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: 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:

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: 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: В обзорной статье рассмотрены методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных, подготовленных для публикации в Вебе. Представлены основные подходы к обогащению онтологий, описаны методы, на которых они базируются, а также приведен инструментарий, реализующий эти подходы и инструменты применения соответствующих методов.Основным этапом в общей схеме жизненного цикла данных в облаке открытых связанных данных является этап построения набора связанных RDF-триплетов. Для улучшения классификации данных и анализа их качества применяются различные методы повышения выразительности связанных данных. Основные идеи рассматриваемых методов связаны с обогащением существующих онтологий (расширением базовой схемы знаний) путем добавления или совершенствования терминологических аксиом. Методы обогащения опираются на методы, применяемые в различных областях, таких как представление знаний, машинное обучение, статистика, обработка текстов на естественном языке, анализ формальных понятий и теория игр.

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.

Аннотация:

Горизонтальное обучение — это современная модель, альтернативная традиционному вертикальному обучению и основанная на сотрудничестве, взаимодействии между студентами в рамках образовательного процесса. При этом для промежуточной аттестации по дисциплине преподавателю необходимо оценить вклад каждого студента в решение групповой задачи.

На сегодняшний день пользователями мобильных приложений в разных областях оставляется огромное количество цифровых следов. Основными типами оставляемого цифрового следа являются текст, фотографии, видеозаписи, аудиозаписи, а также текущее местоположение.

Для содействия преподавателю при горизонтальном обучении нами разработано мобильное приложение, собирающее все вышеперечисленные виды цифрового следа, а также веб-приложение, анализирующее его.

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.

Аннотация:

Статья посвящена обоснованию решений в проекте тренажёра на базе языка учебного программирования, предназначенного для начального ознакомления с базовыми понятиями взаимодействия процессов и управления вычислениями. На этапе перехода к многопроцессорным архитектурам возрастает актуальность развития особой языково-информационной поддержки введения в программирование. Сколь ни сложен мир параллелизма, системе подготовки программистов предстоит его освоить и создать методику полноценного ознакомления с его не очевидными явлениями. Это достаточная причина для разработки языка учебного программирования, ориентированного на начальное обучение школьников младших и средних классов, а также студентов младших курсов и непрофессионалов, оперированию взаимодействующими процессами и программированию параллельных вычислений. В основу языка положен многолетний опыт управления взаимодействием игрушечных роботов, перемещающихся на клетчатой доске.

Материал статьи представляет интерес для программистов, студентов и аспирантов, специализирующихся в области системного и теоретического программирования, и для всех тех, кто интересуется проблемами современной информатики, программирования и информационных технологий, особенно проблемами параллельных вычислений, суперкомпьютерами и вообще применением многопроцессорных комплексов и компьютерных сетей.

Аннотация: Рассмотрено применение цифровых образовательных ресурсов в процессе обучения математике в основной школе. Показана возможность использования при обучении геометрии электронного учебно-методического комплекта «Живая математика» с методическими рекомендациями по теме «Замечательные точки треугольника. Прямая Эйлера». Статья адресована педагогам и студентам педагогических вузов, методистам, учителям математики.

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.

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:

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: Представлено использование теории геометрического мышления ван Хиле для организации смешанного обучения студентов педагогического отделения Института математики и механики им. Н.И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета на основе SPOC курса «Элементарная математика: планиметрия». Обучение планиметрии включает в себя применение различных IT-приемов и средств, способных повысить качество усвоения материала и формировать необходимые профессиональные компетенции будущего учителя математики. В курсе реализуются технологии проектно-модульного и перевернутого обучения.

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:

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: 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:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

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: 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: 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.

Аннотация: Затронуты следующие вопросы: обучение математике на современном этапе и его цели; математическая речь учащихся как основной компонент математической подготовки; пути развития математической речи учащихся.

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: Исследуется применение лингвистического подхода для решения задачи автоматического определения тональности объекта. Исследование проводилось в рамках цикла тестирования систем автоматического анализа тональности SentiRuEval. Задание, предложенное организаторами дорожки, заключалось в том, чтобы определить мнение пользователя (положительное, отрицательное или нейтральное) по отношению к операторам сотовой связи на материале сообщений социальной сети Twitter и новостей. Авторы настоящей работы исключили новостные сообщения из тестовой коллекции, так как формальные тексты существенно отличаются от неформальных по своей структуре и лексике и, следовательно, требуют другого подхода. При решении поставленной задачи был использован лингвистический метод, основанный на синтактико-семантическом анализе. Согласно этому подходу тональная лексика привязывается к объекту на одной из двух последовательных стадий. Первая стадия включает в себя использование семантических шаблонов, которые сравниваются с деревом синтаксического разбора предложения; вторая стадия использует эвристики для связывания тональной лексики с объектом оценки в случае, когда синтаксические связи между ними отсутствуют. Машинное обучение не применялось. Метод продемонстрировал очень хорошие результаты, которые примерно совпадают с лучшими результатами методов с использованием машинного обучения и гибридных методов.

Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.