• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Книги
  • БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года)
  • 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
27 августа 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

 

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

?

БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года)

Новосибирск : Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
Ответственный редактор: А. А. Макарцев

В сборник вошли научные статьи, подготовленные по материалам выступлений участников конференций, проведенных в рамках I Международного форума «Большие данные» 16–18 ноября 2022 года. Научные статьи затрагивают актуальные теоретические вопросы и практические проблемы использования технологий больших данных на современном этапе развития экономики и общества. Материалы сборника представляют интерес для научных работников, практикующих специалистов, аспирантов, магистрантов и студентов вузов.

Главы книги
Обзор методов стегоанализа с использованием нейронных сетей
Космачев А. А., Задорожникова А. А., Перов А. А., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
В статье рассматриваются основные концепции и термины, используемые в стеганографии, дается обоснование актуальности задачи стегоанализа, рассматриваются вопросы применения глубоких нейронных сетей в задачах стегоанализа на цифровых изображениях. Производится сравнительный анализ и описание наиболее эффективных архитектур сверточных сетей для решения поставленной задачи. ...
Добавлено: 26 января 2024 г.
Язык: русский
Ключевые слова: бизнес-процессыискусственный интеллектбольшие данныегеймификациягеопространственные системы
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года)
Похожие публикации
Пространственное неравенство в спросе на навыки искусственного интеллекта: анализ российских регионов и городов в 2021-2025 ГГ.
Ильященко К. А., В кн.: Сборник тезисов докладов X юбилейной Всероссийской научной студенческой конференции НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.: Н. Новгород: [б.и.], 2026. С. 125–130.
В работе анализируются пространственные различия в спросе на навыки искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда в 2021-2025 гг. На основе данных более 700 тысяч вакансий с портала HeadHunter выделены три уровня анализа: регионы, типы городов (миллионники, столицы субъектов, прочие) и внутрирегиональный разрыв «столица-периферия». Построены рейтинги регионов по доле вакансий с ИИтребованиями, оценена динамика для ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Cambodia's Policy on the Artificial Intelligence: Determinants, Directions, Interim Outcomes
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 1 No. 1(70) P. 153–163
Цель статьи состоит в определении степени успеха, достигнутого Камбоджой в развитии своей экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), рассматриваемого сквозь призму ее состояния ее нецифровых активов как результата экономической модернизации, а также ее цифровых проектов и инициатив. Представив специфику камбоджийской парадигмы экономической модернизации и дав оценку достигнутым к настоящему времени результатам, статья анализирует основные проекты и инициативы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
ASEAN and the Resolution of the South China Sea Issue: Assessing Digital Limitations
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 2 No. 2(71) P. 11–22
В фокусе внимания автора статьи находится усиливающаяся цифровая составляющая в эволюции проблемы Южно-Китайского моря в контексте изменения подхода АСЕАН к углубляющимся противоречиям и ее политики в цифровом пространстве. Проведя обзор политики АСЕАН в отношении проблемы Южно-Китайского моря, автор переходит к рассмотрению цифровой повестки многосторонних диалоговых форматов АСЕАН и далее – к зарождающемуся цифровому компоненту проблемы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Ответственность за вред, причиненный с использованием технологии искусственного интеллекта: проблемы и перспективы европейской гармонизации
Иноземцев М. И., Степанов С. К., Закон 2026 № 7 С. 193–203
2022 год в Европе был ознаменован подготовкой проекта директивы об ответственности за вред, причиненный с использованием искусственного интеллекта. Основная особенность проекта в том, что в нем предлагается применять режим виновной ответственности за вред, причиненный с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, обозначен ряд практических мер, на первый взгляд призванных облегчить положение потерпевшего: раскрытие доказательств, а также ...
Добавлено: 27 июля 2026 г.
Проникновение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки программного обеспечения: эмпирический анализ рынка труда
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Правовые аспекты обработки синтетических данных
Лескина Э. И., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2026 Т. 65 № 2 С. 100–111
Общество все больше полагается на модели генеративного искусственного интеллекта, которые используются во многих сферах, становятся неотъемлемой частью жизни различных социальных групп. Экспоненциальный рост данных, тем не менее, не может удовлетворить все возрастающие потребности в обучении моделей искусственного интеллекта. Сравнительно новым способом преодоления дефицита тренировочных данных является использование синтетических данных. Синтетические данные применяются в различных сферах: ...
Добавлено: 2 июля 2026 г.
Искусственный интеллект как институциональный вызов: диагностика дисфункций системы образования и науки и возможные регуляторные ответы
Капитонов И. А., Москвитин О. А., Современное профессиональное образование 2026 № 5 С. 55–57
В статье рассматривается проблема институциональной неготовности российской системы образования и науки к массовому распространению генеративного искусственного интеллекта. Авторы фиксируют парадоксальную асимметрию: студенты и аспиранты активно применяют ИИ для делегирования текстопроизводства, тогда как научно-педагогические работники в большинстве своём не используют его как исследовательский инструмент. Показано, что в основе этой асимметрии лежит не «злой умысел» участников, а ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции (материалы «круглого стола»)
Пружинин Б. И., Афанасов Н. Б., Буданов В. Г. и др., Вопросы философии 2026 № 5 С. 5–35
В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта
Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...
Добавлено: 12 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Edge AI Approach to Stray Cat Detection in Urban Environments
Orazmetova Dilara, Zhohov A., Vasilieva Sofia и др., , in: 2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA).: IEEE, 2026. P. 1–5.
Добавлено: 7 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Государственные информационные системы «Антикартель» и «Тариф» как инструменты защиты конкуренции и обеспечения обоснованного тарифообразования в цифровую эпоху
Москвитин О. А., Лебединский В. И., В кн.: Цифровое общество: состояние, проблемы, перспективы.: [б.и.], 2026.
В статье анализируются правовые и организационные основы функционирования государственных информационных систем «Антикартель» и «ТАРИФ», созданных Федеральной антимонопольной службой России в рамках цифровой трансформации контрольно-надзорной деятельности. Исследуются возможности использования технологий искусственного интеллекта для выявления антиконкурентных соглашений и обеспечения эффективного тарифного регулирования. Выявляются отдельные возможные правовые риски и направления совершенствования использования ГИС. ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Оборот цифровых активов: вызовы, возможности и правовые рамки
Панарина М. М., Законодательство 2026 № 5 С. 16–23
Автор рассматривает актуальные проблемы регулирования оборота цифровых активов в Российской Федерации, обращает внимание на причины значительных ограничений в сфере судебной защиты прав владельцев цифровых активов, отмечает правовые коллизии и пробелы. По ее мнению, лишь дальнейшее развитие законодательства позволит более четко определить и регламентировать использование цифровых активов в соответствии с требованиями оборота, а также обеспечить защиту ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Сборник лучших докладов конференции "Ломоносовские чтения" (2025)
М.: Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2026.
В сборнике приводятся тексты лучших докладов участников Международной ежегодной научной конференции «Ломоносовские чтения-2025» (секция экономи ческих наук) «Настоящее и будущее социально-экономического развития: потен циал ИИ и новые вызовы», состоявшейся 9–11 апреля 2025 г. на экономическом факультете МГУ имени М. В. Ломоносова. Материалы сгруппированы по тематическим направлениям. ...
Добавлено: 12 мая 2026 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