Vladimir Nelyub
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана
- Machine Learning in Materials Science
- Injection Molding Process and Properties
- Computational Drug Discovery Methods
- Material Properties and Applications
- Advanced Data Processing Techniques
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Machine Learning in Materials Science; Injection Molding Process and Properties; Computational Drug Discovery Methods; Material Properties and Applications; Advanced Data Processing Techniques.
Последние работы
Все 65 в OpenAlexApplications of Long Short-Term Memory (LSTM) Networks in Polymeric Sciences: A Review2024 · аннотациясвернуть
This review explores the application of Long Short-Term Memory (LSTM) networks, a specialized type of recurrent neural network (RNN), in the field of polymeric sciences. LSTM networks have shown notable effectiveness in…
Predicting Sustainable Crop Yields: Deep Learning and Explainable AI Tools2024 · аннотациясвернуть
Optimizing agricultural productivity and promoting sustainability necessitates accurate predictions of crop yields to ensure food security. Various agricultural and climatic variables are included in the analysis,…
Boosting-Based Machine Learning Applications in Polymer Science: A Review2025 · аннотациясвернуть
The increasing complexity of polymer systems in both experimental and computational studies has led to an expanding interest in machine learning (ML) methods to aid in data analysis, material design, and predictive…
- Classification of Acoustic Influences Registered with Phase-Sensitive OTDR Using Pattern Recognition Methods2023
- Support Vector Machines in Polymer Science: A Review2025
- The Reversal Ratio Is an Optimisation Artefact: Matched-Step Evaluation of Synthetic Data Augmentation2026
- The Current Generation of Tabular Foundation Models: A Critical Review2026
- Adaptive search space scaling in self-adaptive genetic algorithms for high-dimensional global black-box optimization problems2026
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Vladimir Nelyub! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Applications of Long Short-Term Memory (LSTM) Networks in Polymeric Sciences: A Review» (2024) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.