Оргкомитет Шестой международной научно-технической конференции «Современные сетевые технологии» (MoNeTec-2026) сообщает о продлении срока подачи заявок до 12 мая 2026 года.
Шестая Международная конференция MoNeTec-2026 посвящена 100-летию со дня рождения выдающегося отечественного учёного Льва Николаевича Королёва, одного из создателей первой операционной системы для ЭВМ БЭСМ-6.
Тематика конференции включает, но не ограничивается:
Этой осенью (19-28 октября) на базе кампуса совместного университета
МГУ-ППИ в г. Шэньчжэне запланирована третья школа-конференция по
тензорным методам в математике и задачах искусственного
интеллекта (3nd Conference–School On Tensor Methods in
Mathematics and Artificial Intelligence Computing) для студентов старших
курсов, магистрантов, аспирантов и молодых исследователей.
Ученые факультета ВМК МГУ изучили, как можно более эффективно распределять трафик в сетях передачи данных. Работа посвящена разработке методов, позволяющих снижать перегрузку каналов связи за счёт координации между узлами сети.
В современных сетях передачи данных важно правильно распределять потоки информации между доступными маршрутами, чтобы избежать перегрузки отдельных каналов. Одним из ключевых показателей в этой задаче является максимальная загрузка каналов (MLU), отражающая, насколько сильно перегружен самый загруженный участок сети.
Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод, позволяющий выявлять ошибки в размеченных текстах, используемых для обучения систем обработки языка.
Такие тексты представляют собой специальные корпуса, в которых для каждого предложения заранее указана его структура. Они используются при создании систем автоматического анализа языка, поэтому точность их разметки имеет ключевое значение.
Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ предложили подход к тому, как системы на основе искусственного интеллекта могут запоминать и использовать информацию при длительном взаимодействии с пользователем.
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали подходы, позволяющие сократить время обучения систем, управляющих распределением вычислительных задач в сети. Работа посвящена повышению эффективности планирования вычислений в условиях изменяющейся нагрузки.