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.

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.

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:

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.

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:

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.

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.

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. 

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.

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.

Аннотация:

Работа посвящена применению методов машинного обучения для повышения качества тестов. Проведен обзор предметной области и реализованы два метода повышения качества: поиск похожих вопросов и оценка качества дистракторов. Первый включает тестирование пяти моделей трансформеров для получения векторного представления текста и шесть алгоритмов кластеризации. Второй метод основан на использовании тех же моделей трансформеров совместно с тремя алгоритмами классификации. Результаты экспериментов показали высокую эффективность предложенных решений при решении обеих задач.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Аннотация: Количество публикуемых в мире журналов очень велико. В этой связи, необходим программный инструментарий, который позволит анализировать тематические связи журналов. Разработанный авторами и представленный в этой работе алгоритм 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 разработанном для этих целей интерфейсе 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.

Аннотация:

Охарактеризованы роль музейных данных в научных геологических исследованиях, а также интеграция этих данных в цифровое пространство геологических знаний для более эффективного использования и анализа распределенных геологических и музейных ресурсов и возможности построения цифровых моделей.

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.

Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).

Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.

Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.

Аннотация:

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Аннотация: Методы визуализации информации давно зарекомендовали себя как инструмент, позволяющий понимать данные большого объема. Визуализация коллекций научных публикаций является частным случаем визуализации информации. В статье рассмотрены задачи, решаемые при помощи визуализации, модели и методы анализа текстовой информации, а также новые подходы к визуализации документов. Особое внимание уделено тому, каким образом методы визуализации связаны с методами анализа коллекций научных публикаций.

Аннотация: Представлены учебная и исследовательская модели выстраивания образовательной траектории.

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.