• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Cancer Breakpoint Hotspots Versus Individual Breakpoints Prediction by Machine Learning Models
  • 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
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
2 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ обсудили этические границы взаимодействия человека и антропоморфного робота
В Высшей школе экономики состоялся экспертный семинар Центра этики и онтологии роботов Института робототехнических систем (ИРС), посвященный разработке практических требований к проектированию и безопасному внедрению антропоморфных роботов. Участники обсудили, как перевести этические принципы в технические параметры, протоколы проверки и требования к эксплуатации робототехнических систем.
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.

 

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

?

Cancer Breakpoint Hotspots Versus Individual Breakpoints Prediction by Machine Learning Models

P. 217–228.
Челошкина К. С., Bzhikhatlov I., Попцова М. С.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: machine learningCancer genome rearrangementsCancer breakpointsCancer breakpoint hotspotsrandom forest

В книге

Proceedings 16th International Symposium, ISBRA 2020, Moscow, Russia, December 1–4, 2020. Lecture Notes in Computer Science
Vol. 12304. , Springer Publishing Company, 2020.
Похожие публикации
Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Can Humor Reveal Dark Personalities? Machine-Learning Detection of the Dark Tetrad
Глинкина Л. С., Доптан Э. С., Косоногов В. В., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143
Добавлено: 8 июля 2026 г.
The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features
Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches
Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.
Добавлено: 11 марта 2026 г.
Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения
Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.
В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...
Добавлено: 3 марта 2026 г.
Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса
Щепелева М. А., Финансы: теория и практика 2025 Т. 29 № 4 С. 146–162
Данная работа посвящена анализу финансовых кризисов. Рассматриваются различные классификации кризисов, методы их прогнозирования, подходы к составлению системы опережающих индикаторов. Для лучшего понимания возможностей прогнозирования финансовых кризисов проводится собственное эмпирическое исследование по развивающимся странам с использованием традиционного эконометрического подхода для предсказания валютных кризисов и метода случайного леса. Выявлены наиболее значимые переменные, изменение которых может сигнализировать о ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Method of Automated Dataset Collection for Microwave Filters Synthesis
Arinin O. V., Bakhmach D. M., Кацнельсон А. И. и др., , in: 2025 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications.: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 6 декабря 2025 г.
ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ
Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124
Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...
Добавлено: 19 сентября 2025 г.
Rewriting the Rules: LLMs Vs. Traditional ML in University Admissions
Чепиков И. А., Карпов И. А., , in: 26th International Conference, AIED 2025, Palermo, Italy, July 22–26, 2025, Proceedings, Part I. Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium, Blue Sky, and WideAIED.: Springer, 2025. P. 352 – 358.
Добавлено: 4 сентября 2025 г.
Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Wien: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 26 августа 2025 г.
Analysis of a Company Model in Conditions of Unstable Demand Using Reinforcement Learning Methods
Delev A., Semakov S., , in: 2025 8th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD).: IEEE, 2025. P. 318–322.
Добавлено: 25 августа 2025 г.
Прогнозирование цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей
Солдатова А. О., Финансы, деньги, инвестиции 2023 № 4 С. 9–15
Стоимость золота - важнейший экономический индикатор. Ожидания роста инфляции и повышения ключевых ставок со стороны Центральных банков формируют интерес инвесторов к золоту во всем мире. С учетом все большего числа факторов, оказывающих влияние на динамику курса золота в мире, прогнозирование цен на золото требует новых методов и современных технологических решений. В статье представлен обзор методов ...
Добавлено: 8 июля 2025 г.
Predicting Systemic Risk in the Russian Financial Sector with Boosting Techniques
Щепелева М. А., Procedia Computer Science 2024 Vol. 242 P. 51–56
Добавлено: 17 июня 2025 г.
Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта
Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74
В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...
Добавлено: 5 июня 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.
  • 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