ИСТИНА

• Члены программного комитета: Романов В.Ю., Зубарева Е.В., Гурьев Д.Е., Морковин Е.С., Ступников С.А., Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А., Сухомлин В.А., Намиот Д.Е., Кузнецов С.Д., Лукашевич Н.В., Майсурадзе А.И., Добров Б.В., Моисеев Е.И.
• Охват: Международная
• Даты проведения: 10-13 октября 2017
• Место проведения: Москва, факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ, Russia
• Организаторы:
  МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики
  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН (ФИЦ ИУ РАН)
  Московская секция ACM SIGMOD
• Число участников: 300
• Число иностранных участников: 20
• Число участников из МГУ: 30
• Число докладчиков: 90
• Веб-сайт: http://damdid2017.frccsc.ru
• Все конференции этой группы
• Описание конференции:

  Ежегодная международная конференция «Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных» (“Data Analytics and Management in Data Intensive Domains” DAMDID/RCDL’2017) представляет собой мультидисциплинарный форум исследователей и практиков из разнообразных областей деятельности людей, содействующий сотрудничеству и обмену идеями в сфере анализа и управления данными в областях исследований, движимых интенсивным использованием данных (ОИИД). На английском языке ОИИД звучит как data intensive domains (DID) в смысле 4-й парадигмы научных исследований. Подходы к анализу данных и управлению данными, развиваемые в конкретных ОИИД X-информатики (таких как X=астро, био, гео, нейро, мед, физика, химия, материаловедение и пр.), социальных наук, а также информатики, промышленности, новых технологий, финансов и бизнеса составляют предметную область конференции. Программа конференции 2017 года, как и в предыдущих конференциях, отражает наряду с традиционной для управления данными тематикой движение в направлении науки о данных (data science) и аналитики с интенсивным использованием данных. Как и прежде, программа этого года включает специально подобранные приглашенные и ключевые доклады в быстро развивающихся ОИИД. Целью организации таких сессий также является привлечение внимания специалистов в выбранных ОИИД к конференции. Предконференционная пленарная сессия 9 октября включает два доклада: ключевой доклад Стефано Чери (профессора Миланского политехнического института) и приглашенный доклад Золтана Саллаши (научного сотрудника Медицинской Школы Гарварда). Сессия посвящена развитию методов и средств получения генома и диагностики в различных областях (от здравоохранения до криминалистики). Стефано Чери рассматривает вопросы реализации в Европейском проекте GeCo средств секвенирования ДНК нового поколения; в докладе Золтана Саллаши обозреваются подходы к геномно-базированной диагностике в различных прикладных областях. Более подробно 10 октября Золтан Саллаши в тьюториале рассматривает применение геномной диагностики в имунотерапии рака. Проблемы «наводнения» данными в астрономии и способы их разрешения рассматриваются в ключевом докладе Джузеппе Лонго (профессор астрофизики в Неаполитанском университете). Последний по времени представления ключевой доклад Катрин Амунтс, профессора медицины, директора Института Нейронауки и Медицины в Исследовательском Центре Juelich, посвящен большому Европейскому проекту изучения мозга человека (HBP), как флагманскому проекту по ускорению и коллаборации исследований в нейронауке.

• Добавил в систему: Филин Максим Дмитриевич

Доклады:

• 2017 Using News Corpora for Temporal Summary Formation (Устный)
• Авторы: Tikhomirov Mikhail, Dobrov Boris

• 2017 Анализ и визуализация международного научного сотрудничества на основе научных публикаций (Устный)
• Авторы: Майсурадзе А.И., Ечкина Е.Ю.

• 2017 Выявление аномалий в работе механизмов методами машинного обучения (Устный)
• Авторы: Головина А.М., Дьяконов А.Г.

• 2017 Моделирование задержек передачи информации в вычислительном кластере для мониторинга коммуникационной среды (Устный)
• Авторы: Козлов В.Д., Майсурадзе А.И.

• 2017 Модель семантического поиска на базе тезауруса (Устный)
• Авторы: Серебряков В.А., Малахов Д.А.

• 2017 Система информационного поиска на основе тематических моделей (Устный)
• Авторы: Грацианова Т.Ю., Филин М.Д.