Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
Subbotin S., Zabokrickij А., Dymova E., , in: Journal of Physics: Conference SeriesVol. 1680: Computer-Aided Technologies in Applied Mathematics 7-9 September 2020, Tomsk State University, Tomsk, Russia.: IOP Publishing, 2020. Ch. 012047 P. 1–6.
Грачев Н. Н., В кн.: Инновационные, информационные и коммуникационные технологии: сборник трудов XIII Международной научно-практической конференции.: М.: Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского, 2016. С. 460–463.
Описана методика исследования плотности потока энергии для пользователей сотовых телефонов. Рассматриваются вопросы влияния геометрических параметров телефонов и его ориентации на интенсивность воздействия ЭМИ на пользователя ...