• 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

Семантический анализ документов в системе управления цифровыми научными коллекциями

Шамиль Махмутович Хайдаров
61-85
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.
Ключевые слова: семантический анализ, издательские системы.

Роль искусственного интеллекта в создании, курировании и интерпретации коллекций электронных библиотек

Евгений Вячеславович Самоходкин, Алиса Андреевна Эльзон, Елена Геннадьевна Самоходкина, Дмитрий Владимирович Лошадкин
304-329
Аннотация:

Исследование посвящено осмыслению роли искусственного интеллекта (ИИ) в трансформации экосистемы цифровой научной коммуникации на материале электронных библиотек и крупных агрегаторов знаний. На основе интегративного обзора новейших зарубежных и отечественных работ проанализировано, как ИИ постепенно превращается в системообразующий инфраструктурный механизм жизненного цикла электронных коллекций, структурируя процессы отбора, оцифровки, метадатирования, хранения и сервисного раскрытия ресурсов. Параллельно обоснована интерпретация интеллектуальных рекомендательных систем как эпистемического посредника, влияющего на конфигурацию научного чтения, распределение исследовательского внимания и видимость периферийных знаний в пространственно-языковой архитектуре науки. Показано, что алгоритмическая персонализация не сводится к повышению удобства поиска, а участвует в конструировании норм релевантности, языковых и региональных иерархий, новых принципов осмысления коллекций. Выявленные эффекты позволяют концептуализировать феномен алгоритмического посредничества в связке микроуровня исследовательской идентичности и макроуровня глобального распределения научного знания, а также обозначить необходимость рефлексивного управления рекомендательными контурами в целях сохранения эпистемического многообразия и повышения прозрачности цифровой инфраструктуры библиотек.

Ключевые слова: искусственный интеллект, электронные библиотеки, рекомендательные системы, алгоритмическое посредничество, цифровая научная коммуникация, жизненный цикл электронных коллекций, метаданные, эпистемический медиатор, пространственно-языковая конфигурация знания, периферийные знания, исследовательская идентичность, алгоритмическая персонализация, библиометрический анализ, когнитивный менеджмент, культурное наследие.

Базы данных и астрономия - практический подход

О.С. Бартунов, С.В. Карпов
Аннотация: В настоящее время астрономия переживает взрывной рост объемов данных, получаемых в результате наблюдений и моделирования. Их эффективное хранение становится проблемой, сравнимой по важности с собственно анализом. В настоящей работе мы анализируем причины такого "информационного взрыва" и описываем цели и задачи, стоящие в связи с ним перед Виртуальной Обсерваторией, в первую очередь, разработки стандартов и технологий удаленного и программного доступа к данным. Также мы рассматриваем основные требования, предъявляемые к современной научной информации, такие, как воспроизводимость получаемых результатов, версионность, контролируемость ее происхождения. Очевидным способом долговременного надежного хранения информации являются системы управления базами данных (СУБД). Мы обсуждаем, насколько хорошо различные виды астрономической информации – каталоги, спектры, изображения, временные ряды, результаты симуляций и т. д. – совместимы с реляционной моделью, используемой в наиболее распространенных СУБД, и формулируем требования к специализированным системам, оптимальным для хранения и анализа научной информации.
Ключевые слова: виртуальная обсерватория, научные данные, системы хранения научной информации, СУБД.

Тенденции развития технологий обработки больших данных и инструментария хранения разноформатных данных и аналитики

Марат Рамилевич Биктимиров, Александр Михайлович Елизаров, Андрей Юрьевич Щербаков
390-407
Аннотация:

Статья посвящена анализу тенденций развития технологий обработки Больших Данных и инструментария хранения разноформатных данных и аналитики, который проведен в рамках работ по программе фундаментальных исследований Отделения математических наук РАН «Алгебраические и комбинаторные методы математической кибернетики и информационные системы нового поколения», а также гранта РФФИ № 14-07-00783 «Способы хранения и обработки большого объема научно-справочных данных на современных аппаратных платформах».

Ключевые слова: большие данные, анализ, информация, программное обеспечение, распределенные вычисления, системы хранения, облачные технологии.
1 - 4 из 4 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.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества