- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11, корпус S, комната S938 (станции метро "Чистые пруды" и "Курская").
Телефон: +7(495) 772-95-90 *27319
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта был создан в 2014 году на базе кафедры анализа данных и искусственного интеллекта. В его состав входят исследователи с мировым именем, активно участвующие в международных исследовательских проектах.
17th International Conference, SCSM 2025, Held as Part of the 27th HCI International Conference, HCII 2025, Gothenburg, Sweden, June 22–27, 2025, Proceedings, Part II. Social Computing and Social Media. LNCS, volume 15787
Vol. 2. Switzerland: Springer, 2025.
Ali S., Bocharnikov V., Ratnikov F. et al.
Sensors. 2026. Vol. 26. No. 16.
In bk.: Automated Reasoning: 13th International Joint Conference, IJCAR 2026, Lisbon, Portugal, July 26–29, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16689). Vol. 16689. Cham: Springer, 2026. P. 161-177.
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.
Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025
Семинар ММИТ: доклад Никиты Шаимова
Уважаемые коллеги,
22 сентября 2025 г. в 15:00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" ЦЯСТ, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад Шаимова Никиты Денисовича, аспиранта НИУ ВШЭ, стажера-исследователя НУЛ ПОИС по теме " Методы и алгоритмы улучшения представления циклического поведения в моделях процессов, синтезируемых по журналам событий" в формате онлайн конференции.
Аннотация:
Доклад посвящён методам построения и визуализации моделей процессов на основе журналов событий с учётом корректного отражения циклического поведения. Корректное отображение циклического поведения является важной задачей, так как его искажение снижает точность моделей и качество их дальнейшего анализа. В работе представлены два алгоритма обнаружения графов прямого следования, сохраняющие полное соответствие журналу событий и исключающие формирование циклов, не подтверждённых данными. Также предложен способ визуализации, совмещающий DFG и диаграммы Санкей, что позволяет наглядно выделять группы кейсов и анализировать их траектории. Экспериментальные исследования на реальных и синтетических журналах подтверждают эффективность предложенных методов и их практическую применимость.