В старых версиях браузеров сайт может отображаться некорректно. Для оптимальной работы с сайтом рекомендуем воспользоваться современным браузером.
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Программа предназначена для обмена результатами решения задач Data Science экспериментов, оценки качественных характеристик этих результатов, а также выгрузки наиболее перспективных решений в производственную серверную среду. Состоит из API управляющим хранилищем файловых данных и MLOps-системой, а также базы данных для хранения предлагаемыми пользователями решениями.
Тип ЭВМ: ПК на базе процессора Intel x86
ОС: CentOS-7
Программа предназначена для создания синтетических табличных данных, временных рядов и изображений, включает реализацию и оценку алгоритмов регрессии и классификации, оценивая их производительность как на сгенерированных, так и на исходных данных. Функциональные возможности: загрузка обучающих данных, анализ уникальных значений, генерация синтетических данных с использованием моделей генеративного искусственного интеллекта (ИИ) WGAN, VAE, Real NVP, использование метрик для измерения уровня конфиденциальности и качества сгенерированных синтетических данных, их отличия от реальных, визуализация результатов исследования.
Программа предназначена для процесса обучения символьной регрессии на основе автокодировщика. Обеспечивает устойчивость к шумам, возможность настройки априорных значений для символьного выражения для применений физики и др.
Программа предназначена для моделирования распространения радиоволн с помощью трассировки лучей между передатчиком и движущимся приемником, расчета показателей качества сигнала, сбора и обработки полученных данных. Программа содержит библиотеки для моделирования трассировки лучей, работы с массивами и таблицами. Программа включает модуль моделирования радиоволн с помощью трассировки лучей, расчет показателей моделирования, сохранение выбранных показателей, модуль обработки полученных данных.
Тип ЭВМ: IBM PC - совмест.ПК на базе процессора 10*3,2 ГГц
ОС: MAC OS 12.6
Программа предоставляет пользователю возможность преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.
Программа предназначена для классификации состояний промышленного трехфазного двигателя методами машинного обучения нейронных сетей на данных токового сигнала питания двигателя, определяемых как: 1) нормальное состояние, соответствующему исправному двигателю; 2) межвитковые замыкания двигателя; 3) механические дефекты двигателя. В основе программы лежит архитектура одномерной свёрточной нейросети, состоящей из 14 слоёв и 26 тысяч параметров. Точность классификации состояний двигателя на тестовых данных превышает более чем в 2 раза точность по ГОСТ ISO 20958-2015.
Тип ЭВМ: Сервер HP ProLiant DL-160 G6 или аналог
ОС: Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr) и выше.
Программа предназначена для сохранения терминов и векторных представлений, обмена и манипулирования данными для семантического анализа и разработана вследствие необходимости извлечения векторов и соответствующих элементов из тяжеловесных моделей машинного и глубокого обучения.
Тип ЭВМ: Сервер HP ProLiant DL-160 G6 или аналог
ОС: Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr) и выше
Программа позволяет решить задачи стандартизации данных из разных информационных систем с обеспечением качества, надежности и достоверности, задачи обеспечения прозрачности получения данных с хранением ссылок на их источники и объединения именованных сущностей и предметных терминов, поиска терминов на русском и английском языках. Областью применения программы является лингвистический анализ текстов на русском и английском языках.
Тип ЭВМ: Сервер HP ProLiant DL-160 G6 или аналог
ОС: Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr) и выше
Программа позволяет предсказать объем рынка товаров по текстовому следу соответствующих терминов и применима для научно-технологического прогнозирования в интересах стратегической аналитики и форсайт-исследований.
Программа проверяет факты на нескольких языках (русский, английский, болгарский) на основе источников из Википедии. Для каждого языка при этом используется локальный вариант Википедии. Входными данными является набор из нескольких фактов, введенных пользователем инструмента. Выходными - результат проверки каждого утверждения, представленный одним из трех вариантов ответов: 1) Truth (правда); 2) Lying (ложь); 3) Not Enough Info (недостаточно информации).
В основе работы программы лежит извлечение ключевых слов. Алгоритмы разработаны таким образом, что в результате обработки текста извлекаются наиболее релевантные слова и фразы. На вход программа получает массивы неструктурированных текстовых данных. Текст документа разбивается на предложения, выявляются зависимости между словами на основе анализа синтаксиса обрабатываемого предложения. На основе выявленных зависимостей между словами отдельные существительные и прилагательные объединяются в словосочетания, n-граммы, которым NER-модель присваивает теги, представляющие собой указания на именованные сущности. Посредством ранжирования, реализованного на основе отобранных алгоритмов TF-IDF, RAKE, BM25, KeyBERT, выделяется ключевая метаинформация из всего массива доступной метаинформации. Программа применима для широкого спектра задач семантического анализа и поиска информации.
Тип ЭВМ: Сервер HP ProLiant DL-160 G6 или аналог Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr) и выше
Программа создана для автоматизации процесса создания моделей по детектированию объектов и действий. Функционал включает в себя: предобработку датасета, включая изображения и аннотации; генерацию файлов конфигураций; автоподбор гиперпараметров; выбор архитектуры нейросети; алгоритм ранней остановки с сохранением лучших чекпоинтов, функционал для детекции корректности произвольной последовательности объектов.
Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК
ОС: Linux, MacOS, Windows
Программа позволяет анализировать видеопоток с камер высокого разрешения с помощью технологий компьютерного зрения и тем самым контролировать производительность и безопасность труда на рабочем месте при выполнении ручных операций на производстве. Алгоритмы делают выводы о совершенных ошибках и пройденных этапах сборочного процесса. Гибкая конфигурация приложения позволяет в короткие сроки адаптировать его под новый технологический процесс.
Тип ЭВМ: IBM PC-совместимый ПК
ОС: Ubuntu 22.04
Программа предназначена для автоматической подготовки и разметки набора данных для дальнейшего обучения моделей нейронных сетей, предназначенных для решения задачи детекции. Программа является настраиваемой и может создавать наборы данных, в которых каждая фотография содержит объекты различных классов с заданными распределениями их количества и расположения.
ОС: Ubuntu 22.04
Изобретение относится к области вычислительной техники для контроля качества сборочных изделий. Технический результат состоит в повышении качества сборки за счет контроля правильности выполнения конечного набора регламентированных операций сборки.
Программа представляет собой три модуля, осуществляющих обучение, тестирование различных графовых сетей на основе подготовленных данных, а также отрисовывает дополнительные графики (ROC-, PR- и F1 score кривые). На вход программа получает геном организма, а также, преобразованные в формат sparse vector, результаты chip-atlas экспериментов. Также необходимо вручную указать параметры модели и баланс классов тренировочного датасета. В ходе работы модель обучается на тренировочной выборке (первый модуль), а затем тестируется на полном геноме (второй модуль). В третьем модуле можно отрисовать графики ROC-, PR- и F1 score кривых на необходимом датасете.
Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК.
ОС: Mac OS X 10.11 или выше, Linux Ubuntu 16.04 или выше
Программа реулизует полногеномный анализ с помощью алгоритма преобразователя DNABERT, обученного на экспериментально идентифицированных последовательностях, образующих Z-ДНК (Z-флипоны). Алгоритм обеспечивает значительное повышение производительности (F1 = 0,83) по сравнению с существующими подходами и реализует вычислительный мутагенез для оценки влияния замены оснований на образование Z-ДНК.
Программа предоставляет графический интерфейс для применения предварительно обученной модели машинного обучения (многослойного перцептрона) для оценки наличия и степени дислексии у школьника на основе пола, возраста, класса школы и данных окулографии. Для использования программы нужно указать демографические данные пациента и прикрепить файл формата .CSV с данными окулографии (длительность и параметры фиксации зрачка), результат – принадлежность к одному из трех классов - дислексия, риск дислексии или норма.
Первое решение на основе искусственного интеллекта с надежными результатами для выявления дислексии по данным о движении глаз русскоязычных школьников с первого по шестой классы. Комплексное исследование эффективности и тонкой настройки гиперпараметров десяти классификаций и семи регрессионных алгоритмов. Предложен второй по величине набор данных о движении глаз в этой области исследований, состоящий из трех дискретных целевых значений и одного непрерывного.
Программа предназначена для уточнения происхождения человека путем анализа общности сегментов его генома с представителями референсных популяций. Применима для повышения информативности коммерческих генетических тестов. Содержит набор архитектур графовых нейросетей, показавших наилучшее качество классификации на модельных данных, и эвристические классификаторы для сравнительного анализа. Позволяет произвести обучение нейросетей на размеченных данных и предсказать популяционную принадлежность новых индивидов, для генома которых определены IBD-сегменты с индивидами в размеченных данных.
Программа объединяет модули обработки данных, архитектуры нейронных сетей, их обучения и тестирования, модуль генерации искусственных генотипов, содержащих эпистаз. Входной набор генетических данных в формате vcf получают в результате чипового секвенирования или генерации соответствующим модулем. На этапе подготовки данных выделяются наиболее значимые однонуклеотидные полиморфизмы, выбираемые на основе опубликованных GWAS исследований. Модели оценивают риск заболевания (в %), качество прогноза оценивается с помощью ряда метрик (ROC AUC, PR AUC, F1, precision и recall).
Тип ЭВМ: IBM-PC совместимый ПК
ОС: Mac OS X 10.11 or higher, Linux Ubuntu 16.04 or higher.
Программа представляет собой кроссплатформенное приложение, направленное на коррекцию нарушений морфосинтаксиса (аграмматизма) у взрослых с речевыми нарушениями (афазией) различной этиологии. В ходе тренировки отрабатываются лексический доступ, структура предложения, лицо/число в настоящем времени, род/число в прошедшем времени, время глагола, глагольное управление, предложное управление, склонение прилагательных.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
ОС: Android, iOS.
Система экологического мониторинга сокращает время и повышает точность прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе, а имеет возможность одновременного охвата множества локальных, расположенных на одной промышленной площадке, и множество территориальных, соединяющих множество локальных систем экологического мониторинга различных промышленных площадок. Изобретение может быть использовано для комплексного планирования и уведомления о рисках загрязнений атмосферного воздуха промышленных предприятий вредными веществами.
Программа предназначена для предсказания метеорологических переменных (температуры, осадков, давления, влажности, скорости ветра) при помощи симулятора WRF (Weather Research and Forecasting). Программа состоит из двух модулей. Первый модуль генерирует тренировочную выборку. Второй модуль отвечает за оптимизацию гиперпараметров WRF.
Тип ЭВМ: ПК на базе процессора Intel
ОС: Fedora Linux 36
Программа предназначена для предсказания метеорологических переменных (температуры, осадков, давления, влажности, скорости ветра) при помощи симулятора WRF (Weather Research and Forecasting). Программа состоит из двух модулей. Первый модуль генерирует тренировочную выборку. Второй модуль отвечает за оптимизацию гиперпараметров WRF.
Тип ЭВМ: ПК на базе процессора Intel
ОС: Fedora Linux 36
Изобретение относится к области экологического мониторинга и может быть использовано для обнаружения источников загрязнений атмосферного воздуха на промышленных предприятиях. Сущность: в режиме реального времени с помощью постов контроля выполняют непрерывные замеры концентраций вредных веществ в атмосфере. Кроме того, с помощью метеостанций выполняют непрерывные замеры скорости и направления ветра. Результаты замеров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта. В случае регистрации событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта в соответствии с обученной стратегией поиска определяют расчетные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путем перемещения поискового курсора. Устанавливают ближайший к расчетному местоположению источник загрязнения атмосферы. Технический результат: сокращение времени обнаружения источника несанкционированного выброса загрязняющих вредных веществ в атмосферу.
Полезная модель относится к контрольно-измерительным приборам для экологического мониторинга городской среды и предназначена для обработки и контроля результатов измерений концентрации загрязняющих веществ различных типов в атмосферном воздухе, а также обеспечения работоспособности датчиков измерения концентрации загрязняющих веществ различных типов в атмосферном воздухе с помощью искусственного интеллекта.
Программа представляет собой ряд взаимосвязанных модулей: модуль сбора и обработки текстовых материалов, модуль классификации текстовых материалов по сентименту с применением искусственного интеллекта, модуль расчета различных метрик сентимента. Обеспечивает автоматизированный сбор, обработку и выявление сентимента (тональности) текстовых материалов инвестиционной тематики по каналам Telegram.
Программа позволяет решать задачи классификации и регрессии в финансовой экономике с применением моделей нейросетей с плотными слоями и интерпретировать результаты посредством объяснительного искусственного интеллекта (ИИ) (векторов Шепли), например, выявлять детерминант биржевых характеристик акций и облигаций. Программа включает модули загрузки-выгрузки данных, построения моделей нейросетей для задач регрессии и классификации, объяснительного ИИ и формирования графиков.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
ОС: Windows 7/8.1/10/11
Полезная модель относится к аксессуарам для смартфонов и может быть использована в качестве защитного устройства, включающего дополнительный функционал в виде поддержки принятия инвестиционных решений на базе искусственного интеллекта.
Программа реализует прогнозную модель искусственного интеллекта (ИИ), основанную на архитектуре класса трансформеров с вейвлет-эмбеддингом. Отличительными чертами моделей ИИ данного класса является наличие блоков энкодера и декодера, а также механизма внимания. Одно из направлений использования – прогнозирование временных рядов в области финансовой экономики. Программа состоит из взаимосвязанных модулей: вейвлет-эмбеддинга исходного временного ряда финансовых данных; энкодера; механизма внимания; декодера; проведения эксперимента/загрузчика данных.
Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК
ОС: Windows 7/8.1/10/11
Программа предназначена для определения оптимального среднего тарифа для различных отельных сетей/отдельных отелей. Программа может использоваться менеджерским составом отельных сетей/отдельных отелей, в том числе, для установления ценовой политики. Функциональные возможности программы включают определение стоимости путем оптимизации выручки отельных сетей/отдельных отелей.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
ОС: Windows 2000, XP, NT и Mac OS.
Программа позволяет решить задачу автоматического начисления баллов за задания открытого типа цифрового инструмента оценки читательской грамотности учащихся 3-х классов. Разработаны три модели классификации для каждого из трех заданий инструмента. Программа может быть использована разработчиками заданий открытого типа и экспертами, проверяющих такие задания.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
ОС: Windows 7/8/8.1/10, Linux
Программа предназначена для определения психоэмоционального состояния учеников онлайн лекции по видеоизображению лица в режиме реального времени. Реализован метод определения эмоционального состояния участников онлайн лекции и их вовлеченности с использованием легковесных нейронных сетей из библиотеки HSEmotion, а также механизм трекинга лица.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
ОС: Windows, Linux, macOS
Программа представляет собой веб-приложение, позволяющее определять индекс этичности компаний для различных секторов экономики. Программа в автоматическом режиме собирает данные, в том числе текстовые данные, из публичных источников и сохраняет их в базу данных. На основании полученных данных с помощью моделей искусственного интеллекта рассчитывается индекс этичности, который затем может быть визуализирован для пользователя.
Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК
ОС: Windows 7/8/8.1/10; Ubuntu 18.04/20.04/22.04
Программа предназначена для формирования прогноза количества арбитражных дел по категориям на будущие временные периоды на основании анализа данных, накопленных в хранилище данных. Программа может визуализировать количество существующих в системе данных в виде графиков.
Тип ЭВМ: IBM PC совместимый компьютер, процессор 4х2,5 ГГц
ОС: Windows 11
Программа предназначена для выяснения энтропийной структуры временных рядов, описывающих количество новых дел в суде РФ. Программа может использоваться для автоматизации и повышения качества работы судов РФ, отделов статистики и научных подразделений юридических центров. Основные внешние функции: ввод данных количества новых дел в суде за определенный период, регион, категорию; получение описывающих статистик; вывод о структуре ряда.