• 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
  • Система сопровождения игрового обучения
  • 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

?

Система сопровождения игрового обучения

С. 106–111.
Игнатьев И. С.

В статье описана архитектура, компоненты и общий алгоритм работы системы сопровождения игрового обучения, реализующей анализ результатов обучения при помощи алгоритмов анализа данных.

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: djangopythontwistedxmlигровые методы обученияклиент-сервертрехзвенная архитектураUDP анализ данныхбайесовский классификатордеревья решенийиерархическая кластеризациякластеризация k-means

В книге

Телематика'2010: телекоммуникации, веб-технологии, суперкомпьютинг. Сборник статей участников Всероссийского конкурса научных работ студентов и аспирантов
Телематика'2010: телекоммуникации, веб-технологии, суперкомпьютинг. Сборник статей участников Всероссийского конкурса научных работ студентов и аспирантов
СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2010.
Похожие публикации
Программное обеспечение для анализа движений захвата и переноса рукой: возможности применения в когнитивных и нейрофизиологических исследованиях
Вязьмин А. О., Чапанова М. Р., Морозов М. С. и др., Нервно-мышечные болезни 2025 Т. 15 № 2 С. 28–36
Цель исследования. Представить программное обеспечение Kinematic 4, предназначенное для автоматизированного анализа кинематических характеристик действий захвата и переноса объектов рукой на основе данных, полученных с помощью систем захвата движения. Материалы и методы. Программа разработана на языке Python и реализует алгоритмы автоматического определения ключевых временных точек двигательного акта. Исходная алгоритмическая структура была апробирована ранее в среде MATLAB и ...
Добавлено: 2 сентября 2025 г.
RatanSunPy: A robust preprocessing pipeline for RATAN-600 solar radio observations data
Князева И., Лысов И. И., Курочкин Е. и др., Astronomy and Computing 2025 Vol. 51 P. 100918–0
Добавлено: 10 декабря 2024 г.
Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach
Evgeniia I. Alshanskaia, Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18 Article 1445697
Добавлено: 2 сентября 2024 г.
Тестирование методов обмена данными между процессами на суперкомпьютере JETSON TX2 в сравнении с другими платформами
Смирнов И. А., КРАВЧЕНКО В. О., Разумов П. В. и др., ГНИИ "НацРазвитие", 2019.
в данной статье будут рассмотрены различные методы обмена данными между процессами, с последующим выводом о быстродействии каждого. Тесты будут проводиться на разных процессорах и разных версиях операционных систем. Это исследование проводилось с целью узнать самый быстрый способ передачи данных между процессами на суперкомпьютере Jetson TX2 по сравнению с другими платформами. ...
Добавлено: 11 мая 2023 г.
Identification of key genes of the ccRCC subtype with poor prognosis
Grigory Andreevich Puzanov, Scientific Reports 2022 Vol. 12 No. 1 Article 14588
Добавлено: 23 сентября 2022 г.
Прогнозирование энергопотребления на основе автоматического машинного обучения
Данилов К. В., Автоматизация. Современные технологии 2020 Т. 74 № август 2020 С. 402–407
Рассмотрена задача прогнозирования энергопотребления на основе автоматического машинного обучения. Приведена схема процесса автоматического создания и применения модели прогнозирова ния. Предлагаемый подход апробирован на основе данных о потреблении электроэнергии в регионах России. Проведённый вычислительный эксперимент показал высокую эффективность разработан ной модели. Точность прогнозирования составила 97...99 %. ...
Добавлено: 13 июня 2022 г.
Цифровой архив литературного журнала с дореформенной орфографией «Отечественные Записки» (1839-1884)
Заковоротная Е. М., Клышинский Э. С., Волошина Е. Ю. и др., Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии 2021 Т. дополнительный № 20 С. 1239–1244
В данной статье представлена начальная версия цифрового архива литературного журнала с дореформенной орфографией «Отечественные Записки». Корпус содержит десять томов, размеченных в формате XML, и насчитывает более 2 млн слов. Для доступа к архиву разработан веб-интерфейс, с помощью которого пользователи смогут проводить поиск по корпусу, скачивать тома «Отечественных Записок» в машиночитаемом формате и редактировать выпуски журнала ...
Добавлено: 6 июня 2022 г.
Automation of the Approach to Replicating Data When the Control Group Is Depleted in The Difference-In-Differences Method: Application to IRB Implementation Data Samples
Пеникас Г. И., Скареднова А. Э., Сурков М. А. и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 199 P. 231–237
Добавлено: 21 февраля 2022 г.
AUTOGRADING SYSTEM FOR GRAPHICAL ASSIGNMENTS FULFILLED IN DRAW.IO EDITOR
Королев Д. А., Karelina E. A., Fyodorov A. A., , in: Information Innovative Technologies: Materials of the International scientific – рractical conference.: M.: Association of graduates and employees of AFEA named after prof. Zhukovsky, 2021. P. 61–68.
Добавлено: 30 июня 2021 г.
Multifunctional Mobile Application "MIEM App"
Куркин А. Н., Николенко М. В., Федоров Т. А. и др., , in: Information Innovative Technologies: Materials of the International scientific – рractical conference.: M.: Association of graduates and employees of AFEA named after prof. Zhukovsky, 2021. P. 138–144.
Добавлено: 30 июня 2021 г.
Comparison of Machine Learning Methods for Life Trajectory Analysis in Demography
Муратова А. А., Митрофанова Е. С., Ислам Р., , in: Intelligent Information and Database Systems: 13th Asian Conference, ACIIDS 2021, Phuket, Thailand, April 7–10, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. P. 630–642.
Добавлено: 6 апреля 2021 г.
Estimation of Time-Dependent Reproduction Number for Global COVID-19 Outbreak
Petrova T., Сошников Д. В., Grunin A., / Series 2310-287X "Preprints.org". 2020.
Real-time estimation of the parameters characterising infectious disease transmission is important for optimization quarantine interventions during outbreaks. One of the most significant parameters is the effective reproduction number - number of secondary cases produced by a single infection. The current study presents an approach for estimating the effective reproduction number and its application to COVID-19 outbreak. The method is based on fitting SIR epidemic ...
Добавлено: 20 ноября 2020 г.
​mPyPl: Python Monadic Pipeline Library for Complex Functional Data Processing
Сошников Д. В., Valieva Y., Microsoft Journal of Applied Research, USA 2019 Vol. 12 P. 140–150
In this paper, we present a new Python library called mPyPl, which is intended to simplify complex data processing tasks using a functional approach. This library defines operations on lazy data streams of named dictionaries represented as generators (so-called multi-field datastreams), and allows enriching those data streams with more ’fields’ in the process of data ...
Добавлено: 20 ноября 2020 г.
NeuroPycon: An open-source python toolbox for fast multi-modal and reproducible brain connectivity pipelines
Meunier D., Pascarella A., Алтухов Д. И. и др., Neuroimage 2020 Vol. 219 No. october P. 1–13
Добавлено: 12 ноября 2020 г.
Детектирование специализированных категорий объектов на фотографиях в мобильных устройствах на основе многозадачной нейросетевой модели
Савченко А. В., Гречихин И. С., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 10 С. 586–593
Предложен метод детектирования категорий нескольких различных видов объектов на фотографиях в мобильных устройствах. Вначале с использованием известных нейросетевых детекторов выделяются искомые объекты. Их характерные признаки извлекаются с помощью многозадачной нейросетевой модели с несколькими выходными слоями — по одному на каждый вид объекта. Представлены экспериментальные результаты для распознавания пород собак и кошек и группировки фотографий одного ...
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Развитие навыков говорения у студентов, изучающих китайских язык
Селиверстова Ю. А., В кн.: Регионы в современном мире: глобализация и Азия. Зарубежное регионоведение.: СПб.: Алетейя, 2020. Гл. 6 С. 340–352.
В статье рассмотрена модель лексической игры "Карточки", которая помогает эффективно решать проблему языкового барьера студентов, изучающих китайский язык. Актуальность игры для студентов-китаистов обусловлена традиционно слабо развитыми у них навыками говорения и аудирования. Игра не требует долгой подготовительной и организационной работы преподавателя. Набор лексики, являющийся базисом для игры, постоянно обновляется и усложняется, вслед за программой прохождения ...
Добавлено: 27 октября 2020 г.
Прогнозирование потоков экскурсионных групп музеев на основе модификации метода случайного леса
Аслаханов А. Р., Павлова Е. В., Логистика и управление цепями поставок 2020 № 4 (99) С. 29–38
В последние годы как в России, так и в мире наблюдается ежегодный рост количества посетителей музеев, самые популярные выставки посещаются миллионами людей. В 2020 году в условиях карантинных мер в связи с эпидемией COVID-19 вопрос управления потоками посетителей музеев встал особенно остро. Если ранее пропускная способность музеев была ограничена максимальной продолжительностью возможной эвакуации из здания ...
Добавлено: 29 сентября 2020 г.
Анализ клинических путей пациентов в медицинских учреждениях на основе методов жесткой и нечеткой кластеризации
Прокофьева Е. С., Зайцев Р. Д., Бизнес-информатика 2020 Т. 14 № 1 С. 19–31
Моделирование процессов в системе здравоохранения играет большую роль для понимания ее деятельности и служит основой для повышения эффективности работы медицинских учреждений. Задачи анализа и моделирования больших массивов данных городского здравоохранения с помощью методов машинного обучения представляют особую значимость и актуальность для развития отраслевых решений в рамках цифровизации экономики, где данные являются ключевым фактором производства. В ...
Добавлено: 16 мая 2020 г.
MonoForest framework for tree ensemble analysis
Кураленок И. Е., Ershov V., Лабутин И. Н., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019).: [б.и.], 2019. P. 1–10.
Добавлено: 27 декабря 2019 г.
Подходы к построению скоринговой системы комплексной оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков
Стебунова О. И., Пивоварова К. В., Интеллект. Инновации. Инвестиции 2018 № 2 С. 59–64
Актуальность исследуемой проблемы обусловлена необходимостью совершенствования подходов и методик оценки кредитоспособности заемщиков в сложившихся экономических и финансовых условиях развития деятельности банковских учреждений. Целью данного исследования является систематизация и сравнительный анализ формализованных методик построения кредитного скоринга. Среди основных алгоритмов и методик авторы выделяют модели дискриминантного анализа, позволяющие осуществить распределение потенциальных заемщиков к той или иной группе ...
Добавлено: 4 ноября 2019 г.
Visbrain: A Multi-Purpose GPU-Accelerated Open-Source Suite for Multimodal Brain Data Visualization
Combrisson E., Vallat R., O'Reilly C. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2019 Vol. 13 P. 1–14
Добавлено: 1 ноября 2019 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