Дубнов Юрий Андреевич
- Старший преподаватель:Факультет компьютерных наук / Базовая кафедра «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ «Информатика и управление» РАН
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2022 году.
- Научно-педагогический стаж: 7 лет.
Образование
- 2013
Магистратура: Московский физико-технический институт, специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Магистр»
- 2011
Бакалавриат: Московский физико-технический институт, специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Бакалавр»
Достижения и поощрения
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023-2024)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2018-2019)
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Введение в программирование (Майнор; 1, 2 модуль)Рус
- Язык программирования Python (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1 модуль)Рус
- Язык программирования Python (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Введение в программирование (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)Рус
- Язык программирования Python (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
Публикации34
- Статья Dubnov Y. A., Bulychev A. Accelerated Maximum Entropy Method for Time Series Models Estimation // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 18. Article 4000. doi
- Статья Dubnov Y. A., Popkov A., Darkhovsky B. Estimating the Hölder Exponents Based on the ϵ-Complexity of Continuous Functions: An Experimental Analysis of the Algorithm / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2023. Vol. 84. No. 4. P. 377-388. doi
- Статья Yu. A. Dubnov, A. Yu. Popkov, Polishchuk V. Y., Sokol E. S., Melnikov A. V., Polishchuk Y. M., Yu. S. Popkov. Randomized Machine Learning Algorithms to Forecast the Evolution of Thermokarst Lakes Area in Permafrost Zones / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2023. Vol. 84. No. 1. P. 64-81. doi
- Статья Yuri S. Popkov, Dubnov Y. A., Alexey Yu. Popkov. Reinforcement Procedure for Randomized Machine Learning // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 17. Article 3651. doi
- Статья Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 2. исследование свойств оценок часть // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 1. С. 71-81. doi
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A., Popkov A. Entropy-Randomized Clustering // Mathematics. 2022. Vol. 10. No. 19. Article 3710. doi
- Статья Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 1. постановка задачи и реализация для задачи регрессии // Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 4. С. 69-80. doi
- Статья Попков А. Ю., Дубнов Ю. А., Попков Ю. С. Прогнозирование распространения COVID-19 в ЕС с использованием рандомизированного машинного обучения динамических моделей // Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 3. С. 67-78. doi
- Статья А. Ю. Попков, Ю. А. Дубнов, Ю. С. Попков Рандомизированное машинное обучение и прогнозирование нелинейных динамических моделей c применением к эпидемиологической модели SIR // Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН). 2022. Т. 4. № 21. С. 659-677. doi
- Статья Dahan A., Dubnov Y. A., Popkov A., Gutman I., Gvirts Probolovski H. Brief Report: Classification of Autistic Traits According to Brain Activity Recoded by fNIRS Using ε-Complexity Coefficients // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2021. Vol. 51. No. 9. P. 3380-3390. doi
- Глава книги Darkhovsky B., Piryatinska A., Dubnov Y. A., Popkov A., Kaplan A. Complexity of Continuous Functions and Novel Technologies for Classification of Multi-channel EEG Records, in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IV. Selected Papers from the XXII International Conference on Neuroinformatics 2020. Studies in Computational Intelligence. Vol. 925. Springer, 2021. doi Ch. 15. P. 137-142. doi
- Статья Popkov Y., Popkov A. Y., Dubnov Y. A. Cross-Entropy Reduction of Data Matrix with Restriction on Information Capacity of the Projectors and Their Norms // Mathematical Models and Computer Simulations. 2021. Vol. 13. No. 3. P. 382-394. doi
- Статья Dubnov Y. A., Polishchuk V. Y., Yu. S. Popkov, Polishchuk Y. M., Mel’nikov A. V., Sokol E. S. Entropy-Randomized Method for the Reconstruction of Missing Data / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2021. Vol. 82. No. 4. P. 670-686. doi
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A., Popkov A. Y. Entropy-Randomized Projection / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2021. Vol. 82. No. 3. P. 490-505. doi
- Статья Dubnov Y. A. The Feature Selection Method Based on a Probabilistic Approach and a Cross-Entropy Metric for the Image Recognition Problem / Пер. с рус. // Scientific and Technical Information Processing. 2021. Vol. 48. No. 6. P. 430-435. doi
- Статья Попков Ю. С., Дубнов Ю. А., Попков А. Ю. Прогнозирование развития эпидемии COVID-19 в странах европейского союза с использованием энтропийно-рандомизированного подхода // Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН). 2021. Т. 20. № 5. С. 1010-1033. doi
- Статья Popkov Y., Popkov A., Dubnov Y. A. Elements of Randomized Forecasting and Its Application to Daily Electrical Load Prediction in a Regional Power System. Autom Remote Control / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2020. Vol. 81. No. 7. P. 1286-1306. doi
- Статья Popkov Y., Popkov A., Dubnov Y. A., Solomatine D. Entropy-Randomized Forecasting of Stochastic Dynamic Regression Models // Mathematics. 2020. Vol. 8. No. 7: 1119. P. 1-20. doi
- Статья Попков Ю. С., Попков А. Ю., Дубнов Ю. А. Кросс-энтропийная редукции матрицы данных с ограничением информационной емкости матриц-проекторов и их норм // Математическое моделирование. 2020. Т. 32. № 9. С. 35-52. doi
- Статья Дубнов Ю. А. Метод отбора признаков на основе вероятностного подхода и перекрестной энтропии на примере задачи распознавания изображений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 2. С. 78-85. doi
- Статья Попков Ю. С., Попков А. Ю., Дубнов Ю. А. Методы детерминированных и рандомизированных энтропийных проекций для редукции размерности матрицы данных // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14. № 4. С. 47-54. doi
- Статья Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Об одном подходе к настройке алгоритма Метрополиса-Гастингса для задачи разделения смеси гауссовских компонент // Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. № 1. С. 25-33. doi
- Статья Попков Ю. С., Попков А. Ю., Дубнов Ю. А. Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы // Автоматика и телемеханика. 2020. № 7. С. 148-172. doi
- Статья Yu. A. Dubnov. Entropy-Based Estimation in Classification Problems // Automation and Remote Control. 2019. Vol. 80. No. 3. P. 502-512. doi
- Книга Попков Ю. С., Попков А. Ю., Дубнов Ю. А. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных: От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации. М. : ЛЕНАНД, 2019.
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A., Popkov A. Entropy Dimension Reduction Method for Randomized Machine Learning Problems // Automation and Remote Control. 2018. Vol. 79. No. 11. P. 2038-2051. doi
- Глава книги Yuri S. Popkov, Yuri A. Dubnov, Popkov A. Y. Introduction to the Theory of Randomized Machine Learning, in: Learning Systems: From Theory to Practice. Springer, 2018. doi P. 199-220. doi
- Статья Дубнов Ю. А. Об энтропийных критериях отбора признаков в задачах анализа данных // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. № 2. С. 60-69. doi
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A., Volkovich Z., Avros R., Ravve E. Entropy “2”-Soft Classification of Objects // Entropy. 2017. Vol. 19(4). No. 178. P. 1-14. doi
- Статья Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Байесовская идентификация параметров смеси нормальных распределений // Информационные технологии и вычислительные системы. 2017. № 1. С. 101-111.
- Статья Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Оценка востребованности достижений фундаментальной науки в экономике и промышленности. Энтропийно-робастный подход // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2017. № 2. С. 51-63.
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A. Entropy-robust randomized forecasting under small sets of retrospective data // Automation and Remote Control. 2016. Vol. 77. No. 5. P. 839-854. doi
- Статья Popkov Y., Dubnov Y. A., Popkov A. New Method of Randomized Forecasting Using Entropy-Robust Estimation: Application to the World Population Prediction // Mathematics. 2016. Vol. 4. No. 1. P. 1-16. doi
- Глава книги Popkov Y., Dubnov Y. A., Popkov A. Randomized Machine Learning: Statement, Solution, Applications, in: Proceedings of the 2016 IEEE Eighth International Conference on Intelligent Systems. IEEE, 2016. P. 27-39. doi
Опыт работы
сентябрь 2017 – по н.в. Научный сотрудник, ИСА РАН – Институт системного анализа Российской академии наук (с 01.06.15 – ФИЦ ИУ РАН), отдел 8-1
октябрь 2014 – август 2017 Математик II кат., ИСА РАН – Институт системного анализа Российской академии наук (с 01.06.15 – ФИЦ ИУ РАН), лаб. 11-1 "Динамика макросистем"
сентябрь 2011 – март 2014 Инженер по инфокоммуникационным технологиям, ФГУП НИИР – Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт радио»
Опыт педагогической работы
апрель 2016 – по н.в
НИУ ВШЭ – Национальный исследовательский университет. (работал по договору гражданско-правового характера)
сентябрь 2013 – август 2014
ЗФТШ МФТИ – Заочная физико-математическая школа при МФТИ (ГУ), преподаватель физика, 9-11 классы; математика, 9-11 классы; информатика, 10-11 классы.
Информация*
- Общий стаж: 11 лет
- Научно-педагогический стаж: 7 лет
- Преподавательский стаж: 7 лет
Выраженность аутистических черт можно оценить по активности мозга
Команда ученых из России и Израиля применила новый алгоритм для классификации выраженности аутистических черт характера на основе мозговой активности. Статья «Brief Report: Classification of Autistic Traits According to Brain Activity Recoded by fNIRS Using ε-Complexity Coefficients» опубликована в «Journal of Autism and Developmental Disorders».