2022 Повышение квалификации: Самарский университет, Навыки оказания первой помощи
2021 Повышение квалификации: Самарский университет, Электронная информационно-образовательная среда университета
2021 Повышение квалификации: Самарский университет, Написание научных статей и подготовка презентаций на английском языке
2015 - 2017 Высшее: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
2011 - 2015 Высшее: Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева, факультет Информатика
2022 Повышение квалификации: Самарский университет, Инклюзивное профессиональное образование
2023
1Davydov N.S., Evdokimova V.V., Serafimovich P.G. etc. Neural network for step anomaly detection in head motion during fMRI using meta-learning adaptation // Computer Optics 2023. — Vol. 47. Issue 6. № 6. — P. 991-1001
2Stepanenko S.O., Evdokimova V.V., Petrov M.V. etc. Color imaging using a system based on 3 diffractive lenses // Computer Optics 2023. — Vol. 47. Issue 5. № 5. — P. 716-724
3Evdokimova V.V., Podlipnov V.V., Ivliev N.A. etc. Hybrid Refractive-Diffractive Lens with Reduced Chromatic and Geometric Aberrations and Learned Image Reconstruction // Sensors (Basel, Switzerland) 2023. — Vol. 23. Issue 1. № 1.
2022
1Evdokimova V.V., Bibikov S.A., Nikonorov A.V.Meta-Learning Approach in Diffractive Lens Computational Imaging // Pattern Recognition and Image Analysis 2022. — Vol. 32. Issue 3. № 3. — P. 466-468
2021
1Evdokimova V.V., Petrov M.V., Klyueva M.A. etc. Deep learning-based video stream reconstruction in mass-production diffractive optical systems // Computer Optics 2021. — Vol. 45. Issue 1. — P. 130-141
2020
1Evdokimova V., Petrov M., Klyueva M. A. etc. Study of GAN-based image reconstruction for diffractive optical systems // Proceedings of ITNT 2020 - 6th IEEE International Conference on Information Technology and Nanotechnology. — 2020. —
2019
1Nikonorov A., Evdokimova V., Petrov M. etc. Deep learning-based imaging using single-lens and multi-aperture diffractive optical systems // Proceedings - 2019 International Conference on Computer Vision Workshop, ICCVW 2019. — 2019. — P. 3969-3977
2Nikonorov A.V., Skidanov R.V., Evdokimova V.V. etc. Deep learning-based image reconstruction for multi-aperture diffractive lens // Journal of Physics: Conference Series. — 2019. — Vol. 1368. Issue 5.
3Nikonorov A.V., Skidanov R.V., Kutikova V.V. etc. Towards multi-aperture imaging using diffractive lens // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. — 2019. — Vol. 11146.
2018
1Nikonorov A.V., Petrov M.V., Bibikov S.A. etc. Toward Ultralightweight Remote Sensing with Harmonic Lenses and Convolutional Neural Networks // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2018. — Vol. 11. Issue 9. — P. 3338-3348
2Nikonorov A., Petrov M., Bibikov S. etc. Deep learning-based enhancement of hyperspectral images using simulated ground truth // 2018 10th IAPR Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing, PRRS 2018. — 2018. —
2017
1Nikonorov A.V., Petrov M.V., Bibikov S.A. etc. Image restoration in diffractive optical systems using deep learning and deconvolution // Computer Optics 2017. — Vol. 41. Issue 6. — P. 875-887
2Nikonorov A.V., Petrov M.V., Bibikov S.A. etc. Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки // Computer Optics 2017. — Vol. 41. № 6. — P. 875-887
2016
1Kutikova V.V., Gaydel A. V. , Khramov A.G.Feature selection in the effectiveness research of a training program for patients with the atrial fibrillation // CEUR Workshop Proceedings. — 2016. — Vol. 1638. — P. 902-908
2015
1Kutikova V.V., Gaydel A. V. Study of informative feature selection approaches for the texture image recognition problem using Laws’ masks // Computer Optics 2015. — Vol. 39. Issue 5. — P. 744-750
2Kutikova V.V., Gaydel A.V. Исследование методов отбора информативных признаков для задачи распознавания текстурных изображений с помощью масок Лавса // Computer Optics 2015. — Vol. 39. № 5. — P. 744-750