sagteam是一群来自顶级科研和教育机构的科学家团队。我们从事机器学习、数据分析、神经网络和数学模拟。自2011年以来，团队积极开展多领域数据分析的智能方法开发和应用研究，包括文本、时间序列、音频数据、图像和。在此期间，我们在基础和应用科学研究方面积累了丰富的经验。
在文本分析方面，我们团队开发和改进了形态句法分析模型、关键词提取模型、在给定文档集合中提取嵌套主题的模型、以及文本作者性别和年龄等特征的模型。近年来，我们准备了一份医药品网络评论的语料库，其中包含用于命名实体识别、相关性搜索和与给定词典链接的标记，以及相应的模型。
在时间序列方面，我们团队开发了用于金属轧制工艺和石油天然气生产过程参数确定的模型，以及根据全球COVID-19疫情数据确定流行病发展动态的模型。
声音数据分析方面的研究与基于神经形态处理器和脉冲神经网络的低功耗计算设备实现的可能性有关。我们团队开发了几个脉冲神经网络的学习模型，包括基于生物相似学习规则的模型和迁移学习算法的模型。
图像和信号处理方面的研究是针对使用声音指令和操作员视线方向来控制代理体运动的界面开发。我们开发了分析代理体摄像头图像上操作员视线方向和操作员指令的模块，包括识别目标属性（物体、速度、运动方向）、恢复丢失的单词、优先执行指令等。我们已经开发了代理体运动控制界面的原型，基于强化学习技术开发了一个跟随领导者的神经网络模型。
我们团队已经完成了一系列项目，并继续开展文本信息分析、医疗领域诊断系统、生产工艺分析、问题解决和基于脉冲神经元的高效模型在神经形态计算设备上的实现方面的项目。 我们与俄罗斯高校积极合作，团队成员参与了莫斯科物理技术学院、莫斯科工程物理研究所、俄罗斯电信与互联网高级教育研究所和莫斯科大学的本科、硕士和博士学位论文的指导工作。 我们期待与您的合作！