-
19 – 30 октября
Ломоносовские чтения - 2020. Секция "Социология"
-
28 – 30 октября
Ломоносовские чтения 2020. Секция «Филология»
-
10 – 11 ноября
V Международная научно-практическая конференция «Инновационная экономика и менеджмент: методы и технологии»
-
18 ноября
Ломоносовские чтения-2020. Секция «Нейронауки и когнитивные науки»
-
19 – 20 ноября
Двенадцатые международные научные чтения в Москве «СМИ и массовые коммуникации 2020»
-
24 – 27 ноября
СОВМЕСТНАЯ XXI Международная научно-практическая конференция юридического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова и XVIII Международная научно-практическая конференция "Кутафинские чтения" «Новеллы Конституции Российской Федерации и задачи юридической наук
-
26 – 27 ноября
X Международная научная конференция «Иберо-романистика в современном мире: научная парадигма и актуальные задачи»
-
11 декабря
Конкурс медиаисследований Национальной ассоциации исследователей массмедиа - 2020
-
11 декабря
X международная научно-практическая конференцию НАММИ «Актуальные проблемы медиаисследований – 2020»
-
4 февраля
Международная научная конференция "Новые идеи и теоретические аспекты инженерной геологии"
Студентка МГУ — победитель Х Молодежной премии в области науки и инноваций
Студентка МГУ Мария Гурылева стала победительницей Х Молодежной премии в области науки и инноваций. Конкурс проводится НИТУ «МИСиС» при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ.
«Молодежная премия в области науки и инноваций» — научный конкурс для школьников и студентов, участники которого должны снять короткий видеоролик, где ярко и понятно рассказывают о своей научной работе. Конкурс проходит в онлайн формате, что делает его доступным для участников из любой точки мира. В 2020 году на соискание премии было представлено около 500 видеороликов от студентов и школьников из России, Беларуси, Узбекистана и Казахстана.
Абсолютным победителем в студенческой номинации в этом году стала студентка факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В.Ломоносова Мария Гурылева, которая получила премию за научную работу «IndieForest: машинное обучение на рангах для ранней диагностики онкозаболеваний».
