Аннотация:

Предложен и экспериментально верифицирован воспроизводимый гибридный подход к обучению автономного управления роботизированным устройством, реализованный на общедоступном инструментарии без специализированного вычислительного оборудования. Подход сочетает обучение на основе демонстраций оператора, обучение с подкреплением, учебный план и доменную рандомизацию в единой последовательной схеме. На основе сравнительного анализа пяти прототипов, представляющих ключевые классы архитектурных решений, выявлены применимые подходы для ресурсно-ограниченных условий. Три контролируемых эксперимента в Unity ML-Agents показали превосходство гибридной комбинации в сравнении с изолированными подходами по скорости обучения и устойчивости к изменениям среды. Обозначены ограничения, связанные с катастрофическим забыванием, и выявлены перспективы интеграции больших языковых моделей для генерации синтетических обучающих данных.

Аннотация: Актуальная проблема современной теории и методики обучения математике – обучение способам саморегуляции в процессе решения математических задач. Приведены рекомендации и примеры проведения осознанной саморегуляции учащихся при решении математических задач.

Аннотация:

Для определения наиболее эффективного подхода к решению задачи классификации эмоционального тона сообщения проведено обучение выбранных моделей нейронной сети на различных наборах обучающих данных. На основе такого показателя, как процентное соотношение правильно данных ответов на тестовом наборе данных, сравнены комбинации наборов обучающих данных и различных моделей, обученных на основе этих данных. Произведено обучение четырех моделей нейронной сети на трех различных наборах обучающих данных. В результате сравнения точности ответов каждой модели, обученной на разных обучающих данных, сделаны выводы о выборе модели нейронной сети, наиболее подходящей для решения поставленной задачи.

Аннотация:

Использование моделей Vision Transformer (ViT) в реальной медицинской практике, например в больницах или диагностических центрах, часто затруднено, потому что на рабочих компьютерах врачей обычно нет мощных графических процессоров (GPU), а имеющиеся вычислительные ресурсы ограничены. В настоящей работе рассмотрен полный путь практической реализации модели на этапе применения (pipeline инференса), направленный на снижение вычислительных затрат без существенной потери качества.

Предложенный подход объединяет несколько методов оптимизации.
Во-первых, использована дистилляция знаний (knowledge distillation) – метод обучения, при котором компактная модель копирует поведение более крупной и точной модели-учителя. Во-вторых, применено экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA) весов, позволяющее стабилизировать обучение и повысить обобщающую способность модели.
В-третьих, исследована посттренировочная квантизация до целочисленного формата INT8 (post-training quantization, PTQ), направленная на уменьшение размера модели и ускорение инференса. Дополнительно рассмотрен упрощенный вариант квантизации совместно с обучением (QAT-lite), при котором эффекты квантизации частично учитываются во время дообучения модели.

Эксперименты проведены на датасете ISIC, содержащем дерматоскопические изображения кожных новообразований. Оценка качества моделей включает стандартные метрики классификации: точность (accuracy), макроусредненную F1-меру и площадь под ROC-кривой (ROC-AUC). Проанализированы характеристики производительности на центральном процессоре (CPU), включая задержку инференса, пропускную способность, потребление памяти и итоговый размер модели.

Полученные результаты показали, что посттренировочная INT8-квантизация позволяет сохранить качество, близкое к модели в формате FP32, при существенном снижении требований к памяти и вычислительным ресурсам. В то же время использование QAT-lite не демонстрирует устойчивых и воспроизводимых улучшений по сравнению с PTQ.

Аннотация: На основе литературных источников проанализирован опыт вузов, реализующих электронное обучение. Обозначены основные достоинства, недостатки, противоречия, проблемы, задачи, возможности их решения. Сформулированы основные требования к электронному обучению, обеспечивающие его эффективность. Выявлены ошибки внедрения элементов электронного обучения. Разработаны рекомендации с целью минимизации нежелательных эффектов.

Аннотация:

Предложен метод построения инвариантных к масштабу представлений временных рядов розничной выручки на базе трехбарной (по трем соседним периодам) геометрии Драммонда (DG), расширенной мульти-таймфреймовым контекстом (день, частичная календарная неделя и скользящая 7-дневка). На этих «патчах» выполнено self-supervised предобучение по схеме Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA) со спатио-темпоральным маскированием, после чего модель дообучена с выходными слоями, оценивающими неопределенность, для прогноза на следующий день и следующую неделю. Проанализированы свойства аффинной инвариантности признаков и идентифицируемости недельной фазы; эмпирически продемонстрировано улучшение по сравнению с сильными базовыми моделями на реальных данных.

Аннотация:

Рассмотрена задача нахождения наиболее релевантных документов в результате расширенного и уточненного запроса. Для ее решения предложены модель поиска и механизм предварительной обработки текста, а также совместное использование поисковой системы и модели, построенной на основе индекса с помощью алгоритмов word2vec для генерации расширенного запроса с синонимами и уточнения результатов поиска на основе подбора похожих документов в цифровой семантической библиотеке. В работе исследуется построение векторного представления документов применительно к массиву данных цифровой семантической библиотеки LibMeta. Решалась задача обогащения пользовательских запросов синонимами. При построении модели поиска совместно с алгоритмами word2vec использован подход «сначала индексация, затем обучение», что позволяет получить более точные результаты поиска. Обучение модели проводилось на базе контента библиотеки для предметной области «Математика». Приведены примеры расширенного запроса с использованием синонимов.

Аннотация:

Исследована задача построения отображения между спайковой активностью сверточной спайковой нейронной сети и классом входного изображения. Такая задача появляется после обучения сети без учителя: сверточный слой формирует событийное представление изображения, но сама сеть не содержит готового механизма выдачи метки класса. В работе проведена проверка, насколько информативны счетчики спайков сверточного слоя после обучения по правилу STDP (пластичность, зависящая от времени возникновения импульсов, – биологически правдоподобное правило обучения для импульсных (спайковых) нейронных сетей), и оценено качество линейного считывающего классификатора при увеличении числа обучающих предъявлений.

Эксперименты проведены на наборе MNIST – стандартном наборе изображений рукописных цифр. Использована однослойная архитектура: один сверточный слой с 32 картами признаков, ядром 5 × 5 и выходной размерностью 32 × 24 × 24, что соответствует 18432 нейронам LIF (модель «интегратор с утечкой и порогом»). Входные изображения кодировались детерминированным пуассоновским кодировщиком; мультипликатор пуассоновского кодирования был равен 0.006. Длительность предъявления (время демонстрации объекта сети) составляла 100 тактов. Обучение выполнялось по правилу STDP с нуля, без возобновления из ранее сохраненного состояния. Для оценки использовался протокол сбора счетчиков спайков на 10000 обучающих и 10000 тестовых изображениях.

В основном эксперименте при 15000 обучающих предъявлениях STDP достигнута точность 0.8883. Базовый способ по карте меток, близкий к методу Diehl и Cook, в той же конфигурации дал около 0,48. Покрытие калиброванной карты меток составило 219 из 18432 нейронов, средняя активность – 4146.9416 спайка на изображение. Соседняя точка масштаба при 10000 обучающих предъявлениях дала точность 0.8876. Полученные результаты показывают, что выбранный способ считывания активности существенно влияет на итоговое качество классификации: линейный считывающий классификатор по полному вектору счетчиков сети извлекает распределенную информацию, которая теряется при простом назначении меток отдельным нейронам.

Аннотация: Проведено исследование эмоций в различных аспектах: философском, психологическом и нейрофизиологическом; с их учетом описана созданная когнитив-ная архитектура. На основе «куба эмоций» Левхайма, «колеса эмоций» Плутчика, «теории аффектов» Томкинса и модели мышления Мински охарактеризовано использование эмоций как факторов влияния на вычислительный процесс компьютера. Указаны также возможности использования эмоций в интеллектуальных вопросно-ответных системах.

Аннотация:

Сложность задачи извлечения аргументативных структур связана с такими проблемами, как выделение аргументативных сегментов, прогнозирование дальних связей между неконтактными сегментами, обучение на данных, размеченных с низкой степенью согласованности между аннотаторами. В настоящей работе рассмотрен подход к извлечению аргументативных отношений из достаточно больших текстов, относящихся к области научной коммуникации. Проведен сравнительный анализ методов тонкой настройки с использованием предобученной языковой модели типа Longformer, позволяющей учитывать длинные контексты, и двух методов, позволяющих учитывать расхождения аннотаторов в разметке аргументов за счет использования так называемых мягких меток, полученных путем равномерного сглаживания меток и усреднения экспертных оценок. Эксперименты проводились на четырех наборах данных, содержащих положительные и отрицательные примеры пар утверждений (посылка, заключение) и различающихся способами сегментации и средним размером текста. Наилучшие результаты получены на модели с усреднением экспертных оценок. В то же время отмечено, что модель, использующая сглаженные метки, также повышает точность классификаторов, но ухудшает полноту.

Аннотация: Рассмотрен вопрос STEM-образования в современной школе и методических подходах к его реализации на предметах естественно-научного цикла в рамках проектной деятельности. Приведен пример этапов работы над проектом, разбиения на предметные сферы. Поскольку STEM образование подразумевает не только получение знаний по отдельным предметам, но и применение их на практике, ключевым моментом работы над проектом становится практическое применение. В рамках предметной области «Математика и информатика» это предполагает совершение расчетов и представление конечных результатов с помощью современных технических средств. Таким образом предмет математики переходит из рамок академического знания в рамки практических умений. В частности, в статье приведен пример формирования финансовой грамотности обучающегося в рамках работы над проектом. STEM-обучение позволяет объединить научные методы, математическое моделирование, технологические приложения и инженерный дизайн. Тем самым формируется инновационное критическое мышление, появляется возможность и необходимость интегрированного обучения по темам, в рамках которого происходит активная коммуникация обучающихся и формируется новое образовательное пространство.

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.

Аннотация:

Рассмотрена проблема координации разнородных программных средств в гетерогенных средах распределенного запуска приложений. Ручное конфигурирование параметров запуска для вновь устанавливаемых программ на вычислительный кластер (таких как ключи командной строки, значения переменных окружения и настройки конфигурационных файлов) создает серьезные трудности для исследователей предметных областей из-за больших объемов служебной информации и необходимости сохранения и агрегации информации в некотором фиксированном формате. Предложен метод автоматизированного извлечения параметров запуска, базирующийся на гибридной архитектуре обучения нейронной сети, сочетающей генерацию обучающей выборки большими языковыми моделями и последующее дообучение компактного трансформерного энкодера. Реализация подхода исключает зависимость от дорогостоящих графических ускорителей за счет применения методики низкоранговой адаптации (Low-Rank Adaptation) для моделей размером до 1 млрд параметров, что обеспечивает возможность выполнения модели (инференса) на обычных центральных процессорах управляющих узлов. Для формализации качества извлечения разработана двухкомпонентная метрика, агрегирующая структурную корректность выходной JSON-схемы (наличие в полученных данных обязательных полей, типов параметров программы) и семантическую точность значений параметров (соответствие описания в документации). Экспериментальная оценка метода ориентирована на корпус документации программных пакетов (man-страницы, README). Результаты проектирования подтверждают возможность аппроксимации процесса анализа документации компактной моделью, что способствует автоматизации жизненного цикла развертывания программного обеспечения и снижению ошибок управления потоками задач в распределенных вычислительных комплексах.

Аннотация:

Представлена одна из возможных реализаций модели совместного обучения по ролям, основанной на стратегии STAD (Student Teams-achievement Divisions) кооперативного обучения в LMS (Learning Management System, Система управления обучением). Подходы, описанные в данной образовательной методике, развивают у обучающихся навыки командной работы, необходимые в профессиональной деятельности, а их внедрение в систему обучения позволит автоматизировать и оптимизировать некоторые процессы и открыть новые возможности для реализации новых инструментов.

Аннотация:

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.

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.

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.

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.

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.

Предложены также направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию параметров алгоритма для различных типов движений и исследование возможности его комбинирования с другими методами машинного обучения.

Аннотация: Подняты вопросы преодоления кризиса в библиотечной сфере и решение этого вопроса путем объединения информационных библиотечных ресурсов и учебно-образовательной платформы Российского университета дружбы народов (РУДН). Рассмотрена новая роль библиотеки университета в создании и поддержке электронной образовательной среды, решении вопроса интеграции ЭБС РУДН и других информационных ресурсов с системой управления обучением.

Аннотация:

Представлен TradeNewsSum — корпус для абстрактивной генерации аннотаций к новостям внешней торговли, охватывающий русско- и англоязычные публикации из профильных источников. Все рефераты подготовлены вручную по унифицированным правилам. Проведены эксперименты с дообучением трансформерных и seq2seq-моделей и автоматическую оценку по схеме LLM-as-a-judge. Наилучшие результаты показала LLaMA 3.1 в режиме инструкционного промптинга, продемонстрировав высокие значения по метрикам, включая фактологическую полноту.

Аннотация:

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.

В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Аннотация:

Спайковые нейронные сети (далее — СНС, т. е. нейросети, передающие информацию во времени с помощью импульсов) требуют временного входа, тогда как в задачах компьютерного зрения данные чаще заданы статическими изображениями. В работе рассмотрено преобразование вида «изображение – временной сигнал – импульсы» и исследовано влияние способа входного кодирования на динамику обучения СНС, плотность импульсной активности и вычислительную стоимость обработки. В экспериментальной части реализованы и сопоставлены два семейства кодирования: кодирование по времени первого импульса (Latency) и пуассоновское кодирование по интенсивности (Poisson); для них рассмотрены четыре режима: базовый Latency без подавления фона, модифицированный Latency с порогом тишины, стохастический Poisson и детерминированный Poisson. В качестве метрик использованы среднее число импульсов на пример, число синаптических операций, прокси-показатель энергозатрат и характеристики конкуренции нейронов скрытого слоя. Эксперименты на наборе MNIST (60000 обучающих и 10000 тестовых изображений) для сети со скрытым слоем из 100 нейронов и горизонтом моделирования 200 шагов показали, что все исследованные режимы обеспечивают устойчивое обучение без коллапса активности. При этом модифицированный Latency с порогом тишины
 оказался наиболее эффективным по соотношению «полезная активность — вычислительная стоимость»: при количестве спайков на один пример 323.41 для него число синаптических операций составило 14295.09, тогда как базовый Latency без фильтрации фона при близкой выходной активности (311.22 импульса на пример) потребовал 78400 синаптических операций.

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.

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.

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.

Аннотация: Проблема формирования активности личности в обучении математике весьма сложная. Перед преподавателем математики остается актуальным вопрос: какие методы применить, чтобы обучение математике было эффективным и практико-ориентированным, развивало активность личности в коллективной математической деятельности? Охарактеризована специфика применения кейс-технологии в обучении математике.

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.

Аннотация:

Рассмотрена проблема построения интерпретируемых векторных представлений научных текстов для задач интеллектуальной академической генеалогии. Предложена типология эмбеддингов, включающая три класса: статистические, выученные нейросетевые и структурированные символьные. Обоснована необходимость объединения достоинств нейросетевых (высокая семантическая точность) и символьных (интерпретируемость измерений) подходов. Для реализации такого гибридного подхода предложен алгоритм построения выученных символьных эмбеддингов путем регрессионного преобразования вектора внутреннего представления нейросетевой модели в интерпретируемый набор оценок.

Экспериментальная оценка алгоритма проведена на корпусе фрагментов авторефератов диссертаций по педагогическим наукам. Компактный трансформерный энкодер с регрессионной головой обучался воспроизводить тематические оценки, сгенерированные передовой генеративной языковой моделью. Сравнение шести режимов обучения (три типа регрессионной головы и два состояния энкодера) показало, что дообучение верхних слоев энкодера является ключевым фактором повышения качества. По результатам тестирования была выбрана наилучшая конфигурация, которая достигла коэффициента детерминации R² = 0.57 и точности определения трех наиболее релевантных концептов, равной 74%. Результаты подтверждают, что для определенного рода задач, в которых требуется формальное представление выходных данных, возможна аппроксимация поведения генеративной модели компактным энкодером с регрессионной головой при существенно меньших вычислительных затратах. В более широкой перспективе разработка алгоритмов построения выученных символьных эмбеддингов будет способствовать созданию такой модели формальной репрезентации научного знания, в которой конвергенция нейросетевых и символьных методов обеспечит как масштабируемость обработки научных текстов, так и интерпретируемость векторных представлений, кодирующих содержание.