Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A., Golyadkin M., Botov D., Makarov I. SensorDBSCAN: Semi-Supervised Active Learning Powered Method for Anomaly Detection and Diagnosis. IEEE Access. 2025. Vol. 13. pp. 25186-25197.. doi: 10.1109/access.2025.3537649
Kuznetsova V., Coogan A., Botov D., Gromova Y., Ushakova E.V., Gun’ko Y.K. Expanding the Horizons of Machine Learning in Nanomaterials to Chiral Nanostructures. Advanced Materials. 2024. Vol. 36. No. 18. pp. 2308912.. doi: 10.1002/adma.202308912
Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
Вохминцев А.В., Ботов Д.С., Петриченко Ю.В. Поиск по подобию зон трещиноватостей в базах данных сейсморазведочной информации на основе метода решения вариационной задачи ICP в замкнутой форме и инвертированного индекса. Вестник Югорского государственного университета. 2022. № 1(64). С. 134-144.. doi: 10.18822/byusu202201134-144
Машинное обучение. Нейронные сети
Nikolaev I., Ryazanov I., Botov D. The Comparison of Distributive Semantics Models Applied to the Task of Short Job Requirements Clustering for the Russian Labor Market. Advances in Intelligent Systems Research. 2020. Vol. 174. pp. 295-301.. doi: 10.2991/aisr.k.201029.056
Vinel M., Ryazanov I., Botov D., Nikolaev I. Experimental Comparison of Unsupervised Approaches in the Task of Separating Specializations Within Professions in Job Vacancies. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1119. pp. 99-112.. doi: 10.1007/978-3-030-34518-1_7
Ботов Д.С. Интеллектуальная поддержка формирования образовательных программ на основе нейросетевых моделей языка с учетом требований рынка труда. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2019. Т. 19. № 1. С. 5–19.. doi: 10.14529/ctcr190101
Nikolaev I., Botov D.S., Dmitrin Y., Klenin J., Melnikov A. Use of Topic Modelling for Improvement of Quality in the Task of Semantic Search of Educational Courses. Atlantis Highlights in Computer Sciences. 2019. Vol. 3. pp. 104-111.. doi: https://doi.org/10.2991/csit-19.2019.18
Ботов Д.С., Дмитрин Ю.В., Кленин Ю.Д. Cемантический поиск учебных дисциплин под требования рынка труда на основе нейросетевых моделей языка. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2019. Т. 19. № 2. С. 5-15.. doi: 10.14529/ctcr190201
Botov D., Klenin J., Melnikov A., Dmitrin Y., Nikolaev I., Vinel M. Mining Labor Market Requirements Using Distributional Semantic Models and Deep Learning. Lecture Notes in Business Information Processing. 2019. Vol. 354. pp. 177-190.. doi: 10.1007/978-3-030-20482-2_15
Logumanov A.G., Klenin J.D., Botov D.S. Sentiment analysis of telephone conversations using multimodal data. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2018. Vol. 11179. pp. 88-98.. doi: 10.1007/978-3-030-11027-7_9
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация
Российская Федерация