|
|
|
Абрамов
Максим
Викторович
к.т.н., доцент кафедры информатики СПбГУ
руководитель лаборатории ТиМПИ СПб ФИЦ РАН
|
|
Вероятностные графические модели, нечеткие системы, мягкие вычисления и социокомпьютинг, машинное обучение
Работа секции затрагивает ряд научных направлений, однако им не
исчерпывается: вероятностные графические модели, логико-вероятностные
графические модели, реляционно-вероятностные модели и иные основанные
на вероятности и степенях доверия модели когнитивных систем,
социотехнических систем (включая их информационную безопасность),
биосоциальных систем, систем поддержки и принятия решений в условиях
неопределенности; нечеткие системы и мягкие вычисления в искусственном
интеллекте; гибридные модели представления и обработки знаний с
неопределенностью; проблемы социального компьютинга.
|
| ср 29 апреля |
 |
вечерняя секция |
| ауд. -14 линия В.О., д. 39, ауд. 401 |
|
Ивлиев Д.Д.
Система поддержки принятия решений с функционалом моделирования задач многокритериальной оптимизации
Решетникова А.Ю.
Автоматизация тестирования пользовательского интерфейса с использованием мультиагентного LLM-пайплайна
Изотова Е.Ю.
Рекрутинг как социотехническая система: когда первое слово – за алгоритмом
Мосягин Т.И., Попцов А.В.
Методология оценки способнойстей больших языковых моделей распознавать избыточные действия в планах
Фролов К.Ф., Попцов А.В.
Методология анализа поведения больших языковых моделей в задачах планирования при различных типах неоднозначности
Данилов Е.С., Зак П.Ю., Рафиков Т.Р.
Эмпирическая таксономия памяти LLM-агентов
Анисимов В.С.
Применение текстурных блоков видеокарт в задачах квантования LLM: возможности и ограничения
Чуркин К.А., Столярова В.Ф
Взаимосвязь тематик подписок пользователя онлайн социальной сети и доминирующего профессионального типа его личности
Битепаж В.О.
Исследование GAN-аугментации в задаче распознавания автомобильных номеров в условиях ограниченной видимости
Нафикова Л.И.
Моделирование динамики мнений пользователей в рекомендательных системах
Ерофеевский Д.В.
Вероятностное прогнозирование траекторий судов смешанного плавания на основе гибридной модели LSTM–GPR
|
|
|
