Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.
Молекулы многих лекарств могут переходить из одной пространственной формы в другую. Ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН с помощью математической модели ибупрофена в сверхкритическом CO₂ показали, что растворитель может вызывать необычно медленный отклик таких молекул. Сами молекулы при этом продолжают быстро менять форму, но их окружение перестраивается медленно, и это отражается на результатах измерений. Исследование опубликовано в The Journal of Chemical Physics.
Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске разработали корпус упрощенных текстов для пациентов с афазией разной степени тяжести. Клинические исследования показали, что материалы по актуальным тематикам мотивируют активнее заниматься восстановлением речи после инсульта. Исследование опубликовано в журнале Aphasiology.
Алексеева С. В., Behavior Research Methods 2024 No. 56 P. 8567–8587
In the present study, we introduce parafoveal letter confusion matrices for the Russian language, which uses the Cyrillic script. To ensure that our confusion rates reflect parafoveal processing and no other effects, we employed an adapted boundary paradigm (Rayner, 1975) that prevented the participants from directly fixating the letter stimuli. Additionally, we assessed confusability under isolated ...
Gribkova Nadezhda, Zitikis R., International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 2020 Vol. 34 No. 13 Article 2051013
In statistical classification and machine learning, as well as in social and other sciences, a number of measures of association have been proposed for assessing and comparing individual classifiers, raters, as well as their groups. In this paper, we introduce, justify, and explore several new measures of association, which we call CO-, ANTI-, and COANTI-correlation ...