Нагорнов Николай Николаевич

В 2014 году окончил Северо-Кавказский федеральный университет по специальности «Прикладная математика и информатика» с присвоением квалификации «Бакалавр прикладной математики и информатики».

В 2016 году окончил Северо-Кавказский федеральный университет по специальности «Прикладная математика и информатика» с присвоением квалификации «Магистр».

В 2020 году окончил Северо-Кавказский федеральный университет по специальности «Информатика и вычислительная техника» с присвоением квалификации «Исследователь. Преподаватель-исследователь».

В 2020 году защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему «Методы повышения производительности систем обработки изображений на основе цифровых фильтров с пониженной разрядностью коэффициентов» по специальности 05.13.05 – Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления под руководством доцента П.А. Ляхова.

С 2020 по 2023 год – младший научный сотрудник кафедры математического моделирования Северо-Кавказского федерального университета.

С 2020 по 2021 год – младший научный сотрудник кафедры автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина) (по внешнему совместительству).

С 2021 по 2022 год – старший научный сотрудник кафедры автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина) (по внешнему совместительству).

С 2021 года – доцент кафедры математического моделирования Северо-Кавказского федерального университета (по внутреннему совместительству).

С 2023 года – старший научный сотрудник департамента науки Северо-Кавказского федерального университета.

Участник проектов:

1. Исполнитель проекта «Разработка математических моделей и методов снижения энергопотребления в системах мобильной связи на основе системы остаточных классов», базовая часть государственного задания СКФУ № 2.6035.2017/БЧ (2019).
2. Исполнитель проекта РФФИ 19-07-00130 А «Экономичные средства интеллектуального анализа визуальной информации на основе сверточных нейронных сетей» (2019-2021).
3. Исполнитель проекта РНФ 19-19-00566 «Перспективные аппаратные средства с повышенной помехозащищённостью для задач обработки данных и моделирования динамических систем на основе векторных вычислителей» (2019-2021).
4. Исполнитель проекта, поддержанного в рамках конкурса 2021 года на право получения грантов Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых – кандидатов наук «Высокопроизводительные устройства цифровой обработки медицинских изображений на основе параллельной математики» (2021-2022).
5. Руководитель проекта, поддержанного в рамках конкурса 2022 года на право получения грантов Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых – кандидатов наук «Аппаратные ускорители с параллельными масштабированными вычислениями для обработки трехмерных медицинских изображений» (2022-2023 г.).
6. Исполнитель проекта по договору на НИР с ООО «Техкомпания Хуавей» № ТС20211210654 «Исследование применения системы остаточных классов для адаптивного фильтра с конечной импульсной характеристикой» (2022).
7. Руководитель проекта РНФ 22-71-00009 «Новые подходы к цифровой обработке биомедицинских данных на основе параллельных вычислений и искусственных нейронных сетей» (2022-2024).
8. Исполнитель проекта по договору на НИР с ООО «Техкомпания Хуавей» № TC20221220108 «Перемножение матриц FP16 в СОК с потенциальными потерями точности» (2023).
9. Исполнитель проекта РНФ 23-71-10013 «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений» (2023-2026).
10. Руководитель проекта РНФ 24-71-10016 «Перспективные подходы к нейросетевой обработке сигналов и изображений и их реализация на современных аппаратных устройствах» (2024-2027).

Рецензент научных журналов:

1. International Journal of Electrical and Computer Engineering (Scopus, Web of Science)
2. International Journal of Engineering and Technology Innovation (Scopus, Web of Science)
3. IEEE Access (Scopus, Web of Science)
4. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Scopus, Web of Science)
5. IET Signal Processing (Scopus, Web of Science)
6. IEEE Transactions on Signal Processing (Scopus, Web of Science)
7. Mathematics (Scopus, Web of Science)
8. Journal of Imaging (Scopus, Web of Science)
9. Applied Sciences (Scopus, Web of Science)
10. Computers (Scopus, Web of Science)

Повышение квалификации:

1 «Управление качеством научных публикаций», ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный аграрный университет», 24 часа, удостоверение 262416199000, регистрационный номер 22-888, г. Ставрополь, 2022 год.

2 «Маршрут проектирования цифровых СБИС в САПР Synopsys», ФГАОУ ВО Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники», 32 часа, удостоверение 772417119759, регистрационный номер 773, г. Москва, 2022 год.

3 «Современные технологии в области математического образования», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 72 часа, удостоверение 261200987822, регистрационный номер 65638, г. Ставрополь, 2022 год.

4 «Цифровые технологии в профессиональной деятельности преподавателя: инструменты и методы работы в электронной информационно-образовательной среде вуза по профилю преподаваемых дисциплин», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 72 часа, удостоверение 261200989577, регистрационный номер 67306, г. Ставрополь, 2022 год.

5 «Использование игровых технологий в процессе обучения математике», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 72 часа, удостоверение 261201580196, регистрационный номер 78625, г. Ставрополь, 2023 год.

6 «Противодействие коррупции в деятельности образовательной организации», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 24 часа, удостоверение 261201584958, регистрационный номер 82404, г. Ставрополь, 2024 год.

7 «Применение инновационных технологий в математическом образовании», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 72 часа, удостоверение 261201728161, регистрационный номер 90863, г. Ставрополь, 2025 год.

• основы научно-исследовательской работы
• основы вычислительной техники
• цифровая схемотехника
• основы математического и информационного моделирования
• алгебра / Algebra
• научно-исследовательская работа

Цифровая обработка изображений, обработка медицинских изображений, сверточные нейронные сети, искусственный интеллект, цифровая фильтрация, дискретное вейвлет-преобразование, модулярная арифметика, параллельные вычисления, высокопроизводительные вычисления, цифровые устройства, аппаратные ускорители.

1. N. Chervyakov, P. Lyakhov, D. Kaplun, D. Butusov, N. Nagornov.Analysis of the Quantization Noise in Discrete Wavelet Transform Filters for Image Processing. Electronics, 2018, 7, 135. 

2. N.I. Chervyakov, P.A. Lyakhov, and N.N. Nagornov. Quantization Noise of Multilevel Discrete Wavelet Transform Filters in Image Processing | Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2018, Vol. 54, No. 6, pp. 1–9.

3. N.I. Chervyakov, P.A. Lyakhov, N.N. Nagornov, M.V. Valueva, G.V. Valuev, "Hardware implementation of a convolutional neural network using calculations in the residue number system," Journal of Computer Optics, 43(5) (September-October), 2019: 857-868.

4. Chervyakov, N.; Lyakhov, P.; Nagornov, N. Analysis of the Quantization Noise in Discrete Wavelet Transform Filters for 3D Medical Imaging. Appl. Sci. 2020, 10, 1223. 

5. M. V. Valueva, N. N. Nagornov, P. A. Lyakhov, G. V. Valuev and N. I. Chervyakov.Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementation - ScienceDirect. Mathematics and Computers in Simulation, 2020, 177, pp. 232-243. 

6. N. I. Chervyakov, P. A. Lyakhov, M. A. Deryabin, N. N. Nagornov, M. V Valueva, and G. V Valuev, “Residue Number System-Based Solution for Reducing the Hardware Cost of a Convolutional Neural Network - ScienceDirect,” Neurocomputing, vol. 407, pp. 439–453, 2020.

7. P. Lyakhov, M. Valueva, G. Valuev and N. Nagornov, "High-Performance Digital Filtering on Truncated Multiply-Accumulate Units in the Residue Number System | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore, vol. 8, pp. 209181-209190, 2020. 

8. Lyakhov, P.; Valueva, M.; Valuev, G.; Nagornov, N.A Method of Increasing Digital Filter Performance Based on Truncated Multiply-Accumulate Units. Appl. Sci. 2020, 10, 9052.

9. M. Valueva, P. Lyakhov, G. Valuev and N. Nagornov, "Digital Filter Architecture With Calculations in the Residue Number System by Winograd Method F (2 × 2, 2 × 2) | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore, vol. 9, pp. 143331-143340, 2021.

10. N. N. Nagornov, P. A. Lyakhov, M. V. Valueva and M. V. Bergerman, "RNS-Based FPGA Accelerators for High-Quality 3D Medical Image Wavelet Processing Using Scaled Filter Coefficients | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore, vol. 10, pp. 19215-19231, 2022. 

11. P. A. Lyakhov, U. A. Lyakhova, and N. N. Nagornov, “System for the Recognizing of Pigmented Skin Lesions with Fusion and Analysis of Heterogeneous Data Based on a Multimodal Neural Network,” Cancers 2022, Vol. 14, Page 1819, vol. 14, no. 7, p. 1819, Apr. 2022.

12. Valueva MV, Lyakhov PA, Nagornov NN, Valuev GV. High-performance digital image filtering architectures in the residue number system based on the Winograd method. Journal of Computer Optics. 46(5) (september-october) 2022: 752-762.

13. Abdulkadirov R, Lyakhov P, Nagornov N. Accelerating Extreme Search of Multidimensional Functions Based on Natural Gradient Descent with Dirichlet Distributions. Mathematics. 2022; 10(19):3556. 

14. Lyakhov PA, Nagornov NN, Semyonova NF, Abdulsalyamova AS. Development of digital image processing algorithms based on the Winograd method in general form and analysis of their computational complexity. Journal of Computer Optics. 47(1) (january-february) 2023: 68-78.

15. P. Lyakhov, M. Valueva, G. Valuev and N. Nagornov, "High-Performance Digital Filtering on Truncated Multiply-Accumulate Units in the Residue Number System | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore, vol. 8, pp. 209181-209190, 2020 

16. N. I. Chervyakov, P. A. Lyakhov, M. A. Deryabin, N. N. Nagornov, M. V Valueva, and G. V Valuev, “Residue Number System-Based Solution for Reducing the Hardware Cost of a Convolutional Neural Network - ScienceDirect,” Neurocomputing, vol. 407, pp. 439–453, 2020.

17. Chervyakov, N.; Lyakhov, P.; Nagornov, N. Analysis of the Quantization Noise in Discrete Wavelet Transform Filters for 3D Medical Imaging. Appl. Sci. 2020, 10, 1223

Опубликовано более 70 научных трудов, в том числе 63 статьи в изданиях, индексируемых в РИНЦ, 20 статей в журналах из перечня ВАК, 8 статей в изданиях, индексируемых в RSCI, 43 статьи в изданиях, индексируемых в Scopus, 33 статьи в изданиях, индексируемых в Web of Science, в том числе 18 статей в изданиях, входящих в первый квартиль (Q1) по SJR и/или JCR, 18 авторских свидетельств.

Количество цитирований: 543 (РИНЦ); 1265 (Google Scholar); 732 (Scopus); 490 (Web of Science).

Индекс Хирша: 9 (РИНЦ); 12 (Google Scholar); 9 (Scopus); 9 (Web of Science).