VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

22 мая 2026 г.

Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд

Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.

21 мая 2026 г.

«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера

Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.

20 мая 2026 г.

«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи

Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

P. 887–890.

Герасёв М. С., Kiselev D., Бекетов М. Е., Макаров И. А.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: traffic control reinforcement learning (RL)smart traffic lights

В книге

2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW)

Curran Associates, 2024.

Optimizing Backward Policies in GFlowNets via Trajectory Likelihood Maximization

Timofei Gritsaev, Морозов Н. В., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 95626–95646.

Добавлено: 15 августа 2025 г.

Optimal Approximation of Average Reward Markov Decision Processes

Сапронов Ю. Ф., Юдин Н. Е., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2025 Vol. 65 No. 3 P. 567–581

We continue to develop the concept of studying the ε-optimal policy for Average Reward Markov Decision Processes (AMDP) by reducing it to Discounted Markov Decision Processes (DMDP). Existing research often stipulates that the discount factor must not fall below a certain threshold. Typically, this threshold is close to one, and as is well-known, iterative methods ...

Добавлено: 10 июня 2025 г.

Comparing experience- and description-based economic preferences across 11 countries

Anlló H., Bavard S., Benmarrakchi F. и др., Nature Human Behaviour 2024 Vol. 6 No. 8 P. 1554–1567

Добавлено: 17 июля 2024 г.

Имитационная модель интеллектуальной транспортной системы «умного города» с адаптивным управлением светофорами на основе нечеткой кластеризации

Бекларян А. Л., Бекларян Л. А., Акопов А. С., Бизнес-информатика 2023 Т. 17 № 3 С. 70–86

В данной статье представлена новая имитационная модель интеллектуальной транспортной системы (ИТС) «умного города» с адаптивным управлением светофорами. Предложенная транспортная модель, реализованная в AnyLogic, позволяет изучать поведение взаимодействующих агентов: транспортных средств (ТС) и пешеходов (П) в рамках многоагентной ИТС типа «Манхэттенской решетки». Пространственная динамика агентов в подобной ИТС описывается с использованием систем конечно-разностных уравнений с переменной ...

Добавлено: 25 мая 2024 г.

Problem of optimization of a transport traffic at preliminary registration of queires with use of CBSMAP-model

Кондрашова Е. В., / Series "Working papers by Cornell University". 2015.

Добавлено: 30 августа 2016 г.

Problem of optimization of a transport traffic at preliminary registration of queires with use of CBSMAP-model.

Кондрашова Е. В., / Series "Working papers by Cornell University". 2015. No. 1509.05022.

Добавлено: 30 октября 2015 г.