18 февраля 2016
18 февраля 2016
В ИТ-вузе эксперты обсудили организационные вопросы будущей олимпиады.
Делегация в составе членов центрального комитета, международного технического и научного комитетов IOI2016 прибыла в Казань ещё 13 февраля, где провела ряд важных встреч по самым разным вопросам предстоящего события. В программу визита делегации входила встреча с представителями государственных органов Республики Татарстан, осмотр площадки, на которой планируется проведение IOI2016, и посещение нового российского города Иннополиса.
По прибытии в Иннополис для делегатов была проведена обзорная экскурсия по основным объектам инфраструктуры города. Также эксперты ознакомились с программами высшего образования в области ИТ и робототехники Университета Иннополиса и обсудили вопросы организации и проведения предстоящей олимпиады.
«Последние четыре дня в моем рабочем графике были полностью посвящены встрече с международными комитетами IOI. Наши иностранные гости посетили площадку проведения олимпиады, встретились с руководителями профильных министерств и смогли убедиться, что данное мероприятие имеет огромное значение для Республики и находится на особом контроле у руководства региона. Международному техническому комитету была презентована новая система автоматической проверки решений и предоставлен доклад о проделанной работе по техническому оснащению и сопровождению олимпиады», - рассказал Сергей Масягин, проректор Университета Иннополис, член международного технического комитета IOI.
23 января 2026
Британское издание исследовало 1165 вузов из 84 стран, 29 из них — из России. Оценка строилась по тем же 18 показателям, что и в общем мировом рейтинге THE WUR 2026, но с учётом специфики ИТ-направления.
4 февраля 2026
Каждый месяц руководители и специалисты приёмной комиссии ИТ-вуза и ИТ-колледжа будут проводить онлайн- и офлайн-встречи для школьников, абитуриентов и их родителей. Для участия необходима регистрация. Количество мест ограничено.
4 февраля 2026
Российские исследователи изобрели новый способ управления автономным транспортом с применением сквозного обучения нейронных сетей и получили на него евразийский патент. Разработка позволяет автомобилю напрямую, без сложной ручной обработки, интерпретировать данные с камер и лидаров, прогнозировать траекторию и выдавать команды для движения. Это станет основой для более безопасных, надёжных и самостоятельных автономных систем, способных работать в сложных погодных и дорожных условиях, минимизируя риски, связанные с человеческим фактором.