Делегация ученых из Ханоя посетила ФКН НИУ ВШЭ, а затем приняла участие в российско-вьетнамской конференции в Санкт-Петербурге. Мероприятия стали частью трехлетнего проекта «Гибкость и вычислительные методы». За время его реализации исследователи подготовили совместные публикации и получили новые математические результаты.
Ученый НИУ ВШЭ предложил блок-схему, которая помогает преподавателю решить, как оценивать студентов, если они пользуются искусственным интеллектом. Она показывает, где применение нейросети лучше ограничить, а где сделать частью обучения. Статья опубликована в журнале IT Professional.
С 3 по 5 декабря в Москве состоится междисциплинарная научная конференция с международным участием «Коморбидное поле 3.0: социальное благополучие, здоровье и медицина во множественных контекстах», которая будет организована Центром сравнительных исследований социального благополучия НИУ ВШЭ при участии факультета гуманитарных наук и Санкт-Петербургской школы гуманитарных наук и искусств НИУ ВШЭ, Европейского университета в Санкт-Петербурге и Сеченовского университета. Заявки на участие принимаются до 4 октября.
Карраскель Г. Х., Mecheraoui K., Modeling and Analysis of Information Systems 2021 Vol. 28 No. 2 P. 146–168
Методы проверки соответствия позволяют установить, в какой степени реальная система, поведение которой регистрируется в журнале событий, соответствует ее модели, например, в виде сети Петри. Большинство таких методов направлены на проверку изолированных экземпляров процесса и игнорируют взаимодействие между экземплярами в системе. Для преодоления этого ограничения в области интеллектуального анализа данных был предложен ряд объектно-ориентированных подходов. Эти ...
Мицюк А. А., Котылев Я. В., , in: Tools and Methods of Program Analysis: 4th International Conference, TMPA 2017, Moscow, Russia, March 3-4, 2017, Revised Selected PapersVol. 779: Communications in Computer and Information Science.: Springer, 2018. Ch. 11 P. 127–138.
Рубин В. А., Мицюк А. А., Ломазова И. А. и др., , in: Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement.: NY: ACM, 2014. Ch. 57 P. 1–8.