Automated Feature Engineering Based on Explainable Artificial Intelligence for Time Series Forecasting

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

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.

18 сентября 2026 г.

«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»

Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.

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

Публикации

?

Automated Feature Engineering Based on Explainable Artificial Intelligence for Time Series Forecasting

IEEE Access. 2025. Vol. 13. P. 208123–208137.

Petrosian O., Ци Д., Zhang Y.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis

Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.

Добавлено: 23 сентября 2025 г.

Entropy-based text feature engineering approach for forecasting financial liquidity changes

Aleksei Riabykh, Suleimanov I., Nagovitcyn I. и др., EPJ Data Science 2025 Vol. 14 Article 17

Добавлено: 5 августа 2025 г.

Reducing False Positives in Bank Anti-fraud Systems Based on Rule Induction in Distributed Tree-based Models

Ivan Vorobyev, Krivitskaya A., Computers and Security 2022 Vol. 120 Article 102786

Добавлено: 8 июня 2022 г.

Automated Metaphor Identification in Russian and Its Implications for Metaphor Studies

Бадрызлова Ю. Г., Ляшевская О. Н., Nikiforova A., , in: Distributed Computing and Artificial Intelligence, Volume 2: Special Sessions 18th International Conference (Lecture Notes in Networks and Systems 332)Vol. 2.: Springer, 2022. Ch. 8 P. 86–96.

Добавлено: 17 сентября 2021 г.

Classification Models for RST Discourse Parsing of Texts In Russian

Chistova E., Shelmanov A., Kobozeva M. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2019)Issue 18.: M.: Russian State University for the Humanitie, 2019. P. 163–176.

Добавлено: 16 октября 2019 г.

A Multi-Feature Classifier for Verbal Metaphor Identification in Russian Texts

Бадрызлова Ю. Г., Паничева П. В., , in: Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018, St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, ProceedingsIssue 930.: Switzerland: Springer, 2018. Ch. 3 P. 23–34.

Добавлено: 30 августа 2018 г.