Работа посвящена проблеме настройки пользовательских интерфейсов информационной системы, осуществляющей интеграцию данных. Настраиваемый интерфейс служит одним из средств организации представления данных предметной области. Изучен вопрос об использовании семантических связей онтологии для подбора данных, соответствующих задачам исследований. Рассмотрена модель адаптивного интерфейса, который позволяет наиболее точно отразить потребности исследователя в рамках определенной предметной области. Показано, как средствами, заложенными в модели семантической библиотеки, формируется адаптивный интерфейс.

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.

Растущая нестабильность климата создает новые вызовы и риски для устойчивости малых и средних предприятий. В работе предложена архитектура прототипа динамической экспертной системы, интегрирующей несколько ключевых модулей: пользовательский интерфейс, базу знаний, серверное приложение и модуль динамического обновления данных с API-интерфейсами реального времени. Особенностью системы является применение аппарата Z⁺-чисел, реализованного на основе программной библиотеки scikit-fuzzy, что позволяет учитывать градуированную уверенность в оценках. Этот подход дает более обоснованные и адаптивные оценки рисков, чувствительные к изменению качества исходных данных. Интерактивная визуализация результатов реализована на основе картографической платформы OpenStreetMap. Приведены примеры агрегации экспертных оценок в формате Z-чисел, а также описана методика адаптации функций уверенности системы на основе исторических данных.