Learning to Remember Patterns: Pattern Matching Memory Networks for Traffic Forecasting

A
A
A

АБВ
АБВ
АБВ

A
A
A
A
A

Обычная версия сайта

RU
EN

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Публикации ВШЭ
Статьи
Learning to Remember Patterns: Pattern Matching Memory Networks for Traffic Forecasting

RU
EN

Расширенный поиск

Высшая школа экономики

Национальный исследовательский университет

Приоритетные направления

бизнес-информатика
государственное и муниципальное управление
гуманитарные науки
инженерные науки
компьютерно-математическое
математика
менеджмент
право
социология
экономика

по году

Тематика

1 октября 2026 г.

Смыслы, скорость и локальный код: как изменится потребительский спрос в креативных индустриях к 2029 году

Институт развития креативных индустрий ФКИ ВШЭ подвел итоги масштабного Трендвотчинг-исследования, проведенного весной 2026 года. В нем приняли участие более 300 ведущих экспертов. Одним из ключевых выводов стало понимание: потребитель больше не покупает продукт как набор функций. Он выбирает отношение, скорость, смысл и личную вовлеченность. В качестве доминирующего тренда на трехлетнем горизонте зафиксирован переход от материальных характеристик продукта к нематериальным.

1 октября 2026 г.

Российские ученые оценили скрытые риски болезней сердца у 43 тысяч человек

Исследователи НИУ ВШЭ и «Биотехнологического кампуса» проанализировали более 43 000 геномов здоровых участников Национальной генетической инициативы «100 000+Я». У 559 человек обнаружили патогенные или вероятно патогенные варианты генов, связанные с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Такие данные позволяют раньше начать лечение или провести дополнительное обследование. О результатах исследования ученые рассказали на конгрессе «Генетика и сердце» в НИУ ВШЭ.

30 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург нашли способ ускорения нейросетей при помощи микролазеров

Ученые Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук Шаньдунь (Китай) смогли напрямую сопоставить скорость микродисковых лазеров, работающих от оптической и электрической энергии. Результаты позволят оптимизировать работу источников излучения в фотонных чипах для нейросетей и дата-центров. Исследование опубликовано в журналеJournal of Lightwave Technology.

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

Публикации

Книги
Статьи
Главы в книгах
Препринты

Верификация публикаций
Расширенный поиск
Правила использования материалов
Наука в ВШЭ

?

Learning to Remember Patterns: Pattern Matching Memory Networks for Traffic Forecasting

ICLR: International Conference on Learning Representations (США). 2022.

Lee H., Джин С., Chu H., Lim H., Ko S.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: deep learning traffic prediction

Похожие публикации

Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

Ensemble-based Prototype-Augmented Multimodal Fusion for Ambivalence/Hesitancy Recognition

Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Сысоев Д. С. и др., IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 30 сентября 2026 г.

Decoding Algorithms for Binary U-UV Codes: A Unified Survey of Performance and Complexity

Иванов Ф. И., Котов Ф. И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 104662–104679

Добавлено: 30 сентября 2026 г.

The EG-TD3 Machine Learning Architecture: Evolutionary-Guided Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient

Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.

Добавлено: 29 сентября 2026 г.

Нижние множества и свойства замкнутости классов функций подсчета

Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101

Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

Role of dislocations in the mobility of pinned helium bubbles: Molecular dynamics simulations in aluminum

Piliugin L., Antropov A., Lobashev E. и др., Journal of Nuclear Materials 2026 Vol. 632 Article 156876

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

MPI+OpenMP implementation of resolution-of-the-identity Hartree-Fock method exploiting permutational symmetry of three-center electron repulsion integrals

Kashpurovich I., Oleynichenko A., Стегайлов В. В., Supercomputing Frontiers and Innovations 2026 Vol. 13 No. 1 P. 52–73

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

A Three-Party W-State Quantum Secret Sharing Protocol with X-Gate Encoding and Forbidden-Outcome Detection

Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

Bytedance и Open Source - открытые проекты от разработчика TikTok

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 С. 84–89

Пользователи социальных сетей редко задумываются о том, что стоит за красивым фасадом с лентами активностей, пестрящими фотографиями и видеоисториями. Однако массовое увлечение подобными платформами порождает огромное количество всевозможного контента, который надо хранить, оперативно обрабатывать и отображать, а в эру ИИ — еще и активно помогать в его создании и адаптации. Неудивительно, что последние десятилетия разработчики ведущих социальных сетей стабильно являются поставщиками инфраструктурных программных продуктов, многие из которых распространяются ...

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

Shape-aware deep learning for models of production

Prokhorov A., Wei Z., Sang H. и др., Journal of Productivity Analysis 2026 Vol. 65 P. 1–16

Добавлено: 28 сентября 2026 г.

Inverse quickest path problem on networks under weighted l_\infty norm

Qian X., Guan X., Zhang B. и др., Journal of Global Optimization 2026

Добавлено: 27 сентября 2026 г.

Navigating Complexity: Statistical Methods, Data Analysis, and Machine Learning for Actionable Insights

Switzerland: Springer Cham, 2026.

Добавлено: 25 сентября 2026 г.

An early warning system for emerging markets

Краевский А. А., Соколовский Е. И., Prokhorov A., Emerging Markets Review 2026 No. 74 P. 1–19

Добавлено: 25 сентября 2026 г.

Экспериментальное сравнение HTTP/2 и HTTP/3 в условиях программно моделируемой сетевой деградации

Дубич Е. В., Щагин Д. В., Славянский форум 2026 № 2 (52) С. 560–565

В статье сравниваются протоколы HTTP/2 и HTTP/3 при передаче статических файлов в условиях программно моделируемой сетевой деградации. Эксперимент показал, что HTTP/3 не является универсально более быстрым, но устойчивее проявляет себя при росте задержки и потерь пакетов. ...

Добавлено: 25 сентября 2026 г.

Synthesis of Acyclic Models for Processes Without Repeating Events

Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224

В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Анализ протокола выработки общего ключа для управления микросхемой интеллектуальной карты

Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159

Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Discovering object-centric Petri nets with parametric arcs

I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419

Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation

Ivan Bulychev, Савченко А. В., AI 2026 Vol. 7 No. 9 Article 380

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects

Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks

Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.

The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...

Добавлено: 26 января 2026 г.

Traffic Prediction Based on Formal Concept-Enhanced Federated Graph Learning

Wu K., Hao F., Yao R. и др., IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025 Vol. 26 No. 5 P. 6936–6948

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification

Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119

G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...

Добавлено: 8 августа 2025 г.

AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design

Шайтан А. К., Qi R., Liu S. и др., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102

Добавлено: 25 июня 2025 г.

О ВЫШКЕ
Цифры и факты
Руководство и структура
Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
Преподаватели и сотрудники
Корпуса и общежития
Закупки
Обращения граждан в НИУ ВШЭ
Фонд целевого капитала
Противодействие коррупции
Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
Сведения об образовательной организации
Людям с ограниченными возможностями здоровья
Единая платежная страница
Работа в Вышке

ОБРАЗОВАНИЕ
Лицей
Довузовская подготовка
Олимпиады
Прием в бакалавриат
Вышка+
Прием в магистратуру
Аспирантура
Дополнительное образование
Центр развития карьеры
Бизнес-инкубатор ВШЭ
Образовательные партнерства
Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг

НАУКА
Научные подразделения
Исследовательские проекты
Мониторинги
Диссертационные советы
Защиты диссертаций
Академическое развитие
Конкурсы и гранты
Внешние научно-информационные ресурсы

РЕСУРСЫ
Библиотека
Издательский дом ВШЭ
Книжный магазин «БукВышка»
Типография
Медиацентр
Журналы ВШЭ
Публикации

http://www.minobrnauki.gov.ru/
Министерство науки и высшего образования РФ
https://edu.gov.ru/
Министерство просвещения РФ
https://elearning.hse.ru/mooc
Массовые открытые онлайн-курсы

НИУ ВШЭ1993–2026
Адреса и контакты
Условия использования материалов
Политика обработки персональных данных
Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
Карта сайта

Редактору