• 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

Распределенная тренировка ML-модели на мобильных устройствах

Денис Васильевич Симон, Ирина Сергеевна Шахова
1076-1092
Аннотация: В настоящее время потребность в наличии решений по распределенной тренировке ML-модели в мире возрастает. Однако существующие инструменты, в частности, TensorFlow Federated, – в самом начале своего развития, сложны в реализации и пригодны на текущий момент исключительно для симуляции на серверах. Для мобильных устройств надежно работающих подходов для достижения этой цели не существует. В статье спроектирован и представлен подход к такой распределенной тренировке ML-модели на мобильных устройствах, реализуемый с использованием существующих технологий. В его основе лежит концепция model personalization. В данном подходе эта концепция улучшена как следствие смягчения выявленных недостатков. Процесс реализации выстроен так, чтобы на всех этапах работы с ML-моделью использовать только один язык программирования Swift (применяются Swift for TensorFlow и Core ML 3), делая такой подход еще более удобным и надежным благодаря общей кодовой базе.
Ключевые слова: ML-модель, распределенная тренировка ML-модели, мобильная разработка, программная инженерия, машинное обучение, on-device ML, on-device training, edge computing.

Возможности использования мобильных устройств при обучении информатике

Наталья Александровна Курганова, Ирина Ивановна Раскина
137-144
Аннотация: Выделены основные способы использования мобильных устройств в образовательном процессе. Рассмотрен способ, когда мобильное устройство используется как инструмент для работы со специализированными и универсальными приложениями. В частности, мобильное устройство выступает инструментом для создания дополненной реальности.
Ключевые слова: мобильные устройства, мобильные приложения, дополненная реальность.

Механизмы применения мобильных устройств для задач распределенных вычислений

Нуршат Рушанович Низамов, Ирина Сергеевна Шахова
200-213
Аннотация: Описана система, реализующая механизмы применения мобильных устройств для операционной системы Android в рамках решения задач, требующих использования распределенных вычислений. Особое внимание уделено компонентам данной системы, отвечающим за управление задачами и распределение ресурсов.
Ключевые слова: распределенные вычисления, мобильные приложения, Android, мобильные устройства.

Использование мобильной платформы «CarryMap» при подготовке к геологическому картированию Олон-Ободского золоторудного узла (Южная Монголия)

Евгений Михайлович Высоцкий, Никита Кириллович Глазнев, Михаил Васильевич Задорожный, Виктор Павлович Мокрушников
30-38
Аннотация: Изложен опыт освоения новой мобильной картографической платформы CarryMap при подготовке к детальному геолого-структурному картированию и геохимическому изучению Олон-Ободского рудного узла (Южная Монголия). Авторы консолидировали все имеющиеся картографические материалы и данные по опробованию в одном приложении для мобильных устройств.
Ключевые слова: база геоданных, ГИС, геологическая съемка, месторождения полезных иско-паемых, Data Mining.

Сравнительный анализ библиотек для детектирования позы человека в условиях работы на мобильных устройствах

Егор Игоревич Ярко
573-600
Аннотация:

   Оценка положения тела человека (Human Pose Estimation, HPE) стала одной из наиболее актуальных тем в исследованиях в области компьютерного зрения. Эта технология может применяться в различных сферах, таких как видеонаблюдение, медицинская помощь и анализ спортивных движений.


В связи с растущим спросом на HPE за последние 20 лет было разработано большое количество библиотек для этой технологии. C 2017 года опубликовано множество алгоритмов HPE, основанных на скелетной модели, которые были упакованы в библиотеки для удобства использования исследователями. Эти библиотеки важны для исследователей, которые хотят интегрировать их в реальные приложения для видеонаблюдения, медицинской помощи и анализа спортивных движений.


В работе рассмотрены преимущества и недостатки четырёх популярных передовых библиотек HPE для распознавания поз человека, которые могут работать на мобильных устройства: Lightweight OpenPose, PoseNet, MoveNet и Blase Pose.

Ключевые слова: поза человека, Human Pose Estimation, HPE, детектирование позы, компьютерное зрение, мобильные устройства, дополненная реальность, Lightweight OpenPose, PoseNet, MoveNet, BlazePose, скелетная модель.

Исследование контекстов экосистемы «Цифрового туризма»

Ольга Витальевна Кононова, Дмитрий Евгеньевич Прокудин, Елена Николаевна Тупикина
339-370
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.

Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, цифровые трансформации, цифровой туризм, электронный туризм, eTourism, smart tourism.

Фреймворк для облачного видеомониторинга через IP-камеры с интуитивно-понятным интерфейсом

Анастасия Сергеевна Гришина, Влада Владимировна Кугуракова
225-238
Аннотация: Описаны основные моменты процесса создания системы, которая позволяет управлять несколькими камерами одновременно, сохраняя данные на сервере. Система имеет возможность подключать IP-камеры и камеры на мобильных устройствах, предоставлять доступ другим пользователям, а также позволяет осуществлять просмотр видео в онлайн-режиме. Выявлены и описаны «горячие точки» в архитектуре системы. Разработан отдельный Angular-модуль, использованы паттерны проектирования. Описано взаимодействие системы с пользователем. Предложены этапы дальнейшего развития облачного видеомониторинга через IP-камеры с легкодоступным управлением для конечного пользователя.
Ключевые слова: IP-камера, система, сервер, приложение, видеонаблюдение.

Работа с одаренными детьми по математике и информатике в школе

Венера Олеговна Гирфанова, Ирина Анатольевна Бусова
325-330
Аннотация: Эвристические приемы пронизывают весь процесс обучения математике и информатике, их применение актуально на любом этапе учебного процесса, при решении любого типа заданий. Учителю необходимо знание эвристик, чтобы помочь учащимся в их собственной деятельности, разобраться в сущности методов и научиться ими пользоваться.
Ключевые слова: математика, информатика, одаренность.

Специализация использования микрокомпьютеров

Феликс Освальдович Каспаринский
746-769
Аннотация: С 2015 года в информационной среде появились микрокомпьютеры (микроПК), представляющие собой компактный системный блок с минимальным функционалом без периферии. В статье представлены результаты анализа использования 6 различных микрокомпьютеров в различных сферах деятельности. Цель исследования – определить лимитирующие факторы, влияющие на эффективность целевого применения микрокомпьютеров. Установлено, что для научно-образовательных презентаций, офисной и трейдерской деятельности в настоящее время целесообразно использовать безвентиляторные микрокомпьютеры с перфорированным корпусом и внутренней WiFi-антенной, не менее 4 Гб оперативной и 64 Гб постоянной памяти, разъёмом карты памяти microSD (TF, не менее 128 Гб, файловая система NTFS), графическим ускорителем GPU Intel HD Graphics, интерфейсами USB3.0 и HDMI. На основе сравнительных экспериментов созданы методические рекомендации по оптимизации конфигурирования аппаратно-программной среды микрокомпьютеров в стационарных и мобильных условиях. Проанализированы проблемы крупных обновлений Windows 10, а также совместимости программного обеспечения Microsoft Store и сторонних производителей. Рекомендовано специализировать отдельные микрокомпьютеры для работы с 32-битными приложениями; бухгалтерскими и криптографическими программами; а также проведения презентаций с их видеозаписью. Предложены варианты оптимального конфигурирования меню «Пуск» рабочего стола Windows 10. Сделан вывод, что специализация аппаратно-программной конфигурации современных микрокомпьютеров позволяет увеличить эффективность работы с применением одиночных устройств и их сопряжённых систем в соответствии со стандартами BYOD (Bring Your Own Device).
Ключевые слова: микрокомпьюрер, микроПК, Windows 10, конфигурация, наука, образование, бизнес, трейдинг, BYOD.
1 - 9 из 9 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