Каталог каналов Мои подборки Новинка Мои каналы Поиск постов Рекламные посты
Инструменты
Каталог TGAds Мониторинг Детальная статистика Анализ аудитории Бот аналитики
Полезная информация
Инструкция Telemetr Документация к API Чат Telemetr
Полезные сервисы

Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или подписчиков Проверить канал на накрутку
Прикрепить Телеграм-аккаунт Прикрепить Телеграм-аккаунт

Телеграм канал «NoML Digest»

NoML Digest
757
143
133
63
1.6K
База знаний: noml.club
www.youtube.com/@NoML_community
dzen.ru/noml

Чат: @noml_community
По всем вопросам к @pvsnurnitsyn
Подписчики
Всего
2 370
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
1 353
ER
Общий
38.99%
Суточный
43.1%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
Попробовать бесплатно
Показано 4 из 757 постов
Смотреть все посты
Пост от 16.04.2026 11:27
1 737
0
21
Н.А. Лутовинова (ИПУ РАН), Классические задачи теории расписаний

YouTube->
Дзен->
RuTube->
Файл->
Презентация->
Пост от 16.04.2026 11:24
379
0
3
Р.В. Сультимов (Институт ИИ МГУ и МФТИ), Арктика: современное состояние, перспективы, моделирование

YouTube->
Дзен->
RuTube->
Файл->
Пост от 31.03.2026 14:11
537
0
5
1 апреля 2026 г., 12:00 МСК, онлайн

Арктика: современное состояние, перспективы, моделирование

Роман Владиславович Сультимов, руководитель научных групп в Институте ИИ МГУ и МФТИ

Яндекс Телемост->

Деградация многолетнемерзлых пород (ММП) в условиях стремительного изменения климата представляет собой критическую угрозу для инфраструктуры и экосистем полярных регионов. Учитывая, что Арктика нагревается значительно быстрее среднеглобальных темпов, традиционные подходы к геокриологическому и климатическому моделированию сталкиваются с фундаментальными ограничениями: чисто физические модели требуют колоссальных вычислительных ресурсов и сложной локальной калибровки, а стандартные методы машинного обучения страдают от недостатка качественных полевых наблюдений (проблема sparse data). В докладе рассматривается смена научно-технологической парадигмы в исследовании Арктики, обусловленная революционным переходом ведущих мировых центров на архитектуры на базе искусственного интеллекта (ИИ) и гибридного моделирования.
Пост от 31.03.2026 12:53
2 169
0
10
И.А. Самыловский (ФКИ МГУ), Задачи оптимизации в планировании орбитальной съёмки

YouTube->
Дзен->
RuTube->
Файл->

И канал, который ведёт докладчик: @astrodynlab
Смотреть все посты