Аннотация: Массовое отождествление списка радиоисточников по данным обзоров неба разных диапазонов электромагнитного спектра представляет для астрономов несомненный интерес. Отождествление радиоисточников не является простой задачей из-за разного углового разрешения, предельной чувствительности, координатной точности радиокаталогов, а также из-за морфологической структуры самих радиоисточников.
Нами был разработан подход к массовому отождествлению радиоисточников каталога RC, полученного на крупнейшем российском радиотелескопе РАТАН-600, с использованием веб-сервисов, обеспечивающих доступ, визуализацию и анализ данных из оптических, инфракрасных и радио обзоров, которые являются ресурсами виртуальной обсерватории. Около 25% радиоисточников каталога RC не были подтверждены в обзоре NVSS, поэтому для уточнения координат и плотностей потоков была проведена повторная обработка данных обзоров “Холод” за 1980-1999 гг., результатом которой стал каталог RC Refined (RCR).
Средствами интерактивного атласа неба Aladin (Perl API для командного интерфейса и макроконтроллер), а также с помощью pysao (программный Python-интерфейс к SAOImage DS9) реализованы потоки работ по списку радиоисточников для подготовки данных и визуализации результатов. Радиоисточники каталога RCR были отождествлены с данными 5 радиообзоров неба: VLSS, TXS, NVSS, FIRST, GB6 (частоты 74, 365, 1440 и 4850 МГц), двух оптических обзоров: DSS2 и SDSS (полосы u,g,r,i,z) и инфракрасного обзора UKIDSS (полосы J, H, K). Поскольку предполагается дальнейший анализ многочастотных данных, особое внимание уделено компиляции разнородной информации в один ресурс, информационно-поисковую систему ObjectRadioSky. Для этого разработана схема базы данных, учитывающая добавление новых каталогов, интеграцию их параметров с UCDs и реализацию связи между объектами каталогов. Реализован веб-интерфейс для отображения всей имеющейся информации о выбранном радиоисточнике.

Аннотация:

Исследована обратная задача идентификации безразмерного коэффициента теплопроводности  для уравнения Грина – Нагди III типа, которое описывает распространение тепловых возмущений с конечной скоростью и учитывает инерционные эффекты теплового потока. Для обратной задачи нарушается требование устойчивости (критерий Адамара), в результате чего даже минимальные искажения данных ведут к значительным ошибкам идентификации параметра.
В качестве метода решения задачи идентификации использован подход на основе физически информированных нейронных сетей (ФИНС), сочетающий возможности глубокого обучения с априорными знаниями о структуре дифференциального уравнения. Параметр  включен в число обучаемых переменных, а функция потерь сформирована на основе дифференциального уравнения, граничных условий, начальных условий и зашумленных экспериментальных данных с точечного датчика. Представлены результаты вычислительных экспериментов, демонстрирующие высокую точность восстановления параметра (погрешность менее 0.03%) и устойчивость метода к наличию аддитивного гауссовского шума в данных. Метод ФИНС показал себя как эффективный инструмент решения некорректных обратных задач математической физики.

Аннотация:

Рассмотрены особенности задачи идентификации авторов и определения авторского вклада в публикации в цифровых библиографических коллекциях. Особенности проблемы недостаточной идентификации проявляются в повторах информации, двойниковании, наличии авторов с полностью совпадающими именами, самоцитировании, автоплагиате и собственно плагиате. Предлагается использовать информацию о публикациях, которая уже накоплена в цифровой библиотеке в виде связанных данных предметной области и множества данных тезауруса адресата, как автора и пользователя библиотеки. Эта информация содержит связи, благодаря которым для идентификации авторства можно использовать контексты ключевых слов, множества соавторов и ассоциативные связи терминов в словарях и тезаурусах. Важно, что рассматривается массив научных публикаций, поскольку они имеют сложившуюся традиционную структуру, что позволяет сравнивать фиксированные элементы текста (аннотации, ключевые слова, коды классификаторов и т. д.). Таким образом, даже при полном совпадении имен в публикациях можно ставить вопрос об авторстве, если в цифровой библиотеке публикации соответствуют различным предметным областям. Разрешение таких противоречий осуществляется путем оценки множества связей всех элементов вторичной информации о публикации. Результатом сравнения может быть добавление автора в некоторую предметную область, т. е. расширение тезауруса адресата и персонального тезауруса автора, или появление в библиотеке полных тезок, но из разных областей знаний. Показано, что современные средства анализа данных позволяют оценить вклад автора в публикацию, несмотря на то, что конечно, реальный вклад в научное исследование может оценить только научное сообщество.

Аннотация: Звуковая трехмерная анимация лица довольно тщательно изучена, но достижение реалистичного, похожего на человека исполнения еще не найдено. В статье рассмотрены различные подходы к созданию анимированных выражений лица, контролируемых речью. Комбинируя рассмотренные подходы как для анимации лица, так и для идентификации эмоций и создания выражений микро-мимики в одной системе, мы получаем решение, подходящее для таких задач, как игровое видео, аватары виртуальной реальности или любой другой сценарий, в которых текст говорящего и его речь не известны заранее.

Аннотация:

Переводной плагиат как одна из наиболее распространенных в научном информационном пространстве разновидностей плагиата представляет собой трудноразрешимую проблему, поскольку практически не поддается автоматизированному выявлению. Между тем за последние пять лет в этом направлении наблюдается прогресс. Авторами настоящей работы, а также группой зарубежных исследователей из нескольких университетов независимо друг от друга был предложен подход к выявлению плагиата на основе анализа цитирований, при котором для анализируемой подозрительной публикации находится возможный первоисточник с идентичным или схожим списком цитируемой литературы, что в итоге позволяет сличать текст на разных языках. Разработанная методика обнаружения неправомерных заимствований в научных текстах успешно прошла тестовые исследования. В статье приведены результаты четырехлетних исследований.

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:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.

Аннотация: Представлено описание архитектуры базы данных двойных звезд (Binary star DataBase, BDB), разрабатываемой в Институте астрономии РАН. Целью создания BDB является объединение информации из множества разнородных каталогов двойных и кратных звезд, а также разработка удобного инструмента для работы с данными каталогов. Рассматриваются основные проблемы, возникшие в процессе реализации BDB, методики извлечения информации из исходных каталогов, а также методы кросс-идентификации объектов. BDB реализована на базе фреймворка Nagare (stackless Python/SQLAlchemy/Elixir) и СУБД Postgresql, ее beta-версия доступна по адресу http://bdb.inasan.ru.

Аннотация:

В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения.

В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.

Аннотация:

Современные информационно-коммуникационные технологии, элементы цифровизации постоянно и стремительно развиваются, что, в свою очередь, оказывает непосредственное влияние на все сферы человеческой деятельности. В свете последних событий, связанных с коллапсом туристического бизнеса из-за COVID-19, большой научный интерес проявляется к сфере услуг, а именно, к сфере «цифрового туризма». Цифровой туризм опирается на широкое внедрение новых технологий, таких как социальные сети и мобильные технологии, умные устройства и датчики для сбора и использования огромного количества данных для создания новых ценностных предложений. В связи с этим авторами поставлена цель – представить обзор литературы по «цифровому туризму» с позиций научного и медиа дискурса. Авторами представлен комплексный науковедческий подход, включающий последовательное выполнение всех этапов обзора от определения терминологического ядра междисциплинарного направления, формирования поисковых запросов, каскадного поиска, подбора и контент-анализа материалов до выявления и экспликация контекстов. Источниками информации для подготовки обзора выступили публикации из академических баз данных: Web of Science, Science-Direct, Scopus, GoogleScholar, eLibrary, Киберленинка, а также материалы и публикации в русскоязычных СМИ – Интегрум.

Полученные результаты будут полезны ученым при определении перспективных направлений исследований в области «цифрового туризма», а также позволят углубить знания о механизмах поиска, сбора и анализа данных и интегрированных и аналитических средах.