• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

Severin N., Kartushov D., Urzhumov V. et al.

In bk.: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484). Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508-517.

Препринт
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.

Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025

Social Network Analysis

2025/2026
Учебный год
ENG
Обучение ведется на английском языке
3
Кредиты
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
4 модуль

Преподаватель

Course Syllabus

Abstract

Курс знакомит студентов с активно развивающейся междисциплинарной областью исследования структурных данных и закономерностей в них. В рамках курса мы рассмотрим методы статистического и структурного анализа сетей, модели формирования и эволюции сетей и процессов, машинное обучение на графах. Особое внимание будет уделено практическому анализу и визуализации реальных сетей с использованием доступных программных средств, современных языков программирования и библиотек.