Персона: Воробьев, Владислав Станиславович
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Другие подразделения НИЯУ МИФИ
Структурные подразделения НИЯУ МИФИ, не включенные в состав институтов и факультетов.
Статус
Фамилия
Воробьев
Имя
Владислав Станиславович
Имя
25 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 25
- ПубликацияТолько метаданныеStand for Studying the Characteristics of Multiwire Drift Chambers(2024) Zadeba, E. A.; Vorobev, V. S.; Gazizova, D. V.; Kompaniets, K. G.; Miroshnichenko, E. A.; Nikolaenko, R. V.; Troshin, I. Yu.; Khomchuk, E. P.; Shulzhenko, I. A.; Shutenko, V. V.; Задеба, Егор Александрович; Воробьев, Владислав Станиславович; Газизова, Диана Вадимовна; Компаниец, Константин Георгиевич; Мирошниченко, Егор Андреевич; Николаенко, Роман Владимирович; Трошин, Иван Юрьевич; Хомчук, Евгений Павлович; Шульженко, Иван Андреевич; Шутенко, Виктор Викторович
- ПубликацияОткрытый доступПРОГРАММА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВРЕМЯ-ЦИФРОВЫМИ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯМИ ДЕТЕКТОРА ТРЕК(НИЯУ МИФИ, 2023) Задеба, Е. А.; Воробьев, В. С.; Хомчук, Е. П.; Хомчук, Евгений Павлович; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор АлександровичПрограмма предназначена для управления регистрирующей системой координатно-трекового детектора ТРЕК, основанной на разработанных в НИЯУ МИФИ время-цифровых преобразователях KV-001 (ВЦП). В её функционал входит установление соединения с массивом ВЦП, передача данных, управление режимами работы регистрирующей системы, визуализация скорости счета дрейфовых камер, а также вывод статистки по работе детектора ТРЕК. Программа применяется в сервере детектора ТРЕК, стендах для тестирования дрейфовых камер. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК. ОС: Windows 10/11.
- ПубликацияТолько метаданныеSeparation of the Muon Component of Extensive Air Showers by the Multipurpose Detector of Muons(2025) Troshin, I. Yu.; Abroo, U. A.; Vorobev, V. S.; Gazizova, D. V.; Zadeba, E. A.; Nikolaenko, R. V.; Трошин, Иван Юрьевич; Абру, Уруж; Воробьев, Владислав Станиславович; Газизова, Диана Вадимовна; Задеба, Егор Александрович; Николаенко, Роман Владимирович
- ПубликацияОткрытый доступОПРЕДЕЛЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОСТИ МЮОНОВ В СОБЫТИЯХ ДЕКОР ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ(НИЯУ МИФИ, 2025) Мирошниченко, Е. А.; Воробьев, В. С.; Воробьев, Владислав Станиславович; Мирошниченко, Егор АндреевичКоординатно-трековый детектор ДЕКОР предназначен для регистрации заряженных частиц космических лучей под большими зенитными углами. На данный момент анализ измерений установки выполняется вручную, что сказывается на производительности. Применение методов глубокого машинного обучения позволяет автоматизировать процесс обработки и увеличить выборку обработанных данных. Описанные в статье архитектуры искусственных нейронных сетей (ИНС) показали высокую точность в подсчете множественности мюонов в данных установки ДЕКОР. Приведены оценки работы ИНС на событиях с различной множественностью мюонов: при количестве частиц 5–6 точность составила 1 трек, а более 100 частиц – 7.
- ПубликацияОткрытый доступAnisotropy of the high energy cosmic ray flux measured by means of muon bundles in the Experimental complex NEVOD(2019) Izhbulyakova, Z. T.; Amelchakov, M. B.; Vorobyev, V. S.; Kovylyaeva, A. A.; Kokoulin, R. P.; Khohlov, S. S.; Амельчаков, Михаил Борисович; Воробьев, Владислав Станиславович; Кокоулин, Ростислав Павлович; Хохлов, Семен Сергеевич© 2019 Published under licence by IOP Publishing Ltd. The work is devoted to the study of the anisotropy of the high energy cosmic ray flux by means of muon bundles registered during 2012-2018 with the coordinate-tracking detector DECOR, which is a part of the Unique Scientific Facility Experimental complex NEVOD. We have analyzed data for two event samples corresponding to E > 10 15 eV and E > 10 16 eV energy ranges of primary particles. The method of data processing is described and estimates of the dipole anisotropy parameters (the amplitude and the phase) are presented.
- ПубликацияТолько метаданныеSimulation of a Detector Based on Multi-Wire Drift Chambers for Identifying the Muon Component of EAS(2025) Troshin, I. Yu.; Zadeba, E. A.; Vorobev, V. S.; Nikolaenko, R. V.; Трошин, Иван Юрьевич; Задеба, Егор Александрович; Воробьев, Владислав Станиславович; Николаенко, Роман Владимирович
- ПубликацияОткрытый доступZenith-Angle Dependence of Local Muon Density Spectra of Extensive Air Shower near the Horizon(2025) Kokoulin, R. P.; Barbashina, N. S.; Bogdanov, A. G.; Vorobev, V. S.; Zadeba, E. A.; Kindin, V. V.; Kompaniets, K. G.; Konovalova, A. Yu.; Mannanova, K. I.; Petrukhin, A. A.; Troshin, I. Yu.; Khokhlov, S. S.; Shutenko, V. V.; Yurina, E. A.; Yashin, I. I.; Кокоулин, Ростислав Павлович; Барбашина, Наталья Сергеевна; Богданов, Алексей Георгиевич; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор Александрович; Киндин, Виктор Владимирович; Компаниец, Константин Георгиевич; Коновалова, Алена Юрьевна; Маннанова, Ксения Ивановна; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Трошин, Иван Юрьевич; Хохлов, Семен Сергеевич; Шутенко, Виктор Викторович; Юрина, Екатерина Александровна; Яшин, Игорь Иванович
- ПубликацияТолько метаданныеApplication of Deep Learning Techniques for Multiparticle Track Reconstruction of Drift Chamber Data(2021) Vorob'ev, V. S.; Zadeba, E. A.; Nikolaenko, R. V.; Petrukhin, A. A.; Troshin, I. Y.; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор Александрович; Николаенко, Роман Владимирович; Петрухин, Анатолий Афанасьевич; Трошин, Иван Юрьевич© 2021, Pleiades Publishing, Ltd.Abstract: The new coordinate-tracking detector TREK based on drift chambers is being developed at National Research Nuclear University MEPhI to study inclined extensive air showers. To reconstruct the events with a high multiplicity from the data of drift chambers, the histogram method, which is designed to search for parallel tracks, is currently used. However, we observe afterpulses in the experimental data obtained using a coordinate-tracking unit based on drift chambers (CTUDC). The afterpulses lead to fake track reconstructions. To solve this problem, a new method is being developed using deep learning. This paper presents the results of the development of this method and its application to simulated data.
- ПубликацияТолько метаданныеDetermining the Multiplicities of Muons in DECOR Events by Means of Deep Machine Learning(2024) Miroshnichenko, E. A.; Vorobev, V. S.; Мирошниченко, Егор Андреевич; Воробьев, Владислав Станиславович
- ПубликацияТолько метаданныеMultiparticle Events in Cosmic Rays, Recorded by Drift Сhambers(2023) Vorobev, V. S.; Zadeba, E. A.; Nikolaenko, R. V.; Troshin, I. Yu.; Воробьев, Владислав Станиславович; Задеба, Егор Александрович; Николаенко, Роман Владимирович; Трошин, Иван Юрьевич
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »