?
Анализ влияния погодных условий на динамику тепловой энергии в жилом фонде города Томск
С. 365–368.
Зорин П. А., Стукач О. В.
В книге
М.: Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского, 2020.
- A
- A
- A
- АБВ
- АБВ
- АБВ
- A
- A
- A
- A
- A
Обычная версия сайта
- Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- Публикации ВШЭ
- Глава
- Анализ влияния погодных условий на динамику тепловой энергии в жилом фонде города Томск
Тематика
25 августа 2026 г.
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).
20 августа 2026 г.
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».
19 августа 2026 г.
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.