• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Программное средство оптимизации процессов видеопроизводства

Рустем Фаридович Давлетшин, Ирина Сергеевна Шахова
478-502
Аннотация:

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.

Ключевые слова: видеопроизводство, мобильное кино, дополненная реальность, раскадровка, видеозапись, автоматизация, программное решение.

Сравнительный анализ производительности механизмов метапрограммирования в языке Java

Азат Фердинандович Галиуллин, Ирина Сергеевна Шахова
985-996
Аннотация: Использование определенных механизмов метапрограммирования при разработке программных библиотек на языке Java может негативно сказываться на времени сборки и работе конечного программного продукта, в котором они используются. Для того, чтобы нивелировать воздействие различных подходов, необходимо предложить комплексное решение, позволяющее регулировать их использование в зависимости от особенностей контекста, что, в свою очередь, требует проведения предварительного анализа. В данной статье рассмотрены существующие в языке Java механизмы метапрограммирования и представлены результаты сравнения влияния данных подходов на время сборки Android-приложений.
Ключевые слова: annotation processing, Reflection, обработка аннотаций, рефлексия, кодогенерация, производительность, Android, Java.

Применение технологий мобильного обучения для формирования компетенций проектного менеджера

Михаил Михайлович Абызов, Ирина Сергеевна Шахова
146-166
Аннотация: Представлен обзор способов измерения прогресса разработки программного продукта в рамках гибкой методологии SCRUM, а также дано описание разработки программного инструмента, отслеживающего текущее состояние проекта по временным характеристикам. Анализируя их, такой инструмент способен подсказать проектному менеджеру, на что именно ему следует обратить внимание в текущей проектной обстановке, и помочь в выборе действий для достижения эффективных результатов.
Ключевые слова: управление проектами, проектный менеджер, обучение проектных менеджеров, мобильное приложение, SCRUM, Mobile Learning.

Синхронизация сессий дополненной реальности в нативных мобильных приложениях

Дмитрий Андреевич Евдокименко, Ринат Гафурович Ханов, Ирина Сергеевна Шахова
167-180
Аннотация:

Представлена реализация алгоритма синхронизации сессий дополненной реальности в мобильных iOS-приложениях, позволяющего создавать такие сессии с несколькими участниками для их совместного взаимодействия с одними и теми же виртуальными объектами.

Ключевые слова: дополненная реальность, augmented reality, AR, ARKit, сессия дополненной реальности, синхронизация сессий дополненной реальности.

Методы модификации визуальных интерфейсов Android-приложений на основе индивидуальных пользовательских характеристик

Антон Михайлович Сарматин, Ирина Сергеевна Шахова
369-381
Аннотация:

Проанализированы факторы, влияющие на модификацию визуальных интерфейсов. Предложены правила модификации рассмотренных факторов на основе индивидуальных пользовательских характеристик. Разработаны методы модификации визуальных интерфейсов Android-приложений.

Ключевые слова: android, UI, user interface, пользовательский интерфейс, визуальный интерфейс, мобильные приложения.

Механизмы применения мобильных устройств для задач распределенных вычислений

Нуршат Рушанович Низамов, Ирина Сергеевна Шахова
200-213
Аннотация: Описана система, реализующая механизмы применения мобильных устройств для операционной системы Android в рамках решения задач, требующих использования распределенных вычислений. Особое внимание уделено компонентам данной системы, отвечающим за управление задачами и распределение ресурсов.
Ключевые слова: распределенные вычисления, мобильные приложения, Android, мобильные устройства.

Автоматизация процессов сбора и анализа данных о взаимодействии с интерактивными прототипами мобильных приложений

Айнур Ринатович Динмухаметов, Ирина Сергеевна Шахова
185-199
Аннотация: Представлено описание разработанной программной платформы для сбора и автоматического анализа данных о взаимодействии пользователей с интерактивными прототипами, позволяющей организовать непрерывную и оперативную связь между целевой аудиторией и проектировщиками интерфейсов мобильных приложений. Программная платформа включает в себя десктопное и мобильное приложения, а также серверную часть для осуществления анализа данных, хранения информации и организации взаимодействия между клиентскими приложениями.
Ключевые слова: UI, UX, пользовательский интерфейс, мобильные приложения, прототипирование.

Автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов android-приложений на основе низкодетализированных макетов

Анатолий Сергеевич Хлопунов, Ирина Сергеевна Шахова
160-172
Аннотация: Приведены механизмы автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов мобильных приложений на основе рукописных макетов. Процесс автоматизации включает в себя использование методов машинного обучения для распознавания рукописных макетов. Для обеспечения взаимодействия пользователя с предложенными механизмами реализовано мобильное Android-приложение.
Ключевые слова: прототипирование, UI, UX, мобильные приложения, пользовательский интерфейс.

Автоматизация сортировки материалов по тексту сценария для видеомонтажа

Андрей Дмитриевич Неманов, Ирина Сергеевна Шахова
533-557
Аннотация:

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.

Ключевые слова: видеомонтаж, автоматизация, машинное обучение, распознавание речи, классификация аудио, классификация видео, coreml, параллельные вычисления, сценарий, soundex, tf-idf, косинусное сходство, обработка естественного языка.

Распределенная тренировка ML-модели на мобильных устройствах

Денис Васильевич Симон, Ирина Сергеевна Шахова
1076-1092
Аннотация: В настоящее время потребность в наличии решений по распределенной тренировке ML-модели в мире возрастает. Однако существующие инструменты, в частности, TensorFlow Federated, – в самом начале своего развития, сложны в реализации и пригодны на текущий момент исключительно для симуляции на серверах. Для мобильных устройств надежно работающих подходов для достижения этой цели не существует. В статье спроектирован и представлен подход к такой распределенной тренировке ML-модели на мобильных устройствах, реализуемый с использованием существующих технологий. В его основе лежит концепция model personalization. В данном подходе эта концепция улучшена как следствие смягчения выявленных недостатков. Процесс реализации выстроен так, чтобы на всех этапах работы с ML-моделью использовать только один язык программирования Swift (применяются Swift for TensorFlow и Core ML 3), делая такой подход еще более удобным и надежным благодаря общей кодовой базе.
Ключевые слова: ML-модель, распределенная тренировка ML-модели, мобильная разработка, программная инженерия, машинное обучение, on-device ML, on-device training, edge computing.

Применение методов машинного обучения для выявления взаимосвязи академической успеваемости и данных профиля социальной сети

Ильяс Раисович Ихсанов, Ирина Сергеевна Шахова
95-118
Аннотация: Предложена модель машинного обучения для выявления взаимосвязи между данными профиля социальной сети и академической успеваемости учащегося, а также прогнозирования среднего балла успеваемости по данным параметрам.
Ключевые слова: машинное обучение, социальные сети, психометрия, академическая успеваемость, образование, абитуриент.
1 - 11 из 11 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества