W ramach tego artykułu zostały opisane wyniki testów wydajnościowych dla Pythona 3.13 w porównaniu z Pythonem 3.12. W sumie zostało przeprowadzono 100 różnych testów na komputerach z procesorem serii AMD Ryzen 7000 oraz procesorem Intel Core 13. generacji.

Podczas uroczystej Inauguracji Roku Akademickiego 2024/2025 odbędzie się wykład pt. "Generatywna Ciekawość". Wykład wygłosi prof. Marek Kowalkiewicz, jeden z czołowych ekspertów w dziedzinie gospodarki cyfrowej. Po wykładzie odbędzie się Intelektualne Afterparty.

Podczas mędzynadrodowej konferencji KES 2024 zostały przedstawione dwie prace: "Exploring the Challenges and Potential of Generative AI: Insights from an Empirical Study" oraz "Supporting fact-checking process with IT tools".

Przedstawione przez polskich naukowców prace dotyczyły różnych metod, które zostały opracowane w ramach konkursów w obszarze wiarygodności informacji, oceny weryfikowalności tekstów, analizy wieloautorskiego stylu pisania oraz wykrywania zagrożeń w Internecie.

Artykuł polskich naukowców został opublikowany w otwartym dostępie. W ramach pracy zostało opisane podejście, które uzyskało najlepszy wynik według metryki ERDE w międzynarodowym konkursie w zakresie wczesnego wykrywania zagrożeń w Internecie eRisk 2024.

W tym roku wzięło udział aż 26 zespołów z całego świata. Zastosowanie modeli językowych opartych na transformerach oraz technik międzyjęzykowego uczenia transferowego pozwoliło naszym naukowcom zdobyć dwa drugie miejsca w rankingach, dla języka angielskiego i arabskiego.

Opisane w artykule podejście może pomóc w doskonaleniu algorytmów uczenia maszynowego, które są używane w ramach różnych serwisów internetowych (np. media społecznościowe) do filtrowania treści, w szczególności w celu wykrywania tekstów wprowadzających w błąd, szkodliwych lub po prostu nielegalnych.

Harmonogram Roku Akademickiego 2024/2025 na studiach stacjonarnych oraz niestacjonarnych pierwszego i drugiego stopnia.

Kluczową kwestią było sprawdzenie, czy możliwe jest rozpoznanie różnic w stylu pisania. Metoda opracowana przez zespół OpenFact polegała na wprowadzeniu tagów stylometrycznych bezpośrednio do tekstu. W efekcie prac powstał artykuł, opisujący zastosowane podejście.

W szczególności zostały omówione wyzwania, jakie stoją przed instytucjami akademickimi, które próbują wdrażać zasady otwartej nauki, oraz przeszkody, które hamują te procesy. Poruszono również kwestię roli projektów Wikimedia, takich jak Wikipedia, w krajobrazie otwartej nauki.

W ramach badań naukowych zostały opracowane modele predykcji sukcesu i bankructwa giełd kryptowalut, bazując na danych finansowych oraz informacjach zebranych z otwartych źródeł internetowych, takich jak Wikipedia oraz Wikidane.

Podczas konferencji Wikimania 2024 w Katowicach zostały przedstawione wyniki badań naukowych dotyczących mierzenia amerykanizacji w różnych regionach świata na podstawie otwartych danych z Wikipedii oraz Wikidanych.

Strona internetowa jest dedykowana dla materiałów uzupełniających do badań naukowych w obszarze analizy amerykanizacji w różnych regionach świata z wykorzystaniem Wikipedii oraz Wikidanych. Prezentacja zostanie przedstawiona podczas konferencji Wikimania 2024 w Katowicach.

Spośród licznych zespołów, które zgłosiły swoje rozwiązania, metoda opracowana przez polskich naukowców osiągnęła najlepszy wynik w międzynarodowym konkursie eRisk 2024. Celem konkursu było opracowanie systemu wczesnego rozpoznawania osób z anoreksją na podstawie ich aktywności w Internecie.

Polscy naukowcy zajęli pierwsze miejsce w międzynarodowym konkursie w obszarze wiarygodności informacji. Zadanie obejmowało teksty z 5 różnych obszarów problematycznych: ocena stronniczości wiadomości, wykrywanie propagandy, sprawdzanie faktów, wykrywanie plotek oraz dezinformacji na temat COVID-19.

Projekt OpenFact realizowany przez naukowców z Katedry Informatyki Ekonomicznej uzyskał najwyższą liczbę punktów i pozytywną ocenę po drugiej fazie projektu. Tym samym powtórzył swój sukces sprzed roku, kiedy po fazie pierwszej również został najlepiej oceniony wśród wszystkich zespołów.

Wykład otwarty pt. BaseModel: wprowadzenie do modelowania behawioralnego odbył na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu. Wykład poprowadził Ksawery Smoczyński, Machine Learning Engineer w Synerise BaseModel.

Wykład otwarty na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu na temat praktycznych aspektów pracy jako Data Scientist w jednej z największych platform zakupowych w Europie Środkowo-Wschodniej. Prelegenci: dr Piotr Kałużny, Anna Cielas.

Podczas wydarzenia uczestnicy mieli okazję dowiedzieć się, jak odróżnić fake newsy (fałszywe wiadomości) od prawdziwych informacji oraz jakie narzędzia mogą wykorzystać do weryfikacji treści w mediach społecznościowych.

Podczas tego wydarzenia kandydaci na studia mieli okazję porozmawiać z obecnymi studentami i wykładowcami na temat kierunków prowadzonych na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu.