Рейтинг активности регионов в области ИИ, составленный нейросетью
Его представили билайн Big Data & AI вместе с Лабораторией прикладного анализа Томского государственного университета.
Нейросеть обучили на более чем 1 млн. записей. В датасет вошли данные из открытых источников о вакансиях в регионах, научных публикациях, интернет-запросах по теме ИИ, а также русскоязычных публикаций в соцмедиа и тематических форумах и публичных русскоязычных сообщений во «ВКонтакте» и Telegram.
Для составления рейтинга была использована сложная математическая модель, которая учитывала множество факторов:
• Вклад в развитие науки оценивался на основе анализа информации о научных публикациях по тематике ИИ из базы Openalex. Публикации были отсортированы по территориальной привязке, а показатели нормализованы на количество университетов в регионе. Дополнительно оценивалось межвузовское взаимодействие. • Индекс интереса формировался на основе анализа интернет-запросов по тематике ИИ. • Спрос на рынке труда. С помощью нейросети были отсортированы и проанализированы данные о вакансиях в регионах с учетом числа трудоспособного населения. В рамках критерия оценивалось количество вакансий в регионе, в том числе для специалистов без опыта, скорость их закрытия и медианная зарплата. • Присутствие в инфополе отражает количество упоминаний региона в контексте ИИ в социальных медиа и СМИ. Для получения итогового списка наиболее релевантных публикаций была проведена многоступенчатая фильтрация с использованием больших языковых моделей.
Рейтинг активности регионов в области ИИ, составленный нейросетью
Его представили билайн Big Data & AI вместе с Лабораторией прикладного анализа Томского государственного университета.
Нейросеть обучили на более чем 1 млн. записей. В датасет вошли данные из открытых источников о вакансиях в регионах, научных публикациях, интернет-запросах по теме ИИ, а также русскоязычных публикаций в соцмедиа и тематических форумах и публичных русскоязычных сообщений во «ВКонтакте» и Telegram.
Для составления рейтинга была использована сложная математическая модель, которая учитывала множество факторов:
• Вклад в развитие науки оценивался на основе анализа информации о научных публикациях по тематике ИИ из базы Openalex. Публикации были отсортированы по территориальной привязке, а показатели нормализованы на количество университетов в регионе. Дополнительно оценивалось межвузовское взаимодействие. • Индекс интереса формировался на основе анализа интернет-запросов по тематике ИИ. • Спрос на рынке труда. С помощью нейросети были отсортированы и проанализированы данные о вакансиях в регионах с учетом числа трудоспособного населения. В рамках критерия оценивалось количество вакансий в регионе, в том числе для специалистов без опыта, скорость их закрытия и медианная зарплата. • Присутствие в инфополе отражает количество упоминаний региона в контексте ИИ в социальных медиа и СМИ. Для получения итогового списка наиболее релевантных публикаций была проведена многоступенчатая фильтрация с использованием больших языковых моделей.
On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. On Telegram’s website, it says that Pavel Durov “supports Telegram financially and ideologically while Nikolai (Duvov)’s input is technological.” Currently, the Telegram team is based in Dubai, having moved around from Berlin, London and Singapore after departing Russia. Meanwhile, the company which owns Telegram is registered in the British Virgin Islands. These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted.
from ms
