Доклад / статья в материалах (трудах) конференций, симпозиумов и т.п.

• Марахтанов А.Г., Паренченков Е.О., Смирнов Н.В. Применение методов машинного и глубокого обучения для аутентификации пользователей по курсорному почерку [Электронный ресурс] / А.Г. Марахтанов, Е.О. Паренченков, Н.В. Смирнов // Материалы XV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". - Петрозаводск, 2021. - С.71-73. - Режим доступа: https://it2021.petrsu.ru/. (РИНЦ)
• Марахтанов А.Г. Сравнительный анализ программных средств, использующих методы машинного обучения для детектирования лица человека в шлеме дополненной реальности на изображении [Электронный ресурс] / А.Г. Марахтанов, Н.В. Смирнов, А.В. Семенов, Н.Д. Семенов // Материалы XV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". - Петрозаводск, 2021. - С.73-77. - Режим доступа: https://it2021.petrsu.ru/. (РИНЦ)
• Смирнов Н.В., Логвинов К.А., Кабонен А.В. Сегментация для выделения леса на изображении [Электронный ресурс] / Н.В. Смирнов, К.А. Логвинов, А.В. Кабонен // Материалы XV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". - Петрозаводск, 2021. - С.108-111. - Режим доступа: https://it2021.petrsu.ru/. (РИНЦ)
• Смирнов Н.В., Чернышов А.С., Семенов А.В. Методы глубокого обучения в задаче распознавания эмоционального состояния человека на фотографиях [Электронный ресурс] / Н.В. Смирнов, А.С. Чернышов, А.В. Семенов // Материалы XV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". - Петрозаводск, 2021. - С.111-114. - Режим доступа: https://it2021.petrsu.ru/. (РИНЦ)
• Smirnov N.V., Trifonov A.S. Deep Learning Methods for Solving Scrap Metal Classification Task [Electronic resource] / N.V. Smirnov , A.S. Trifonov // 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2021), Sochi, Russia. - IEEE, 2021. - P.221 - 225. doi: 10.1109/RusAutoCon52004.2021.9537520 (Scopus)
• Marakhtanov A.G., Parenchenkov E.O., Smirnov N.V. Detection of Fictitious Accounts Registration [Electronic resource] / A.G. Marakhtanov, E.O. Parenchenkov , N.V. Smirnov // 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2021), Sochi, Russia. - IEEE, 2021. - P.226 - 230. doi: 10.1109/RusAutoCon52004.2021.9537341 (Scopus)
• Смирнов Н.В., Трифонов А.С. Влияние присутствия нескольких классов объектов на результаты классификации изображений сверточными нейронными сетями // Материалы XII Международной интернет-конференции молодых ученых, аспирантов, студентов (16 ноября – 31 декабря 2020 г.) «Инновационные технологии: теория, инструменты, практика». – Пермь, 2021. – С. 202–207. (РИНЦ)
• Смирнов Н. В., Трифонов А. С. Применение сверточных нейронных сетей в задаче классификации текстурных изображений. [Электронный ресурс] / Н. В. Смирнов, А. С. Трифонов // Материалы XIV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". – Петрозаводск, 2020. – С. 146–149. URL: https://it2020.petrsu.ru/doc/it2020.pdf. – (06.12.2020) (РИНЦ)
• Марахтанов А. Г., Паренченков Е. О., Смирнов Н. В. Задача обнаружения электронного мошенничества в случае сильно несбалансированного набора данных. [Электронный ресурс] / А. Г. Марахтанов, Е. О. Паренченков, Н. В. Смирнов // Материалы XIV всероссийской научно-практической конференции "Цифровые технологии в образовании, науке, обществе". – Петрозаводск, 2020. – С. 93–97. URL: https://it2020.petrsu.ru/doc/it2020.pdf. – (06.12. 2020) (РИНЦ)
• Smirnov N. V., Rybin E. I. Machine Learning Methods for Solving Scrap Metal Classification Task // 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russia. – 2020. – Pp. 1020–1024. doi:10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208157. (Scopus)
• Рыбин Е.И. Сверточные нейронные сети в задаче классификации текстурных изображений [Текст] / Е.И. Рыбин, Н.В. Смирнов // Цифровые технологии в образовании, науке, обществе: материалы XII всероссийской науч.-практ. конф. . - Петрозаводск, 2018. - С.202-205. (РИНЦ)
• Морозько А.Д., Смирнов Н.В. Проектирование системы онлайн тестирования знаний [Текст] // Цифровые технологии в образовании, науке, обществе: материалы XII всероссийской науч.-практ. конф. Петрозаводский государственный университет. - 2018. - С.161-164. - Режим доступа: https://it2018.petrsu.ru/doc/it2018.pdf. (РИНЦ)
• Смирнов Н. В., Рыбин Е. И. Исследование влияния смешивания различных классов объектов на результаты классификации изображений // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Революция в управлении: новая цифровая экономика или новый мир машин: материалы II Международного научного форума. – М.: Издательский дом ФГБОУ ВО ГУУ, 2018. – С. 111–116. (РИНЦ)
• Новиков П.И. Математическая модель процесса биоочистки с непостоянным часовым расходом сточных вод [Текст] / П.И. Новиков, Н.В. Смирнов // Автоматизированные системы управления и информационные технологии. Материалы всероссийской научно-технической конференции. - г. Пермь, 2017. - Т.1. - С.289-294.