Персона:
Дунаев, Максим Евгеньевич

Организационные подразделения

Организационная единица

Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.

Фамилия

Дунаев

Имя

Максим Евгеньевич

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 18

Открытый доступ
RECOGNITION OF GEOMAGNETIC STORMS FROM TIME SERIES OF MATRIX OBSERVATIONS WITH THE MUON HODOSCOPE URAGAN USING NEURAL NETWORKS OF DEEP LEARNING РАСПОЗНАВАНИЕ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ НА ОСНОВЕ МАТРИЧНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИИ МЮОННОГО ГОДОСКОПА УРАГАН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕИРОННЫХ СЕТЕИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
(2024) Getmanov, V. G.; Gvishiani, A. D.; Soloviev,A. A.; Zajtsev, K. S.; Dunaev, M. E.; Ehlakov, E. V.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Ехлаков, Эдуард Владимирович
We solve the problem of recognizing geomagnetic storms from matrix time series of observations with the URAGAN muon hodoscope, using deep learning neural networks. A variant of the neural network software module is selected and its parameters are determined. Geomagnetic storms are recognized using binary classification procedures; a decision-making rule is formed. We estimate probabilities of correct and false recognitions. The recognition of geomagnetic storms is experimentally studied; for the assigned Dst threshold YЎ??ў??=ў??45 nT we obtain acceptable probabilities of correct and false recognitions, which amount to Ћ?=0.8212 and Ћ?=0.0047. We confirm the effectiveness and prospects of the proposed neural network approach.
Открытый доступ
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ УЗЛОВ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА СНИМКАХ УЛЬТРАЗВУКОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
(НИЯУ МИФИ, 2022) Ложкин, И. А; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич; Ложкин, Илья Александрович
Программа предназначена для построения нейросетевой модели для сегментации узлов щитовидной железы на снимках ультразвуковых исследований (УЗИ). Программа применяется для медицинских исследований снимков УЗИ щитовидной железы: локализации узловых образований. Основные функции программы: сегментация узлов на входных снимках УЗИ и обучение модели на новых наборах изображений. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10, Linux.
Только метаданные
DEVELOPMENT OF NEURAL NETWORK MODELS FOR OBTAINING INFORMATION ABOUT NODULAR NEOPLASMS OF THE THYROID GLAND BASED ON ULTRASOUND IMAGES
(2023) Lozhkin, I.; Tcyguleva, K.; Zaytsev, K.; Dunaev, M.; Garmash, A.; Ложкин, Илья Александрович; Цыгулева, Ксения Владимировна; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Гармаш, Александр Александрович
Открытый доступ
ПРОГРАММА ВЫЯВЛЕНИЯ ВНЕЗАПНЫХ НАЧАЛ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ ПО ДАННЫМ ОБСЕРВАТОРИЙ ИНТЕРМАГНЕТ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Волошин, Т. А.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Волошин, Тарас Андреевич
Программа выявления внезапных начал геомагнитных бурь по данным обсерваторий Интермагнет. Программа позволяет обрабатывать данные о геомагнитном поле Земли и строить модель машинного обучения для выявления внезапных начал магнитных бурь с применением библиотеки Pytorch. Реализован алгоритм чтения архива данных измерений индукции магнитного поля, предоставляемых сетью астрономических обсерваторий Интермагнет, и данных о внезапных началах бурь, предоставляемых международной службой геомагнитных индексов ISGI. Алгоритм заключается в чтении набора текстовых файлов, объединении данных двух источников и формировании одного итогового файла. Реализована модель - рекуррентная нейронная сеть, а также алгоритм ее обучения и тестирования на отложенной выборке с расчетом метрик и выводом графиков. Реализован алгоритм по объединению результатов прогноза нескольких моделей. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 11.
Открытый доступ
СЕРВЕР ОБРАБОТКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ЗАПРОСОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АССИСТЕНТА ВРАЧА УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ДИАГНОСТИКИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Королев, Д. В.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Королев, Денис Вячеславович; Зайцев, Константин Сергеевич
Программа предназначена для обработки пользовательских HTTP запросов и генерации ответа. В процессе обработки запроса программа взаимодействует с базой данных посредством SQL запросов. Программа выступает в качестве отдельного модуля в микросервисном приложении "Интеллектуальный ассистент врача ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы". Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Linux Ubuntu 20.04.
Открытый доступ
НАСТОЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС СЕГМЕНТАЦИИ, ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА СНИМКАХ УЗИ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Цыгулева, К. В.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения Владимировна; Дунаев, Максим Евгеньевич
Программа предназначена для анализа видеопетель щитовидной железы. Программа применяется в качестве ассистирующего ПО с целью обнаружения, сегментации и классификации узловых образований. Основные функции программы - загрузка и обработка видеопетель УЗИ щитовидной железы. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК на базе процессора Intel Pentium III и выше; ОС: Windows 10, Linux.
Открытый доступ
МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Волошин, Т. А.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Волошин, Тарас Андреевич
Программа позволяет применять регрессионные модели машинного обучения для задачи прогнозирования временных рядов с использованием фреймворка Apache Spark. Реализованы метод построения матрицы признаков из массива значений ряда и методы для последующего разделения тренировочной и тестовой выборок. Написаны модели, реализующие способы прогнозирования временных рядов по рекуррентной стратегии. Модели работают как классы-обертки вокруг регрессионных моделей библиотеки Spark ML, при этом позволяют строить предсказания ряда на произвольный интервал времени. Есть возможность использовать как одну базовую модель, так и несколько, причем усредняющие веса могут адаптивно меняться. Также написан класс-адаптер, позволяющий применять аналогичным образом модели, реализованные в библиотеке dl4j. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows.
Только метаданные
A Method for Forecasting Geomagnetic Storms Based on Deep Learning Neural Networks Using Time Series of Matrix Observations of the Uragan Muon Hodoscope
(2024) Getmanov,V.G.; Gvishiani,A.D.; Soloviev,A.A.; Zaytsev,K.S.; Dunaev,M.E.; Yekhlakov,E.V.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Ехлаков, Эдуард Владимирович
Открытый доступ
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ АНОМАЛИЙ ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
(НИЯУ МИФИ, 2022) Савицкий, Д. Е.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич
Программа предназначена для выявления аномалий в режиме реального времени. Программа применяется в анализе данных работы информационных систем с целью выявления аномалий в логах системы. Основные функции программы - выявление аномальных точек в потоке подаваемых данных. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК на базе Pentium III и выше, в том числе с многопроцессорной конфигурацией; ОС: Windows 10, Linux.
Открытый доступ
"ПРОГРАММА ДЛЯ ЭВМ "ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ, ПО ИНТЕНСИВНОСТИ МЮОННЫХ ПОТОКОВ"
(НИЯУ МИФИ, 2023) Ехлаков, Э. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев, М. Е.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Ехлаков, Эдуард Владимирович; Зайцев, Константин Сергеевич
Программа предназначена для выявления геомагнитных бурь, по интенсивности мюонных потоков. В программе используются нейронная сеть для обработки видео, в которой используются Зй-свертки. Основные функции программы: загрузка данных, предобработка данных, построение временного ряда dst-индекса по временному ряду матриц интенсивности мюонных потоков. Тип ЭВМ: IBM PC совместимый персональный компьютер; ОС: Windows 10 / Linux.