Аннотация:

Статья посвящена прогнозированию тенденций изменения цен финансовых инструментов рынка форекс. Рассмотрены способы формирования прогнозов на основании моделей бизнес-циклов и фрактальной самоорганизации ценообразования. На основании исторических прецедентов кризисов после 1812 и 1917 гг. определяются сроки кризиса 2015–2027 гг., завершение которого совпадает с одновременным окончанием 200-летней и 40-летних тенденций. Прогнозируется достижение точки технологической сингулярности в 2039 году. Разработаны способы интеграции инструментария фундаментального и технического анализа для прогноза глобальных событий, отсутствующих в экономическом календаре. Предложено увеличить эффективность прогнозирования изменения цен финансовых инструментов при помощи аналитической системы мультитрейдинга, спроектированной для работы с шестью стратегиями: долгосрочной (8 месяцев), среднесрочной (2 месяца), краткосрочными (1,5 недели и 1,5 дня) и внутридневными (8 часов, 2 часа). Выбор стратегии зависит от времени, которое трейдер готов использовать для аналитической деятельности и контролирования открытых сделок, допустимых рисков и ожидаемой доходности. Для всех стратегий установлен набор предпочтительных валютных пар брокеров Forex Club и FxPro, даны рекомендации для трейдеров. Определена необходимая и достаточная совокупность индикаторов технического анализа, участвующих в образовании тройного сигнала позиционирования стартовой точки Канала Регрессии, позволяющего автоматически спрогнозировать тактические уровни разворота тренда изменений цены на интервале формирования групп из восьми осцилляций. Разработан регламент создания, публикации и верификации тактических прогнозов длительности и амплитуды осцилляций цены для всех стратегий и множества финансовых инструментов. Прогнозы публикуются в каналах и группах «Мультитрейдинг» сетевых сервисов Телеграм, Дзен и ВКонтакте. Прогностический инструментарий предполагается использовать при формировании тактик системы мультитрейдинга.

Аннотация:

Представлен набор семантических сервисов, разработанных с целью поддержки образовательного процесса в области математики. Функционал этих сервисов основан на использовании математических онтологий OntoMath^Edu и OntoMath^PRO. Онтология профессионального математического знания OntoMath^PRO предназначена для классификации и систематизации математических понятий и включает несколько важнейших областей математики. Образовательная математическая онтология OntoMath^Edu системно представляет знания по учебному курсу «Планиметрия». Для применения онтологий в образовательных приложениях разработан подход к проектированию пререквизитных отношений в названных онтологиях. Для поддержки математического образования разработаны сервисы семантического поиска по математическим формулам, семантического аннотирования учебных материалов, визуализации подграфов семантической сети онтологии OntoMath^Edu, а также параллельный формальный/неформальный корпус математических утверждений и система автоматической генерации тестовых вопросов по математическим дисциплинам.

Приведены примеры успешного применения разработанных программных инструментов. Эти инструменты встроены в цифровую экосистему OntoMath, в рамках которой осуществляется взаимодействие семантических сервисов управления математическим знанием.  

Аннотация: Международная виртуальная обсерватория представляет собой реализацию концепции электронной науки в астрономии. Это мощная виртуальная среда, предназначенная для увеличения возможностей астрономических исследований и научного выхода данных. Виртуальная обсерватория интегрирует в единую среду гигантские астрономические архивы и базы данных, распределенные по всему миру, а также инструменты анализа данных и вычислительный сервис, используя при этом набор однородных стандартов и технологий. Международная виртуальная обсерватория объединяет все значительные национальные и международные проекты по созданию виртуальных обсерваторий, основная цель которых – объединить существующие архивы наземных и космических инструментов и обеспечить исследователям и общественности удобный доступ к ним. Эта задача представляется весьма значительной не только из-за колоссального объема астрономических данных, но и их спектрального разнообразия (от рентгена до радио). Каждый спектральный диапазон предоставляет свою, уникальную информацию о небесном объекте или явлении; при этом требуется специализированная экспертиза для правильной интерпретации. Вся эта информация также интегрируется в Международной виртуальной обсерватории и позволяет синтезировать данные, чтобы использовать их в конкретных научных приложениях.

Аннотация:

Представлены методы создания цифровых математических коллекций, включающих неструктурированные наборы документов. Эти наборы содержат материалы сборников научных конференций, а также статьи из архивов математических журналов «доцифрового» периода.

Формирование обязательного набора метаданных названных документов произведено с помощью программных инструментов фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii DML. Для уточнения и пополнения наборов метаданных документов цифровых коллекций использованы методы извлечения знаний из Wikidata.

Разработана система SPARQL-запросов для поиска в Wikidata информации о документах электронных коллекций и их авторах. Обозначен набор сущностей Wikidata, определяющих признаки поиска, а также последующую фильтрацию полученных результатов.

Предложены методы уточнения и дополнения библиографических ссылок, приведенных в статьях. При формировании метаданных документов ретро-коллекций произведен поиск в Wikidata сведений о годах жизни авторов статей, а также URL веб-страниц с информацией о статьях и их авторах. Приведены результаты формирования нескольких новых электронных коллекций цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация:

Рассмотрены вопросы возможности использования данных об обучающихся, представленных в электронном виде, для построения цифрового портрета. Предложен набор характеристик, необходимых для его построения, обозначена модель данных. Реализованы инструменты сбора данных об обучающихся из социальных сетей и других интернет-ресурсов. Предложены алгоритмы построения цифрового портрета. Проиллюстрировано применение алгоритмов машинного обучения для этих задач. Приведены примеры использования цифрового портрета в образовании.