采用基于数据的方法会导致许多石油和天然气记录数据处理问题的模型改进。由于深度学习提供的新功能，这些改进变得更加合理。但是，深度学习的使用仅限于研究人员拥有大量高质量数据的领域。我们提出了一种提供通用数据表示的方法，适用于针对不同油田的不同问题的解决方案，而少量数据。我们的方法依赖于从井的间隔内进行连续记录数据的自我监督方法，因此从一开始就不需要标记的数据。为了验证收到的表示形式，我们考虑分类和聚类问题。我们还考虑转移学习方案。我们发现，使用变异自动编码器会导致最可靠，最准确的模型。方法我们还发现，研究人员只需要一个针对目标油田的微小单独的数据集即可在通用表示之上解决特定问题。
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文本生成模型（TGMS）成功地创建了与人类语言风格匹配的文本。可以区分TGM生成的文本和人写的探测器在防止滥用TGM方面起着重要作用。在本文中，我们描述了两个Dialog-22 RUATD任务的管道：检测生成的文本（二进制任务）和使用哪个模型的分类来生成文本（多类任务）。我们在二进制分类任务上获得了第一名，精度得分为0.82995，在私人测试集上，在多类分类任务中排名第四，在私人测试集上的精度为0.62856。我们提出了一种基于注意机制的不同预训练模型的合奏方法。
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我们介绍了一种用于将一个自然形象的视觉外观转移到另一个自然形象的方法。具体地，我们的目标是生成一个图像，其中源结构图像中的对象是“绘制”的目标外观图像中的语义相关对象的视觉外观。我们的方法通过训练一个单个结构/外观映像对给出一个发电机作为输入。将语义信息集成到我们的框架中 - 解决此任务的关键组件 - 我们的主要思想是利用作为外部语义的预训练和固定视觉变压器（VIT）模型。具体而言，我们从深毒性特征中提取的结构和外观的新颖表示，从学习的自我关注模块中解开它们。然后，我们建立一个客观函数，即接头所需的结构和外观表示，在vit特征的空间中相互交互。我们术语“拼接”的框架不涉及对抗性培训，也不需要任何额外的输入信息，例如语义分割或通信，并且可以产生高分辨率结果，例如，在高清中工作。我们在物体数量，姿势和外观的显着变化下，我们展示了各种内野图像对的高质量结果。
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