Линара Хадимуллина работает в сфере низкоуглеродного развития. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала, почему природа для нее не просто красивый фон, зачем исследовать роль устойчивого корпоративного управления в снижении выбросов парниковых газов и как выращивание урожая становится источником вдохновения.
Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работа опубликована в журнале Frontiers in Medicine.
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.
Увайсов С. У., Дягилев В. И., Коковин В. А., , in: Advances in Mechanical Engineering. Selected Contributions from the Conference "Modern Engineering: Science and Education", Saint Petersburg, Russia, June 20-21, 2013.: St. Petersburg: Saint Petersburg State Polytechnical University, 2013. P. 39–47.
Савельев А. И., Computer Law & Security Review 2015 Vol. 32 No. 1 P. 128–145
The paper represents one of the first comprehensive analyses of Russian personal data localization regulations, which became effective at September 1, 2015. This work describes in details the main components of the data localization mechanism: triggers of its application, scope, exemptions and enforcement. It also takes into account the official and non-official interpretations of the ...
Дмитриев А. В., Марков Н. В., Компьютерные исследования и моделирование 2014 Т. 6 № 1 С. 159–166
Данная работа посвящена применению двуслойных интервальных взвешенных графов в прогнозировании нестационарных временных рядов и оценке по полученным прогнозам рыночных рисков. Первый слой графа с интервальными вершинами, формируемый во время первичного обучения системы, отображает все возможные флуктуации системы в отрезке времени, в котором обучали систему. Интервальные вершины второго слоя графа (надстройка над графом первого слоя), отображающие ...