• 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
  • Methodology of Mean Shift Clustering Algorithm Implementation Based on Dataflow Computer
  • 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
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Methodology of Mean Shift Clustering Algorithm Implementation Based on Dataflow Computer

P. 177–180.
Sergey Salibekyan, Elena Ivanova, Andrey Vishnekov
Язык: английский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: dataflowclustering algorithms

В книге

Proceedings of 2019 XVI International Symposium "Problems of Redundancy in Information and Control Systems" (REDUNDANCY)
IEEE, 2019.
Похожие публикации
Трансляция языков высокого уровня, управляемая потоком данных
Салибекян С. М., Информационные технологии 2024 Т. 30 № 5 С. 261–268
Статья посвящена описанию методики и инструментальных средств для трансляции языков программирования высокого уровня в абстрактное синтаксическое дерево. Особенностью методики является то, что она основывается на объектно-атрибутной (ОА) архитектуре вычислительной системы, относящейся к классу dataflow. Синтезированное транслятором синтаксическое дерево представляет собой фрейм-подобную динамическую структуру. Методика трансляции включает в себя формат и алгоритм синтеза синтаксического дерева, способ описания алгоритма трансляции, ...
Добавлено: 21 мая 2024 г.
Methods for Changing Parallelism in the Process of High-Level VLSI Synthesis
Ryzhenko I. N., Nepomnyaschy O. V., A. I. Legalov и др., Automatic Control and Computer Sciences 2023 Vol. 57 No. 7 P. 696–705
Добавлено: 27 февраля 2024 г.
Система управления техническим объектом и ее моделирование на базе вычислительной парадигмы Data-Flow
Балицкая К. С., Савунов М. С., Салибекян С. М. и др., Информационные системы и технологии 2023 № 1(135) С. 91–99
Настоящая статья посвящена описанию исследовательской работы по созданию методики имитационного моделирования системы автоматического управления техническим объектом на базе парадигмы data-flow (вычисления с управлением потоком данных). Система реализована на базе управляющего автомата. В результате, исследования была разработана и программно реализована модель системы автоматического управления, модель объекта управления, а также отработана методика взаимодействия модели системы управления и ...
Добавлено: 2 ноября 2022 г.
Community Detection in Feature-Rich Networks Using Data Recovery Approach
Миркин Б. Г., Шалилех С., Journal of Classification 2022 Vol. 39 P. 432–462
Добавлено: 1 августа 2022 г.
Применение методов машинного обучения для классификации контента коррупционной тематики в русскоязычных и англоязычных Интернет-СМИ
Артемова Е. Л., Максименко А. А., Охрименко Д. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2021 № 52 С. 131–157
В статье предпринята попытка классификации коррупционного медиаконтента русскоязычных и англоязычных интернет-СМИ с помощью методов машинного обучения. Данный методологический аспект является весьма актуальным и перспективным, поскольку, согласно полученным нами ранее данным, используемые в зарубежных публикациях механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий, обладают неоднозначной потенциальной эффективностью и не всегда адекватно интерпретируются. В работе показаны ...
Добавлено: 23 марта 2022 г.
Методы преобразования параллелизма в процессе высокоуровневого синтеза СБИС
Рыженко И. Н., Непомнящий О. В., Легалов А. И. и др., Моделирование и анализ информационных систем 2022 Т. 29 № 1 С. 60–72
Предложены методы повышения эффективности разработки СБИС на основе метода архитектурно-независимого проектирования. Рассмотрен маршрут высокоуровневого синтеза СБИС. Изложен принцип построения аппаратной модели СБИС на основе функционально-потоковой парадигмы программирования. Представлены результаты разработки методов и алгоритмов трансформации, функционально-потоковых параллельных программ в программы на языках описания аппаратуры, обеспечивающих поддержку процесса проектирования цифровых однокристальных систем. Рассмотрены принципы оценки и выделены классы ...
Добавлено: 18 марта 2022 г.
Human Resources Mining for Examination of R & D Progress and Requirements
Ozcan S., Sakar O., Suloglu M., IEEE Transactions on Engineering Management 2021 Vol. 68 No. 5 P. 1372–1387
The amount of job advertisement data is rapidly growing, and this rich dataset is expected to have implications for the employment market, sector trajectories, and the education sector. Most significantly, human resources (HR) data has never previously been examined with the lens of tech mining for science and technology analyses. This article is the first ...
Добавлено: 12 декабря 2021 г.
2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)
IEEE, 2020.
Добавлено: 14 октября 2021 г.
Summable and nonsummable data‐driven models for community detection in feature‐rich networks
Шалилех С., Миркин Б. Г., Social Network Analysis and Mining 2021 Vol. 11 No. 1 P. 1–23
Добавлено: 29 июля 2021 г.
Least-squares community extraction in feature-rich networks using similarity data
Шалилех С., Миркин Б. Г., Plos One 2021 Vol. 16 No. 7 Article 0254377
Добавлено: 22 июля 2021 г.
Galaxy Clusters Reconstruction
Zarodnyuk A., Trofimova E., Solovyov A. и др., Journal of Physics: Conference Series 2021 No. 1740 Article 012017
Добавлено: 25 января 2021 г.
Proceedings of MARAMI 2020 - Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - The 11th Conference on Network Modeling and Analysis(Vol-2750)
CEUR-WS.org, 2020.
Добавлено: 29 ноября 2020 г.
A One-by-One Method for Community Detection in Attributed Networks
Шалилех С., Миркин Б. Г., , in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2020/ 21st International Conference, Guimaraes, Portugal, November 4–6, 2020, Proceedings, Part IIVol. 12490: Lecture Notes in Computer Science.: Cham: Springer, 2020. P. 413–422.
Добавлено: 14 ноября 2020 г.
Proceedings of the Eleventh Conference on Network Modeling & Analysis, France October 14-16, 2020
CEUR Workshop Proceedings, 2020.
Добавлено: 11 ноября 2020 г.
Similarity Measures and Models for Movie Series Recommender System
Bliznuk D., Yagunova E., Проноза Е. В., , in: Internet Science. INSCI 2018Vol. 11193.: Springer, 2018. P. 181–193.
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Foundations of Intelligent Systems. 25th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems: ISMIS 2020
Springer, 2020.
Добавлено: 4 октября 2020 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору