• 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
  • Parameter Estimation of Combinational Circuits Using Machine Learning Methods
  • 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
  • 2028
  • 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
1 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ создали новый корпус детской русской речи
Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили RusLan-M — открытый мультимедийный корпус, который позволяет проследить развитие русской речи у детей от первых слов до появления сложных грамматических конструкций. В базе собраны около 41 часа видеозаписей и более 35 тысяч детских высказываний. Новый ресурс поможет ученым точнее изучать, как дети осваивают русский язык, а в перспективе — создавать более надежные инструменты для оценки речевого развития. Исследование опубликовано в журнале Language Resources and Evaluation.
31 августа 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ предложили по-новому считать неформальную занятость в России
Действующие подходы Росстата к оценке неформальной занятости в России уже не в полной мере отражают современную ситуацию на рынке труда. К такому выводу в своем исследовании пришли экономисты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Ученые считают, что новые международные стандарты помогут получать более достоверные данные о рынке труда, а значит, принимать более эффективные государственные решения.
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.

 

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

?

Parameter Estimation of Combinational Circuits Using Machine Learning Methods

P. 937–942.
A.A. Ziazetdinov, V.V. Zunin, I.I. Romanova
Язык: английский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: машинное обучениенейронная сетьcombinational circuitsкомбинационные схемыmachine learningDatasetдатасетneural network

В книге

2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon)
IEEE, 2024.
Похожие публикации
Сервисы автоматического распознавания речи на русском языке: исследование качества и инклюзивности на примере датасета RuAphasiaBank
Колмогорова А. В., Явшиц Е. В., Сугян А. Х. и др., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация 2026 Т. 24 № 1 С. 113–127
Технологии автоматического распознавания речи (АРР) к настоящему моменту стали базовым компонентом бэкенд-инфраструктуры различных голосовых и когнитивных ассистентов, обеспечивая доступ пользователей к коммерческим сервисам и государственным платформам. Однако из-за неравномерного распределения данных, на которых модели АРР обучаются, острой становится проблема предвзятости моделей при работе с атипичной речью. Цель исследования заключается в оценке качества распознавания и сравнении ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 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.
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Декомпозиция и прогноз социальных настроений россиян (нейросетевой подход)
Карачаровский В. В., Ларина У. С., Резмерица А. А., Социологические исследования 2026 № 7 С. 60–75
На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Roman Solovyev и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Правовой режим объектов, созданных искусственным интеллектом: обзор зарубежной практики
Кирсанова Е. Е., Пакшин П. К., Право и экономика 2026 № 3 (456) С. 26–34
В статье рассматривается вопрос правового режима интеллектуальной собственности, созданной искусственным интеллектом. Изменения существующей правовой базы в сторону признания искусственного интеллекта субъектом права нарушат обоснование и фундаментальные принципы системы интеллектуальных прав. В статье представлен обзор разных взглядов на обоснование предоставления авторских прав на созданные искусственным интеллектом произведения. Автор отмечает, что в некоторых юрисдикциях авторские права таким ...
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer
Лазарев М. В., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 No. 1 Article 1003
В данном исследовании представлен исчерпывающий набор экспериментальных данных, направленных на выявление механизмов и закономерностей, определяющих деформационное поведение композитов, армированных непрерывными углеродными волокнами (УВ) на основе термопластичных полимеров. В работе описаны методы извлечения данных, которые впоследствии могут быть использованы для оптимизации механических свойств таких структур с помощью моделей нейронных сетей. В данной статье рассматривается термопластичный полимер ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 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