• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

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

Руководство
Руководитель департамента Кузнецов Сергей Олегович
Заместитель руководителя департамента Громов Василий Александрович
Статья
Efficient indexing of peptides for database search using Tide

Acquaye F. L., Kertesz-Farkas A., Stafford Noble W.

Journal of Proteome Research. 2023. Vol. 22. No. 2. P. 577-584.

Статья
Language models for some extensions of the Lambek calculus

Kanovich M., Kuznetsov S., Scedrov A.

Information and Computation. 2022. Vol. 287.

Статья
Triclusters of Close Values for the Analysis of 3D Data

Egurnov D., Ignatov D. I.

Automation and Remote Control. 2022. Vol. 83. No. 6. P. 894-902.

Глава в книге
Triclustering in Big Data Setting

Egurnov D., Точилкин Д. С., Ignatov D. I.

In bk.: Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis. Springer, 2022. P. 239-258.

Глава в книге
Ontology-Controlled Automated Cumulative Scaffolding for Personalized Adaptive Learning

Dudyrev F., Neznanov A., Anisimova K.

In bk.: Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’ and Doctoral Consortium -23rd International Conference, AIED 2022, Durham, UK, July 27–31, 2022, Proceedings, Part II. Springer, 2022. P. 436-439.

Глава в книге
Modeling Generalization in Domain Taxonomies Using a Maximum Likelihood Criterion

Zhirayr Hayrapetyan, Nascimento S., Trevor F. et al.

In bk.: Information Systems and Technologies: WorldCIST 2022, Volume 2. Iss. 469. Springer, 2022. P. 141-147.

Подведены итоги конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ

В декабре 2015 года были подведены итоги осенних конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ. В число победителей конкурса индивидуальных исследовательских проектов вошел проект ординарного профессора НИУ ВШЭ Бориса Григорьевича Миркина “Разработка метода аномальных кластеров с автоматическим выбором числа и местоположения кластеров”.
Также по итогам конкурса в 2016 году в Высшей школе экономики начнут работать научно-учебные группы “Машинное обучение на данных нейроимаджинга” и ”Модели и методы анализа демографических последовательностей”.

Научно-учебная группа “Машинное обучение на данных нейроимаджинга” создана под руководством профессора департамента анализа данных и искусственного интеллекта Леонида Жукова и академика РАН, заведующего кафедрой технологий моделирования сложных систем Александра Кулешова. Работа группы направлена на изучение и применение студентами магистерской программы “Науки о данных” современных методов машинного обучения на структурных коннектомах – сетевых моделях мозга, построенных на основе данных диффузионной магнитно-резонансной томографии. В состав группы вошли студенты факультета компьютерных наук Юлия Додонова, Александр Иванов, Сергей Королев, Анвар Курмуков, Дмитрий Петров, Амир Сафиуллин и Анна Ткачева. Научно-учебная группа проводит еженедельный семинар “Анализ данных в нейронауках” совместно с ИППИ РАН, который могут посещать все желающие.  

Научно-учебная группа ”Модели и методы анализа демографических последовательностей” под руководством доцента департамента анализа данных и искусственного интеллекта Дмитрия Игнатова объединит усилия исследователей из разных областей для анализа демографических последовательностей в России. В состав группы вошли как студенты факультета компьютерных наук Данил Гиздатуллин и Анна Муратова, так и студенты факультета социальных наук Руслан Абдулаев, Алена Артамонова, Алина Долгова и Сушко Павел, а также младший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории социально-демографической политики Екатерина Митрофанова.