В данном обзоре представленны факторы, влияющие на персонализацию и эффективность тренинга саморегуляции, при помощи технологии нейробиоуправления. Рассмотрены особенности влияния локализации электродов, времени, продолжительности и последовательности записи ЭЭГ при закрытых и открытых глазах и положения тела. В данной работе приводится обоснование целесообразности использования индивидуализированного анализа ЭЭГ для определения мишеней нейробиоуправления.

В работе рассматривается концепция обучения динамических объектно-ориентированных нейросетей, которые основываются на механизмах структурной и функциональной нейропластичности, характерных для биологических нейронных сетей.

Данная работа посвящена исследованию существующих методов решения задачи сопоставления изображений спутниковой съемки и аэрофото и предлагается собственный метод решения задачи, использующий детектор особых точек SIFT и алгоритм оценки сопоставлений RANSAC.

В данной работе предлагается система синтеза изображений и разметки баркодов на развёртывающихся поверхностях документов. Для генерации реалистичных изображений рассматриваются встречаемые в реальных задачах распознавания варианты входных данных. Описываются решения основных проблем предлагаемого подхода, которые возникают в процессе синтеза. Полученная система позволяет синтезировать наборы эталонных данных по заданным характеристикам детектируемых объектов.

В данной работе исследуется задача автоматической детекции объектов на данных дистанционного зондирования Земли, для которых параметры спектральной отражательной способности могут считаться известными с некоторым приближением.

Обзор работ по совместному планированию манипулятора и платформы в задачах схвата объектов. 

В рамках данной работы представлена HessNet – новая нейросетевая архитектура для сегментации сосудов головного мозга. HessNet является комбинацией сверточной нейронной сети и метода сегментации на основе гессиана. Разработанная нейросетевая архитектура показывает высокое качество сегментации, при этом содержит на несколько порядков меньше обучаемых параметров, чем другие нейросетевые модели, которые активно используются для сегментации сосудов