• 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

Использование микроразметок для добавления в контент веб-страницы данных внешних ресурсов

Евгений Львович Китаев, Римма Юрьевна Скорнякова
494-513
Аннотация: В семантических разметках Всемирной паутины накоплено большое число данных, и их количество продолжает расти. Однако потенциал этих данных реализуется, на наш взгляд, не в полной мере. Данные, заключенные в семантических разметках, или микроразметках, широко используются поисковыми системами, отчасти социальными сетями, использование же этих данных разработчиками приложений, как правило, основано на приведении данных к стандарту RDF и выполнении SPARQL-запросов, что требует хорошего знания этого языка и умения программировать. В настоящей работе предложено использовать имеющиеся в Сети семантические разметки для автоматического включения их содержимого в контент других веб-страниц и описан инструмент для реализации такого включения, не требующий от разработчика веб-страницы владения какими-либо языками программирования помимо широко известных HTML и CSS. Инструмент не требует установки, работу выполняют подключаемые стартовые скрипты. В настоящий момент инструмент поддерживает семантические данные, заключенные в популярных типах разметок «микроданные» и JSON-LD, в тегах HTML-документов и свойствах документов Word и PDF.
Ключевые слова: семантическая паутина, семантические технологии, семантическая разметка, микроразметка, микроданные, JSON-LD, веб-разработка, веб-технологии.

Тактическая сортировка управленческих задач при их администрировании посредством меток Приоритетов, Спецификаций и Аффилиаций

Феликс Освальдович Каспаринский
733-745
Аннотация: Проанализирована специфика функционала программ управления стратегическими, тактическими и оперативными задачами. Предложена методика предварения названий оперативных задач тактическими метками Приоритетов, Спецификаций и Аффилиаций. Аббревиатуры меток формируются таким образом, чтобы обеспечить правильную расстановку приоритетов при сортировке задач по алфавитному порядку. Квадранты матрицы Приоритетов Д. Эйзенхауэра обозначаются двухбуквенными метками: важно срочно (IF – Important, Fast); важно бессрочно (IS – Important, Slow); не важно, но оперативно (UF – Unimportant, Fast): не важно и не срочно (US – Unimportant, Slow). Метки матрицы Спецификаций информационной среды (RA, RI, SA, SI) компонуются из взаимоисключающих свойств доступности Сети (I – Internet и A – Autonomous) и наличия редуцированного или специального функционала (R– Reduced и S – Special). Метки Транспортной спецификации (TA, TB, TC, TP) позволяют сортировать задачи, требующие перемещения (T – Translocation) на самолёте (A – Airplane), автобусе (B – Bus), автомобиле (C – Car) и пешком (P – Pedestrian), соответственно. Трёхбуквенные метки Аффилиации (принадлежности физическому или юридическому лицу) формируются из первых букв имени, отчества и фамилии или наименования лаборатории, компании, проекта. Тактические метки ускоряют принятие решений при формировании ежедневного списка оперативных задач.
Ключевые слова: задача, планирование, управление, приоритет, спецификация, аффилиация, метка, оперативный, тактический.

Автоматическая разметка обучающих выборок в компьютерном зрении с использованием методов машинного обучения

Алексей Константинович Журавлёв, Карен Альбертович Григорян
718-729
Аннотация:

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.


Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.


Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.


Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, автоматическая разметка данных, обучающая выборка, сегментация изображений.

Cемантическое аннотирование математических формул в PDF-документах

Ольга Авенировна Невзорова, Константин Сергеевич Николаев
616-639
Аннотация:

Дан обзор существующих решений по семантическому анализу математических документов, а также описан метод автоматического семантического анализа документов, представленных в формате PDF. Разработанный метод позволяет выделять математические формулы внутри документа, анализировать их структуру, выполнять поиск локальных переменных формулы и их определений в документе, а также связывать переменные формулы и понятия из онтологии. Преимуществом разработанного метода перед другими существующими является независимость от разметки исходного PDF-документа, что расширяет область применения метода. Приведены оценки полноты, точности и F-меры для алгоритмов поиска переменных и связывания локальных переменных с формулами. Полученная семантическая разметка документа позволяет создавать коллекции документов, пригодных для сервиса семантического поиска формул, который является одним из сервисов цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Ключевые слова: семантический анализ, PDF, обработка документов, научные журналы, Lobachevskii-DML.

Интеллектуальный поиск сложных объектов в массивах больших данных

Александр Михайлович Гусенков
40-76
Аннотация: Предложен подход к интеллектуальному поиску сложных объектов в различных типах структурно размеченных текстов, который может быть применен для обработки Больших данных (Big Data). Исследуются два вида представления информационных объектов: реляционные базы данных (РБД), которые структурно размечены своими схемами, и полнотекстовые естественнонаучные документы, содержащие математические выражения (формулы). Для таких полнотекстовых документов предлагается дополнительная автоматизированная разметка для организации поиска формул. В обоих случаях источником информации для построения онтологии и, в дальнейшем, организации поиска являются тексты на естественном языке, которые относятся к слабоструктурированным данным. Для РБД это комментарии к наименованиям таблиц и их атрибутов, а для естественнонаучных документов (статей, монографий и т. д.) – текстовое содержимое размеченных документов.
Ключевые слова: большие данные, семантический поиск, слабоструктурированные данные, онтологии, реляционные базы данных, естественнонаучные тексты, разметка математических выражений.

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.
1 - 6 из 6 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