Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 24: | Строка 24: | ||
===Вторник, 26 ноября, 15:00–18:00 === | ===Вторник, 26 ноября, 15:00–18:00 === | ||
'''Пленарное заседание (продолжение)''' | '''Пленарное заседание (продолжение)''' | ||
| - | #15:00 ''{{докладчик| | + | #15:00 ''{{докладчик|}}'' |
#15:30 ''{{докладчик|}}'' | #15:30 ''{{докладчик|}}'' | ||
#16:00 ''{{докладчик|}}'' | #16:00 ''{{докладчик|}}'' | ||
| Строка 47: | Строка 47: | ||
# Толок А. В., Толок Н. Б. Метод градиентного спуска на основе многомерных воксельных образов | # Толок А. В., Толок Н. Б. Метод градиентного спуска на основе многомерных воксельных образов | ||
# Лазарев А. А., Правдивец Н. А., Вернер Ф. Двойственные и обратные задачи в теории расписаний | # Лазарев А. А., Правдивец Н. А., Вернер Ф. Двойственные и обратные задачи в теории расписаний | ||
| + | |||
| + | '''Интеллектуальный анализ данных ''' (параллельное мероприятие, зал 1) | ||
| + | # Драгунов Н. А., Дюкова Е. В. Поиск минимальных нечастых и максимальных частых наборов в частично упорядоченных данных. | ||
| + | # Генрихов И. Е., Дюкова Е. В. О поиске ассоциативных правил в небинарных данных | ||
| + | # Ашарин В. В., Шапошник Г. Л., Фадеев Е. П., Зубюк А. В. Использование качественной субъективной информации в виде «мягких» неравенств при оценке состава инвестиционного портфеля | ||
| + | # Дюкова Е. В., Масляков Г. О., Прокофьев П. А. Классификация над произведением частичных порядков | ||
| + | # Шульгин Е. В., Ратников Ф. Д. Кластеризация для реконструкции треков заряженных частиц | ||
| + | # Фатхуллин И. Ф., Стрижов В. В. Доменное состязательное обучение для понижения смещения прогноза при поиске бозона Хиггса в детекторе ATLAS | ||
Версия 16:46, 16 ноября 2019
- Короткая ссылка на эту страницу: bit.ly/33VfUBx
| Расписание является предварительным и служит для согласования времени докладов с участниками конференции. |
|
Программа 19-й конференции ММРО, г. Москва, 26-19 ноября 2019
Вторник, 26 ноября, 10:00–13:30
Открытие конференции
- Приветственные выступления Козлов Валерий Васильевич, вице-президент РАН, академик РАН (по согласованию), Хохлов Алексей Рэмович, вице-президент РАН, академик РАН (по согласованию)
- Журавлев Юрий Иванович, академик РАН (по согласованию), Рудаков Константин Владимирович, академик РАН, заместитель директора ФИЦ ИУ РАН
- Соколов Игорь Анатольевич , академик РАН (по согласованию), представитель Российского Фонда Фундаментальных исследований, (по согласованию)
- представитель АО «Российская венчурная компания», (по согласованию), представитель Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям), (по согласованию)
Пленарное заседание
- 11:00 Рудаков Константин Владимирович
О роли фундаментальной математики в искусственном интеллекте, распознавании образов, в анализе больших данных и т.п. - 11:30 Воронцов Константин Вячеславович
- [12:00 - 12:30] кофе-брейк
- 12:30 ',
- 13:00 '
Вторник, 26 ноября, 15:00–18:00
Пленарное заседание (продолжение)
- 15:00 '
- 15:30 '
- 16:00 '
- [16:30 - 17:00] кофе-брейк
- 17:00 '
- 17:30 '
- 18:30 '
Среда, 27 ноября
Интеллектуальная оптимизация и эффективный менеджмент (параллельное мероприятие, зал 1)
- Архипов Д. И., Баттайя О. Н., Лазарев А. А. Полиномиальный алгоритм для нахождения нижней оценки общего времени выполнения проекта
- Германчук М. С., Козлова М. Г. Распознавание, анализ и визуализация интернет-мемов
- Германчук М. С., Лукьяненко В. А., Меньшиков А. О. Задача распознавания символического образа динамической системы
- Ковун В. А., Каширина И. Л., Бондаренко Ю. В. Использование машинного обучения в задачах количественной металлографии
- ЛазаревА. А., Лемтюжникова Д. В., Вернер Ф. Метрики для задач теории расписаний с несколькими приборами
- Некрасов И. В., Правдивец Н. А. Машинное обучение в задачах прогноза отказов оборудования
- Скобелев П. О. Мультиагентные модели и методы самоорганизации расписаний для решения сложных задач адаптивного управления ресурсами в реальном времени
- Курбатов В. С., Токарева В. А., Цирков Д. А. Расширение алгоритма FUMILI для оптимизации квадратичных функционалов со связями между параметрами
- Азарнова Т. В., Полухин П. В. Динамические байесовские сети как инструмент тестирования вебприложений методом фаззинга
- Азарнова Т. В., Аснина Н. Г., Бондаренко Ю. В. Применение методов интеллектуального анализа данных в оценке функциональной эффективности команд менеджеров
- Толок А. В., Толок Н. Б. Метод градиентного спуска на основе многомерных воксельных образов
- Лазарев А. А., Правдивец Н. А., Вернер Ф. Двойственные и обратные задачи в теории расписаний
Интеллектуальный анализ данных (параллельное мероприятие, зал 1)
- Драгунов Н. А., Дюкова Е. В. Поиск минимальных нечастых и максимальных частых наборов в частично упорядоченных данных.
- Генрихов И. Е., Дюкова Е. В. О поиске ассоциативных правил в небинарных данных
- Ашарин В. В., Шапошник Г. Л., Фадеев Е. П., Зубюк А. В. Использование качественной субъективной информации в виде «мягких» неравенств при оценке состава инвестиционного портфеля
- Дюкова Е. В., Масляков Г. О., Прокофьев П. А. Классификация над произведением частичных порядков
- Шульгин Е. В., Ратников Ф. Д. Кластеризация для реконструкции треков заряженных частиц
- Фатхуллин И. Ф., Стрижов В. В. Доменное состязательное обучение для понижения смещения прогноза при поиске бозона Хиггса в детекторе ATLAS
