Au cours du dernier semestre d'automne, le personnel du laboratoire de
recherche JetBrains a tenu plusieurs conférences ouvertes au
Computer Science Center . Les sujets des rapports sont divers, tout comme les domaines de recherche en laboratoire. Pour plus de commodité, nous avons collecté des liens vers toutes les performances. Ayez une belle vue!
1. Comment faire un rapport sur le travail scientifique, Mark ZaslavskyLaboratoire d'algorithmes de robots mobilesLors de la conférence, vous vous familiariserez avec un algorithme étape par étape pour la préparation des performances. Vous apprendrez à planifier la présentation et le discours en tenant compte des spécificités des rapports scientifiques et des auditeurs typiques. Emportez avec vous des recommandations pratiques. Vous apprendrez à vous préparer aux questions délicates du public et à ne pas broncher sous leur assaut.
2. Duckietown et AIDO, Konstantin ChaikaLaboratoire d'algorithmes de robots mobilesDans la conférence, vous apprendrez:
- comment contribuer au développement de véhicules autonomes sans acheter de Toyota Prius,
- qu'est-ce que Duckietown et comment y avoir une seule caméra et un ordinateur monocarte apprennent à rouler selon les règles,
- comment participer aux Jeux Olympiques sur des véhicules autonomes sans sortir de chez vous, et d'où vient le canard?
3. Introduction aux algorithmes de localisation et de construction de cartes simultanées (SLAM), Anton Filatov, Artyom FilatovLaboratoire d'algorithmes de robots mobilesParmi les tâches que les robots sont déjà en train de résoudre, les intervenants distinguent la tâche de déplacement autonome sur un terrain inconnu. Lorsqu'un robot en mouvement se trouve dans un environnement inconnu, il doit construire une carte et déterminer sa position sur celle-ci, en fonction des données des capteurs installés sur le robot. Cette tâche est appelée SLAM (localisation et mappage simultanés).
Lors de la conférence, Artyom et Anton examineront la plupart des algorithmes modernes qui résolvent le problème SLAM, parleront de problèmes résolus et non résolus dans le cadre de ce problème, et montreront également la solution d'un tel problème dans la pratique. C'est vrai, dans le simulateur :)
4. Reliez les points: utiliser des graphiques pour interpréter les données biologiques, Alexey SergushichevGroupe bioinformatiqueLa génération de grandes quantités de données expérimentales est devenue la norme dans la biologie moderne, mais la question s'est posée de savoir comment interpréter ces données afin de tirer des conclusions biologiques. Une approche de ce problème est l'utilisation d'un graphique des interactions biologiques. Pour lui, on peut formuler la soi-disant tâche de recherche d'un module actif: trouver dans une grande colonne de toutes les interactions biologiquement possibles un petit sous-graphe connecté spécifique à une expérience biologique.
L'enseignant examinera plusieurs options pour formuler ce problème et les approches de sa solution, notamment en se basant sur la réduction au problème de la programmation linéaire entière et sur la base de l'algorithme Metropolis-Hastings.
5. Dérivation des histoires démographiques des populations à partir des données génomiques, Ekaterina NoskovaGroupe bioinformatiqueDans la conférence introductive, vous apprendrez ce que sont les histoires démographiques, comment elles sont déduites, quelles données sont utilisées à cet effet et quels modèles mathématiques sont à la base. L'histoire démographique des populations comprend le nombre de populations, le taux de migration et le moment de la séparation, et les génomes des individus contiennent des informations sur le passé, de sorte que les histoires démographiques dérivent des informations génétiques récemment obtenues sur les individus.
6. Programmation relationnelle, Ekaterina VerbitskayaLaboratoire d'instrumentation linguistiqueLa conférence se concentrera sur la programmation relationnelle: un paradigme dans lequel les programmes décrivent des relations mathématiques et, par conséquent, sont exécutés dans différentes directions. Vous pouvez donc trouver le résultat par les arguments donnés et, inversement, par les arguments obtenir le résultat donné. Catherine parlera de son fonctionnement, de son application, ainsi que des problèmes ouverts sur le terrain. Les étudiants sont encouragés à comprendre les langages de programmation fonctionnels.
7. Méta-calculs, Daniil BerezunLaboratoire d'instrumentation linguistiqueLa conférence se concentrera sur les méta-calculs - le domaine de l'informatique impliqué dans la conception de méta-programmes, c'est-à-dire les programmes qui manipulent d'autres programmes en tant que données, y compris la génération de ces derniers à la suite de leur travail. Ce domaine est étroitement lié aux optimisations logicielles et à la sémantique des langages de programmation et à la génération automatique de programmes.
8. Modèles à mémoire faible, Anton PodkopaevLaboratoire d'instrumentation linguistiqueLa conférence se concentrera sur les modèles de mémoire en général. Le conférencier expliquera pourquoi et comment le modèle de mémoire prometteur résout les problèmes existants des modèles de mémoire des langages de programmation, et abordera les preuves de l'exactitude de la compilation du modèle prometteur dans les modèles x86-TSO, Power et ARMv8.3 utilisant le modèle de mémoire intermédiaire (IMM).
9. La théorie des langages formels dans la pratique, Semyon GrigorievLaboratoire d'instrumentation linguistiqueLes requêtes pour les bases de données graphiques, l'analyse statique et les algorithmes de vérification de code sont des exemples d'application pratique de la théorie des langages formels et des algorithmes d'analyse. Dans ce contexte, de nouveaux problèmes d'ingénierie et théoriques se posent, et de nombreux anciens nécessitent de nouvelles solutions. Cela sera discuté dans une conférence.