Аннотация: Обсуждается актуальность управления качеством математической подготовки обучающихся, осваивающих программы общего и высшего образования. Даны характеристика этого процесса, проблематика, обозначены управленческие действия на уровне организации. Представлены результаты педагогических исследований образовательных организаций общего и высшего образования Восточной зоны Оренбургской области, полученные в рамках выполнения научного исследования «Управление качеством в общем и профессиональном образовании» (номер госрегистрации НИОКТР № 01201151519).

Аннотация:

Работа посвящена проблеме применения онтологического подхода при построении датасета для оценки и сравнения систем обогащения контекста большой языковой модели с использованием графов знаний в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла. В доменной области сложно получить необходимое количество текстовых данных с формальной логической структурой для формирования оценочного набора без использования сгенерированных синтетических данных. Для исключения внесения искажений и галлюцинаций при формировании оценочного набора предложено оригинальное решение проблемы дефицита данных за счет извлечения онтологии непосредственно из файлов изделий и сборок, соответствующих стандарту STandard for Exchange of Product model data что потенциально позволяет использовать все данные об изделиях как источник для масштабирования оценочных данных. Целью работы стали создание датасета структурированных текстовых данных в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла, разработка методики оценки и реализация конвейеров обогащения контекста большой языковой модели с применением и без применения графов знаний для анализа вклада систем с извлечением структуры данных в качество генерируемых ответов. Предложен новый источник оценочных данных, разработана новая методика формирования текстовых оценочных данных с сохранением логической структуры, реализован конвейер для использования сгенерированных оценочных данных. Получены результаты оценки, подтверждающие положительный вклад систем с извлечением структурированных данных в качество генерируемых ответов в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла.

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 статье говорится о том, что менеджмент качества – это эффективный метод управления организацией, а сбалансированная система показателей является ее инструментом, который  позволяет повысить результативность деятельности и системно измерить эффективность работы организации на основе видения, ценностей и стратегии.

Аннотация:

Рост уровня урбанизации и автомобилизации приводит к дефициту парковочных мест, что вызывает заторы, повышение выбросов и снижение качества жизни. Традиционные методы организации парковочного пространства не обеспечивают эффективного решения этой проблемы, что требует применения инструментов анализа данных и прогнозирования.

В работе рассмотрено использование цифрового двойника парковочной системы города Казани. Проведены фильтрация и интеграция данных, выполнены кластеризация точек интереса и корреляционный анализ факторов, влияющих на заполняемость парковок. Для прогнозирования уровня загруженности обучены и сравнены модели линейной регрессии, дерева решений, случайного леса, XGBoost, MLP и LSTM. Наилучшие результаты продемонстрировала модель случайного леса. Разработанный прототип цифрового двойника обеспечивает мониторинг и сценарное моделирование, что делает его эффективным инструментом для оптимизации парковочного пространства и принятия управленческих решений.

Аннотация:

В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения.

В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.

Аннотация:

Рассмотрена проблема координации разнородных программных средств в гетерогенных средах распределенного запуска приложений. Ручное конфигурирование параметров запуска для вновь устанавливаемых программ на вычислительный кластер (таких как ключи командной строки, значения переменных окружения и настройки конфигурационных файлов) создает серьезные трудности для исследователей предметных областей из-за больших объемов служебной информации и необходимости сохранения и агрегации информации в некотором фиксированном формате. Предложен метод автоматизированного извлечения параметров запуска, базирующийся на гибридной архитектуре обучения нейронной сети, сочетающей генерацию обучающей выборки большими языковыми моделями и последующее дообучение компактного трансформерного энкодера. Реализация подхода исключает зависимость от дорогостоящих графических ускорителей за счет применения методики низкоранговой адаптации (Low-Rank Adaptation) для моделей размером до 1 млрд параметров, что обеспечивает возможность выполнения модели (инференса) на обычных центральных процессорах управляющих узлов. Для формализации качества извлечения разработана двухкомпонентная метрика, агрегирующая структурную корректность выходной JSON-схемы (наличие в полученных данных обязательных полей, типов параметров программы) и семантическую точность значений параметров (соответствие описания в документации). Экспериментальная оценка метода ориентирована на корпус документации программных пакетов (man-страницы, README). Результаты проектирования подтверждают возможность аппроксимации процесса анализа документации компактной моделью, что способствует автоматизации жизненного цикла развертывания программного обеспечения и снижению ошибок управления потоками задач в распределенных вычислительных комплексах.

Аннотация:

Электронные ресурсы Российской государственной библиотеки (РГБ) включают Электронную библиотеку, состоящую из 11 коллекций, самой крупной и востребованной из которых является Электронная библиотека диссертаций, Интернет-магазин услуг РГБ и другие цифровые сервисы. РГБ постоянно расширяет электронные фонды и модернизирует систему удаленного обслуживания пользователей. Таким образом, РГБ способствует улучшению качества российского образования и науки, культурному просвещению граждан и созданию единого библиотечно-информационного пространства России.