Parallelized Deep Learning Workflow for Wildfire Risk Assessment: A Perspective for An Giang Province, Vietnam

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

3 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

2 сентября 2026 г.

Время показать свое исследование: открыт прием заявок на НИРС-2026

Иногда готовая работа — это не результат, а хорошая основа для следующего шага. Участие в Конкурсе научно-исследовательских работ студентов (НИРС) позволяет показать исследование экспертам, получить независимую оценку и определить дальнейшее направление работы. Рассказываем о ключевых особенностях подачи работ на Конкурс НИРС — 2026.

1 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ создали новый корпус детской русской речи

Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили RusLan-M — открытый мультимедийный корпус, который позволяет проследить развитие русской речи у детей от первых слов до появления сложных грамматических конструкций. В базе собраны около 41 часа видеозаписей и более 35 тысяч детских высказываний. Новый ресурс поможет ученым точнее изучать, как дети осваивают русский язык, а в перспективе — создавать более надежные инструменты для оценки речевого развития. Исследование опубликовано в журнале Language Resources and Evaluation.

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

Публикации

?

Parallelized Deep Learning Workflow for Wildfire Risk Assessment: A Perspective for An Giang Province, Vietnam

Suliman M., Родригес Залепинос Р. А.

В печати

Язык: английский

Ключевые слова: Tensor DBMS

В книге

Supercomputing. RuSCDays 2026. Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Revised Selected Papers.

Switzerland: Springer, 2026.

Mapping Forest Fire Risks Using Deep Learning: A Case Study in An Giang Province, Vietnam

Suliman M., Родригес Залепинос Р. А., , in: Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC).: IEEE, 2026. P. 1–14.

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Challenges in Building and Visualizing Isolines on Tile-Based Data Quickly and Accurately

Onyekwelu U. F., Родригес Залепинос Р. А., , in: Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC).: IEEE, 2026. P. 1–18.

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference

M.: Max press, 2025.

Добавлено: 12 сентября 2025 г.