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

6 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую

Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.

5 августа 2026 г.

«Самый результативный метод не теряться - делать хорошие исследования»

Эксперты Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении ВШЭ изучают и разрабатывают методы образования, предполагающие большую вовлеченность студентов и школьников в процесс обучения. Лаборатория активно исследует поведение учащихся через их цифровые следы в онлайн-системах, отношение педагогов к применению современных технологий и коммуникаций в обучении и разрабатывает принципы продуктивного применения ИИ в образовании. О деятельности лаборатории «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующей Анастасией Капузой.

5 августа 2026 г.

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета

13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.

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.