Управление государственного энергетического надзора сообщает о внесении изменений в перечни вопросов (тестов), применяемых в комиссиях Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору по проверке знаний норм и правил в области энергетического надзора. Новые перечни вопросов размещены на официальном сайте Ростехнадзора по ссылке https://www.gosnadzor.ru/energy/energy/for%20the%20inspection%20structure%20of%20territorial/ В информационной системе <Единый портал тестирования> новые перечни вопросов будут применяться с 1 сентября 2026 г.

Уважаемые посетители! В связи с переездом на новый адрес единого окна, общественной приемной с пер. Северного, 7, прием корреспонденции, обращений граждан и выдача готовых результатов оказания госуслуг, с 04.05.2026 будет осуществляться по адресу: г. Екатеринбург, ул. Московская, 131. Обратить внимание! Смена реквизитов по Курганской области

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство
13.07.2026

Источник: ТАСС

Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ имени М. В. Ломоносова разработали новый метод анализа трехмерных сцен помещений, который улучшает способности ИИ-систем анализировать пространство. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Новое исследование посвящено объединению признаков различных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных", - сказали ТАСС в МГУ.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки определения типа, размеров и места объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между различными уровнями представленных данных. Он дополнили его "механизмом внимания", помогающим системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

"Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений", - уточнили в университете.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.

Возврат к списку