• 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

Визуализация цифровых 3D-объектов при формировании виртуальных выставок

Николай Евгеньевич Каленов, Сергей Александрович Кириллов, Ирина Николаевна Соболевская, Александр Николаевич Сотников
418-432
Аннотация: Представлены подходы к решению задачи создания реалистичных интерактивных 3D веб-коллекций музейных экспонатов. Рассмотрено представление 3D-моделей объектов на основе ориентированных полигональных структур. Описан метод создания виртуальной коллекции 3D-моделей по технологии интерактивной анимации. Также показано, как на основе отдельных кадров экспозиции с помощью методов фотограмметрии строится высококачественная 3D-модель. Приведены результаты расчетов для построения 3D-моделей реальных музейных экспонатов. Для создания 3D-моделей с целью предоставления их широкому кругу пользователей через интернет использована технология интерактивной анимации. Приведены различия между представлениями цифровых 3D-моделей. Описана технология создания цифровых 3D-моделей объектов из фондов Государственного биологического музея им. К.А. Тимирязева и формирования на их основе средствами электронной библиотеки «Научное наследие России» виртуальной выставки, посвященной научной деятельности М.М. Герасимова и его антропологическим реконструкциям. Выставка наглядно продемонстрирована возможности интеграции информационных ресурсов средствами электронной библиотеки. Формат виртуальных выставок позволил объединить ресурсы партнеров для предоставления широкому кругу пользователей коллекций, хранящихся в музейных, архивных и библиотечных фондах.
Ключевые слова: фотограмметрия, 3D-моделирование, интерактивная мультипликация, веб-дизайн, полигональное моделирование.

Анализ моделей машинного обучения на основе методов объяснимого искусственного интеллекта в образовательной аналитике

Дмитрий Артурович Минуллин, Фаиль Мубаракович Гафаров
294-315
Аннотация:

Проблема прогнозирования досрочного отчисления студентов российских вузов является актуальной, поэтому требуется разработка новых инновационных подходов для её решения. Для решения данной проблемы возможна разработка предиктивных систем на основе использования данных о студентах, имеющихся в информационных системах вузов. В настоящей работе исследованы модели машинного обучения для прогнозирования досрочного отчисления студентов, обученные на основе данных о характеристиках и успеваемости студентов. Основная научная новизна работы заключается в использовании методов объяснимого ИИ для интерпретации и объяснения функционирования обученных моделей машинного обучения. Методы объяснимого искусственного интеллекта позволяют понять, какие из входных признаков (характеристик студента) оказывают наибольшее влияние на результаты прогнозов обученных моделей, а также могут помочь понять, почему модели принимают те или иные решения. Полученные результаты расширяют понимание влияния различных факторов на досрочное отчисление студентов.

Ключевые слова: образовательная аналитика, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, объяснимый искусственный интеллект.

Анализ моделей векторных представлений слов в задаче разметки семантических ролей в русскоязычных текстах

Лейсан Маратовна Кадермятова, Елена Викторовна Тутубалина
1026-1043
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.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, векторные представления слов, семантические роли.

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.

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.

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.

Метод предварительной оценки ответов обучающихся на основе векторной модели документов

Чулпан Бакиевна Миннегалиева, Гульшат Альфисовна Сабитова, Алмаз Маратович Гаялиев
324-339
Аннотация:

Рассмотрено применение векторных моделей для предварительного анализа ответов студентов, сформулированных в свободной форме. Векторные представления слов и документов получены при помощи моделей word2vec, doc2vec, BERT. Сходство ответа, данного обучающимся, и корректного ответа определялось с использованием косинусной меры. Выявлено, что векторные модели позволяют определить явно неверные ответы с достаточной точностью. Для ответов, которые близки по формулировке, предлагается провести дополнительный этап проверки. При помощи word2vec выполнена двоичная классификация ответов на определенные вопросы, приведены оценки точности, полноты, F1-меры.

Ключевые слова: векторная модель, word2vec, doc2vec, BERT, косинусное сходство, векторное представление.

Решение задачи классификации эмоционального тона сообщения с определением наиболее подходящей архитектуры нейронной сети

Данис Ильмасович Багаутдинов, Рихам Салман, Владислав Алексеевич Алексеев, Рустамджон Муроджонович Усмонов
396-413
Аннотация:

Для определения наиболее эффективного подхода к решению задачи классификации эмоционального тона сообщения проведено обучение выбранных моделей нейронной сети на различных наборах обучающих данных. На основе такого показателя, как процентное соотношение правильно данных ответов на тестовом наборе данных, сравнены комбинации наборов обучающих данных и различных моделей, обученных на основе этих данных. Произведено обучение четырех моделей нейронной сети на трех различных наборах обучающих данных. В результате сравнения точности ответов каждой модели, обученной на разных обучающих данных, сделаны выводы о выборе модели нейронной сети, наиболее подходящей для решения поставленной задачи.

Ключевые слова: NLP, sentiment detection, neural networks, comparison of neural network models, LSTM, CNN, BiLSTM.

Автоматизированное оценивание коротких ответов обучающихся с использованием языковых моделей

Чулпан Бакиевна Миннегалиева, Ильнур Илхамович Кашапов, Ольга Дмитриевна Морозова
278-293
Аннотация:

Методы проверки ответов обучающихся с использованием языковых моделей в настоящее время исследуются разными специалистами. Результаты автоматизированного оценивания зависят от предметной области и особенностей учебной дисциплины. В работе проанализированы ответы студентов, полученные в ходе изучения курса «Компьютерная графика и дизайн». При помощи языковых моделей определены векторы документов. Предложен метод оценивания ответов через нахождение косинусного сходства полученных векторов и уточнение оценок проверкой ключевых слов. Результаты могут использоваться при предварительной проверке ответов студентов и являются базой для дальнейших исследований. 

Ключевые слова: языковая модель, контроль знаний, обработка текста, ключевое слово ответа, автоматизированная оценка ответов обучающихся, косинусное сходство, векторное представление документа, BERT, word2vec, открытый вопрос.

Распределенное многоагентное моделирование радиотехнических систем, основанное на онтологиях

Андрей Олегович Щирый
1109–1125
Аннотация:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.

Ключевые слова: многоагентное моделирование, имитационное моделирование, дискретно-событийное моделирование, онтологии, радиотехнические системы, загоризонтные радиолокационные станции.

Синтетический датасет MetaHuman для оптимизации скиннинга 3D-моделей

Рим Радикович Газизов, Макар Дмитриевич Белов
244-279
Аннотация:

Представлена методика создания синтетического набора данных с использованием системы MetaHuman для оптимизации скиннинга 3D-моделей. Основное внимание уделено улучшению качества привязки (скиннинга) геометрии к скелетам персонажей за счет разнообразия генерируемых высокореалистичных моделей. С помощью MetaHuman сформирован обширный датасет, включающий десятки виртуальных персонажей с различными антропометрическими характеристиками и точно заданными весовыми параметрами скиннинга. На основе этих данных обучен алгоритм, оптимизирующий распределение весов между костями и поверхностью модели.


Предложенный подход автоматизирует процесс настройки весов, что поз-воляет значительно сократить ручной труд риггеров и повысить точность дефор-маций при анимации. Эксперименты показали, что использование синтетических данных приводит к сокращению ошибок скиннинга и более плавным движениям модели по сравнению с традиционными методами. Результаты работы имеют непосредственное применение в индустрии видеоигр, анимации, виртуальной реальности и симуляций, где требуется быстрый и качественный риггинг множества персонажей. Предложенный метод может быть интегрирован в существующие графические движки и конвейеры разработки в виде плагина или инструмента, облегчая внедрение технологии в практические проекты.

Ключевые слова: синтетический датасет, Metahuman, нейронные сети, скиннинг 3D-моделей, компьютерная анимация, машинное обучение.

Использование семантического поиска для выбора и ранжирования научных геологических публикаций

Михаил Иванович Патук, Вера Викторовна Наумова
758-773
Аннотация:

Агрегирование научной информации играет важную роль для комплексного анализа геологических объектов. В настоящей работе мы рассматриваем потенциал и возможности семантического поиска для выбора тематически близких геологических публикаций. Проанализированы различные языковые модели в контексте нахождения сходства и различия между текстами при описании месторождений полезных ископаемых. Показано значительное улучшение результатов поиска после дополнительной тренировки языковых моделей. Представлены два веб-сервиса, основанных на методе расчета семантической близости текстов с количественной оценкой меры близости.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, семантический поиск, геология.

Современные космические технологии изучения Земли как системы

Игорь Николаевич Гансвинд
39-49
Аннотация:

Систематические спутниковые наблюдения позволили проследить изменения на Земле на протяжении десятилетий. Низкие околополярные орбиты служат идеальной платформой для измерений параметров гравитационного и магнитного полей. Переход к определению параметров движения путем непрерывного GPS-слежения, межспутниковые измерения и градиентометрия обеспечили получение данных для анализа гравитационного поля с привлечением океанской топографии. Группировка спутников позволяет проводить измерения магнитного поля одновременно в разных точках пространства. Накопленный объем спутниковых данных нуждается в междисциплинарном структурировании и усвоении в моделях.

Ключевые слова: GPS-слежение за низкоорбитальными спутниками, межспутниковые измерения, спутниковая гравитационная градиометрия, океанская топография геопотенциальные модели, спутниковая «магнитная градиометрия», мониторинг солнечно-земных связей.

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.

Современные движения земной коры в южной оконечности центрального Сихотэ-Алинского разлома по данным ГНСС-наблюдений

Алина Альбертовна Салахутдинова, Николай Владимирович Шестаков, Евгений Андреевич Лялюшко, Николай Анатольевич Гагарский
360-375
Аннотация:

Центральный Сихотэ-Алинский разлом (ЦСАР) является одной из крупнейших тектонических структур континентальной части юга Дальнего Востока России. Его современная геодинамическая активность всё ещё остается очень малоизученной, особенно, методами дистанционного зондирования. Имеющиеся геологические оценки движений по ЦСАР достигают нескольких мм/год, однако существующие разрозненные современные геодезические данные позволяют утверждать, что смещений, превышающих первые мм/год в центральной части разлома, не выявлено.


В настоящей работе по данным ГНСС-наблюдений, выполненных в первые две декады XXI века, получены первые количественные оценки вековых (плитных) движений земной коры в окрестностях п. Киевка (Приморский край), расположенного в южной оконечности ЦСАР. Также в районе исследований оценено и выполнено численное моделирование влияния возмущений геосреды (ко- и постсейсмические смещения), инициированных катастрофическим землетрясением Тохоку 11.03.2011 года, Mw 9.1. Полученные результаты достаточно хорошо согласуются с имеющимися моделями очага землетрясения и моделями постсейсмической вязкоупругой релаксации геосреды.

Ключевые слова: ГНСС-измерения, косейсмические и постсейсмические смещения, землетрясение Тохоку 11.03.2011, Дальний Восток России.

Cистема поддержки принятия решений при выборе источников информации в сетях цитирования

Инна Геннадьевна Ольгина
76-96
Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.


В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Ключевые слова: сеть цитирования, публикация, наукометрия, система поддержки принятия решений, архитектура программного комплекса, сетевой анализ, граф.

Базы знаний для описания информационных ресурсов в молекулярной спектроскопии. 4. Программное обеспечение ИВС "Молекулярная спектроскопия"

А.Ю. Ахлёстин, А.В. Козодоев, Н.А. Лаврентьев, А.И. Привезенцев, А.З Фазлиев
Аннотация: В статье описано промежуточное и прикладное программное обеспечение для создания информационно-вычислительной системы трехслойной архитектуры по молекулярной спектроскопии. Основное внимание уделено прикладному программному обеспечению информационного слоя и слоя знаний. Описаны базовые классы и пакеты классов, с помощью которых реализованы программные решения десяти задач, связанных с импортом, созданием, представлением и декомпозицией источников данных и информации, представляющих модели публикаций в количественной спектроскопии.
Ключевые слова: molecular spectroscopy, description of information resources, applied software, three-layer architecture system on molecular spectroscopy, basic classes, packages of classes, publications' models.

Онтологическая модель построения контуров объектов на изображении

Максим Владимирович Бобырь, Вячеслав Порфирьевич Добрица, Александр Семенович Сизов, Александр Алексеевич Дородных
346–363
Аннотация:

В настоящее время разработка онтологических моделей построения границ и их контуров по движущимся объектам в реальном времени или близком к нему является актуальной задачей. В связи с этим в статье приведена онтологическая модель реализации данного процесса. Рассмотрены основные алгоритмы детекции границ объектов на изображении, а также представлены программные коды для их реализации. Отмечено, что для распознавания контуров наиболее лучшим является алгоритм Канни. Вместе с этим определён и его серьезный недостаток, заключающий в том, что при незначительном движении объектов более 50% информации о контурах теряется.

Ключевые слова: границы объектов, контура объектов, Канни, Собель, Прюитт, Робертс, Лапласиан.

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.

Образовательная аналитика и адаптивное обучение с использованием модели студента в интеллектуальных обучающих системах

Михаил Владиславович Каяшев, Денис Юрьевич Макаров, Антон Александрович Марченко
181-192
Аннотация:

Для поддержки адаптивного обучения и образовательной аналитики в интеллектуальных обучающих системах необходимо собирать и обрабатывать данные об успеваемости студентов и их индивидуальных характеристиках. Это можно реализовать с помощью модели студента. Анализ подходов к моделированию студента показал оптимальным применение нескольких типов моделей, исходя из требований, составленных для разрабатываемой обучающей системы. Были выбраны и объединены в одну модель три подхода: оверлейный, сеть Байеса, моделирование ошибочных знаний. Использование оверлейной модели позволяет строить индивидуальные траектории обучения студентов. Сети Байеса реализуют компетентностный подход в обучении. Модель ошибок отслеживает ошибочные знания студентов и помогает им исправить их на ранних стадиях. Модель студента, объединяющая в себе данные подходы, является подходящей для реализации персонализированного обучения, позволяет преподавателю отслеживать успеваемость студентов по различным характеристикам, а также дает возможность легко представить в системе карту тем, знаний, компетентности студентов в различных областях в виде графа, что является удобным и понятным представлением.

Ключевые слова: интеллектуальная обучающая система, модель студента, компетенция, адаптивное обучение, образовательная аналитика, оверлейная модель, байесовская сеть, доменная модель.

Разработка мультиоблачного сервиса для миграции облачных ресурсов

Рустем Рамилевич Галиев, Карен Альбертович Григорян
2-14
Аннотация:

Важным фактором взрывного развития цифровой экономики последнего десятилетия стали облачные платформы и сервисы. Возможность быстрого масштабирования сервиса в совокупности со снижением инвестиционных затрат на старте проектов в рамках подходов Iaas, РaaS, SaaS дала пожительные результаты и легла в основание новых бизнес-моделей и корпоративных решений.


В данной статье мы обсуждаем причины значимости мультиоблачности и исследуем подходы к интеграции облачных сервисов в мультиоблачной архитектуре. Также в статье предлагается способ решения проблемы облачной миграции — разработка системы для миграции облачных ресурсов между облачных сервисами.

Ключевые слова: мультоблачность, облачная миграция, облачные функции, бессерверные вычисления.

Комплексная технология виртуальной реконструкции (на примере казанского императорского университета xix – начала хх веков)

Луиза Каюмовна Каримова, Камила Ильдусовна Шарюкова, Екатерина Владимировна Разувалова
318-336
Аннотация:

Рассмотрена комплексная технология виртуальной реконструкции Казанского императорского университета XIX – начала XX веков. Описаны технологии 3D-визуализации высокодетализированных моделей объектов университетского пространства, создания многоагентной системы и связанной с этими объектами структурированной базы данных исторических источников, варианты применения технологий погружения в виртуальную среду и геймификации.

Ключевые слова: виртуальная реальность, виртуальная реконструкция, мультиагентные системы, университетское пространство, база данных, культурно-историческое наследие.

Использование методов тематического анализа в наукометрических системах

Александр Сергеевич Козицын, Сергей Александрович Афонин, Дмитрий Алексеевич Шачнев
315-338
Аннотация:

Во многих современных наукометрических системах и системах цитирования представлены различные механизмы тематического поиска и тематической фильтрации информации. В большинстве случаев для тематического анализа статей и журналов используется полнотекстовый подход, который имеет ряд ограничений. Использование алгоритмов, основанных на анализе графов как автономно, так и совместно с полнотекстовыми алгоритмами, позволяет устранить эти ограничения и улучшить полноту и точность тематического поиска. Алгоритм, разработанный авторами и представленный в этой работе, использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В интерфейсе, разработанном для этих целей, пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.

Ключевые слова: тематическая классификация, библиографические данные, граф соавторства, информационные системы.

Система автоматизации численной оценки сходства Android-приложений

Валерий Владимирович Петров
336-365
Аннотация:

Работа посвящена проектированию и разработке системы автоматизации численной оценки сходства Android-приложений. Задача оценки сходства приложений сведена к оценке сходства множеств графов потока управления, построенных на основе кода из classes.dex файлов приложений. Значение сходства вычислено на основе матрицы сходства. Для сравнения графов потока управления использованы алгоритмы редактирования графов и расстояние Левенштейна. Сформулированы критерии сходства приложений и исследованы формы их представления. Представлены виды моделей Android-приложений и методы их построения. Разработан прототип системы автоматизации численной оценки сходства Android-приложений. С помощью инструментов параллельного программирования выполнена оптимизация программного решения. Проведены эксперименты и сделан вывод о способности разработанной системы выявлять сходства между Android-приложениями.

Ключевые слова: сходство Android-приложений, сходство программ, матрица сходства, расстояние редактирования графов потока управления, визуализация матрицы сходства, граф потока управления.

Инструменты поддержки ролевых заданий по стратегии STAD в обучающей системе

Владислав Владимирович Матюнин, Антон Алексадрович Марченко
209-221
Аннотация:

Представлена одна из возможных реализаций модели совместного обучения по ролям, основанной на стратегии STAD (Student Teams-achievement Divisions) кооперативного обучения в LMS (Learning Management System, Система управления обучением). Подходы, описанные в данной образовательной методике, развивают у обучающихся навыки командной работы, необходимые в профессиональной деятельности, а их внедрение в систему обучения позволит автоматизировать и оптимизировать некоторые процессы и открыть новые возможности для реализации новых инструментов.

Ключевые слова: кооперативное обучение, STAD, LMS, обучающие системы.
1 - 25 из 52 результатов 1 2 3 > >> 
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.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества