Эксперты компании Elsevier рассказали о повышении продуктивности научных публикаций
Эксперты Elsevier S&T в России Марат Фатхуллин, Евгений Крюков и Дмитрий Кочетков представили к обсуждению информацию о текущих позициях РУДН в мировом научном пространстве и рекомендации, позволяющие повысить продуктивность деятельности специалистов РУДН в научной сфере.
С 2017 по 2018 год университет совершил прорыв в сфере лингвистики, увеличив количество годовых публикаций в 2,5 раза. РУДН имеет высокую цитируемость статей по химии и математике, по современным языкам; наблюдается мощная динамика роста цитируемости и количества публикаций по указанным тематикам. По мнению экспертов, при написании статей авторам университета стоит также сконцентрировать внимание на определённых прорывных точках, тематиках, которые входят в 1% наиболее популярных во всём мире.
Данные рекомендации будут учтены при разработке стратегии в рамках реализации программы развития до 2025 года, которая будет запущена в 2020 году.
Исследователи РУДН разработали инновационную систему «Челомер» для создания высокоточных трёхмерных моделей лица за считанные секунды. Проект, поддержанный акселератором RUDN.VC, уже вышел на стадию ранних продаж.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.