• 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
  • Репрезентация численности в подмножествах, образованных признаками и их сочетаниями
  • 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
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».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

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

?

Репрезентация численности в подмножествах, образованных признаками и их сочетаниями

С. 42–46.
Булатова М. Е., Уточкин И. С.

Наблюдатель способен независимо оценивать глобальные признаки пересекающихся в пространстве ансамблей (Chong, Treisman, 2005, Halberda et al., 2006). По утверждению Э. Трейсман, подобное объединение объектов возможно только на основе базовых признаков, но на основе их сочетаний, поскольку для правильного связывания разрозненных признаков требуется подключение процессов сфокусированного внимания. В результате наблюдатель способен дать довольно точную количественную оценку объектов, обладающих общим признаком, но не сочетанием признаков  (Treisman, 2006). Мы проверяем предположение, что падение точности количественной оценки сочетаний признаков в экспериментах Трейсман вызвана ограниченным объемом зрительной рабочей памяти, а не невозможностью зрительной системы выделять ансамбли на основе сочетаний признаков в отсутствии сфокусированного внимания.

Язык: русский
Ключевые слова: распределенное вниманиевосприятие ансамблясфокусированное внимание
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Восходящие и нисходящие процессы обработки и репрезентации информации человеком (2013)

В книге

Когнитивная наука в Москве: новые исследования. Тезисы конференции (19 июня 2013 г.)
М.: Буки Веди, 2013.
Похожие публикации
The role of selective attention in bilingual creativity
Хархурин А. В., Creativity Research Journal 2011 Vol. 23 No. 3 P. 239–254
Добавлено: 6 декабря 2019 г.
The numerosity and mean size of multiple objects are perceived independently and in parallel
Уточкин И. С., Vostrikov, Konstantin O., Plos One 2017 Vol. 12 No. 9 P. 1–20
Добавлено: 16 сентября 2017 г.
Восприятие размера индивидуальных объектов в ансамблях при сфокусированном и распределенном внимании
Булатова М. Е., Уточкин И. С., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2013 Т. 10 № 3 С. 44–53
При восприятии больших множеств объектов наблюдатель способен с большой точностью выделять статистические параметры множества, продолжая при этом воспринимать совокупность отдельных объектов, а не абстрактный параметр. В данном исследовании мы изучаем, насколько искажается восприятие характеристик индивидуального объекта, окруженного другими объектами, формирующими ансамбль, при сфокусированном и распределенном внимании. Участникам исследования предъявлялись наборы от 1 до 16 кругов ...
Добавлено: 3 октября 2013 г.
Анализ распределения влияния в Европарламенте
Якуба В. И., В кн.: VIII Международная научная конференция. Модернизация экономики и общественное развитие: В 3 кн.Кн. 3.: М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007. С. 213–219.
Решения в выборных органах принимаются путем голосования. Решение считается принятым, если число голосов за него превышает некоторую квоту голосов, которая определяется конкретной процедурой голосования. Влияние партии в парламенте, в случае отсутствия большинства голосов у какой-то одной партии, определяется возможностью партии формировать с другими партиями выигрывающие коалиции. В работе исследовано распределение влияния по политическим группам и ...
Добавлено: 30 сентября 2013 г.
Conjunctions can guide attention through visual search
Уточкин И. С., / NRU Higher School of Economics. Series PSY "Psychology". 2013.
«Ведомый поиск» - это механизм, контролирующий и оптимизирующий работу внимания во время зрительного поиска и позволяющий человеку обращать внимание только на высоко релевантные объекты. Например, когда мы ищем сочетание двух признаков, мы способны выбрать определенное подмножество, помеченное каким-либо признаком (например, все объекты одного цвета), еще до фокусировки внимания на конкретных объектах. Стандартные модели предполагают, что ...
Добавлено: 6 сентября 2013 г.
Статистическая репрезентация множественных объектов в зрительном восприятии
Уточкин И. С., Методология и история психологии 2012 Т. 7 № 4 С. 87–81
Обзор посвящен современному подходу, призванному объяснить относительно легкое восприятие больших множеств однотипных объектов (зрительных ансамблей), несмотря на жесткие ограничения объема внимания. Согласно этому подходу, зрительная система извлекает и кодирует абстрактные статистические свойства ансамблей, такие как среднее по разным признакам или их численность. Эти статистические свойства рассматриваются как глобальные признаки, предшествующие детальному восприятию признаков отдельных объектов. ...
Добавлено: 1 февраля 2013 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