Компактный нейропротез обучили декодировать речь по активности мозга
Ученые НИУ ВШЭ и МГМСУ им. Евдокимова разработали модель машинного обучения, которая предсказывает произнесенное слово на основе активности мозга, записанной небольшим количеством инвазивных электродов. Статья “Speech decoding from a small set of spatially segregated minimally invasive intracranial EEG electrodes with a compact and interpretable neural network” опубликована в Journal of Neural Engineering. Работа выполнена при поддержке мегагранта правительства РФ в рамках нацпроекта «Наука и университеты».
Исследователи из питерской Вышки проанализировали исполнение рекомендаций Счетной палаты
Ученые из Центра сравнительных исследований власти и управления НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Иван Григорьев и Елизавета Родионова по запросу Счетной палаты проанализировали данные об исполнении ее рекомендаций в 2019–2021 годах. Они выявили несколько факторов, которые влияют на то, будет ли рекомендация претворена в жизнь или нет.
Регистрация - до 1 марта