Достижения студентов

Новые победы и 800 000 рублей: студенты НИТУ МИСИС выступили на конкурсе «Аэротон»

Две студенческие команды Института компьютерных наук НИТУ МИСИС взяли бронзу на первом всероссийском отраслевом конкурсе по разработке цифровых и инженерных решений «Аэротон». Более 190 команд из 86 городов России решали задачи по развитию городской аэромобильности. Организаторы конкурса — Центр управления городской аэромобильностью совместно с Агентством инноваций Москвы и Департаментом предпринимательства и инновационного развития.

175 тысяч рублей выиграли студенты НИТУ МИСИС в хакатоне InnoGlobalHack

Три студенческие команды Университета МИСИС заняли призовые места на соревнованиях по разработке ИИ-сервисов. В хакатоне приняли участие 44 команды из 10 регионов России, партнерами выступили VK Education и МТС.

500 тысяч рублей и два диплома победителя: студенты МИСИС вернулись с хакатона ВТБ MoreTECH 5.0

Две студенческие команды Института компьютерных наук НИТУ МИСИС заняли первые места в ежегодном хакатоне ВТБ MoreTECH 5.0 для разработчиков, аналитиков и дизайнеров. В течение двух недель участники работали над проектами в различных треках: от разработки систем управления данными до оптимизации алгоритмов хранения и безопасности.

Премии, медали и стипендии: на выставке «Металл-Экспо» наградили лучших представителей Университета МИСИС

НИТУ МИСИС принял участие в деловой программе и экспозиции 30-ой Международной промышленной выставки «Металл-Экспо». Исследовательский коллектив вуза под руководством Александра Алещенко наградили золотой медалью, а 13 студентов и аспирантов стали лауреатами конкурса «Молодые ученые». Юбилейный форум привлек порядка тысячи компаний-экспонентов и свыше 30.000 посетителей.

Стипендию имени Юрия Адлера впервые получили три студентки НИТУ МИСИС

Неопознанный объект: как «сомневающаяся» нейросеть SDDE обрабатывает изображения точнее своих аналогов

Студенты Университета МИСИС и МФТИ совместно с учеными лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research предложили новую ансамблевую нейросеть SDDE (Saliency Diversified Deep Ensembles), которая с большей точностью определяет объекты на изображениях, не загруженных в базы данных. В перспективе новый алгоритм поможет развить сферу беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики, где важно различать неопознанные элементы и графические артефакты. Исследователи представили свою работу в октябре на международной конференции по обработке изображений ICIP 2024 в г. Абу-Даби (ОАЭ).