Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Динамика ионосферы и магнитосферы; Обнаружение и анализ землетрясений; Глобальные навигационные спутниковые системы: позиционирование и помехи; Методы обработки естественного языка; Тематическое моделирование.
Темы посчитаны по публикациям в OpenAlex; научный руководитель их не подтверждал
Выбранные работы
Все 20 в OpenAlexЧасть публикаций из профиля, по году от новых к старым. Это не полный список последних работ автора; работы без года — в конце.
- Language Models for Texts Preprocessing in Machine Translation2025
- ENGLISH FOR SPECIFIC PURPOSES IN THE CONTEXT OF ROAD TRAFFIC ENGINEERING CURRICULA ANDTEACHING PROCESS AUTOMATION APPROACHES2024
- Issues in Distributive-Semantic Analysis of Skeleton Structures in Language Data Processing Tasks2023
- Use of Text Skeleton Structures for the Development of Semantic Search Methods2023
- THE USE OF TEXT SKELETON STRUCTURES FOR THE DEVELOPMENT OF SEMANTIC SEARCH METHODS2023
GNSS-Based Non-Negative Absolute Ionosphere Total Electron Content, its Spatial Gradients, Time Derivatives and Differential Code Biases: Bounded-Variable Least-Squares and Taylor Series2020 · аннотациясвернуть
Global navigation satellite systems (GNSS) allow estimating total electron content (TEC). However, it is still a problem to calculate absolute ionosphere parameters from GNSS data: negative TEC values could appear, and…
Machine Learning Methodology for Ionosphere Total Electron Content Nowcasting2018 · аннотациясвернуть
The dynamics of ionospheric parameters forecasting and nowcasting are actual and rather challenging tasks. The feature selection is the principal challenge for the accurate nowcasting models construction. The…
Random Forest, Support Vector Regression and Gradient Boosting Methods for Ionosphere Total Electron Content Nowcasting Problem at Mid-Latitudes2018 · аннотациясвернуть
This paper illustrates data-driven machine learning approach for ionosphere total electron content (TEC) forecasting. The authors exploit different state-of-the-are machine learning algorithms like random forest,…
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Предложена самая свежая из выбранных работ профиля. Упомяни её, только если прочитал(а) и видишь связь со своей задачей.
Шаблон письма
Здравствуйте, [Имя Отчество]! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Хочу решать задачу: [какую задачу хочу решать / тема ВКР]. 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]
Замени поля в квадратных скобках своими данными и отправь письмо из своей почты. Копирование сохраняет черновик и не отправляет письмо научруку.