Исследователи улучшили поиск майорановских мод в сверхпроводниках
Международная команда исследователей с участием физиков МИЭМ ВШЭ показала, что немагнитные примеси помогают точнее выявлять майорановские моды — квантовые состояния, которые считаются перспективными для квантовых компьютеров. Они выяснили, что такие примеси сдвигают уровни, которые обычно маскируют майорановский сигнал, а саму моду почти не трогают, благодаря чему ее пик в спектре становится отчетливее. Исследование опубликовано в журнале Research.
ВШБ ВШЭ изучит практики управления изменениями в топ-100 компаний
Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ запускает исследование опыта топ-менеджеров крупнейших российских компаний, чтобы обобщить подходы к управлению изменениями.
Эксперты ВШЭ выявили низкую точность технологических прогнозов в сфере транспорта
Исследователи НИУ ВШЭ проанализировали научные прогнозы о развитии транспорта за последние 50 лет, чтобы оценить их точность. Оказалось, что средняя сбываемость таких прогнозов не превышает 25%, причем наиболее низкие значения отмечаются в сфере авиации и железных дорог. По мнению ученых, причина — в несовершенстве метода прогнозирования и сложном устройстве индустрии транспорта. Результаты работы опубликованы в журнале Technological Forecasting and Social Change.
Ученые ВШЭ узнали, какой стиль обучения выбирают отличники онлайн-образования
Эксперты НИУ ВШЭ проанализировали цифровые следы студентов и впервые показали, что итоговые оценки зависят от личного стиля прохождения онлайн-курса. Сбалансированный тип учеников оказался успешнее традиционного и практико-ориентированного. Результаты работы помогут в создании адаптивных индивидуальных образовательных систем. Работа опубликована в журнале The Internet and Higher Education.
Вышка представит исследование потребностей глухих и слабослышащих москвичей
4 марта в 11:00 факультет социальных наук НИУ ВШЭ совместно с Московской городской организацией ОООИ «Всероссийское общество глухих» представит результаты исследовательского проекта, направленного на анализ потребностей и запросов людей с инвалидностью по слуху.
.png "Разработка ученых ВШЭ для быстрой диагностики афазии опубликована на RuStore")
Разработка ученых ВШЭ для быстрой диагностики афазии опубликована на RuStore
Нейролингвисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработали приложение для быстрой диагностики афазии — нарушений речи, возникающих в результате травм головы, инсультов или других неврологических заболеваний. Этот инструмент за 5 минут позволяет оценить наличие и степень выраженности речевых нарушений и оперативно принять решение о направлении к логопеду и разработать план реабилитации. Быстрый тест на афазию доступен для скачивания на RuStore.
«Вышка — место, где формируются научные школы»
11 февраля в НИУ ВШЭ состоялась церемония награждения победителей конкурса на лучшую научно‑исследовательскую работу студентов (НИРС) 2025 года. Всего в нем участвовала 2061 работа. По итогам экспертной оценки звания победителей и лауреатов получили 366 студентов по таким секциям, как социальные науки, экономико‑менеджериальные дисциплины, точные и гуманитарные науки, а также креативные индустрии.
Ученые ВШЭ: молодые россияне знают достаточно о деньгах, но не умеют ими распоряжаться
Подростки и молодые люди в России сегодня хорошо ориентируются в финансовых терминах: знают, что такое банковские карты, кредиты, проценты и онлайн-платежи. Однако, как выяснили ученые НИУ ВШЭ, реальные навыки обращения с деньгами у большинства из них пока развиты слабо. Исследование «Финансовая грамотность, финансовая культура и финансовая автономия молодежи» опубликовано в издании «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены».
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.
Снизить волатильность и увеличить доходность на фондовом рынке можно с помощью ML-моделей
Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».
Прием заявок: до 22 февраля