On the closure of families of fuzzy measures under eventwise aggregations

A. Bronevich

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

9 июля 2026 г.

Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ

Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.

7 июля 2026 г.

ИИ в повседневной жизни: 6 сценариев для экономии времени

По данным ряда консалтинговых компаний, сотрудники тратят в среднем около четверти рабочего времени на обработку электронной почты и поиск информации. Нейросети закрывают простые, но времязатратные дела: суммируют длинные документы за секунды, генерируют черновики писем, структурируют заметки. Но, чтобы успешно автоматизировать рутину, нужно понимать, как встраивать в нее искусственный интеллект. С помощью экспертов факультета компьютерных наук ВШЭ разбираем шесть сценариев с конкретными промтами и инструментами, которые помогут сохранить вам силы.

7 июля 2026 г.

Ученые ВШЭ показали, как сообщества заражают друг друга хаосом

Ученые МИЭМ ВШЭ предложили математическую модель, которая позволяет понять, как взаимодействие между сообществами влияет на их устойчивость. Работа основана на классической теории эволюционных игр и демонстрирует неожиданный эффект: даже небольшое информационное воздействие одного сообщества на другое может привести к тому, что одно из них сохранит внешнюю стабильность, а в другом начнутся хаотические изменения на уровне отдельных участников. Исследование опубликовано в International Journal of Bifurcation and Chaos.

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

Публикации

?

On the closure of families of fuzzy measures under eventwise aggregations

Fuzzy Sets and Systems. 2005. Vol. 153. P. 45–70.

Броневич А. Г.

Язык: английский

Ключевые слова: fuzzy measures multilinear extension coherent lower probabilities aggregation operators k-monotonicity distortion functions

The fuzzy representation of prior information for separating outliers in statistical experiments.

Броневич А. Г., Мацыпаев Д. А., , in: Strengthening Links Between Data Analysis and Soft ComputingVol. 315.: Dordrecht, L., Heidelberg, NY: Springer, 2015. P. 167–174.

Добавлено: 5 марта 2015 г.

An investigation of ideals in the set of fuzzy measures

Броневич А. Г., Fuzzy Sets and Systems 2005 Vol. 152 P. 271–288

Добавлено: 10 апреля 2014 г.

Necessary and sufficient consensus conditions for the eventwise aggregation of lower probabilities

Броневич А. Г., Fuzzy Sets and Systems 2007 Vol. 158 P. 881–894

Добавлено: 10 апреля 2014 г.

The description of extreme 2-monotone measures.

Броневич А. Г., Розенберг И. Н., , in: Proceedings of the Eighth International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA;13).: Compiegne: Universite de Technologie de Compiegne, 2013. P. 23–32.

Статья посвящена описанию экстремальных точек во множестве 2-монотонных мер. Данные точки мы описываем с помощью решеток, на которых 2-монотонные меры аддитивны. Также предлагается способ генерации экстремальных монотонных мер, основанный на агрегировании экстремальных мер с помощью полилинейного расширения. Также дается описание класса экстремальных 2-монотонных мер, которые аддитивны на фильтре, на котором 2-монотонная мера имеет положительные значения. ...

Добавлено: 25 сентября 2013 г.

Условные нечеткие меры, функциональные отображения и нечеткие величины в рамках вероятностного подхода

Броневич А. Г., Розенберг И. Н., Нечеткие системы и мягкие вычисления 2012 Т. 7 № 1 С. 5–22

В данной работе рассматриваются основные принципы теории нечетких мер в рамках вероятностного подхода, которые являются обобщением классических принципов традиционной теории вероятностей. В результате вводятся понятия условных нечетких мер, нечетких величин, а также их числовых характеристик. ...

Добавлено: 14 марта 2013 г.