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: Обсуждены вопросы использования данных об обучающихся, представленных в электронном виде, в задачах генерации распределений обучающихся по академическим группам, элективам и проектным командам. Проиллюстрировано применение алгоритмов машинного обучения для этих задач. Показана возможность использования данных, собранных из социальных сетей.

Аннотация: Предложена модель машинного обучения для выявления взаимосвязи между данными профиля социальной сети и академической успеваемости учащегося, а также прогнозирования среднего балла успеваемости по данным параметрам.

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:

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.

Аннотация: Представлен подход к автоматическому построению вопросов для тестов или викторин при помощи графа знаний DBPedia. Выбранный граф знаний имеет около 5 млн. сущностей и дает возможность делать запросы к семантической сети при помощи языка SPARQL. В статье представлены алгоритм, основные запросы к графу знаний для построения вопросов и нестандартный подход к поиску сущностей.

Аннотация: Обсужден прогресс в развитии сетевых сервисов и технологий ранее созданного авторами геопортала спутникового радиотепловидения. Исходной задачей геопортала было обеспечить потенциальных пользователей доступом к результатам пространственно-временной интерполяции геофизических атмосферных полей. Практическая реализация потребовала внедрения технологии динамической генерации продуктов обработки. Использование этой технологии расширило круг решаемых задач и привело к созданию специализированного сервиса виртуальной интеграции пространственных геоданных ИКАР (Интерактивного Калькулятора для Атмосферных Расчетов). В работе описаны интерфейсные и технологические принципы, заложенные в основу проекта ИКАР, рассмотрены некоторые детали программно-алгоритмической реализации, приведены примеры практического применения.

Аннотация:

Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.

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: The ERCIM Digital Library Initiative began in 1996 with the setting up of the DELOS Digital Library Working Group. The aim was to promote European research into the further development of digital library technologies, to stimulate the efficient and cost-effective implementation of digital library systems, to encourage collaboration between research teams working in the field, and to promote the transfer of knowhow and technology to the relevant application areas. We illustrate the main activities of the ERCIM DLI over the last three years, and discuss the intention to establish a forum for Digital Library activities in the future through the creation of a Network of Excellence. The areas in which this Network should be active are described.

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:

Рассмотрен феномен совместного творчества нескольких авторов, приведены примеры из различных сфер деятельности. Основное внимание уделено информационным технологиям: проанализированы разработки, выполненные в конце ХХ-го века. Их авторы – пары выдающихся специалистов, сочетавших таланты программиста и менеджера. Они определили дальнейшее развитие ИТ-отрасли и радикально изменили качество жизни всего человечества. Кратко описаны истории появления знаменитых компьютеров, операционных систем, всемирной паутины, средств навигации в сети.

Аннотация: На основе модели «Куба эмоций» Лёвхейма [1] и нейронных сетей предложено воспроизвести базовые эмоциональные состояния, описанные Сильвеном Томкинсом [2]. Рассмотрено влияние на параметры вычислительной системы нейромодулятора норадреналина с учетом его роли и функции в головном мозге. Описаны реализация низкоуровневой модели норадреналиновой подсистемы и её моделирование во фреймворке «Nest Initiative».

Аннотация: Каталоги традиционно являются основой инфраструктур данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса и обеспечивают информационную поддержку накапливаемых архивов значительного объёма. Для предоставления пользователям информационных услуг и услуг по обработке данных ДЗЗ Центр коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН ориентируется на применение методов, технологий и инструментов, развиваемых в рамках европейских инициатив по созданию глобальных инфраструктур ДЗЗ. Ряд проектов последних лет, разрабатываемых или продвигаемых Европейским космическим агентства (ESA) в качестве основы использует сервис-ориентированную платформу среды SSE (Service Support Environment). В данной статье рассматривается ряд средств, применяемых в данных проектах для создания и интеграции каталогов данных ДЗЗ в единую распределённую гетерогенную сеть. Описан опыт применения этих средств в Центре.

Аннотация:

Предложены основы оригинальной теории квазивоспроизводимых экспериментов (КВЭ), основанной на проверяемой гипотезе о наличии существенной корреляции (памяти) между последовательными измерениями. На основе этой гипотезы, которую авторы для краткости определяют как верифицируемый принцип частичной корреляции (ВПЧК), можно доказать, что существует универсальная подгоночная функция (УПФ) для квазивоспроизводимых (КВ) измерений. Другими словами, существуют некая общая платформа или «мост», на котором, образно говоря, «встречаются» истинная теория (претендующая на описание данных из первых принципов или проверяемых моделей) и эксперимент, предлагающий эту теорию для проверки измеренных данных, максимально «очищенных» от влияния неконтролируемых факторов и аппаратно-программной функции. Фактически предлагаемая теория дает потенциальному исследователю способ очистки исходных данных и в конечном итоге предлагает подгоночную кривую, которая описывает данные, является периодической и очищенной от набора неконтролируемых факторов. Окончательная подгоночная кривая соответствует идеальному эксперименту.

Предложенная теория была проверена на вихревых ковариационных экологических данных по количеству/балансу CH₄, CO₂ и паров воды H₂O в атмосфере, где расположены соответствующие детекторы для измерения содержания искомых газов.

Для этих проверенных данных вихревой ковариации, связанных с наличием в атмосфере двух газов CH₄, CO₂ и паров H₂O, не существует простой гипотезы, содержащей минимальное число подгоночных параметров, и, следовательно, подгоночная функция, следующая из этой теории, может служить единственным и надежным средством количественного описания такого рода данных, принадлежащих сложной системе. Следует также отметить, что окончательная подгоночная функция, очищенная от неконтролируемых факторов, становится периодической и соответствует идеальному эксперименту.

Обсуждены приложения этой теории, ее место среди других альтернативных подходов (особенно затрагивающих профессиональные интересы экологов) и её дальнейшее развитие.