• 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.

Тема «исследования и аналитика» – Новости

Павел Браславский выступил на семинаре компании Huawei

Павел Браславский выступил на семинаре компании Huawei
Старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики представил свой доклад на семинаре "NLP/ML/AI for Search-Engine Efficiency".

Дмитрий Игнатов выступил на вебинаре компании НТР

Дмитрий Игнатов выступил на вебинаре компании НТР
15 ноября 2022 г. состоялся вебинр компании НТР, в котором принял участие заведующий научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук Дмитрий Игнатов.

Речь шла о том, как методы майнинга данных и анализа формальных понятий помогают решать комбинаторные задачи из алгебраической теории решеток и устанавливалать эквивалентность между казалось бы не связанными алгебраическими объектами.

Максим Рачинский и Николай Арефьев заняли 1 место в дорожке LSCDiscover

Максим Рачинский и Николай Арефьев заняли 1 место в дорожке LSCDiscover
Сотрудники лаборатории заняли 1 место в дорожке LSCDiscovery.

Прошел международный семинар "HAO Intelligence for Big Wisdom"

Прошел международный семинар "HAO Intelligence for Big Wisdom"
26 мая 2022 г. состоялся международный семинар.

Состоялся 6-й Колмогоровский семинар по компьютерной лингвистике и наукам о языке

Состоялся 6-й Колмогоровский семинар по компьютерной лингвистике и наукам о языке
25 апреля 2022 г. состоялся Колмогоровский семинар по компьютерной лингвистике CLLS 2022.

Аттила Кертес-Фаркаш выступил на коллоквиуме ФКН

Аттила Кертес-Фаркаш выступил на коллоквиуме ФКН
Заведующий НУЛ ИИВБ выступил на коллоквиуме ФКН.

Дмитрий Игнатов выступил на коллоквиуме ФКН

Дмитрий Игнатов выступил на коллоквиуме ФКН
Заведующий лабораторией выступил на коллоквиуме ФКН.

Семинар: "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии"

Семинар: "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии"
26 ноября 2021г. прошел онлайн семинар, посвященный результатам исследования заведующего лабораторией Аттилы Кертес-Фаркаш по теме "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии".

Ученые научились добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака

Ученые научились добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака
Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала систему SpheroidPicker, которая умеет выделять раковые клетки определенной формы и размера (сфероиды). Этот первый в своем роде прибор, работающий на основе искусственного интеллекта, позволит стандартизировать работу с образцами опухолей. Результаты исследования опубликованы в журнале  Scientific Reports. В работе над проектом принимал участие младший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии НИУ ВШЭ Никита Мошков.

В третий раз Элла Тюрюмина выступила на международном симпозиуме 17th St. Gallen International Breast Cancer Conference Primary Therapy of Early Breast Cancer