• 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

Условия и критерии открытия специализированного электронного журнала Института повышения квалификации руководящих сотрудников Топливно-энергетического комплекса

Александр Егорович Воробьев, Гульзат Контороевна Ташкулова, Тамара Анатольевна Фральцова
123-146
Аннотация:

Рассмотрены целесообразность и условия открытия специализированного электронного журнала Института повышения квалификации Топливно-энергети-ческого комплекса. Показаны условия эффективного функционирования специализированных журналов. Представлены результаты изучения деятельности редакций журналов конкурентов – других Институтов повышения квалификации. Проанализирована целевая аудитория электронного научно-практического журнала Института повышения квалификации Топливно-энергетического комплекса, а также его особенности, влияющие на эту аудиторию и ее интерес к изданию. Описаны программные продукты, посредством которых создается электронный журнал.

Ключевые слова: электронный журнал, открытие, целевая аудитория, программные продукты.

Электронная база данных по экспериментальным энергиям диссоциации связей органических соединений

Владимир Евгеньевич Туманов, Андрей Иванович Прохоров
1203-1216
Аннотация:

Представленная веб-база данных по экспериментальным гомолитическим энергиям диссоциации связей в органических соединениях предназначена для использования широким кругом химиков теоретиков и практиков в свободном доступе. В работе приведены краткий обзор источников значений энергии диссоциации связей органических молекул, которые вычисляются теоретически, измеряются экспериментально и оцениваются по кинетическим и термохимическим экспериментальным данным, и их представление в базе данных в интернете. Представлена веб база данных по гомолитическим энергиям диссоциации связей органических соединений. Приводимые значения энергий диссоциации связей вычислены по экспериментальным кинетическим и термохимическим данным. Приведены описания источников экспериментальных данных, классов органических соединений и методов расчета. Приведена логическая структура базы данных и дано описание основных полей ее таблиц. Представлена главная поисковая форма интерфейса базы данных и приведен пример результата поиска для конкретного органического соединения. Энергии диссоциации связи снижены до температуры 298,15 К, которая обычно отсутствует в большинстве источников. Аналоги настоящей базы уступают последней в учете температурных корреляций. В настоящее время ведутся работы по анализу и анализу опубликованных данных с учетом энтропийных эффектов.

Ключевые слова: электронный справочник, органические соединения, энергия диссоциации связи, база данных, интернет.

Cистема контролируемой генерации лица, построенная с использованием сети StyleGAN2

Марат Вильданович Исангулов, Разиль Рустемович Миннеахметов, Алмаз Рустамович Хамеджанов, Тимур Робертович Хафизьянов, Эмиль Асифович Пашаев, Эрнест Ришатович Калимуллин
466-482
Аннотация:

Представлен новый подход к контролируемой генерации лиц, использующий генеративные модели с открытым исходным кодом, включая StyleGAN2 и Гребневую регрессию. Разработана методология, расширяющая возможности StyleGAN2 для контроля характеристик лиц, таких как возраст, раса, пол, выражение лица и атрибуты волос, а также использован обширный набор данных человеческих лиц с аннотациями атрибутов. Лица закодированы в 256-мерном латентном пространстве с использованием кодировщика StyleGAN2, что привело к набору характерных латентных кодов. Применен алгоритм t-SNE для кластеризации этих кодов на основе признаков, продемонстрирована возможность контроля генерации лиц, впоследствии обучены модели регрессии Риджа для каждого измерения латентных кодов с использованием размеченных признаков. При декодировании с использованием StyleGAN2 полученные коды успешно восстанавливали изображения лиц, сохраняя связь с входными признаками. Разработанный подход дает легкий и эффективный способ контролируемой генерации лиц с использованием существующих генеративных моделей, таких как StyleGAN2, и открывает новые возможности для различных областей применения.

Ключевые слова: машинное обучение, генерация лица, StyleGan, энкодер, декодер, скрытые коды, отображение признаков, гребневая регрессия.

Генеративная симуляция игрового окружения в реальном времени

Эдуард Сергеевич Большаков, Влада Владимировна Кугуракова
188-212
Аннотация:

Рассмотрены возможности генеративных нейросетевых симуляций с фокусом на применении методов обучения с подкреплением и нейросетевых мировых моделей для создания интерактивных миров. Описаны ключевые достижения в области обучения агентов с использованием обучения с подкреплением. Особое внимание уделено нейросетевым моделям мира, а также генеративным моделям, таким как Oasis, DIAMOND, Genie и GameNGen, использующим диффузионные сети для создания реалистичных и интерактивных игровых миров. Рассмотрены возможности и ограничения моделей генеративных симуляций, такие как проблемы с аккумуляцией ошибки и ограничениями памяти, а также их влияние на качество генерации. В заключении названы темы дальнейших исследований.

Ключевые слова: видеоигры, игровое окружение, генеративная симуляция, обучение с подкреплением, генеративные нейросети, симуляция игрового процесса, мировые модели.

Создание генератора псевдослов и классификация их схожести со словами словаря русского языка методами машинного обучения

Кирилл Алексеевич Ромаданский, Артемий Евгеньевич Ахаев, Тагмир Радикович Гилязов
145-162
Аннотация:

Под псевдословом понимается единица речи или текста, которая выглядит как реальное слово на русском языке, но на самом деле не имеет значения, а под настоящим или естественным словом – единица речи или текста, которая имеет толкование и представлена в словаре. Представлены две модели для работы с русским языком: генератор псевдослов и классификатор, оценивающий степень схожести введенной последовательности символов с настоящими словами. Классификатор использован для оценки результатов генератора. Обе модели основаны на рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью и обучены на датасете существительных русского языка. В результате создан файл, содержащий список сгенерированных псевдослов, оцененных классификатором. Псевдослова могут найти применение в задачах нейминга, брендирования и макетирования, в искусстве, для создания креативных произведений, и в языковых исследованиях, для изучения структуры языка и слов.

Ключевые слова: генерация слов, псевдослово, нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть, долгая краткосрочная память.

Археологические объекты болгарского городища x–xv вв., как материал для создания виртуальной культурно-исторической реконструкции

Азат Ринатович Хафизов, Вячеслав Сергеевич Баранов, Александр Сергеевич Сергеев, Влада Владимировна Кугуракова, Айрат Габитович Ситдиков
269-282
Аннотация: Описаны общий алгоритм и классификация этапов создания виртуальных культурно-исторических реконструкций. На примере проекта «Болгар XIV» разобраны основные стадии реализации реконструкции, рассмотрены архитектура, бытовое окружение и планировка города; дано общее описание той эпохи. Приведены общие соображения о подходах к созданию виртуальных реконструкций, в том числе правила процедурной генерации территорий.
Ключевые слова: процедурная генерация уровней, генерация контента, виртуальные реконструкции, Великий Болгар, level design.

Сокрытие в смысле: семантическое кодирование для генеративно-текстовой стеганографии

Олег Юрьевич Рогов, Дмитрий Евгеньевич Инденбом, Дмитрий Сергеевич Корж, Дарья Валерьевна Пугачёва, Всеволод Александрович Воронов, Елена Викторовна Тутубалина
1165-1185
Аннотация:

В статье предложена новая система для генерации стеганографического текста, скрывающая двоичные сообщения в семантически связном естественном языке с помощью скрытого пространства, обусловливающего большие языковые модели (LLM). Секретные сообщения сначала кодируются в непрерывные векторы с помощью обученного отображения двоичного кода в скрытое пространство, которое используется для управления генерацией текста посредством донастройки префикса. В отличие от предыдущих методов стеганографии на уровне токенов или синтаксиса, наш метод позволяет избежать явной манипуляции словами и вместо этого работает полностью в скрытом семантическом пространстве, что обеспечивает более плавные и менее заметные результаты. На стороне получателя скрытое представление восстанавливается из сгенерированного текста и декодируется обратно в исходное сообщение.
В качестве ключевого теоретического вклада мы предоставляем гарантию надежности: если восстановленный скрытый вектор находится в пределах ограниченного расстояния от изначального, обеспечивается точное восстановление сообщения, причем граница определяется константой Липшица декодера и минимальным отступом логитов. Этот формальный результат предлагает принципиальный подход к компромиссу между надежностью и емкостью в скрытых стеганографических системах. Эмпирическая оценка как на синтетических данных, так и в практических предметных областях, таких как отзывы на Amazon, показывает, что наш метод достигает высокой точности восстановления сообщений (выше 91%), высокую плавность текста и конкурентоспособную емкость до 6 бит на элемент предложения, сохраняя при этом устойчивость к нейронному стегоанализу. Эти результаты демонстрируют, что генерация со скрытым условием предлагает безопасный и практичный путь для встраивания информации в современные LLM.

Ключевые слова: стеганография, семантическое кодирование, языковые модели, донастройка префиксов, граф знаний, генерация естественного языка, скрытое обусловливание, нейронный стегоанализ.

Генеративные методы для создания адаптивных играбельных персонажей в играх-сервисах

Тимур Рузелевич Арсланов
468-483
Аннотация:

В условиях роста популярности игр-сервисов, требующих постоянного обновления контента для удержания игроков, актуальной задачей становится автоматизация создания адаптивных играбельных персонажей. Нами рассмотрены существующие подходы к генерации персонажей.


Текущие решения не предусматривают долгосрочную адаптацию под стиль игрока и зависят от ручного проектирования. Для устранения этого недостатка предложена трёхкомпонентная система, сочетающая моделирование действий игрока на основе реплеев, генерацию персонажей через комбинирование механик и балансировку параметров, а также автоматическую валидацию через симуляции для оценки баланса и соответствия игровому стилю конкретного человека.


Работа обобщает современные исследования, демонстрируя потенциал генеративных методов для снижения ресурсозатрат при разработке игр-сервисов. Результаты могут быть использованы для ускорения прототипирования и поддержки долгосрочной жизнеспособности игровых проектов.

Ключевые слова: игры-сервисы, геймдизайн, игровые персонажи, видеоигры, процедурная генерация.

Модель самотрансформации графов, основанная на операции изменения конца ребра

Игорь Борисович Бурдонов
315-335
Аннотация: Рассмотрена распределенная сеть, топология которой описана неориентированным графом. Сеть может сама изменять свою топологию, используя специальные «команды», подаваемые ее узлами. В работе предложена предельно локальная атомарная трансформация acb изменения конца c ребра ac, «движущегося» вдоль ребра cb от вершины c к вершине b. В результате этой операции ребро ac удаляется, а ребро ab добавляется. Такая трансформация выполняется по «команде» от общей вершины c двух смежных ребер ac и cb. Показано, что из любого дерева можно получить любое другое дерево с тем же множеством вершин, использовав только атомарные трансформации. Если степени вершин дерева ограничены числом d (d3), то трансформация не нарушает этого ограничения. В качестве примера цели такой трансформации рассмотрены задачи максимизации и минимизации индекса Винера дерева с ограниченной степенью вершин без изменения множества его вершин. Индекс Винера – это сумма попарных расстояний между вершинами графа. Максимальный индекс Винера имеет линейное дерево (дерево с двумя листовыми вершинами). Для корневого дерева с минимальным индексом Винера определены его вид и способ вычисления числа вершин в ветвях соседей корня. Предложены два распределенных алгоритма: трансформации дерева в линейное дерево и трансформации линейного дерева в дерево с минимальным индексом Винера. Доказано, что оба алгоритма имеют сложность не выше 2n–2, где n – число вершин дерева. Также рассмотрена трансформация произвольных неориентированных графов, в которых могут быть циклы, кратные ребра и петли, без ограничения на степени вершин. Показано, что любой связный граф с n вершинами может быть преобразован в любой другой связный граф с k вершинами и тем же числом ребер за время не более 2(n+k)–2.
Ключевые слова: распределенная сеть, самотрансформация графов, индекс Винера.

Описание контекстно-свободных грамматик в формате данных JSON для генераторов синтаксических анализаторов

Олег Константинович Осипов
1301-1323
Аннотация:

Рассмотрены варианты представления контекстно-свободных грамматик, предлагаемые средствами генерации синтаксических анализаторов. Приведён анализ существующих решений. Предложен новый формат описания грамматики. Дано описание грамматики в виде JSON-документа. Разработана концепция нового генератора, основанная на формате данных JSON для контекстно-свободных грамматик. Описана схема построения анализатора на основе концепции.

Ключевые слова: JSON-документ, контекстно-свободные грамматики, лексема, форма Бэкуса-Наура, дерево разбора, терминальные символы (токены), конечный детерминированный автомат, парсер, Parglare, ANTLR.

Формирование академических групп и проектных команд на основе сбора данных об обучающихся

Наталья Александровна Коргутлова, Светлана Юрьевна Басаргина, Михаил Михайлович Абрамский, Марат Альбертович Солнцев, Таисия Сергеевна Бузукина
193-208
Аннотация: Обсуждены вопросы использования данных об обучающихся, представленных в электронном виде, в задачах генерации распределений обучающихся по академическим группам, элективам и проектным командам. Проиллюстрировано применение алгоритмов машинного обучения для этих задач. Показана возможность использования данных, собранных из социальных сетей.
Ключевые слова: личностный портрет студента, кластеризация, распределение по компетенциям, анализ социальных сетей.

Детекция галлюцинаций на основе внутренних состояний больших языковых моделей

Тимур Рустемович Айсин, Татьяна Вячеславовна Шамардина
1282-1305
Аннотация:

В последние годы большие языковые модели (Large Language Models, LLM) достигли значительных успехов в области обработки естественного языка и стали ключевым инструментом для решения широкого спектра прикладных и исследовательских задач. Однако с ростом их масштабов и возможностей все более острой становится проблема галлюцинаций – генерации ложной, недостоверной или несуществующей информации, представленной в достоверной форме. В связи с этим вопросы анализа природы галлюцинаций и разработки методов их выявления приобретают особую научную и практическую значимость.


В работе изучен феномен галлюцинаций в больших языковых моделях, рассмотрены их существующая классификация и возможные причины. На базе модели Flan-T5 также исследованы различия внутренних состоянии модели при генерации галлюцинаций и верных ответов. На основе этих расхождений представлены два способа детектирования галлюцинаций: с помощью карт внимания и скрытых состояний модели. Эти методы протестированы на данных из бенчмарков HaluEval и Shroom 2024 в задачах суммаризации, ответов на вопросы, перефразирования, машинного перевода и генерации определений. Кроме того, исследована переносимость обученных детекторов между различными типами галлюцинаций, что позволило оценить универсальность предложенных методов для различных типов задач.

Ключевые слова: большие языковые модели, галлюцинации, детекция, Flan-T5, обработка естественного языка, карты внимания, внутренние состояния, HaluEval, Shroom.

Нейросимволический подход к дополненной генерации текста на основе автоматизированной индукции морфотактических правил

Марат Вильданович Исангулов, Александр Михайлович Елизаров, Айгиз Ражапович Кунафин, Айрат Рафизович Гатиатуллин, Николай Аркадиевич Прокопьев
1085-1102
Аннотация:

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Ключевые слова: нейросимволический подход, большая языковая модель, конечные автоматы, двухуровневая морфология, LEXC морфотактика, машинный перевод, агглютинативные языки, башкирский язык.

Политика ЕС в области оцифровки культурного и научного наследия. Проекты MINERVA и MINERVA PLUS

Л.А. Куйбышев, Н.В. Браккер

Генерация трехмерных синтетических датасетов

Влада Владимировна Кугуракова, Виталий Денисович Абрамов, Даниил Иванович Костюк, Регина Айратовна Шараева, Рим Радикович Газизов, Мурад Рустэмович Хафизов
622-652
Аннотация:

Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.

Ключевые слова: синтетические данные, датасет, искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение, трехмерные модели, metahuman, игровые движки, Unreal Engine.

Применение синтетических данных в задаче обнаружения аномалий в сфере информационной безопасности

Артем Игоревич Гурьянов
187-200
Аннотация:

В настоящее время в машинном обучении высокую актуальность имеют синтетические данные. Современные алгоритмы генерации синтетических данных дают возможность генерации данных, очень близких по статистическим свойствам к исходным данным. Синтетические данные используются на практике в широком спектре задач, в том числе связанных с аугментацией данных.


Предложен метод аугментации данных, совмещающий подходы увеличения объема выборки с помощью синтетических данных и генерации синтетических аномалий. Метод использован для решения задачи в сфере информационной безопасности, заключающейся в поиске аномалий в журналах сервера с целью обнаружения атак.


Модель, обученная в рамках решения названной задачи, показала высокие результаты. Это демонстрирует эффективность использования синтетических данных для увеличения объема выборки и генерации аномалий, а также возможность с высокой результативностью использовать эти подходы совместно.

Ключевые слова: синтетические данные, обнаружение аномалий, информационная безопасность, генерация аномалий, аугментация данных, машинное обучение.

Условная генерация электрокардиограмм с помощью иерархических вариационных автокодировщиков

Иван Анатольевич Свиридов, Константин Сергеевич Егоров
1186-1206
Аннотация:

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности. Автоматический анализ электрокардиограмм (ЭКГ) может существенно облегчить работу врачей, но его эффективность ограничена нехваткой и несбалансированностью данных. Создание синтетических ЭКГ помогает частично решить эти проблемы. Хотя чаще всего для этого применяются генеративно-состязательные сети (GAN), но последние исследования показали, что вариационные автокодировщики (VAE) могут обеспечивать сопоставимое качество.


В работе представлена модель cNVAE-ECG — модификация Nouveau VAE (NVAE), способная генерировать 12 отведений 10-секундных ЭКГ с различными патологиями. Используя компактную схему работы с каналами и встроенные представления классов для условной генерации, cNVAE-ECG улучшает результаты в задачах бинарной и multi-label классификации, обеспечивая прирост метрики AUROC до 2% по сравнению с моделями на основе GAN. Модель представлена в открытом доступе: https://github.com/univanxx/cNVAE_ECG.

Ключевые слова: ЭКГ, вариационный автокодировщик, условная генерация, GAN.

Нейронная сеть для генерации изображений на основе текста песен с применением моделей OpenAI и CLIP

Алсу Ришатовна Давлетгареева, Ксения Александровна Едкова
437-455
Аннотация:

Исследована эффективность моделей ImageNet diffusion model и CLIP для генерации изображений по текстовому описанию. С использованием различных текстовых вводов на разных параметрах проведены два эксперимента для определения лучших параметров при генерации изображений на основе текстового описания. Результаты показали, что, хотя ImageNet хорошо справляется с созданием изображений, CLIP лучше обеспечивает соединение текстовых подсказок с релевантными изображениями. Полученные результаты характеризуют высокий потенциал объединения названных моделей для создания высококачественных и контекстно релевантных изображений на основе текстового описания.

Ключевые слова: генерация изображений, ImageNet diffusion model, CLIP, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка.

Построение цифровой системы управления геологическими знаниями для поддержки научных исследований

Михаил Иванович Патук, Вера Викторовна Наумова
148-158
Аннотация:

Описаны новые подходы к сбору данных о научных публикациях из систем открытого доступа с тематикой «Науки о земле». На основе разработанных и адаптированных подходов созданы архив научных публикаций (репозиторий) и комплекс программ доступа к научным публикациям для сбора, поиска, фильтрации, каталогизации и управления публикациями и их метаданными. Для улучшения доступности публикаций и других связанных с ними данных, находящихся на сайтах Государственного геологического музея им. В.И. Вернадского РАН, разработана система Wiki – Геология России. Эта система является тематическим рубрикатором по направлению «Месторождения полезных ископаемых России», с дополнительной тематикой «Минералогия». Все статьи имеют ссылку на источник информации из архива научных публикаций и, опционально, дополнительные ссылки по сходной тематике. Wiki – Геология России являются первым шагом в создании базы знаний по месторождениям полезных ископаемых.

Ключевые слова: Wiki – Геология России, системы управления знаниями, репозиторий.

Редактор интерактивной структуры для инструмента генерации сценарных прототипов

Гульнара Фаритовна Сахибгареева, Влада Владимировна Кугуракова
1184-1202
Аннотация:

Задача автоматизации рутинной работы сценаристов компьютерных игр, нарративных дизайнеров, поставленная в ранних работах, получила свое продолжение в настоящей работе. Рассмотрены вопросы визуализации разветвленных структур повествования компьютерных игр, проведен анализ различных подходов визуализации сюжета и других важных составляющих видеоигры, выбран технологический стек и приведены конкретные решения для хранения в виде структурированного сценария, позволяющего генерацию продолжения сюжетных веток и тестирование этапа повествовательного прототипирования при помощи автоматически генерируемой текстовой новеллы.

Ключевые слова: интерактивное повествование, компьютерные игры, сценарий игры, визуализация, тональность текста, разветвленные структуры, повествовательное прототипирование, прототип сценария, структурированный сценарий, GPT-2, ruGPT3, python, unity.

Некоторые подходы к повышению точности прогнозирования с использованием ансамблевых методов

Синьюэ Ма, Олег Валентинович Сенько
1415-1434
Аннотация:

Представлены результаты экспериментального исследования эффективности использования сверхслучайных деревьев в моделях, основанных на градиентном бустинге, а также в новом ансамблевом методе, в котором лес генерируется, исходя из условия повышенной внутренней дивергенции. сследована эффективность сверхслучайных деревьев при использовании расширенных наборов признаков с включением новых признаков, вычисляемых как расстояния Идо набора описаний опорных объектов из обучающей выборки. Показано, что использование сверхслучайных деревьев в моделях градиентного бустинга и дивергентного леса позволяет улучшить обобщающую способность, а также, что к еще большему росту обобщающей способности приводит использование расширенных наборов признаков.

Ключевые слова: регрессионное моделирование, ансамблевое обучение, метрическое пространство, метод сверхслучайных деревьев.

Применение машинного обучения к задаче генерации поисковых запросов

Александр Михайлович Гусенков, Алина Рафисовна Ситтикова
272-293
Аннотация:

Исследованы две модификации рекуррентных нейронных сетей: сети с долгой краткосрочной памятью и сети с управляемым рекуррентным блоком с добавлением механизма внимания к обеим сетям, а также модель Transformer в задаче генерации запросов к поисковым системам. В качестве модели Transformer использована модель GPT-2 от OpenAI, которая обучалась на запросах пользователей. Проведен латентно-семантический анализ для определения семантических сходств между корпусом пользовательских запросов и запросов, генерируемых нейронными сетями. Для проведения анализа корпус был переведен в формат bag of words, к нему применена модель TFIDF, проведено сингулярное разложение. Семантическое сходство вычислялось на основе косинусной меры. Также для более полной оценки применимости моделей к задаче был проведен экспертный анализ для оценки связности слов в искусственно созданных запросах.

Ключевые слова: обработка естественного языка, генерация естественного языка, машинное обучение, нейронные сети.

Аудиовизуальная запись синхронных занятий при очном и дистанционном обучениях

Феликс Освальдович Каспаринский
451-472
Аннотация: Современная информационная среда предоставляет беспрецедентные возможности по сочетанию high-tech и high-touch подходов в обучении. Можно ожидать, что в ближайшее время всеобщим трендом станет использование аудиовизуальных записей синхронных занятий, которые целесообразно применять для последующего закрепления, повторения, контроля, обобщения и систематизации знаний. В статье резюмированы результаты 10-летнего опыта создания и использования аудиовизуальных записей очных и дистанционных занятий в университетских и школьных аудиториях.
Ключевые слова: аудиовизуальная запись, дистанционное обучение, очное обучение, интернет, Skype, Video, high-touch, high-tech, синхронные занятия.

Подход к созданию корпуса текстов видеоигр на основе универсальной структуры

Никита Рамильевич Нурлыгаянов, Влада Владимировна Кугуракова
578-597
Аннотация:

Рассмотрена проблема высокой и увеличивающейся стоимости разработки видеоигр, для её решения предложено применить процедурную генерацию контента, что позволит снизить затраты на разработку.


Работа является частью масштабного исследования по автоматическому созданию прототипов видеоигр и посвящена обработке игровых сценариев, то есть текстов на естественном языке. Предложено выделять из сценариев необходимые сущности и передавать их дальнейшим шагам алгоритма, который по текстовым описаниям будет генерировать игровые ресурсы.


Существует несколько публикацией, посвящённых обработке игровых текстов, в которых предложено несколько различных структур хранения выделенной информации. В настоящей статье предложен универсальный формат, который подойдёт для обработки текста любой видеоигры и позволит создать корпус текстов для использования в дальнейших исследованиях и автоматической генерации игровых прототипов.

Ключевые слова: PCG, NLP, разработка видеоигр.

Управление рисками и факторы уязвимости критической инфраструктуры

Надежда Павловна Комендантова
88-108
Аннотация:

Рассмотрены подходы к управлению рисками для таких сложных систем критической инфраструктуры, как система энергетики, и факторы, влияющие на уязвимость критической энергетической инфраструктуры в странах Европейского Союза.

Ключевые слова: факторы уязвимости, управление рисками, оценка рисков, каскадные эффекты, местный, национальный и межрегиональный уровни управления, линии передачи и распределения электроэнергии, тотальное отключение электричества.
1 - 25 из 143 результатов 1 2 3 4 5 6 > >> 
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