Adaptive Pruning for Universal-Filter Image Color Correction

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

23 сентября 2026 г.

<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды

Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.

21 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга

Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.

22 сентября 2026 г.

Как россияне взаимодействуют с ИИ при поиске информации в интернете

Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence провели исследование пользовательского поискового опыта в российском сегменте интернета. Как показали результаты, пользователи в России уже воспринимают ИИ-ответ в выдаче как естественную часть поиска и используют его наравне с привычным списком ссылок. При этом на рынке самостоятельных нейросетей (отдельных чат‑ботов) уверенно лидирует Алиса AI от Яндекса — ее регулярно используют 40 % опрошенных.

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

Публикации

?

Adaptive Pruning for Universal-Filter Image Color Correction

P. 244–252.

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А., Kotenko E., Мамаева А. С., Nazarenko D., Elena Mikhailova, Valentin Malykh, Alexander Savelev, Motyko A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

В книге

Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCT

Vol. 39. , FRUCT Oy, 2026.

Optimized Pruning Strategies for Non-Local Architectures in Lung Computed Tomography Tumor Recognition

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 39.: FRUCT Oy, 2026. P. 262–270.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Efficient Pruning Optimization for Trainable Descriptor-Based Facade Signboard Classification

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 39.: FRUCT Oy, 2026. P. 253–261.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

Flow-Guided Neural Pruning: Signal-Flow Framework for Multi-Architecture Model Compression

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 8 P. 1–26

Добавлено: 19 сентября 2026 г.