• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Наука

Летняя школа "Машинное обучение в физике высоких энергий"

Лаборатория методов анализа больших данных совместно с ШАД Яндекса с 1 по 10 июля провели летнюю школу MLHEP (Машинное обучение в физике высоких энергий) в DESY (Deusche Electron SYnchrotrone) в Гамбурге.

Иллюстрация к новости: От продаж бронирования к продаже «опыта»: как машинное обучение меняет индустрию туризма

От продаж бронирования к продаже «опыта»: как машинное обучение меняет индустрию туризма

Что общего между покупкой квартиры и авиабилетов, почему ваше мнение действительно важно отелю и как продать пользователю «опыт» — об этом и не только читайте в интервью с Павлом Велиховым, преподавателем Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, который работал ранее на позициях Head of Data Science в Ostrovok.ru и Chief Science Officer в TopRater.com.

Иллюстрация к новости: Вышка вошла в суперкомпьютерный клуб

Вышка вошла в суперкомпьютерный клуб

В НИУ ВШЭ начал работу вычислительный кластер, мощности которого позволят университету выйти на новый уровень исследований в области глубинного обучения и математического моделирования, а ИСИЭЗ НИУ ВШЭ — развернуть обновленную версию системы интеллектуального анализа больших данных iFORA. Вычислительный кластер НИУ ВШЭ занял 6-е место в апрельском рейтинге «Топ-50 суперкомпьютеров России».

Завершилась международная конференция Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes (MACSPro'2019)

С 21 по 23 марта в Вене прошла международная конференция Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes (MACSPro'2019), организованная компанией ExactPro и лабораториями МУСС и ПОИС. В конференции приняли участие ведущие специалисты в области тестирования и прогнозирования сложных систем и процессов из Испании, России, Нидерландов, Грузии и других стран.

Иллюстрация к новости: 10 научных проектов НИУ ВШЭ получили гранты РНФ

10 научных проектов НИУ ВШЭ получили гранты РНФ

Они стали победителями конкурса 2019 года, направленного на поддержку фундаментальных и поисковых научных исследований, проводимых научными группами.