Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация: Изучена специфика предметной области "Свойства веществ и материалов", рассматриваемой как "полигон" при отработке подходов к интеграции научных Баз данных. На конкретных примерах показаны возможности онтологического моделирования для интеграции численных данных по свойствам на семантическом уровне. Предложена общая схема онтологии для представления термодинамических свойств данных по свойствам чистых соединений.

Аннотация: Рассматривается проблема интеграции геоинформационных ресурсов и свободного доступа к ним путем методов и технологий создания специализированных инфраструктур пространственных данных, геопорталов, баз данных коллективного пользования и веб-ГИС.

Аннотация:

Рост уровня урбанизации и автомобилизации приводит к дефициту парковочных мест, что вызывает заторы, повышение выбросов и снижение качества жизни. Традиционные методы организации парковочного пространства не обеспечивают эффективного решения этой проблемы, что требует применения инструментов анализа данных и прогнозирования.

В работе рассмотрено использование цифрового двойника парковочной системы города Казани. Проведены фильтрация и интеграция данных, выполнены кластеризация точек интереса и корреляционный анализ факторов, влияющих на заполняемость парковок. Для прогнозирования уровня загруженности обучены и сравнены модели линейной регрессии, дерева решений, случайного леса, XGBoost, MLP и LSTM. Наилучшие результаты продемонстрировала модель случайного леса. Разработанный прототип цифрового двойника обеспечивает мониторинг и сценарное моделирование, что делает его эффективным инструментом для оптимизации парковочного пространства и принятия управленческих решений.

Аннотация: Статья посвящена проблемам совместного использования гетерогенной геопространственной информации при решении задач поиска нефти и газа. Рассмотрена модель интеграции аэрокосмической информации и данных наземных спектральных измерений, предложен подход к интегрированию данных с использованием программного продукта FME, приведены результаты экспериментальных исследований.

Аннотация: Рассмотрено состояние интеграции данных о морской среде и деятельности. Представлены перспективы развития Единой государственной системы информации об обстановке в Мировом океане.

Аннотация:

Охарактеризованы роль музейных данных в научных геологических исследованиях, а также интеграция этих данных в цифровое пространство геологических знаний для более эффективного использования и анализа распределенных геологических и музейных ресурсов и возможности построения цифровых моделей.

Аннотация:

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Аннотация: В данной статье рассматривается один из подходов к осуществлению задач интеграции распределенной информации посредством выполнения «открытых запросов» к внешним системам под контролем управляемых потоков работ. Рассматриваются возникающие задачи и направления дальнейшего развития подхода.

Аннотация:

Предложена гибридная архитектура Explainable AI, совмещающая полностью дифференцируемую нейро-нечеткую модель GD-ANFIS и пост-хок метод SHAP. Интеграция выполнена с целью реализации принципов XAI 2.0, требующих одновременной прозрачности, проверяемости и адаптивности объяснений.

GD-ANFIS формирует человеческо-читаемые правила типа Такаги – Сугено, обеспечивая структурную интерпретируемость, тогда как SHAP вычисляет количественные вклады признаков по теории Шепли. Для объединения этих слоев разработан механизм компаративного аудита: он автоматически сопоставляет наборы ключевых признаков, проверяет совпадение направлений их влияния и анализирует согласованность между числовыми оценками SHAP и лингвистическими правилами GD-ANFIS. Такой двухконтурный контроль повышает доверие к выводам модели и позволяет оперативно выявлять потенциальные расхождения.

Эффективность подхода подтверждена экспериментами на четырех разнородных наборах данных. В медицинской задаче классификации Breast Cancer Wisconsin достигнута точность 0.982; в задаче глобального картирования просадок грунта — 0.89. В регрессионных тестах на Boston Housing и мониторинге качества поверхностных вод получены RMSE 2.30 и 2.36 соответственно при полном сохранении интерпретируемости. Во всех случаях пересечение топ-признаков в объяснениях двух методов составляло не менее 60%, что демонстрирует высокую согласованность структурных и числовых трактовок.

Предложенная архитектура формирует практическую основу для ответственного внедрения XAI 2.0 в критически важных областях — от медицины и экологии до геоинформационных систем и финансового сектора.

Аннотация: Работа посвящена рассмотрению подсистемы поддержки проведения конференций системы "Научный институт РАН", требований к ней, возможностей использования технологий системы ИСИР РАН и предоставляемую ею функциональность (интеграция, поиск, репликация). Описана объектная схема данных подсистемы - ее метаданные.