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.
Учет издержек госзакупок является необходимым элементом как оптимизации закупочного процесса для отдельного предприятия, так и оценки системы регулирования госзакупок на государственном уровне. Однако в настоящее время и в зарубежных, и в российских исследованиях данному вопросу уделяется недостаточно внимания. Немногочисленные работы по данной проблематике посвящены оценке издержек на уровне отдельных предприятий или проектов. Издержки же госзакупок ...
Лазарева Т. Ф., Школа и производство 2008 № 1 С. 38–43
Статья посвящена приемам развития умений работы с чертежами и лекалами,закреплению навыков работы с оборудованием, инструментами и материалами на примере изготовления головных уборов. ...