Аннотация: Проанализирована специфика функционала программ управления стратегическими, тактическими и оперативными задачами. Предложена методика предварения названий оперативных задач тактическими метками Приоритетов, Спецификаций и Аффилиаций. Аббревиатуры меток формируются таким образом, чтобы обеспечить правильную расстановку приоритетов при сортировке задач по алфавитному порядку. Квадранты матрицы Приоритетов Д. Эйзенхауэра обозначаются двухбуквенными метками: важно срочно (IF – Important, Fast); важно бессрочно (IS – Important, Slow); не важно, но оперативно (UF – Unimportant, Fast): не важно и не срочно (US – Unimportant, Slow). Метки матрицы Спецификаций информационной среды (RA, RI, SA, SI) компонуются из взаимоисключающих свойств доступности Сети (I – Internet и A – Autonomous) и наличия редуцированного или специального функционала (R– Reduced и S – Special). Метки Транспортной спецификации (TA, TB, TC, TP) позволяют сортировать задачи, требующие перемещения (T – Translocation) на самолёте (A – Airplane), автобусе (B – Bus), автомобиле (C – Car) и пешком (P – Pedestrian), соответственно. Трёхбуквенные метки Аффилиации (принадлежности физическому или юридическому лицу) формируются из первых букв имени, отчества и фамилии или наименования лаборатории, компании, проекта. Тактические метки ускоряют принятие решений при формировании ежедневного списка оперативных задач.

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.

Аннотация:

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.

Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.

Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.

Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

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.

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: Представлены события, происходившие в последнее время в мире российских научных публикаций. Наблюдается медленное сползание в сторону платного доступа части академических журналов, размещенных в открытом доступе в 2018 году. В Европейском союзе объявлен план массового перехода научных журналов к открытому доступу. Внедряются новые модели существования научной публикации. Отчетность по публикациям, затребованная Минобрнауки в 2019 году, не учитывает масштабы читательской аудитории статьи. Ни Минобрнауки, ни ВАК никак не поощряют размещение публикации в открытом доступе. В РИНЦ началась борьба с широко распространенной жульнической торговлей цитированиями статьи, однако ВАК эта деятельность не заинтересовала. Получил распространение внутренне противоречивый термин «автоплагиат», которым широко клеймят авторов и издания за множественные публикации.

Аннотация:

Проект разработки тренажера виртуальной реальности для пренатального выявления врожденных пороков сердца и сопутствующих заболеваний направлен на улучшение специализированной подготовки в области пренатальной диагностики с помощью иммерсивных технологий. Особенно заслуживает внимания теоретический модуль «Мой друг – легкое», который позволяет в игровой форме изучать анатомию сердечно-сосудистой системы плода с помощью 3D-головоломок, заданий на время и бейджей, добиваясь хороших результатов в ходе пилотного тестирования. Практический модуль имитирует УЗИ с помощью тактильных устройств, снижая количество диагностических ошибок и позволяя создавать персонализированные УЗИ. В качестве основного источника информации была собрана база данных с 1200 маркированными исследованиями. Реализация проекта направлена на первоначальное снижение количества клинических ошибок, что может привести к снижению перинатальной смертности. Этот проект объединяет технологические инновации, медицинскую строгость и интерактивную педагогику, позиционируя геймификацию как важный инструмент в медицинском образовании и закладывая основу для его распространения на другие специальности.