• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Проблемы проектирования программно-аппаратных реализаций нейронных сетей на ПЛИС
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
17 сентября 2026 г.
<a>НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
16 сентября 2026 г.
Пользующиеся ИИ сотрудники зарабатывают на 41% больше
Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%. Статья опубликована в журнале «Вопросы экономики».
16 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новые соединения для борьбы с раком
Ученые Лаборатории био- и хемоинформатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из Университета Цзинань (Китай) и Санкт-Петербургского государственного технологического института разработали малые молекулы, преодолевающие химическую защиту раковых клеток. В отличие от классических ингибиторов, которые только блокируют активность белка, новые соединения удаляют его целиком. Работа ведется при поддержке Российского научного фонда.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Проблемы проектирования программно-аппаратных реализаций нейронных сетей на ПЛИС

С. 115–116.
Лежнев Е. В.

В работе рассматривается концепция автоматизации синтеза HDL описаний искусственных нейронных сетей (ИНС) на языке описания аппаратуры из ее математического представления.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: нейронные сетиПЛИСHDL

В книге

Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского
МИЭМ НИУ ВШЭ, 2018.
Похожие публикации
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection
Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 P. 111284–111284
Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Ефремов А. М., Портной С. Л., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Hardware-Software Complex for Network-on-Chip Prototyping Using Multiple FPGAs
Mikhail Y. Romashikhin, Aleksandr Y. Romanov, IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 7921–7931
Добавлено: 22 января 2026 г.
Проектирование FPGA в Quartus
Романова И. И., Американов А. А., Романов А. Ю., М.: ДМК Пресс, 2025.
Программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС, FPGA) составляют основу современных цифровых систем и широко используются на всех этапах их внедрения – начиная от проведения экспериментальных исследований до разработки и создания конкретного оборудования. ПЛИС широко применяются в системах обработки аудио- и видеосигналов, системах обработки сетевого трафика, ускорителях вычислений и т. д. Поэтому подготовка специалистов, которые могут эффективно применять ПЛИС во всех ...
Добавлено: 8 января 2026 г.
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
В сборнике представлены материалы Девятой всероссийской научнопрактической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 17–18 октября 2024 г. в г. Перми. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется проблемами и перспективами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов (рецензия на книгу: Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent. Edinburgh: University of Edinburgh, 2025
Пенская Е. Н., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
Представлена рецензия на книгу «Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and its Referent» (2025). В данной коллективной монографии обсуждаются как технологические, так и правовые, интеллектуальные вопросы, с которыми сталкиваются исследователи и архивисты при автоматизированной работе с рукописным наследием, искусственным интеллектом и нейросетями. ...
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, Игнатенко В. В. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Аппаратно-программный комплекс искусственного интеллекта на основе отечественных процессоров
Рожин А. К., Бабинцев Л. В., Нефедов С. И. и др., Наноиндустрия 2024 Т. 17 № S10-2(128) С. 752–755
Распространение систем искусственного интеллекта ведет к повышенному спросу на вычислительные ресурсы, импорт которых стал затруднен. В статье приводится результат исследования отечественной элементной базы, разработан аппаратно-программный комплекс на ее основе. Протестирована скорость вывода и эффективность адаптированных современных нейросетевых алгоритмов. ...
Добавлено: 20 июня 2025 г.
Распознавание рукописного текста и интеллектуальный анализ: возможности нейронных технологий (на примере работы с «Дневником» Ф.П. Литке)
Болтунова Е. М., Лаптев А. К., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Авторы описывают проведенный практический эксперимент по интеллектуальному анализу дневника адмирала Ф.П. Литке, расшифрованного с помощью специально обученной нейросети. Эксперимент показывает практическую реализацию принципов автоматизированной работы исследователя с большими объемами сложного рукописного текста с минимальными затратами времени и человеческого ресурса. ...
Добавлено: 16 июня 2025 г.
Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике
Пшиченко Д. В., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) в управлении кризисными ситуациями в экономике. Анализируются различные технологии AI для прогнозирования экономических шоков и минимизации их последствий. Изучаются примеры успешного применения AI в различных секторах. Подчеркивается, что использование AI позволяет значительно повысить устойчивость и адаптивность экономических систем, а также снизить риски и оптимизировать использование ресурсов. ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)
Курск: Курский государственный университет, 2024.
В сборнике публикуются научные статьи по материалам V Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы: Теория и практика». Издание адресовано студентам, аспирантам, преподавателям вузов, кандидатам и докторам наук, практикующим специалистам, всем, кто проявляет интерес к проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем, их практическим приложениям, а также методам и алгоритмам интеллектуального анализа и обработки. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Astronomical Data Approximation Based on Neural Network Models
Деркач Д. А., Гущин М. И., Samorodova E. и др., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
Добавлено: 8 января 2025 г.
Advancing Neural Networks: Innovations and Impacts on Energy Consumption
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. и др., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору