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.
Жаднов В. В., Королев П. С., Sosnin A. и др., , in: 2019 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Proceedings.: Tomsk: Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics (TUSUR), 2019. P. 1–5.
Иванов И. А., Королев П. С., Sedov K.D., , in: 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings.: M.: IEEE, 2018. P. 1–5.
В работе представлено решение для разработки комплекса автоматизированного контроля ключевых параметров источников вторичного электропитания. Предложена структура комплекса, ключевым элементом которой является программируемая платформа NI MyRIO, выполняющая функции управления, генерации тестовых сигналов и анализа результатов контроля. ...