Тема «публикации»

Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences.

Исследователи из Научно-учебной лаборатории когнитивной психологии пользователя цифровых интерфейсов НИУ ВШЭ выяснили, как «сигналы социальных возможностей» в оформлении новостных сайтов, будь то комментарии читателей, счетчик репостов или указание имени автора статьи, помогают завоевать доверие читателей. Эксперименте с участием 137 добровольцев показал, что такие элементы интерфейса делают сайт более надежным и убедительным в глазах пользователей, при этом самый весомый сигнал — ссылки на страницы в социальных сетях. Результаты работы опубликованы в журнале Human-Computer Interaction.

Биологи из НИУ ВШЭ совместно с исследователями из НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова используют новейшие микрофлюидные технологии для изучения преэклампсии — одного из самых опасных осложнений беременности, которое угрожает жизни и здоровью матери и ребенка. В статье, опубликованной в BioChip Journal, они рассмотрели современные клеточные модели, включая передовые технологии «плацента-на-чипе», позволяющие глубже понять механизмы заболевания и разработать эффективные лекарства.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках реализованного при поддержке «Яндекса» форсайт-исследования выделил четыре сценария развития отечественного ИТ-рынка до 2028 года. Результаты изложены в аналитическом докладе «Информационные технологии в России: сценарии развития».

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает на основе данных Web of Science о профилях российских авторов, подготовивших научные публикации в международных научных журналах, количественные и качественные изменения их состава в динамике с 2019 года.

Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ разработали новую архитектуру нейронных сетей, которая может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии. Свое решение ученые представили 16 июля в Ванкувере на ведущей международной конференции по машинному обучению ICML 2025. Текст статьи и исходный код выложены в открытый доступ.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA и других методов изучил возможности использования промышленных и сервисных роботов для различных операций на химических производствах.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках картирования структуры мировой науки впервые выделил с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA наиболее актуальные для России тематики исследований и разработок.

В 1968 году американский математик Пол Чернов предложил теорему, позволяющую приближенно вычислять полугруппы операторов — сложные, но полезные математические конструкции, описывающие, как со временем изменяются состояния многочастичных систем. Метод основан на последовательности приближений — шагов, с каждым из которых результат становится точнее. Но до сих пор было неясно, насколько быстро эти шаги приводят к результату и что именно влияет на эту скорость. Полностью эту задачу впервые решили математики Олег Галкин и Иван Ремизов из нижегородского кампуса НИУ ВШЭ. Их работа открывает путь к более надежным вычислениям в разных областях науки. Результаты опубликованы в престижном журнале Israel Journal of Mathematics (Q1).

Сверхпроводимость — особое состояние материала, при котором электрический ток проходит через него без потерь энергии. Обычно в материалах с дефектами она возникает при очень низких температурах и в несколько этапов. Международная команда ученых, включая физиков МИЭМ ВШЭ, показала: если дефекты распределены внутри материала не случайно, а по определенной схеме, сверхпроводимость возникает при более высокой температуре и охватывает весь материал. Данные могут помочь в создании сверхпроводников, работающих без экстремального охлаждения. Исследование опубликовано в журнале Physical Review B.