Все новости

«Мега команда» представила сервис для автоматизации обработки обращений в техническую поддержку и систему оценки загрузки транспорта по фотографиям.

Дарий Малков и Николай Боровиков работают над двумя проектами: изучают поведение плавающих частиц в волновых полях и разрабатывают новые численные методы восстановления спектра рентгеновского излучения. Один из результатов уже подан в журнал Physics Education (Q2) и получил положительный отзыв рецензента.

Компания является индустриальным партнером новой программы бакалавриата «Технологии индустриальной программной инженерии», реализуемой НГУ в рамках федерального проекта ТОП ИТ «СТАРТ».

Визит в Новосибирск состоялся в рамках культурного проекта — второго Сибирского оперного фестиваля Василисы Бержанской.

Уже готов работающий прототип с приёмом обращений, поиском по корпоративной базе знаний, пошаговым журналом обработки и проверкой результатов.

В нем участвуют представители 62 организаций — вузов и научно-исследовательских институтов Новосибирской области.

Глоссарий включает в себя 439 лексических единиц, в том числе 24 термина и 14 профессиональных жаргонизмов, для которых предложены авторские варианты перевода, отсутствующие в существующих на данный момент источниках.

В этом году часть мероприятий школы пройдет в ЦКП «СКИФ». Для молодых ученых проведут серию мастер-классов в лабораториях НГУ и экскурсию по станциям Сибирского кольцевого источника фотонов.

Это рекордный показатель за 13-летнюю историю проведения мероприятия.

Визит стал частью международной аккредитации образовательных программ Института медицины и медицинских технологий НГУ, проходящей в НГУ 19-21 октября.

Он стал частью XXII Осенней конференции молодых учёных «Актуальные вопросы экономики и социологии», организуемой Институтом экономики и организации промышленного производства СО РАН совместно с Экономическим факультетом НГУ.

Новая система гарантирует качество данных, воспроизводимость экспериментов и полную прослеживаемость внесения разметок, дает возможность исправлять ошибки и не повторять их в последующем обучении нейросетей и на подготовленных наборах измерять качество любых моделей.