ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ВЫБОРА РЕСУРСОВ В СЕТЯХ NR-V2X НА ВОЗРАСТ ИНФОРМАЦИИ

Д. Ю. Стрельников; К. Г. Омельченко; А. Ю. Ролич

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

25 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира

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.

<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

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 ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД

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.

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

Публикации

?

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ВЫБОРА РЕСУРСОВ В СЕТЯХ NR-V2X НА ВОЗРАСТ ИНФОРМАЦИИ

Стрельников Д. Ю., Омельченко К. Г., Ролич А. Ю.

В режиме работы №2 сетей NR-V2X за автономный выбор ресурсов отвечает механизм полупостоянного планирования. В данном исследовании уделяется внимание изучению возможности оптимизации этого механизма относительно возраста информации, одной из ключевых метрик безопасности движения.

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: NR-V2X VEHICLE-TO-EVERYTHING ВОЗРАСТ ИНФОРМАЦИИ SEMI-PERSISTENT SCHEDULING

В книге

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И НАНОТЕХНОЛОГИИ (ИТНТ-2024): Сборник трудов по материалам X Международной конференции и молодежной школы. В 6-ти томах: Том 6. Промышленный интернет вещей

Самара: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2024.