id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
5,557
2026-02-23T13:07:17.540000Z
2026-02-23T13:07:17.540000Z
Lec.
Paged AdamW 32-bit
false
true
false
5,556
2026-02-23T13:07:15.912000Z
2026-02-23T13:33:44.547000Z
Lec.
Оптимизатор
Оптимизатор
false
true
true
5,555
2026-02-23T13:07:14.366000Z
2026-02-23T13:07:14.366000Z
Lec.
Макс. длина последовательности. 256 токенов. 512 токенов
false
false
false
5,554
2026-02-23T13:07:12.778000Z
2026-02-23T13:07:12.778000Z
Lec.
Не применяется
false
false
false
5,553
2026-02-23T13:07:11.366000Z
2026-02-23T13:07:11.366000Z
Lec.
LoRA Rank. 128
false
true
false
5,552
2026-02-23T13:07:09.585000Z
2026-02-23T13:07:09.585000Z
Lec.
Взвешенная функция потерь
false
true
false
5,551
2026-02-23T13:07:07.920000Z
2026-02-23T13:07:07.920000Z
Lec.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
false
false
false
5,550
2026-02-23T13:07:06.219000Z
2026-02-23T13:07:06.219000Z
Lec.
Особенность обучения
false
true
false
5,549
2026-02-23T13:07:04.469000Z
2026-02-23T13:07:04.469000Z
Lec.
Llama3 8B (LoRA). ruRoberta (взвешенная функция потерь)
false
false
false
5,548
2026-02-23T13:07:02.717000Z
2026-02-23T18:05:25.275000Z
Lec.
Таблица 1 – Параметры обучения для модели LLaMA 3 8B и ruRoberta-large
Таблица 1. Параметры обучения для модели LLaMA 3 8B и ruRoberta-large.
false
true
true
5,547
2026-02-23T13:07:00.967000Z
2026-02-23T13:36:51.418000Z
Lec.
Ниже приведены таблицы с характеристиками старой и новой модели при обучении (Таблица 1), сравнение качества работы моделей, обученных на датасете RuCoLA (Таблица 2)
Ниже приведены таблицы с характеристиками старой и новой модели при обучении (Таблица 1), а также сравнение качества работы моделей, обученных на датасете RuCoLA (Таблица 2).
false
true
true
5,546
2026-02-23T13:06:59.386000Z
2026-02-23T13:06:59.386000Z
Lec.
Рисунок 8 – Количество удаляемых классов 2-й уровень ГРНТИ
false
true
false
5,545
2026-02-23T13:06:57.794000Z
2026-02-23T13:49:26.250000Z
Lec.
Результаты, представленные, ранее, демонстрируют, что изменения в архитектуре модели, выборе функции потерь и исключение метода LoRA обеспечили повышение качества классификации на датасете RuCoLA
Результаты, представленные ранее, демонстрируют, что изменения в архитектуре модели, выбор функции потерь и исключение метода LoRA обеспечили повышение качества классификации на датасете RuCoLA.
false
true
true
5,544
2026-02-23T13:06:56.110000Z
2026-02-23T13:32:52.338000Z
Lec.
Сравнительный анализ процессов обучения исходной и модернизированной версией модели представлен на рис. 8
Сравнительный анализ процессов обучения исходной и модернизированной версий модели представлен на рис. 8.
false
true
true
5,543
2026-02-23T13:06:54.381000Z
2026-02-23T16:31:46.906000Z
Lec.
Рисунок 7 – Визуализация взаимосвязей между гиперпараметрами обучения и метриками качества методом параллельных координат для модели ruRoBERTa
Рисунок 7. Визуализация взаимосвязей между гиперпараметрами обучения и метриками качества методом параллельных координат для модели ruRoBERTa.
false
true
true
5,542
2026-02-23T13:06:52.479000Z
2026-02-23T13:36:01.721000Z
Lec.
Был произведен поиск оптимальных гипараметров для модели ruRoberta (рис. 7)
Были произведены поиски оптимальных гипараметров для модели ruRoberta (рис. 7)
false
true
true
5,541
2026-02-23T13:06:50.858000Z
2026-02-23T13:06:50.858000Z
Lec.
Модель ruRoBERTa показала лучшее качество предсказаний, поэтому была выбрана для дальнейшего изучения
false
true
false
5,540
2026-02-23T13:06:49.125000Z
2026-02-23T13:06:49.125000Z
Lec.
Vicuna: 0.24;. ruBERT: 0.12
false
false
false
5,539
2026-02-23T13:06:47.301000Z
2026-02-23T13:06:47.301000Z
Lec.
T-Lite: 0.40;
false
true
false
5,538
2026-02-23T13:06:45.630000Z
2026-02-23T13:06:45.630000Z
Lec.
В результате получены следующие показатели метрики классификации MCC:. ruRoberta: 0.50;
false
true
false
5,537
2026-02-23T13:06:44.008000Z
2026-02-23T13:06:44.008000Z
Lec.
Для первичного сравнения эффективности моделей было проведено обучение каждой из них на датасете RuCoLA в течение 1 эпохи
false
true
false
5,536
2026-02-23T13:06:42.257000Z
2026-02-23T13:48:37.475000Z
Lec.
В этом году были рассмотрены альтернативные варианты использования больших языков моделей (ruRoBERTa, ruBERT, T-lite, Vicuna) для решения задачи классификации
В этом году были рассмотрены альтернативные варианты использования больших языковых моделей (ruRoBERTa, ruBERT, T-lite, Vicuna) для решения задачи классификации.
false
true
true
5,535
2026-02-23T13:06:40.506000Z
2026-02-23T13:06:40.506000Z
Lec.
Описание модели, выбранной в этом учебном году
false
true
false
5,534
2026-02-23T13:06:38.960000Z
2026-02-23T13:06:38.960000Z
Lec.
Это позволило адаптировать LLaMA 3 8B к датасету RuCoLA, сохранив преимущества крупной языковой модели в условиях ограниченных вычислительных мощностей
false
true
false
5,533
2026-02-23T13:06:37.113000Z
2026-02-23T16:07:36.506000Z
Lec.
Для решения этой проблемы использовался метод LoRA (Low-Rank Adaptation), который позволяет дообучать только небольшую часть параметров модели (с rank=128), значительно снижая требования к ресурсам
Для решения этой проблемы использовался метод LoRA (Low-Rank Adaptation), который позволяет дообучать только небольшую часть параметров модели (с рангом 128), значительно снижая требования к ресурсам
false
true
true
5,532
2026-02-23T13:06:35.522000Z
2026-02-23T17:33:17.758000Z
Lec.
Поскольку полное дообучение такой большой модели требовало около 100 ГБ видеопамяти, что превышало возможности доступного оборудования (16 ГБ)
Поскольку полное дообучение такой большой модели требовало около 100 ГБ видеопамяти, что превышало возможности доступного оборудования (16 ГБ)
false
true
true
5,531
2026-02-23T13:06:33.774000Z
2026-02-23T13:06:33.774000Z
Lec.
Несмотря на то, что BERT и подобные архитектуры хорошо зарекомендовали себя в подобных задачах, выбор пал на LLaMA 3 8B из-за её значительно большего размера (8 млрд параметров против 345 млн у BERT-large) и объёма предобучения (15 трлн токенов против 3.3 млрд у BERT)
false
true
false
5,530
2026-02-23T13:06:31.891000Z
2026-02-23T13:06:31.891000Z
Lec.
Ранее для задачи классификации текстов вместо традиционных encoder-only моделей (например, BERT) была применена модель LLaMA 3 8B
false
true
false
5,529
2026-02-23T13:06:30.135000Z
2026-02-23T13:25:26.714000Z
Lec.
Описание модели, выбранной в прошлом учебном году
Описание модели, выбранной в прошлом учебном году.
false
true
true
5,528
2026-02-23T13:06:28.614000Z
2026-02-23T13:06:28.614000Z
Lec.
Предложения с ошибками в режиме стриминга передаются пользователю, где в режиме реального времени выделяются цветом
false
true
false
5,527
2026-02-23T13:06:27.001000Z
2026-02-23T13:38:06.039000Z
Lec.
После бинарной классификации предложения проходят фильтрацию с порогом 0,95 для уменьшения ложноположительных результатов
После бінарної класифікації пропозицій проходять фільтрацію з порогом 0,95 для зменшення ложнопозитивних результатів
false
true
true
5,526
2026-02-23T13:06:24.994000Z
2026-02-23T13:06:24.994000Z
Lec.
Отфильтрованные предложения разделяются по группам для ускорения работы
true
true
false
5,525
2026-02-23T13:06:22.604000Z
2026-02-23T18:22:39.933000Z
Lec.
Предложения меньше 10 символом считаются ошибкой парсера
Предложения меньше 10 символов считаются ошибкой парсера
false
true
true
5,524
2026-02-23T13:06:20.937000Z
2026-02-23T17:14:09.795000Z
Lec.
Предложения фильтруются по длине
Предложения фильтруются по длине.
false
true
true
5,523
2026-02-23T13:06:19.320000Z
2026-02-23T13:06:19.320000Z
Lec.
Модуль получает на вход список предложений из отчета, полученный парсером
true
true
false
5,522
2026-02-23T13:06:16.688000Z
2026-02-23T16:09:31.420000Z
Lec.
Для проверки предложений в отчете на лексическую приемлемость был написан модуль использующий предобученную модель ruRoBERTa-large
Для проверки предложений в отчете на лексическую приемлемость был написан модуль, использующий предобученную модель ruRoBERTa-large.
false
true
true
5,521
2026-02-23T13:06:15.094000Z
2026-02-23T13:49:01.773000Z
Lec.
Из документа, преобразованного с помощью регулярных выражений при помощи библиотеки re извлекается текст, производится поиск блока со списком литературы, рассматривается несколько вариантов строк, отделяющих этот блок с помощью регулярных выражений
Из документа, преобразованного с помощью регулярных выражений при помощи библиотеки re извлекается текст. Производится поиск блока со списком литературы. Рассматривается несколько вариантов строк, отделяющих этот блок с помощью регулярных выражений.
false
true
true
5,520
2026-02-23T13:06:13.377000Z
2026-02-23T13:06:13.377000Z
Lec.
Программа получения списка литературы
false
true
false
5,519
2026-02-23T13:06:11.438000Z
2026-02-23T13:46:46.847000Z
Lec.
При помощи Libreoffice и Beautiful Soup извлекаются страницы документа в формате docx, используется библиотека Libreoffice Converter для перевода страниц в заданный формат
При помощи Libreoffice и Beautiful Soup извлекаются страницы документа в формате docx. Используется библиотека Libreoffice Converter для перевода страниц в заданный формат.
false
true
true
5,518
2026-02-23T13:06:09.871000Z
2026-02-23T13:49:51.346000Z
Lec.
Программа перевода документа в формате docx в формат html и pdf
Программа перевода документа из формата docx в форматы html и pdf
false
true
true
5,517
2026-02-23T13:06:08.178000Z
2026-02-23T13:47:37.013000Z
Lec.
Разделяются оставшиеся 2 блока
Разделяются оставшиеся 2 блока.
false
true
true
5,516
2026-02-23T13:06:06.620000Z
2026-02-23T13:06:06.620000Z
Lec.
Рассматривается оставшийся текст до начала списка литературы, который определяется с помощью регулярных выражений, используя несколько вариантов завершающих строк
false
true
false
5,515
2026-02-23T13:06:05.087000Z
2026-02-23T13:06:05.087000Z
Lec.
Этот блок отделяется
false
true
false
5,514
2026-02-23T13:06:02.862000Z
2026-02-23T18:10:17.701000Z
Lec.
С помощью регулярных выражений (библиотека re) рассматривается несколько вариантов строк для окончания блока, включающего титульную страницу и оглавления
С помощью регулярных выражений (библиотека re) рассматривается несколько вариантов строк для окончания блока, включающего титульную страницу и оглавления.
false
true
true
5,513
2026-02-23T13:05:53.976000Z
2026-02-23T13:05:53.976000Z
Lec.
Программа разделения предложений на текст титульной страницы, содержание, тело, список литературы документа
false
false
false
5,512
2026-02-23T13:05:52.424000Z
2026-02-23T13:05:52.424000Z
Lec.
Также был рассмотрен вариант использования библиотеки spacy, результат выполнения был получен в среднем в 50 раз медленнее, но результат не дает значительного преимущества по сравнению с первым вариантом
false
true
false
5,511
2026-02-23T13:05:50.917000Z
2026-02-23T13:05:50.917000Z
Lec.
Для реализации программы разделения текста на предложения без использования машинного обучения учитываются знаки окончания предложения, а также рассматривается вариант нумерованного списка, элементы которого выделяются в отдельные предложения
false
true
false
5,510
2026-02-23T13:05:49.289000Z
2026-02-23T13:05:49.289000Z
Lec.
Программа разделения текста на предложения
true
true
false
5,509
2026-02-23T13:05:47.820000Z
2026-02-23T13:05:47.820000Z
Lec.
При помощи Libreoffice определяется формат текста на каждой странице документа в формате docx, текст выделенный жирным или курсивом, шрифты, размеры кегля, отступы, межстрочные интервалы и многое другое
false
true
false
5,508
2026-02-23T13:05:46.203000Z
2026-02-23T13:05:46.203000Z
Lec.
Программа извлечения стилей документа
false
true
false
5,507
2026-02-23T13:05:43.801000Z
2026-02-23T13:48:10.113000Z
Lec.
При этом для обеспечения безопасности было исключено сохранение документов на сервере с целью избежания проблем с индексацией страниц сайта и возможной утечкой данных
При этом для обеспечения безопасности было исключено сохранение документов на сервере с целью избежания проблем с индексацией страниц сайта и возможной утечки данных
false
true
true
5,506
2026-02-23T13:05:42.194000Z
2026-02-23T18:12:59.085000Z
Lec.
С каждой страницы извлекается текст при помощи методов Libreoffice и Beautiful Soup, при извлечении используется методы re для очистки от лишних начальных и конечных символов строк
С каждой страницы извлекаются тексты при помощи методов Libreoffice и Beautiful Soup. При извлечении используются методы re для очистки от лишних начальных и конечных символов строк.
false
true
true
5,505
2026-02-23T13:05:40.693000Z
2026-02-23T13:05:40.693000Z
Lec.
Программа извлечения текста со страниц документа в формате docx
true
true
false
5,504
2026-02-23T13:05:39.217000Z
2026-02-23T13:05:39.217000Z
Lec.
Для извлечения данных из документа в формате docx и их использования другими систем проекта был разработан модуль, включающий следующие субмодули:
false
true
false
5,503
2026-02-23T13:05:37.677000Z
2026-02-23T16:23:12.731000Z
Lec.
В результате обеспечивается высокая степень соответствия научным стандартам, что повышает качество и достоверность студенческих работ
В результате обеспечивается высокая степень соответствия научным стандартам, что повышает качество и достоверность студенческих работ.
false
true
true
5,502
2026-02-23T13:05:35.930000Z
2026-02-23T13:05:35.930000Z
Lec.
Представленный алгоритм позволяет минимизировать количество ошибок в библиографических ссылках за счет автоматизированной сверки с авторитетными базами данных и строгого следования установленным стилям оформления
false
true
false
5,501
2026-02-23T13:05:34.353000Z
2026-02-23T13:27:21.669000Z
Lec.
Все найденные расхождения визуально выделяются в интерфейсе, например, красным цветом, что позволяет пользователю быстро их обнаружить
Все найденные расхождения визуально выделяются в интерфейсе, например, красным цветом, что позволяет пользователю быстро их обнаружить.
false
true
true
5,500
2026-02-23T13:05:32.764000Z
2026-02-23T13:48:39.915000Z
Lec.
Система выявляет возможные несоответствия, такие как некорректный порядок элементов, ошибки в написании имен авторов, неверное указание года или названия издания, а также отсутствие обязательных полей
Система выявляет возможные несоответствия, такие как ошибки в написании имен авторов, неверное указание года или названия издания, а также отсутствие обязательных полей.
false
true
true
5,499
2026-02-23T13:05:31.238000Z
2026-02-23T13:05:31.238000Z
Lec.
Сформированная эталонная ссылка сопоставляется с исходной записью
false
true
false
5,498
2026-02-23T13:05:29.429000Z
2026-02-23T13:05:29.429000Z
Lec.
Сравнение и валидация
false
true
false
5,497
2026-02-23T13:05:27.523000Z
2026-02-23T16:29:30.761000Z
Lec.
Это гарантирует единообразие оформления и соответствие требованиям конкретного стандарта. 4
Это гарантирует единообразие оформления. Следовательно, оно соответствует требованиям конкретного стандарта.
false
true
true
5,496
2026-02-23T13:05:25.930000Z
2026-02-23T13:05:25.930000Z
Lec.
После подтверждения метаданных система с помощью специализированных библиотек Python (например, citeproc-py) форматирует ссылку в соответствии с заданным стилем (ГОСТ, IEEE и др.), используя Citation Style Language (CSL)
false
true
false
5,495
2026-02-23T13:05:24.400000Z
2026-02-23T13:26:56.063000Z
Lec.
Генерация корректной ссылки
Генерация корректной ссылки — это процесс создания ссылки, которая ведет к правильному месту в интернете.
false
true
true
5,494
2026-02-23T13:05:22.923000Z
2026-02-23T13:05:22.923000Z
Lec.
Если DOI отсутствует, поиск выполняется по комбинации других атрибутов - авторам, названию, году и источнику - с использованием Crossref. 3
false
true
false
5,493
2026-02-23T13:05:21.419000Z
2026-02-23T13:05:21.419000Z
Lec.
При обнаружении DOI система отправляет запрос в базу данных Crossref через REST API, получая актуальные и проверенные метаданные публикации
true
true
false
5,492
2026-02-23T13:05:19.928000Z
2026-02-23T16:48:29.862000Z
Lec.
Поиск и верификация в Crossref
Поиск и верификация в базе данных Crossref
false
true
true
5,491
2026-02-23T13:05:18.225000Z
2026-02-23T15:54:03.194000Z
Lec.
Digital Object Identifier), если он указан, а также фамилии и инициалы авторов, название публикации, год издания, наименование журнала или сборника, номера страниц и, при наличии, ISBN или ISSN. 2
Digital Object Identifier), если он указан, а также фамилии и инициалы авторов, название публикации, год издания, наименование журнала или сборника, номера страниц и, при наличии, ISBN или ISSN.
false
true
true
5,490
2026-02-23T13:05:16.691000Z
2026-02-23T16:43:35.108000Z
Lec.
Для каждой записи извлекаются основные метаданные, включая DOI (англ
Для каждой записи извлекаются основные метаданные, включая DOI (Digital Object Identifier) — уникальный идентификатор цифрового объекта.
false
true
true
5,489
2026-02-23T13:05:15.191000Z
2026-02-23T13:05:15.191000Z
Lec.
Сначала система анализирует текст отчета и выделяет библиографические ссылки
false
true
false
5,488
2026-02-23T13:05:13.540000Z
2026-02-23T13:05:13.540000Z
Lec.
Извлечение метаданных
false
true
false
5,487
2026-02-23T13:05:12.109000Z
2026-02-23T13:37:59.497000Z
Lec.
Процесс включает несколько ключевых этапов. 1
Процесс включает в себя несколько ключевых этапов.
false
true
true
5,486
2026-02-23T13:05:10.431000Z
2026-02-23T13:05:10.431000Z
Lec.
Проверка библиографических ссылок в системе осуществляется по алгоритму, обеспечивающему точность и соответствие научным стандартам оформления
false
true
false
5,485
2026-02-23T13:05:08.801000Z
2026-02-23T15:56:51.808000Z
Lec.
Процедура проверки библиографических ссылок
Процедура проверки библиографических ссылок.
false
true
true
5,484
2026-02-23T13:05:06.996000Z
2026-02-23T13:47:48.660000Z
Lec.
Выявление направлений развития датасета
Выявление направлений развития данных
false
true
true
5,483
2026-02-23T13:05:05.441000Z
2026-02-23T13:05:05.441000Z
Lec.
Обучение и настройка моделей LLM под задачу выявления ошибок в записях списках литературы
false
true
false
5,482
2026-02-23T13:05:03.902000Z
2026-02-23T13:05:03.902000Z
Lec.
Полученные результаты позволяют провести анализ данных, содержащихся в датасете:
false
true
false
5,481
2026-02-23T13:05:01.972000Z
2026-02-23T13:05:01.972000Z
Lec.
Ручная разметка данных по классам ошибок, для дальнейшего использования в настройке LLM
false
true
false
5,480
2026-02-23T13:05:00.160000Z
2026-02-23T16:40:18.618000Z
Lec.
Классификация потенциальных ошибок оформления библиографических записей
Классификация потенциальных ошибок в оформлении библиографических записей
false
true
true
5,479
2026-02-23T13:04:58.511000Z
2026-02-23T16:08:58.343000Z
Lec.
Изучение правил стандартов оформления библиографических записей по используемым стандартам
Изучение правил стандартного оформления библиографических записей по используемым стандартам
false
true
true
5,478
2026-02-23T13:04:56.622000Z
2026-02-23T13:04:56.622000Z
Lec.
Формирование логики потенциальной системы по оценке библиографических описаний, особое внимание формату данных на входе модели LLM
false
true
false
5,477
2026-02-23T13:04:54.975000Z
2026-02-23T13:04:54.975000Z
Lec.
Сбор библиографических записей в доступном формате
false
true
false
5,476
2026-02-23T13:04:53.306000Z
2026-02-23T13:34:02.747000Z
Lec.
Определение источников откуда будут взяты релевантные данные
Определение источников, откуда будут взяты релевантные данные.
false
true
true
5,475
2026-02-23T13:04:51.572000Z
2026-02-23T13:04:51.572000Z
Lec.
Убедиться в понимании предметной области
false
true
false
5,474
2026-02-23T13:04:50.053000Z
2026-02-23T13:36:15.833000Z
Lec.
Методика создания датасета и сбор данных осуществляется следующей. последовательностью формализованных процедур:
Методика создания датасета и сбор данных осуществляется следующей последовательностью формализованных процедур.
false
true
true
5,473
2026-02-23T13:04:48.441000Z
2026-02-23T13:04:48.441000Z
Lec.
Для каждого из этих видов ошибки было подобрано несколько предложений, в которых возможно обнаружить ошибку без наличия контекста
false
true
false
5,472
2026-02-23T13:04:45.520000Z
2026-02-23T13:04:45.520000Z
Lec.
Отбирались предложения, в которых были найдены лексические ошибки, такие как:. употребление слов в несвойственных им значениях;. употребление слов, содержащих букву «ё» вместо «е»;. употребление личных местоимений;. употребление усилительных частиц;. употребление эмоционально-окрашенных слов;. речевая недостаточность в...
false
true
false
5,471
2026-02-23T13:04:43.811000Z
2026-02-23T13:45:52.670000Z
Lec.
При создании датасета с лексическими ошибками были изучены отчеты, предоставленные руководителем проекта, выделены основные типы наиболее часто встречающихся ошибок
Были изучены отчеты, предоставленные руководителем проекта, при создании датасета с лексическими ошибками, выделены основные типы наиболее часто встречающихся ошибок.
false
true
true
5,470
2026-02-23T13:04:42.179000Z
2026-02-23T13:04:42.179000Z
Lec.
Роль в проекте: стажер
false
true
false
5,469
2026-02-23T13:04:40.491000Z
2026-02-23T13:04:40.491000Z
Lec.
Email: vvgolub@edu.hse.ru
true
false
false
5,468
2026-02-23T13:04:38.870000Z
2026-02-23T13:04:38.870000Z
Lec.
Телефон: +79823892927
true
false
false
5,467
2026-02-23T13:04:37.379000Z
2026-02-23T13:04:37.379000Z
Lec.
Роль в проекте: стажер. 8
false
true
false
5,466
2026-02-23T13:04:35.666000Z
2026-02-23T13:04:35.666000Z
Lec.
Email: mapalienko@edu.hse.ru
true
false
false
5,465
2026-02-23T13:04:34.033000Z
2026-02-23T13:04:34.033000Z
Lec.
Телефон: +79933445909
true
false
false
5,464
2026-02-23T13:04:32.512000Z
2026-02-23T13:29:20.597000Z
Lec.
Роль в проекте: стажер. 7
Роль в проекте: стажер с 7-летним стажем.
false
true
true
5,463
2026-02-23T13:04:30.933000Z
2026-02-23T13:04:30.933000Z
Lec.
Email: mvkhomin@edu.hse.ru
true
false
false
5,462
2026-02-23T13:04:29.359000Z
2026-02-23T13:04:29.359000Z
Lec.
Телефон: +79656162303
true
false
false
5,461
2026-02-23T13:04:28.040000Z
2026-02-23T13:04:28.040000Z
Lec.
Роль в проекте: ML-разработчик. 6
false
true
false
5,460
2026-02-23T13:04:26.112000Z
2026-02-23T13:04:26.112000Z
Lec.
Email: tvromanova@edu.hse.ru
true
false
false
5,459
2026-02-23T13:04:24.589000Z
2026-02-23T13:04:24.589000Z
Lec.
Телефон: +79126678504
true
false
false
5,458
2026-02-23T13:04:23.096000Z
2026-02-23T13:04:23.096000Z
Lec.
Романова Татьяна, группа БПМ2131
true
false
false