}} | *Ivan Ustimov || 
 +|| 13:00-13:15 | {{:dlcp2025:reports:44-rep.pdf|44. Texture Based Explainable Machine Learning for Automated Glacial Crevasse Detection in GPR Radargrams}} | *Ripul Ghosh || 
 +||13:15-13:30 | {{:dlcp2025:reports:48-rep.pdf|48. Параметризация субмезомасштабного вертикального потока плавучести с помощью свёрточной нейронной сети на основе крупномасштабных характеристик перемешанного слоя}} | В.Ю.Резвов || 
 +||13:30-13:45 | {{:dlcp2025:reports:53-rep.pdf|53. Improving Wind-Wave Estimation from Shipborne Radar Data with CNNs, Synthetic Pretraining, and Weather Forecasts}} | Alexander Suslov ||
 ^^ 13:45-15:00  ^ LUNCH  |  || ^^ 13:45-15:00  ^ LUNCH  |  ||
-||   |   |  || +||15:00-15:15 | {{:dlcp2025:reports:55-rep.pdf|55. Cloud Base Height Assessment via Stereo-Based Neural Network Feature Matching}} | *E.A. Belkova || 
-||   |   |  || +||15:15-15:30 | {{:dlcp2025:reports:59-rep.pdf|59. Retrieval of Vertical Aerosol Extinction Profiles in the Lower Troposphere from MAX-DOAS Spectral Measurements Using a Deep Learning Transformer Architecture}} | D.R. Shamsutdinov || 
-^^ 16:00-16:30  ^ Coffee Break  |  || +^^ 15:30-15:45  ^ Закрытие конференции |  || 
-||   |   |  || +^^ 15:45-16:30  ^ Coffee Break  |  ||
-||   |   |  || +
-^^ 18:15-18:30  ^ Закрытие конференции |  || +
  
 +----
 +15
  
  
dlcp2026/timetable.1780995998.txt.gz · Last modified: by admin