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:

Исследована задача построения отображения между спайковой активностью сверточной спайковой нейронной сети и классом входного изображения. Такая задача появляется после обучения сети без учителя: сверточный слой формирует событийное представление изображения, но сама сеть не содержит готового механизма выдачи метки класса. В работе проведена проверка, насколько информативны счетчики спайков сверточного слоя после обучения по правилу STDP (пластичность, зависящая от времени возникновения импульсов, – биологически правдоподобное правило обучения для импульсных (спайковых) нейронных сетей), и оценено качество линейного считывающего классификатора при увеличении числа обучающих предъявлений.

Эксперименты проведены на наборе MNIST – стандартном наборе изображений рукописных цифр. Использована однослойная архитектура: один сверточный слой с 32 картами признаков, ядром 5 × 5 и выходной размерностью 32 × 24 × 24, что соответствует 18432 нейронам LIF (модель «интегратор с утечкой и порогом»). Входные изображения кодировались детерминированным пуассоновским кодировщиком; мультипликатор пуассоновского кодирования был равен 0.006. Длительность предъявления (время демонстрации объекта сети) составляла 100 тактов. Обучение выполнялось по правилу STDP с нуля, без возобновления из ранее сохраненного состояния. Для оценки использовался протокол сбора счетчиков спайков на 10000 обучающих и 10000 тестовых изображениях.

В основном эксперименте при 15000 обучающих предъявлениях STDP достигнута точность 0.8883. Базовый способ по карте меток, близкий к методу Diehl и Cook, в той же конфигурации дал около 0,48. Покрытие калиброванной карты меток составило 219 из 18432 нейронов, средняя активность – 4146.9416 спайка на изображение. Соседняя точка масштаба при 10000 обучающих предъявлениях дала точность 0.8876. Полученные результаты показывают, что выбранный способ считывания активности существенно влияет на итоговое качество классификации: линейный считывающий классификатор по полному вектору счетчиков сети извлекает распределенную информацию, которая теряется при простом назначении меток отдельным нейронам.

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:

Сталь в наши дни является одним из важнейших производственных материалов, который используется повсеместно, от медицины до промышленных отраслей. Своевременное обнаружение и распознавание дефектов на стальных листах после проката – одна из ключевых проблем этого производства с учетом его сложности и необходимости затрат большого количества времени на проведение вручную проверок каждого листа и каждой заготовки. Одними из целей настоящей работы были автоматизация и упрощение данного процесса. Для решения соответствующих задач была использована, в первую очередь, модель сверточной нейронной сети под названием UNet, которая уже зарекомендовала себя как отличный инструмент решения таких задач — при высокой результативности она требует меньшего количества учебных данных. В основе этой модели лежат последовательная, производимая в несколько шагов свертка изображения до приемлемого размера (иными словами, сжатие или кодирование), а затем развертка, восстановление изображения к исходному размеру и соотношению сторон, после чего на выходе будет получена маска изображения с классами элементов, которые необходимо было найти. В дополнение к этой нейронной сети в качестве кодирующего (сворачивающего) слоя была использована другая модель — ResNet34, предварительно обученная на датасете (наборе данных) ImageNet1000. В этой модели также был модифицирован выходной слой — вместо 34 слоев с классами на выходе возвращалось лишь 4, что сократило время обработки и позволило использовать наиболее удачные определения в результатах. Используя данный подход и проведя все необходимые проверки, при подведении итогов, мы получили результат в 94,8% точности определения дефектов на стальных листах.

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.

Аннотация:

Исследован синтез ионограмм вертикального радиозондирования ионосферы с использованием физически информированных нейронных сетей. В предложенном подходе нейронная сеть применена не для непосредственного формирования изображения, а для аппроксимации высотного профиля электронной концентрации. Обучение сети выполнено с учетом стационарного одномерного уравнения баланса, включающего источник ионизации, рекомбинационные потери и эффективный перенос заряженных частиц. В функцию потерь дополнительно введены граничные условия, ограничение на гладкость профиля и диагностические параметры слоя F₂. Полученный профиль электронной концентрации преобразован в распределение плазменной частоты по высоте. Затем без учета магнитного поля Земли и столкновений электронов с другими частицами рассчитаны точки отражения, групповой показатель преломления и зависимость действующей высоты от частоты зондирования. На основе этой зависимости сформировано синтетическое изображение ионограммы с фоновым шумом и вертикальными помеховыми структурами. В пилотном эксперименте получены физически разумные масштабы максимума электронной концентрации и критической частоты слоя F₂. Результаты подтверждают возможность построения единой физически согласованной цепочки от высотного профиля электронной концентрации до изображения ионограммы. Разработанный подход может применяться для генерации контролируемых синтетических данных, исследования влияния параметров ионосферы на форму ионограммных следов и последующей разработки алгоритмов автоматической обработки результатов радиозондирования.

Аннотация:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Аннотация:

Автоматизация проверки информационной модели здания на соответствие нормам пожарной безопасности остается актуальной задачей для архитектурно‑строительной отрасли. Существующие системы такой автоматизированной проверки ориентированы на подходы, основанные на правилах, которые не учитывают топологический контекст здания и плохо адаптируются к новым проектам.

В работе предложены и экспериментально проверены методы прогнозирования параметров противопожарной защиты дверей в информационных моделях зданий с использованием графовых нейронных сетей, а также валидация подхода на реальных проектных данных семи жилых зданий крупного застройщика. Предложена методология прогнозирования класса огнестойкости дверей на основе реляционных графовых сверточных сетей, а также разработан пайплайн извлечения данных из специального формата с построением графа и формированием признаков с учетом геометрических, семантических и топологических характеристик. Проведены эксперименты по прогнозированию наличия и класса огнестойкости с кросс-проектной валидацией по принципу «одно здание вне выборки». Разработанный подход позволяет автоматизировать проверку параметров противопожарной защиты и сократить время анализа моделей зданий. Применение графовых нейронных сетей обеспечивает учет топологического контекста и высокую точность прогнозирования, а использование реальных данных подтверждает практическую применимость метода.

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: Экспоненциальный рост размеров таких графов, как социальные сети, интернет-графы и др., требует новых подходов к их визуализации. Наряду с представлениями типа «диаграммы связей вершин» все чаще используются визуализации матриц смежностей, а также разнообразные комбинации этих представлений. В данном обзоре рассмотрены новые подходы к визуализации графов большого объема при помощи матриц смежностей и приведены примеры приложений, где эти подходы применяются. Описаны различные типы шаблонов, возникающие при упорядочении матриц смежностей, соответствующих современным сетям, и алгоритмы, позволяющие выделять эти шаблоны. В частности, продемонстрировано, как использование методов упорядочения матриц совместно с алгоритмами поиска таких шаблонов, как звезды, ложные звезды, цепи, почти клики, полные клики, двудольные ядра и почти двудольные ядра, позволяют создавать понятные визуализации графов, имеющих миллионы вершин и ребер. Также приведены примеры гибридных визуализаций, использующих диаграммы связей вершин для представления неплотных частей графа, а матрицы смежностей – для представления плотных частей и их приложений. Гибридные методы используются для визуализации сетей соавторства, глубоких нейронных сетей, сравнения сетей связности человеческого мозга и др.

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:

Автоматическая обработка ионограмм радиозондирования ионосферы необходима как для оперативного мониторинга ионосферы, так и при анализе массивов архивных данных радиозондирования. Основным этапом для достижения этой цели является автоматическое обнаружение и классификация треков – следов отраженных мод радиосигнала на ионограммах. В работе представлены методика, результаты и выполнен сравнительный анализ применения нейросетевых моделей (нейросетевых архитектур) для инстанс-сегментации Mask RCNN и YOLO. Наиболее успешными оказались модели семейства YOLO, которые обеспечивают как высокую точность, так и вычислительную эффективность. При этом точное попиксельное совпадение масок не является критичным – ключевым требованием является корректная локализация полезного сигнала. Использование указанных моделей для выделения треков на ионограммах продемонстрировало умеренную, но достаточную эффективность: основные структуры треков надежно идентифицируются. В будущем планируется расширение набора применяемых моделей, прежде всего за счет визуальных трансформеров.

Аннотация:

В работе дана оценка границ применимости больших языковых моделей в редакционных задачах издательского процесса и установлен оптимальный формат взаимодействия между человеком и алгоритмическими системами.

Методологической основой исследования является сравнительный эксперимент, в рамках которого несколько популярных нейросетевых моделей (Alice AI, GigaChat, DeepSeek, Gemini и ChatGPT) выполнен статистический анализ контрольного текста на русском языке. Определялись количественные характеристики текста: числа слов, символов с пробелами и без пробелов, а также количества абзацев. Полученные результаты сопоставлялись с эталонными значениями, установленными с помощью текстового редактора MS Word, использующего детерминированный алгоритм подсчета символов.

Результаты эксперимента показали, что нейросетевые модели демонстрируют различную степень точности при выполнении задач количественного анализа текста. Основной причиной подобных ошибок являются архитектура больших языковых моделей и использование алгоритмов токенизации, которые разрывают прямую связь между символами и внутренним представлением текста в модели.

На основе полученных результатов предложена концепция гибридной архитектуры издательских информационных систем, в которой генеративные языковые модели используются для выполнения творческих и аналитических задач, а операции, требующие строгой формальной точности, передаются специализированным детерминированным микросервисам. Предложенный подход позволяет повысить надежность и предсказуемость работы интеллектуальных издательских систем.

Аннотация:

Проведен сравнительный анализ методов сегментации изображений пожара с использованием пороговой обработки в цветовом пространстве HSV и нейронной сети U-Net. Цель исследования заключалась в оценке эффективности этих подходов по времени выполнения и точности детекции огня на основе метрик RMSE, IoU, Dice и MAPE. Эксперименты были проведены на четырех различных изображениях пожара с вручную подготовленными истинными масками пожаров. Результаты показали, что метод HSV обеспечивает высокую скорость обработки (0.0010–0.0020 с), но склонен к детекции не только огня, но и дыма, что снижает его точность (IoU 0.0863–0.3357, Dice 0.1588–0.5026). Нейронная сеть U-Net демонстрирует более высокую точность сегментации огня (IoU – до 0.6015, Dice – до 0.7512) за счет избирательного выделения пламени, однако требует значительно большего времени (1.2477–1.3733 с) и может недооценивать общую площадь пожара (MAPE – до 78.5840%). Визуальная оценка подтвердила различия в поведении методов: HSV захватывает дым как часть целевой области, тогда как U-Net фокусируется исключительно на огне. Выбор между методами зависит от приоритетов задачи: скорости или точности. Предложены направления дальнейших исследований, включая оптимизацию U-Net и разработку гибридных подходов.

Аннотация:

Спайковые нейронные сети (далее — СНС, т. е. нейросети, передающие информацию во времени с помощью импульсов) требуют временного входа, тогда как в задачах компьютерного зрения данные чаще заданы статическими изображениями. В работе рассмотрено преобразование вида «изображение – временной сигнал – импульсы» и исследовано влияние способа входного кодирования на динамику обучения СНС, плотность импульсной активности и вычислительную стоимость обработки. В экспериментальной части реализованы и сопоставлены два семейства кодирования: кодирование по времени первого импульса (Latency) и пуассоновское кодирование по интенсивности (Poisson); для них рассмотрены четыре режима: базовый Latency без подавления фона, модифицированный Latency с порогом тишины, стохастический Poisson и детерминированный Poisson. В качестве метрик использованы среднее число импульсов на пример, число синаптических операций, прокси-показатель энергозатрат и характеристики конкуренции нейронов скрытого слоя. Эксперименты на наборе MNIST (60000 обучающих и 10000 тестовых изображений) для сети со скрытым слоем из 100 нейронов и горизонтом моделирования 200 шагов показали, что все исследованные режимы обеспечивают устойчивое обучение без коллапса активности. При этом модифицированный Latency с порогом тишины
 оказался наиболее эффективным по соотношению «полезная активность — вычислительная стоимость»: при количестве спайков на один пример 323.41 для него число синаптических операций составило 14295.09, тогда как базовый Latency без фильтрации фона при близкой выходной активности (311.22 импульса на пример) потребовал 78400 синаптических операций.

Аннотация:

Предложен метод автоматической атрибуции архивных рукописных писем на основе сиамской нейронной сети, решающий ключевую проблему цифровой гуманитаристики – установление авторства исторических документов. Актуальность исследования обусловлена массовой оцифровкой архивов XVII–XIX вв., атрибуция которых затруднена из-за неполных исходных сведений об авторах.

Метод адаптирован к работе с реальным корпусом текстов и учитывает характерные для архивов проблемы: некачественные оцифровки, значительную вариативность почерка и выраженный дисбаланс классов (от 1 до 50 и более образцов на автора). Применение сиамской архитектуры позволяет получать дискриминативные векторные представления, эмбеддинги, на основе которых выполняется не только классификация документов известных авторов, но и эффективно выявляются рукописи, не принадлежащие ни одному из них. Это сужает круг кандидатов для последующей экспертной проверки.

Представлен алгоритм предобработки данных и проведено сравнительное исследование двух подходов к анализу текста: на уровне фрагментов изображения (300 × 300 пикселей) и уровне отдельных строк. Разработанный инструмент предлагает архивным работникам и филологам эффективное решение для предварительной сортировки и атрибуции крупных массивов рукописных документов.

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 подход к разработке интеллектуального сервиса мультимодального мониторинга области наблюдения с использованием больших нейросетевых моделей. Предлагаемое решение способно анализировать разнородные данные: видеопотоки, сигналы датчиков окружающей среды (температура, влажность и пр.) и журналы событий – для получения целостной картины происходящего. В качестве основных инструментов задействованы крупные языковые и визуальные модели (например, LLaMA, MiniCPM‑V и др.), развернутые локально с помощью платформы Ollama, что обеспечивает автономную и безопасную обработку информации без необходимости передачи данных на удаленные сервера. Разработан прототип системы, работающий в офлайн-режиме и способный выявлять критические ситуации, аномальные отклонения от нормы и контекстно значимые события в наблюдаемой зоне. Описана методика формирования тестовых сценариев и проведения качественной оценки работы модели по метрикам F1-мера, Precision, Recall. Результаты экспериментов подтвердили применимость мультимодальных моделей для решения задач мониторинга: прототип успешно распознает сложные паттерны поведения и демонстрирует потенциал больших моделей в построении адаптивных и масштабируемых систем наблюдения.

Аннотация:

Представлены решения проблемы распознавания усталости человека по изображению его лица. Сначала рассмотрены уже существующие алгоритмы, а затем предложена и реализована модель собственной архитектуры. В заключении приведены итоговые показатели работы модели.

Аннотация:

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Аннотация:

Исследована обратная задача идентификации безразмерного коэффициента теплопроводности  для уравнения Грина – Нагди III типа, которое описывает распространение тепловых возмущений с конечной скоростью и учитывает инерционные эффекты теплового потока. Для обратной задачи нарушается требование устойчивости (критерий Адамара), в результате чего даже минимальные искажения данных ведут к значительным ошибкам идентификации параметра.
В качестве метода решения задачи идентификации использован подход на основе физически информированных нейронных сетей (ФИНС), сочетающий возможности глубокого обучения с априорными знаниями о структуре дифференциального уравнения. Параметр  включен в число обучаемых переменных, а функция потерь сформирована на основе дифференциального уравнения, граничных условий, начальных условий и зашумленных экспериментальных данных с точечного датчика. Представлены результаты вычислительных экспериментов, демонстрирующие высокую точность восстановления параметра (погрешность менее 0.03%) и устойчивость метода к наличию аддитивного гауссовского шума в данных. Метод ФИНС показал себя как эффективный инструмент решения некорректных обратных задач математической физики.

Аннотация:

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) прошли путь от простых N-граммных систем до современных универсальных архитектур, однако ключевым ограничением остается квадратичная сложность механизма самовнимания по длине входной последовательности. Это существенно увеличивает потребление памяти и вычислительных ресурсов, а с появлением задач, требующих рекордно длинных контекстов, создает необходимость разработки новых архитектурных решений. Поскольку для исследования предлагаемой архитектуры требуется длительное и дорогостоящее обучение полновесной сети, необходимо разработать инструмент, который позволял бы быстро дать предварительную оценку архитектуре с точки зрения внутренней памяти.

В настоящей работе предложен метод количественной оценки внутренней памяти нейросетевых архитектур на основе синтетических тестов, не требующих больших корпусов данных. Под внутренней памятью понимается объем информации, который модель способна воспроизвести без обращения к исходным входам.

Для верификации подхода разработан программный комплекс, апробированный на архитектурах GPT-2 и Mamba. Использованы задачи копирования, инверсии и извлечения значения по ключу. Проведенное сравнение по точности предсказаний, распределению ошибок и вычислительным затратам позволяет оперативно оценивать эффективность и перспективность архитектур LLM.

Аннотация:

Объектом проведенного исследования является эмоциональная оценка искусственного интеллекта. В качестве системы реализации эмоциональной оценки выбрана система обучения с подкреплением. В результате симуляции построенной модели получены графики, показывающие активность структур мозга, участвующих в процессе их воздействия друг на друга. В ходе настройки системы удалось добиться четырех вспышек активности на таламусе вместо ожидаемых пяти.

Аннотация:

В настоящее время издательский цикл претерпевает значительные технологические изменения: внедряются автоматизированные системы управления публикационными процессами, используются нейросетевые технологии для обработки контента, активно развиваются инструменты интеллектуального анализа научных данных. Одним из ключевых трендов становится автоматизация издательского цикла, направленная на ускорение обработки рукописей, повышение качества метаописания и обеспечение совместимости информационных ресурсов. В этом контексте метаданные выступают связующим элементом для машинной обработки и навигации в пространстве научных знаний, обеспечивая структурирование информации, ее интерпретацию и интеграцию в цифровые библиотечные системы. Однако метаданные научных публикаций часто содержат ошибки, неточности или являются неполными, а их ручное формирование и уточнение требуют значительных временных затрат и не обеспечивают высокой точности. В работе представлена система автоматического формирования, обработки и управления метаданными научных документов на основе данных, полученных из сервисов поиска научных публикаций и открытых баз знаний. Эта система может использоваться для автоматизации процесса извлечения, уточнения и дополнения метаданных научных публикаций с целью последующего формирования электронных коллекций научных документов.

Аннотация:

В работе установлены ключевые темы в современных психологических исследованиях культурной конгруэнтности с использованием метода тематического цифрового моделирования массива научных публикаций.

Актуальность и значимость проведенного исследования обусловлены
ростом значимости культурной конгруэнтности в условиях цифровой трансформации общества, изменяющей способы социализации и взаимодействия. Современные технологии требуют переосмысления психологических механизмов адаптации индивида к культурной среде, особенно в детском и подростковом возрастах. Несмотря на активное изучение этого феномена, наблюдается очевидный недостаток исследований, посвященных культурной конгруэнтности взрослых. Применение цифрового моделирования и искусственного интеллекта позволяет систематизировать знания и выявить структуру тематического поля с высокой точностью. Полученные данные открывают перспективу для дальнейшего изучения культурной конгруэнтности в ходе онтогенеза.

Конструирование тематического поля исследований культурной конгруэнтности, основанный на анализе цифровых анналов, содержащих коллекцию научных публикаций по данной тематике (112 статей), был выполнен с использованием алгоритма тематического моделирования (topic modeling) на языке программирования Python и с применением цифровых платформ, включая инструменты на основе мультимодальных нейросетей (GigaChat, Qwen, DeepSeek). В результате проведенного анализа возрастных особенностей феномена культурной
конгруэнтности выделены четыре возрастные группы: дошкольники, младшие школьники, подростки и взрослые.