• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Цифровые платформы как объекты вероятностного прогнозирования эффективности обучения русскому языку как иностранному

Чертоганов К. А.

Лингвориторическая парадигма: теоретические и прикладные аспекты. 2026.

Глава в книге
Complexity of reasoning in Kleene algebra with sum-of-letters hypotheses

Stepan L. Kuznetsov.

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.

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

Доклад профессора С.О. Кузнецова на прикладной конференции "Технологии машинного обучения"

Руководитель департамента С.О.Кузнецов выступил с приглашенным докладом "Искусственный интеллект: вызовы, тенденции, прогнозы" на прикладной конференции "Технологии машинного обучения" (Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов).
В своем докладе профессор С.О. Кузнецов описал современные области исследований по искусственному интеллекту и достижения последних лет. Также были выделены основные тенденции, научные и общественные вызовы, которые создают искусственный интеллект, где особое внимание остановилось на основных перспективах развития искусственного интеллекта в ближайшие годы.