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.

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

Тема «исследования и аналитика»

Иллюстрация к новости: От нейронных сетей до фондовых рынков: как развивают компьютерные науки в нижегородской ВШЭ

От нейронных сетей до фондовых рынков: как развивают компьютерные науки в нижегородской ВШЭ

Созданная в 2011 году Международная лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (ЛАТАСС) НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде ведет широкий спектр фундаментальных и прикладных исследований, в том числе совместные проекты с крупными компаниями: Сбером, Яндексом и другими лидерами IT-отрасли. Разработанные учеными Вышки методы не только обогащают науку, но и позволяют улучшить работу транспорта компаний, более успешно вести медицинские и генетические исследования. О работе лаборатории «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующим — профессором Валерием Калягиным.

Иллюстрация к новости: Запуск Студенческой оценки преподавания во 2 модуле 2023-24

Запуск Студенческой оценки преподавания во 2 модуле 2023-24

30 ноября запущена волна студенческой оценки преподавания по 2 модулю 2023-2024 учебного года

Запуск Студенческой оценки преподавания в 1 модуле 2022-23

Сегодня, 3 октября, запущена волна студенческой оценки преподавания по 1 модулю 2022-2023 учебного года

Иллюстрация к новости: Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий

Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing.