Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Kachan O. N.; Y. Yanovich; E. Abramov

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

23 сентября 2026 г.

<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды

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.

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.

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

Публикации

?

Alignment Of Vector Fields On Manifolds Via Contraction Mappings

Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки. 2018. Vol. 160. No. 2. P. 300–308.

Kachan O. N., Янович Ю. А., Абрамов Е. Н.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Manifold Learning Dimensionality reduction vector field estimation numerical optimization

Alignment of Vector Fields on Manifolds via Contraction Mappings

Качан О. Н., Янович Ю. А., Abramov E., Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki 2018 Vol. 160 No. 2 P. 300–308

Добавлено: 21 января 2026 г.

CubicEoS.jl: Extensible, Open-Source Isothermal Phase Equilibrium Calculations for Fluids

Zakharov S., Писарев В. В., , in: Supercomputing: 9th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2023, Moscow, Russia, September 25–26, 2023, Revised Selected Papers, Part I.: Springer, 2023. P. 59–73.

Добавлено: 11 ноября 2025 г.

Reconstruction of manifold embeddings into Euclidean spaces via intrinsic distances

Nikita Puchkin, Vladimir Spokoiny, Eugene Stepanov и др., ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations 2024 Vol. 30 Article 3

Добавлено: 2 февраля 2024 г.

Structure-adaptive Manifold Estimation

Пучкин Н. А., Спокойный В. Г., Journal of Machine Learning Research 2022 Vol. 23 No. 40 P. 1–62

Добавлено: 3 февраля 2022 г.

Guaranteed Deterministic Approach to Superhedging: A Numerical Experiment

Андреев Н. А., Смирнов С. Н., Computational Mathematics and Modeling 2021 Vol. 32 P. 22–44

Добавлено: 30 сентября 2021 г.

User-controllable Multi-texture Synthesis with Generative Adversarial Networks

Alanov A., Kochurov M., Volkhonskiy D. и др., , in: Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP 2020)Vol. 4.: SciTePress, 2020. P. 214–221.

Добавлено: 8 ноября 2020 г.

Estimation Of Smooth Vector Fields On Manifolds By Optimization On Stiefel Group

Абрамов Е. Н., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 220–228

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Кулешов А. П., Bernstein A. V., Янович Ю. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 327–338

Добавлено: 28 октября 2020 г.

Manifold Learning Based On Kernel Density Estimation

Добавлено: 28 октября 2020 г.