Российские школьники завоевали две золотых и две серебряных медали на 30-й международной олимпиаде по информатике. Результаты опубликованы на сайте олимпиады.
30-я международная олимпиада по информатике проводится в Японии со 2 по 7 сентября 2018 года. Несмотря на то, что для участия в олимпиаде собирается национальная команда, во время соревнований участники выполняют задания индивидуально. Олимпиада проводится в два этапа, проходящих в отдельные дни. Во время каждого этапа участники решают по три задания. Задача участников заключается в том, чтобы написать программу, соответствующую данным организаторами условиям. После сдачи алгоритма его проверяет автоматическая система.
В этом году российскую команду представляли четыре школьника из Казани, Санкт-Петербурга и Москвы. В результате выступления вся команда завоевала медали соревнований. Рамазан Рахматуллин и Владимир Романов получили золотые медали, а Михаил Анопренко и Егор Лифарь — серебряные. Руководителем сборной стал Алексей Малеев из Московского физико-технического института. В этом году российской команде удалось выступить более успешно, чем в 2017 году. Тогда команда получила одну золотую и три серебряных медали.
Абсолютным победителем олимпиады стал Бенджамин Чи (Benjamin Qi) из США, которому удалось набрать максимальные 300 баллов на первом этапе олимпиады и 199 из 300 во второй день. Наивысшего результата в общем рейтинге среди россиян добился Рамазан Рахматуллин — по итогам двух дней ему удалось набрать 383 балла из 600 возможных, благодаря чему он занял 11 место.
Россияне также регулярно получают золотые медали на Международной студенческой олимпиаде по программированию ACM ICPC. В 2018 году российским командам удалось взять несколько наград на ACM ICPC, в том числе половину золотых. Команда МГУ стала абсолютным победителем олимпиады, команда МФТИ вышла на второе место, а студенты из УрФУ и петербургского Университета ИТМО получили бронзу.
Модель разработали в Японии
Даидзю Уэда (Daiju Ueda) с коллегами по Метропольному университету Осаки разработал модель на основе алгоритмов глубокого машинного обучения, которая эффективно выявляет жировую инфильтрацию (стеатоз) печени по рентгенограммам органов грудной клетки. В работе использовали данные 4414 пациентов двух японских клиник, которым выполнили по 6599 снимков грудной клетки и эластограмм печени с определением контролируемого параметра затухания (CAP, количественный показатель степени стеатоза). Пациентов одной из клиник случайным образом распределили в соотношении 8:1:1 в датасеты для обучения, настройки и внутреннего тестирования модели, а участники из второй клиники вошли в датасет внешнего тестирования. Результаты опубликованы в журнале Radiology: Cardiothoracic Imaging.