Differences

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

--- ml4gamma:wdocs:main [12/07/2025 14:34] – [Domain Adaptation] demichev
+++ ml4gamma:wdocs:main [25/06/2026 15:25] (current) – [Благодарности] admin
@@ Line 11: / Line 11: @@
   * [[:ml4gamma:wdocs:data_format_hiscore|Формат данных TAIGA-HiSCORE (после моделирования триггера)]]
   * [[:ml4gamma:wdocs:data_mc_stats|Статистика моделирования]]
+===== Анализ изображений IACT =====
+==== Параметры Хилласа ====
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:2210.03771v1-gamma-hadron_separation.pdf |Jashwanth S, Sudeep Ghosh, Kavitha Yogaraj, Neha Shah, and Ankhi Roy. "G AMMA - HADRON S EPARATION IN I MAGING ATMOSPHERIC C HERENKOV T ELESCOPES USING Q UANTUM C LASSIFIERS"}}. ArXiv:2210.03771
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:описание_параметров_хилласа.pdf |Описание параметров Хилласа}} (Е.Гресь)
+  * Вычисление {{ :ml4gamma:wdocs:iact_image_hp_calc.py.zip |параметров Хилласа для IACT}} (Е.Гресь)
+===== Multimodal =====
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:jacquemont_visapp21_multitask.pdf |Multi-Task Architecture with Attention for Imaging
+Atmospheric Cherenkov Telescope Data Analysis}}
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:adass2021-multitasks.pdf |Single Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Full-Event
+Reconstruction with a Deep Multi-Task Learning Architecture}}
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:mmml-tutorial-acl2017.pdf |Tutorial on Multimodal Machine Learning}}
 ===== Нормализующие потоки =====
@@ Line 17: / Line 34: @@
   * {{ :ml4gamma:wdocs:nf_pres-2.pdf|Нормализующие потоки. Часть 2: Детектирование аномальных и редких явлений.}}
   * См. также {{ :ml4gamma:wdocs:understandingdeeplearning_08_28_24_c.pdf |Understanding Deep Learning}}
+  * {{ ::ml4gamma:wdocs:inn_inverseproblem.pdf |Inverse Problems with Invertible Neural Networks}}
+  * {{ :ml4gamma:meetings:imagedenoising.pdf |Disentangling Noise from Images: A Flow-Based Image Denoising Neural Network}}
+  * {{ ::ml4gamma:wdocs:freia.pdf |FrEIA: Framework for Easily Invertible Architectures}}
+===== Обратимые НС =====
+  * {{ :ml4gamma:wdocs:indico.cern.ch_event_852553-u_kothe.pdf |cINN for Image-to-Image Translation}}
+  * [[https://github.com/vislearn/FrEIA|FrEIA]] на GitHub
 ===== Domain Adaptation =====
   * {{ :ml4gamma:wdocs:domainadaptation.pdf |Краткое содержание статьи: Ya.Ganin & V.Lempitsky Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation (arXiv:1409.7495), 2015 }}
-<!-- * {{ :ml4gamma:wdocs:domainadaptation-demichev.pdf |Презентация}} А.Демичева, 18.05.2025 -->
   * [[https://habr.com/ru/companies/vk/articles/426803/|Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 1)]]
   * [[https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/You_Universal_Domain_Adaptation_CVPR_2019_paper.pdf|Universal Domain Adaptation]] (PDF)
@@ Line 49: / Line 72: @@
 ===== Благодарности =====
+Для статей и докладов, выполненных по госбюджетной тематике:
 <code>
-Исследование выполнено в рамках государственного задания Московского
+Исследование выполнено в рамках государственного задания
-государственного университета имени М.В. Ломоносова с использованием
+МГУ имени М.В. Ломоносова с использованием оборудования,
-оборудования, предоставленного по Программе развития МГУ, и данных,
+предоставленного по Программе развития МГУ, и данных,
-полученных на уникальной эксперментальной установке ТАЙГА.
+полученных на уникальной научной установке ТАЙГА.
-Исследование выполнено за счет средств гранта Российского научного
+The study was conducted as part of a state assignment to
-фонда № 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/
+Lomonosov Moscow State University using equipment provided by
+the MSU Development Program and data obtained from
+the unique TAIGA research facility.
+</code>
--------------
+Для статей и докладов по грантам РНФ:
+<code>
+Исследование было поддержано Российским научным фондом (грант № 24-11-00136,
+https://rscf.ru/project/24-11-00136/), с использованием оборудования,
+предоставленного в рамках Программы развития МГУ имени М.В.Ломоносова,
+и данных уникальной научной установки TAIGA.
+----
+The research was supported by the Russian Science Foundation (grant
+no. 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/), using equipment
+provided under the Lomonosov Moscow State University Development Program
+and data from the unique TAIGA scientific facility.
-The study was conducted under the state assignment of Lomonosov Moscow
-State University using equipment provided under the MSU Development
-Program and data obtained on the unique experimental setup TAIGA.
-The study was carried out at the expense of the grant of the Russian
-Science Foundation No. 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/
 </code>
+**Внимание!** Одновременная ссылка на госзадание МГУ и грант РНФ недопустима.