Wild blueberry yield prediction using a combination of computer simulation and machine learning algorithms

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

10 ноября 2026 г.

Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

9 ноября 2026 г.

Российские физики показали, как среда управляет откликом молекул лекарств

Молекулы многих лекарств могут переходить из одной пространственной формы в другую. Ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН с помощью математической модели ибупрофена в сверхкритическом CO₂ показали, что растворитель может вызывать необычно медленный отклик таких молекул. Сами молекулы при этом продолжают быстро менять форму, но их окружение перестраивается медленно, и это отражается на результатах измерений. Исследование опубликовано в The Journal of Chemical Physics.

6 ноября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новый инструмент для речевой терапии после инсульта

Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске разработали корпус упрощенных текстов для пациентов с афазией разной степени тяжести. Клинические исследования показали, что материалы по актуальным тематикам мотивируют активнее заниматься восстановлением речи после инсульта. Исследование опубликовано в журнале Aphasiology.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Wild blueberry yield prediction using a combination of computer simulation and machine learning algorithms

Computers and Electronics in Agriculture. 2020.

Obsie E. Y., Qu H., Drummond F.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Yolov5s-CA: an improved Yolov5 based on the attention mechanism for mummy berry disease detection

Obsie E. Y., Qu H., Zhang Y. и др., Agriculture (Switzerland) 2022

Добавлено: 22 октября 2026 г.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Performance of the FARICH-based particle identification at charm superfactories using machine learning

Chadeeva M., Platon Rogozhin, Углов Т. В., Nuclear Science and Techniques/Hewuli 2026 Vol. 37 Article 124

Добавлено: 26 декабря 2025 г.

Forecasting Stadium Attendance Using Machine Learning Models: A Case of the National Football League

Пан Ю., Ван Ф., Studia Sportiva 2024 Vol. 18 No. 2 P. 147–164

Добавлено: 16 мая 2025 г.

Fantasy football meets machine learning: the dynamic game case and a note on strategy

Столяров А. А., Васильев Г. А., , in: 12th International Symposium on Computer Science in Sport. Book of Abstracts.: M.: Государственное казенное учреждение города Москвы "Центр спортивных инновационных технологий и подготовки сборных команд" Департамента физической культуры и спорта города Москвы, 2019. P. 128–129.

Добавлено: 14 января 2020 г.

EEML 2019: Experimental Economics and Machine Learning: Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7)

CEUR Workshop Proceedings, 2019.

Добавлено: 18 октября 2019 г.

Spatio-temporal downscaling of gridded crop model yield estimates based on machine learning

Folberth C., Бакланов А. П., Balkovič J. и др., Agricultural and Forest Meteorology 2019 Vol. 264 P. 1–15

Добавлено: 23 января 2019 г.

Caterpillar Inc. tube pricing prediction with random forests

Сазонтьев В. В., , in: Fundamental science and technology - promising developments VII. Proceedings of the Conference. North Charleston, USA, 1-2.12.2015. (Материалы VII международной научно-практической конференции "Фундаментальная наука и технологии - перспективные разработки")Issue 2.: North Charleston: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015. P. 96–101.

This research is based on Kaggle1 competition for Caterpillar Inc. Caterpillar Inc. sells a variety of construction and mining equipment. Each machine relies on a complex set of tubes. Tubes can vary across a number of dimensions, material, bends, length and other parameters. Caterpillar Inc. relies on a variety of suppliers to manufacture these tube ...

Добавлено: 16 июня 2016 г.

Ontological Foundations of Multi-agent Framework for Organizational Diagnosis

Полетаева Т. А., Бабкин Э. А., Abdulrab H., , in: Lecture Notes in Business Information ProcessingVol. 158: Perspectives in Business Informatics Research.: Warsz.: Springer, 2013. P. 170–184.

Добавлено: 18 ноября 2013 г.