Персона: Старков, Сергей Олегович
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
ИАТЭ НИЯУ МИФИ
ИАТЭ НИЯУ МИФИ был образован в 1953 г. как вечернее отделение МИФИ. В 2009 г. ИАТЭ официально получил статус обособленного структурного подразделения НИЯУ «МИФИ», что дало новый мощный импульс для развития образовательной и научной деятельности на основе инновационной составляющей. В соответствии с лицензией Минобрнауки России ИАТЭ ведет образовательную деятельность в рамках очной, очно-заочной и заочной форм обучения. В настоящее время в ИАТЭ НИЯУ МИФИ осуществляется подготовка по очной форме обучения: бакалавриат- 16 направлений, специалитет – 4 направления, магистратура- 12 направлений; по очно-заочной: бакалавриат- 4 направления, специалитет – 1 направление; по заочной: бакалавриат- 3 направления, специалитет- 2 направления; аспирантура – 18 направлений.
В структуре ИАТЭ 9 факультетов: физико-энергетический, естественных наук, кибернетики, социально-экономический, медицинский, вечерний, заочного обучения, подготовительный, повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов. Образовательный процесс обеспечивают 18 общеобразовательных и 22 выпускающие кафедры.
Статус
Фамилия
Старков
Имя
Сергей Олегович
Имя
5 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 5 из 5
- ПубликацияТолько метаданныеApplication of spiking neural networks for modeling the process of high-temperature hydrogen production in systems with gas-cooled reactors(2019) Starkov, S. O.; Lavrenkov, Y. N.; Старков, Сергей Олегович© 2019 Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering, National Research Nuclear University 'MEPhI'. All rights reserved.The article considers a simulated possible scenario for the joint production of hydrogen and electrical energy using a high-temperature gas-cooled reactor. The considered model is based on a neural network system, which is used as a technological tool for generating control signals. The multi-layer direct-acting neural network is composed of spiking neural elements, the architecture of which is based on interacting reverberation loops. The electro-optical commuting system considered in this article is the base for building a switching communication system between neurons. The use of optical communication and liquid crystal modulators simplifies the mass distribution of a signal to many neurons from different populations and the change of its parameters. This property is necessary to ensure the neural controller high performance. The approximating properties of a neural network are used to control a group of dual electrolytic cells. Each electrolyzer has a set of variables controlling the temperature, chemical composition and current density through the cell. The spiking network, exerting a control action on pairs of electrolytic cells, completely controls the process of low-temperature electrolysis in a copper sulfate solution. The amounts of hydrogen produced at the cathodes of the grouped electrolyzers will be proportional to the amount of gas produced by the high-temperature electrolysis systems, in which nuclear reactors are the sources of thermal and electrical energy. Information coding is carried out by sequences of spiking pulses from groups of 4 neurons. This method of representing the control sequence elements minimizes a false change in the parameters of low-temperature electrolysis. Learning of the neural network system is carried out by a scattered search algorithm. The evaluation of the simulation efficiency has shown the feasibility of constructing hybrid models with a neural network control system, which do not require the use of expensive materials.
- ПубликацияТолько метаданныеSegmentation of muscle tissue in computed tomography images at the level of the L3 vertebra Сегментация мышечнои ткани на снимках компьютернои томографии на уровне позвонка L3(2024) Teplyakova, A. R.; Shershnev, R. V.; Starkov, S. O.; Agababian, T. A.; Старков, Сергей Олегович
- ПубликацияТолько метаданныеMethod of muscle tissue segmentation in computed tomography images based on preprocessed three-channel images Метод сегментации мышечнои ткани на снимках компьютернои томографии на базе предобработанных трехканальных изображении(2024) Teplyakova, A. R.; Shershnev, R. V.; Starkov, S. O.; Старков, Сергей Олегович
- ПубликацияОткрытый доступPrediction of the efficacy of neoadjuvant chemoradiotherapy in patients with rectal cancer based on a texture analysis of T2-weighted magnetic resonance tumor image obtained at primary staging(2024) Dayneko, Y. A.; Berezovskaya, T. P.; Mirzeabasov, O. A.; Starkov, S. O.; Старков, Сергей Олегович
- ПубликацияОткрытый доступApplication of spiking neural networks for modelling the process of high-temperature hydrogen production in systems with gas-cooled reactors*(2019) Starkov, S. O.; Старков, Сергей Олегович