https://rdl-journal.ru/issue/feed Электронные библиотеки 2024-09-06T14:10:58+03:00 Редакция журнала «Электронные Библиотеки» ljmeditor@gmail.com Open Journal Systems <div id="journalDescription"> <p><strong>Дорогой посетитель!</strong></p> <p>Вы находитесь на сайте электронного научного журнала «Электронные библиотеки», посвященного оперативному отражению новых результатов теории и практики использования в России и за рубежом электронных библиотек – распределенных информационных систем, позволяющих обрабатывать, хранить, распространять, анализировать и организовывать поиск в разнообразных коллекциях электронных документов (текст, графика, аудио, видео и др.) через глобальные сети передачи данных. Журнал нацелен на формирование российского сообщества учёных, развивающих названное научное направление, и является в настоящее время единственным российским изданием, последовательно и систематически освещающим наиболее актуальные вопросы, связанные с развитием технологий электронных библиотек, которые в настоящее время становятся всё более существенными для совершенствования стандартов науки, экономики, образования, здравоохранения и качества жизни вообще. Научные электронные библиотеки играют важную роль в реализации активно поддерживаемых научным сообществом инициатив открытого доступа к результатам исследований, формировании открытой науки и глобальных репозиториев представления знаний и данных. Материалы журнала направлены на формирование российского сообщества ученых, экспертов и практиков, целенаправленно занимающимися вопросами использования технологий электронных библиотек для социально-экономического развития.</p> <p>Аудитория журнала включает широкий круг специалистов в сфере создания и использования информационно-коммуникационных технологий; ученых и исследователей; работников сфер образования и культуры; частных лиц, интересующихся проблемами развития современного информационного общества. Материалы, публикуемые в журнале, проходят строгую процедуру рецензирования и экспертного отбора.</p> </div> https://rdl-journal.ru/article/view/849 Использование протоколов REST API и WebSocket для структуризации трехзвенного уровня эмерджентных систем и отображения медиасистем 2024-09-04T14:18:49+03:00 Михаил Михайлович Благирев blagirevm@list.ru Алексей Олегович Костыренков kostyrenkov@mirea.ru <p>Проведен анализ скорости и эффективности передачи данных с использованием протоколов WebSocket и REST API. Для сравнения скорости обработки потоковых объектов и выявления более надежной технологии для разработки API-интерфейсов использованы разложения базовых функций в ряды Тейлора и Фурье. В результате выявлено, что REST API является более быстрым и доступным ресурсом для передачи информационных данных в побитовом преобразовании, а масштабируемость этого протокола преобладает в количестве обрабатываемых единиц, что позволяет расширить количество проводимых тестов.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Михаил Михайлович Благирев, Алексей Олегович Костыренков https://rdl-journal.ru/article/view/851 О подходе к детектированию движения пешеходов методом гистограмм направленных градиентов 2024-09-04T14:35:41+03:00 Максим Владимирович Бобырь maxbobyr@gmail.com Наталья Анатольевна Милостная nat_mil@mail.ru Наталия Игоревна Храпова KhrapovaNI@yandex.ru <p>Рассмотрен подход к автоматическому распознаванию движения людей на пешеходном переходе. Он включает две основные процедуры, для каждой из которых приведены команды программного кода на языке программирования C# с помощью библиотеки компьютерного зрения EMGU. На первой процедуре с помощью комбинации методов гистограмм направленных градиентов и опорных векторов осуществляется детектирование пешеходов. Вторая процедура позволяет считывать кадры из видеопоследовательности и обрабатывать их. Данный подход позволяет детектировать движения людей на пешеходном переходе без использования специализированных нейронных сетей. При этом метод, предложенный в статье, продемонстрировал достаточную надежность распознавания движения людей, что свидетельствует о его применимости в реальных условиях.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Максим Владимирович Бобырь, Наталья Анатольевна Милостная, Наталия Игоревна Храпова https://rdl-journal.ru/article/view/852 Применение методов компьютерного зрения к распознаванию старотатарского текста 2024-09-04T14:43:11+03:00 Искандер Айратович Валишин iskander1998@list.ru <p>Разработан инструмент, распознающий строки, слова и арабские символы с отсканированного изображения. Рассмотрены возможности и перспективы применения инструмента в исследовательской деятельности. Приведены результаты экспериментов по проверке работоспособности инструмента на примере старотатарских оцифрованных произведений.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Искандер Айратович Валишин https://rdl-journal.ru/article/view/853 Программное средство оптимизации процессов видеопроизводства 2024-09-04T14:49:17+03:00 Рустем Фаридович Давлетшин rustemd02@mail.ru Ирина Сергеевна Шахова is@it.kfu.ru <p>Предложены программные механизмы, направленные на оптимизацию процессов видеопроизводства для авторов художественных видеоматериалов – материалов, предполагающих предварительную постановочную работу. Разработан механизм создания анимированных трехмерных планов съемки (раскадровок) с использованием дополненной реальности для позиционирования и анимации перемещения актеров. С целью преодоления ограничений операционной системы iOS, связанных с доступом к сенсорам, разработан механизм раздельного захвата аудио- и видеопотоков с датчиков устройства для проведения записи, а также их последующей синхронизации по временным меткам для сохранения в память устройства. Отслеживание соблюдения правил композиционного построения и анализ качества изображения на предмет расфокусировки камеры реализованы с использованием технологий компьютерного зрения. Также представлены механизмы работы со сценарием, включающие алгоритмы обработки текста для вывода на экран в виде субтитров, а также распознавания речи актеров и сравнения её с текстом сценария.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Рустем Фаридович Давлетшин, Ирина Сергеевна Шахова https://rdl-journal.ru/article/view/854 Разработка на основе нечеткой логики экспертной системы для диагностики пневмонии 2024-09-05T17:03:48+03:00 Аделя Искандеровна Еникеева adisen24@yandex.ru Рустам Арифович Бурнашев r.burnashev@inbox.ru Рустам Ринатович Фарахов rus-wing-dark@mail.ru <p>Статья посвящена разработке экспертной системы для диагностики пневмонии. Эта система основана на нечеткой логике и реализована с использованием алгоритма Мамдани. Рассмотрены основные этапы разработки системы, включая фаззификацию входных данных, определение нечетких правил на основе медицинских экспертных знаний, агрегирование нечетких выводов и их дефаззификацию для получения окончательного диагностического результата. Веб-интерфейс системы реализован с использованием фреймворка Django, что обеспечивает удобство взаимодействия для пользователей. Применение медицинской экспертной системы для диагностики пневмонии может сократить время, необходимое для установления диагноза, и улучшить качество диагностики за счет интеграции опыта медицинских экспертов и современных информационных технологий.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Аделя Искандеровна Еникеева, Рустам Арифович Бурнашев, Рустам Ринатович Фарахов https://rdl-journal.ru/article/view/855 Автоматизация сортировки материалов по тексту сценария для видеомонтажа 2024-09-05T17:13:56+03:00 Андрей Дмитриевич Неманов andrewoch@yandex.ru Ирина Сергеевна Шахова is@it.kfu.ru <p>Процесс видеомонтажа включает множество трудоемких операций по сортировке и подготовке материалов, что требует значительных временных затрат. В статье описана разработка программного решения для автоматизации этих процессов с использованием технологии машинного обучения. Основное внимание уделено созданию системы, способной классифицировать и сортировать медиафайлы по тексту сценария, тем самым повышая эффективность подготовки материалов к монтажу. Система включает модули распознавания речи, классификации аудио и видео, а также алгоритмы определения соответствия сценарию. Тестирование показало, что предложенная система правильно классифицирует медиафайлы в большинстве случаев, что позволяет существенно сократить время на черновой монтаж.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Андрей Дмитриевич Неманов, Ирина Сергеевна Шахова https://rdl-journal.ru/article/view/856 Учёт структуры документа в методе автоматического аннотирования математических понятий в образовательных текстах 2024-09-05T17:21:58+03:00 Константин Сергеевич Николаев konnikolaeff@yandex.ru <p>Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.</p> <p>В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Константин Сергеевич Николаев https://rdl-journal.ru/article/view/857 Подход к созданию корпуса текстов видеоигр на основе универсальной структуры 2024-09-05T17:31:19+03:00 Никита Рамильевич Нурлыгаянов nikita25@mail.ru Влада Владимировна Кугуракова vlada.kugurakova@gmail.com <p>Рассмотрена проблема высокой и увеличивающейся стоимости разработки видеоигр, для её решения предложено применить процедурную генерацию контента, что позволит снизить затраты на разработку.</p> <p>Работа является частью масштабного исследования по автоматическому созданию прототипов видеоигр и посвящена обработке игровых сценариев, то есть текстов на естественном языке. Предложено выделять из сценариев необходимые сущности и передавать их дальнейшим шагам алгоритма, который по текстовым описаниям будет генерировать игровые ресурсы.</p> <p>Существует несколько публикацией, посвящённых обработке игровых текстов, в которых предложено несколько различных структур хранения выделенной информации. В настоящей статье предложен универсальный формат, который подойдёт для обработки текста любой видеоигры и позволит создать корпус текстов для использования в дальнейших исследованиях и автоматической генерации игровых прототипов.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Никита Рамильевич Нурлыгаянов, Влада Владимировна Кугуракова https://rdl-journal.ru/article/view/858 Нейросетевая архитектура воплощенного интеллекта 2024-09-05T17:42:59+03:00 Айрат Рафкатович Нурутдинов ayrat.nurutdinov@gmail.com <p>В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.</p> <p>Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.</p> <p>В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Айрат Рафкатович Нурутдинов https://rdl-journal.ru/article/view/860 Автоматизация чтения связанных данных из реляционных и нереляционных баз данных в контексте использования стандарта JPA 2024-09-05T17:52:10+03:00 Ангелина Сергеевна Савинчева asanvlit@gmail.com Александр Андреевич Ференец ist.kazan@gmail.com <p>Описан процесс автоматизации управления операцией чтения связанных данных из реляционных и нереляционных баз данных.</p> <p>Разработанный программный инструмент основан на использовании стандарта JPA (Java Persistence API), который определяет возможности контроля жизненного цикла сущностей в Java-приложениях. Спроектирована архитектура встраивания в событийные процессы, позволяющая интегрировать решение в проекты вне зависимости от используемой реализации JPA. Реализована поддержка различных стратегий загрузки данных, типов и параметров отношений. Осуществлена оценка производительности инструмента.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Ангелина Сергеевна Савинчева, Александр Андреевич Ференец https://rdl-journal.ru/article/view/859 Применение алгоритма Дугласа–Пеккера в вопросах онлайн-аутентификации инструментов удалённой работы при подготовке специалистов укрупнённой группы специальностей 10.00.00 «Информационная безопасность» 2024-09-05T18:00:18+03:00 Антон Григорьевич Уймин au-mail@ya.ru Владимир Сергеевич Греков grekov.vs.work@gmail.com <p>В условиях перехода образовательных систем на дистанционное обучение, а также развития тренда на удалённую работу, возникла острая потребность в разработке надежных технологий биометрической идентификации и аутентификации для верификации исполнителей работ в режиме удаленной работы. Такие технологии позволяют обеспечить высокую степень защиты и удобство использования, что делает вопросы их разработки и оптимизации крайне важными.</p> <p>Проблема заключается в необходимости повышения точности и эффективности систем распознавания движений манипулятора «мышь» без использования специализированных устройств в максимально короткий промежуток времени. Для ее решения требуется эффективная предобработка таких движений, чтобы упростить их траектории, сохранив при этом их ключевые особенности.</p> <p>В статье предложено использование алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных траекторий движений «мыши». Этот алгоритм позволяет значительно уменьшить количество точек в траекториях, упрощая их при сохранении основной формы движений. Данные с упрощенными траекториями затем используются для обучения нейронных сетей.</p> <p>Экспериментальная часть работы показала, что применение алгоритма Дугласа–Пеккера позволяет сократить количество точек в траекториях на 60%, что приводит к увеличению точности распознавания движений с 70% до 82%. Такое упрощение данных способствует ускорению процесса обучения нейронных сетей и повышению их операционной эффективности.</p> <p>Проведенное исследование подтвердило эффективность использования алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных в задачах распознавания движений «мыши». Полученные результаты могут найти применение в разработке более интуитивно понятных и адаптивных пользовательских интерфейсов.</p> <p>Предложены также направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию параметров алгоритма для различных типов движений и исследование возможности его комбинирования с другими методами машинного обучения.</p> 2024-09-06T00:00:00+03:00 Copyright (c) 2024 Антон Григорьевич Уймин, Владимир Сергеевич Греков