Аннотация:

Рассмотрена методика разработки учебных формальных исполнителей с использованием комбинированного пиктограммно-текстового интерфейса на языке программирования Python. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования подходов к обучению алгоритмизации и программированию в школьном курсе информатики. Представлен разработанный инструментарий для создания формальных исполнителей, сочетающий наглядность пиктограмм с возможностями текстового программирования. Особое внимание уделено практическим аспектам реализации, включая использование встроенных методов Python для обработки графических и текстовых данных.

Аннотация:

Рассмотрена проблема влияния глобальной блокировки интерпретатора на производительность многопоточных приложений в Python. Описана концепция субинтерпретаторов как одного из решений, позволяющих обходить ограничения GIL и обеспечивать эффективное параллельное выполнение кода. Проведен сравнительный анализ субинтерпретаторов с традиционными методами параллельных вычислений, такими как использование процессов и потоков. Результаты экспериментов показали, что субинтерпретаторы значительно повышают производительность в условиях высоких вычислительных нагрузок. Кроме того, исследованы возможности применения субинтерпретаторов в веб-разработках. Отмечены преимущества использования названного подхода для обработки запросов и управления ресурсами в современных веб-приложениях, что может значительно улучшить их масштабируемость и отклик. Новизна проведенного исследования заключается в глубоком анализе субинтерпретаторов в контексте конкретных сценариев использования, что ранее не получило достаточного освещения в научной литературе. Результаты работы подчеркивают необходимость дальнейшего изучения субинтерпретаторов как альтернативного подхода в Python и интерес к этому разработчиков и исследователей в области высокопроизводительных вычислений.

Аннотация: Исследованы возможности и приведены примеры использования библиотек Python при решении типовых математических задач. Проанализированы особенности интерпретации полученных результатов.

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.

Аннотация: Представлено описание архитектуры базы данных двойных звезд (Binary star DataBase, BDB), разрабатываемой в Институте астрономии РАН. Целью создания BDB является объединение информации из множества разнородных каталогов двойных и кратных звезд, а также разработка удобного инструмента для работы с данными каталогов. Рассматриваются основные проблемы, возникшие в процессе реализации BDB, методики извлечения информации из исходных каталогов, а также методы кросс-идентификации объектов. BDB реализована на базе фреймворка Nagare (stackless Python/SQLAlchemy/Elixir) и СУБД Postgresql, ее beta-версия доступна по адресу http://bdb.inasan.ru.

Аннотация:

Представлена программно-аппаратная платформа, которая позволяет проводить химические синтезы в автоматическом режиме, включая приготовление реакционных смесей, их нагрев и перемешивание, а также отбор проб с разбавлением после синтеза и отправку на анализ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с последующей автоматической обработкой результатов. Для управления отдельными элементами роботизированной установки создана собственная библиотека ChemBot на языке Python, а для управления всей системой – клиентский веб-сервер; для просмотра состояния установки и хода выполнения синтезов разработан веб-интерфейс. Работа всей платформы по выполнению экспериментов протестирована при выполнении синтезов по альдольной конденсации, где варьировались соотношение реагентов, катализатор и его количество, температура и время синтеза. Написание собственного кода для контроля и управления всей системой стало важным шагом на пути интеграции роботизированной установки и искусственного интеллекта (ИИ), что в перспективе позволит осуществить переход к автономной лаборатории, когда предсказание целевой молекулы и ее синтеза, экспериментальное осуществление и анализ, а также, при необходимости, уточнение или изменение использованной модели будут осуществляться в автоматическом режиме, без вмешательства человека.

Аннотация: Массовое отождествление списка радиоисточников по данным обзоров неба разных диапазонов электромагнитного спектра представляет для астрономов несомненный интерес. Отождествление радиоисточников не является простой задачей из-за разного углового разрешения, предельной чувствительности, координатной точности радиокаталогов, а также из-за морфологической структуры самих радиоисточников.
Нами был разработан подход к массовому отождествлению радиоисточников каталога RC, полученного на крупнейшем российском радиотелескопе РАТАН-600, с использованием веб-сервисов, обеспечивающих доступ, визуализацию и анализ данных из оптических, инфракрасных и радио обзоров, которые являются ресурсами виртуальной обсерватории. Около 25% радиоисточников каталога RC не были подтверждены в обзоре NVSS, поэтому для уточнения координат и плотностей потоков была проведена повторная обработка данных обзоров “Холод” за 1980-1999 гг., результатом которой стал каталог RC Refined (RCR).
Средствами интерактивного атласа неба Aladin (Perl API для командного интерфейса и макроконтроллер), а также с помощью pysao (программный Python-интерфейс к SAOImage DS9) реализованы потоки работ по списку радиоисточников для подготовки данных и визуализации результатов. Радиоисточники каталога RCR были отождествлены с данными 5 радиообзоров неба: VLSS, TXS, NVSS, FIRST, GB6 (частоты 74, 365, 1440 и 4850 МГц), двух оптических обзоров: DSS2 и SDSS (полосы u,g,r,i,z) и инфракрасного обзора UKIDSS (полосы J, H, K). Поскольку предполагается дальнейший анализ многочастотных данных, особое внимание уделено компиляции разнородной информации в один ресурс, информационно-поисковую систему ObjectRadioSky. Для этого разработана схема базы данных, учитывающая добавление новых каталогов, интеграцию их параметров с UCDs и реализацию связи между объектами каталогов. Реализован веб-интерфейс для отображения всей имеющейся информации о выбранном радиоисточнике.

Аннотация: Исследованы аспект выявления психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом на основе анализа тональности диалога. Рассмотрены принципы генерации отношения социального агента к респонденту и изменение его эмоционального настроя на протяжении общения. Реализация поставленной задачи осуществлена с помощью языка программирования Python и работы с реальными данными. Проведенный анализ алгоритмов классификации, основанных на подходах машинного обучения, подтвердил практическую значимость работы.

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.