С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
Исследователь из НИУ ВШЭ проанализировал данные 1539 аспирантов из 161 российского университета и выяснил, какие особенности диссертационной темы связаны с успешностью и вовлеченностью в обучение. Самым важным фактором оказался личный интерес к исследованию: он был связан практически со всеми ключевыми сторонами аспирантской жизни — от взаимодействия с научным руководителем до исследовательской активности и уверенности в будущей защите. Результаты опубликованы в журнале Higher Education.
В Центре культур НИУ ВШЭ на Покровском бульваре 10 сентября начала работу двухдневная научно-практическая конференция, посвященная развитию Африки и сотрудничеству стран континента с Россией. Эксперты обсуждают вопросы образования, инвестиций, цифровизации. Одним из ключевых событий конференции стала презентация доклада «Африка 2027. Возможности и риски».
Галицкий Б. А., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О. и др., , in: Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning Third International Workshop, GKR 2013, Beijing, China, August 3, 2013. Revised Selected Papers Editors: Madalina Croitoru, Sebastian Rudolph, Stefan Woltran, Christophe Gonzales. Springer International Publishing. 2014.: Berlin: Springer, 2014. P. 39–57.
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая - 2 июня 2013 г.). В 2-х т.Т. 1: Основная программа конференции. Вып. 12 (19).: М.: РГГУ, 2013. P. 239–255.
Мы разрабатываем технику представления структуры предложений
и абзацев текста в виде графов. Мы определяем чащу синтаксиче ского разбора как объединение синтаксических деревьев разбора
предложений. Чаща включает дуги между вершинами синтаксических
деревьев для таких отношений, как кореферентность и таксономия.
Эти дуги также получаются из других источников, в том числе, тео рии Риторических Структур и Речевых Актов. В работе предлагается
алгоритм вычисления чащ разбора. ...
Галицкий Б. А., Кузнецов С. О., Usikov D., , in: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual StructuresVol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 153–172.
We develop a graph representation and learning technique for parse structures for sentences and paragraphs of text. This technique is used to improve relevance answering complex questions where an answer is included in multiple sentences. We introduce Parse Thicket as a sum of syntactic parse trees augmented by a number of arcs for inter-sentence word-word ...