Тема «Вышка технологическая»

Исследователи НИУ ВШЭ выяснили, как часто у россиян с легочной гипертензией встречаются генетические мутации

Исследователи НИУ ВШЭ выяснили, как часто у россиян с легочной гипертензией встречаются генетические мутации
Команда ученых и медиков впервые в России провела масштабное генетическое исследование пациентов с легочной артериальной гипертензией. Исследователи, включая сотрудников Международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, изучили геномы более ста пациентов и обнаружили, что примерно у каждого десятого встречаются опасные мутации в гене BMPR2, отвечающем за рост сосудов. Три мутации были описаны впервые. Исследование опубликовано в журнале Respiratory Research.

Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций

Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика

Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика
Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.

НИУ ВШЭ победил в отборе исследовательских центров в сфере ИИ

НИУ ВШЭ победил в отборе исследовательских центров в сфере ИИ
Высшая школа экономики стала одним из победителей отбора третьей волны исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта. Центр оптимизации и адаптации больших фундаментальных моделей НИУ ВШЭ (Центр ИИ) займется созданием новых методов и инструментов, чтобы сделать обучение, использование и адаптацию сложных моделей искусственного интеллекта дешевле и эффективнее.