Репозиторий НИЯУ МИФИ

Репозиторий предоставляет доступ к научным публикациям, монографиям, учебным изданиям и другим материалам авторов Национального исследовательского ядерного университета МИФИ:

  • Материалы конференций, статьи из научных журналов, авторефераты диссертаций.
  • Монографии, патенты, учебные издания.
  • Публикации о НИЯУ МИФИ в СМИ и др.

Сопровождение репозитория ведёт центр информационно-библиотечного обеспечения учебно-научной деятельности:

  • library@mephi.ru
  • http://library.mephi.ru
  • НИЯУ МИФИ, 115409, Москва, Каширское ш., 31
Site : openrepository.mephi.ru
 

Разделы

Выберите раздел, чтобы просмотреть его коллекции.

Последние материалы

Уменьшенное изображение
Публикация
Открытый доступ
Prediction and Visualization of Gas Emission Markers in the Gob Area Using the Hybrid SEGS Model
(НИЯУ МИФИ, 2026) Ivannikov, A. L.; Temkin, I. O.; Savelev, I. L. ; Gudilina, R. M.
The study is devoted to the development and validation of the SEGS model for short-term forecasting of daily methane emissions in the gob area of a coal mine. The model combines seasonal-trend decomposition, ensemble empirical mode decomposition (EEMD), and support vector regression (SVR). The original time series contains observational data for 265 days of coal mine operation. STL decomposition with a period of 30 days is performed, and the residual component is further decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) using EEMD. Each obtained component is predicted independently using SVR with an RBF kernel and hyperparameter optimization. Forecast quality is evaluated on a 30-day test set. The results showed that the model achieves a coefficient of determination R² ≈ 0.89, a mean absolute error MAE ≈ 0.88 m³/min, and a directional accuracy of about 76%. Underestimation of peak methane emissions values and the presence of residual autocorrelation at short lags were identified.
Уменьшенное изображение
Публикация
Открытый доступ
MFASA: New Hierarchical Transformer Model with Dynamic Gating and Contrastive Alignment for Multimodal Emotion Recognition
(НИЯУ МИФИ, 2026) Bao, Li ; Chen, Huafeng; Ablameyko, Sergey
Multimodal emotion recognition is fundamentally constrained by static fusion weights, single-scale feature processing, and cross-modal semantic misalignment. We propose the Multimodal Fusion and Sentiment Analysis (MFASA) model, a hierarchical Transformer that extracts facial, video, and acoustic features via ResNet-18, 3D ResNet, and 1D CNNs, respectively. The proposed model introduces a six-stage progressive optimization process designed to achieve dynamic fusion of multimodal information within a unified Transformer backbone. Unlike traditional "concatenate-and-vote" pipelines, MFASA employs several innovative strategies: Dynamic Modality Gating (DMG) adaptively recalibrates modality contributions through continuous gating; Multi-Scale Residual Fusion (MSRF) preserves hierarchical features via parallel branches to retain micro-expressions; and Cross-Modal Contrastive Alignment (CMCA) enforces semantic consistency via principled contrastive constraints. Our work makes three major contributions: (1) adaptive neural modulation via DMG without information loss; (2) explicit hierarchical preservation through MSRF for fine-grained emotional cues; and (3) explicit cross-modal alignment via CMCA to enhance robustness under occlusion or noisy conditions. Our experiments on the EmoDB, RAVDESS, and CREMA-D datasets show that the MFASA model achieves an accuracy of 91.1%, surpassing the Transformer baseline by 6.8 percentage points, significantly improving emotion recognition performance.
Уменьшенное изображение
Публикация
Открытый доступ
Оптимизация алгоритмов фильтрации и поиска пика видеосигнала на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС) для задач лазерной резки
(НИЯУ МИФИ, 2026) Молотков, А. А. ; Сальков, Ю. А.; Третьякова, О. Н.; Тужилин, Д. Н.
В процессе лазерной резки необходимо точно отслеживать расстояние между поверхностью обрабатываемой заготовки и линзой, фокусирующей лазерный луч. Для отслеживания расстояния была разработана система оптического слежения за зазором (СОС). Для работы данной оптической схемы необходимо с большой частотой определять пик, создаваемый лазерным лучом на кадре с камеры. Для высокоскоростной обработки видео была взята система на кристалле (SoC) Zynq 7000 от компании Xilinx. Для определения положения пика на кадре были разработаны алгоритмы фильтрации и поиска центра масс пика. Эти алгоритмы были адаптированы для работы на ПЛИС. Статья является продолжением работ по реализации и внедрению алгоритмов машинного зрения на ПЛИС. В данной статье представлены результаты реализации алгоритмов, а также результаты работы алгоритмов при разных параметрах.
Уменьшенное изображение
Публикация
Открытый доступ
Оптимизация спектральных характеристик четырехканальной мультиспектральной камеры для контроля распределения температуры в аддитивном производстве
(НИЯУ МИФИ, 2026) Золотухина, А. А.; Поляков, М. П.; Быков, А. А.; Белых, А. Ю.; Хохлов, Д. Д.
В работе предложен подход к выбору оптимальных характеристик спектральных фильтров, входящих в состав четырехканальной мультиспектральной камеры, используемой для мониторинга пространственного распределения температуры ванны расплава при аддитивном производстве изделий из металла. В соответствии с предложенным подходом проведена оценка влияния положения и ширины спектральных каналов, задаваемых фильтрами, на погрешность измерения температуры и скорость регистрации данных. В ходе проверочного светоэнергетического расчета для конкретной модели матричного приемника излучения продемонстрирован пример влияния выбранных характеристик спектральных фильтров на ключевые показатели режима работы мультиспектральной камеры. На основе полученных результатов сформулированы рекомендации по оптимизации конфигурации мультиспектральной камеры и режимов ее работы с целью повышения точности измерения температуры.
Уменьшенное изображение
Публикация
Открытый доступ
Bernstein Polynomials: a Bibliometric Data Analysis Since the Year 1949 Based on the Scopus Database1
(НИЯУ МИФИ, 2026) Ziatdinov, Rushan
It's hard to imagine human life in the digital and AI age without polynomials, as they are everywhere but mostly invisible to ordinary people: in data trends, on computer screens, in the shapes around us, and in the very fabric of technology. One of these, the simple but elegant Bernstein polynomials, was discovered by a scientist from the Russian Empire, Sergei Bernstein, in 1912 and plays a central role in mathematical analysis, computational and applied mathematics, geometric modelling, computer-aided geometric design, computer graphics, and other areas of science and engineering. They have been the sub-ject of much research for over a hundred years. However, no work has carried out database-derived research analysis, such as bibliometric, keyword, or network analysis, or, more generally, data analysis of manuscript data related to Bernstein polynomi-als extracted from digital academic databases. This work, which appears to be the first-ever attempt at bibliometric data anal-ysis of Bernstein polynomials, aims to fill this gap and open researchers' eyes to potentially new or underexplored areas of mathematics and engineering where Bernstein polynomials may one day be used to make discoveries. The results may be helpful to academics researching Bernstein polynomials and looking for potential applications, collaborators, supervisors, funding, or journals to publish in.