Сотрудники ВЦ ДВО РАН приняли участие в работе международной конференции Data Fest 2021

16 июня 2021 г. О работе института

Сотрудники лаборатории информационных и вычислительных систем приняли участие в международной научно-практической конференции Data Fest 2021 (https://datafest. ru/2021/), посвящённой проблемам машинного обучения и искусственного интеллекта.

Подписано соглашение соглашение о научном сотрудничестве между Дальневосточным государственным медицинским университетом и Вычислительным центром Дальневосточного отделения Российской академии наук

25 мая 2021 г. О работе института

28 апреля 2021 года состоялось подписание соглашения о научном сотрудничестве между Дальневосточным государственным медицинским университетом и Вычислительным центром Дальневосточного отделения Российской академии наук. От ДВГМУ соглашение было подписано ректором университета д.

Коллектив ВЦ ДВО РАН выиграл грант РНФ

6 апреля 2021 г. О работе института

Российский научный фонд поддержал заявку коллектива Вычислительного центра ДВО РАН под руководством д.ф.-м.н. Виктора Анатольевича Рукавишников на тему исследования “Методы численного анализа и системы программ для математических моделей с угловой и сильной сингулярностью”.
Поздравляем коллег с победой! Желаем успехов в реализации поставленных задач и ярких научных результатов!

Сотрудники ВЦ ДВО РАН награждены Почетной грамотой Российской академии наук

21 января 2021 г. О работе института
За многолетний плодотворный труд на благо российской науки, практический вклад в обеспечение фундаментальных и прикладных исследований и в связи с 50-летием со дня образования федерального государственного бюджетного учреждения «Дальневосточное отделение Российской академии наук» сотрудники ВЦ ДВО РАН награждены Почетной грамотой Российской академии наук.

Сотрудник ВЦ ДВО РАН получил Стипендию Президента России

29 декабря 2020 г. О работе института
Определены молодые ученые-получатели стипендии Президента РФ в 2021-2023 годах. Победителями конкурсного отбора стали 587 молодых ученых и аспирантов, осуществляющих перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики. Итоги конкурса были подведены Минобрнауки России совместно с Советом по грантам Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых и по государственной поддержке ведущих научных школ Российской Федерации. На конкурсный отбор было принято рекордное количество заявок – 3181. Конкурс стипендиатов проводится с разной периодичностью, по сравнению с предыдущим периодом количество заявок выросло на 17 %. Рост числа заявок по сравнению с 2013 годом составил 92 %. Среди победителей - молодой ученый и аспирант ВЦ ДВО РАН Константин Дубровин, представивший на конкурс проект “Разработка подходов к классификации пахотных земель Дальнего Востока на основе данных дистанционного зондирования Земли”. Поздравляем Константина с престижной наградой!

Заседание Совета молодых ученых ВЦ ДВО РАН

28 декабря 2020 г. О работе института
28 декабря 2020 г. состоялось очередное заседание Совета молодых ученых ВЦ ДВО РАН, на котором принимались решения относительно работы СМУ в условиях напряженной эпидемиологической обстановки и реорганизации Интститута

Заседание Совета молодых ученых ВЦ ДВО РАН

22 декабря 2020 г. О работе института
21 декабря 2020 г. состоялось заседание Совета молодых ученых ВЦ ДВО РАН, основным вопросам повестки заседания являлось выдвижение работ молодых сотрудников на XXIII краевой конкурс молодых ученых

Сотрудники ВЦ ДВО РАН приняли участие в Национальном Суперкомпьютерном Форуме 2020

19 декабря 2020 г. О работе института
Научные сотрудники Олег Никитин и Ольга Лукьянова приняли участие в работе Национального Суперкомпьютерного Форума 2020 (НСКФ). На мероприятии они представили доклад “Accelerating deep learning for shared facility centers using TensorFlow framework analysis based on IBM POWER platform”, посвященный применению и оптимальной настройке аппаратных средств и программного обеспечения для вычислений в области глубокого обучения. Была рассмотрена эффективность вычислений на примере программного пакета TensorFlow для платформы IBM Power Minsky.