Аннотация: Музей истории Казанского университета посвящен двухвековой истории возникновения, становления и развития Казанского университета – от императорского до федерального. Основной раздел экспозиции рассказывает о научных школах, выдающихся исследователях и открытиях, принесших Казанскому университету и его ученым всемирную известность. Большое внимание уделено знаменитым студентам и выпускникам университета: государственным деятелям, деятелям науки, культуры, литературы и искусства, спорта. Среди них С.Т. Аксаков, Н.И. Лобачевский, И.М. Симонов, А.М. Бутлеров, Л.Н. Толстой, В.И. Ульянов-Ленин, Е.К. Завойский, А.Е. Арбузов и др. В экспозиции показана роль передовых ученых и демократически настроенного казанского студенчества в общественно-политической жизни России XIX – начала ХХ вв. В каждом разделе экспозиции можно увидеть реликвии прошлого и настоящего, ставшие свидетелями множества событий в истории университета и страны.Кроме основной экспозиции, в состав музея входит мемориальный комплекс: Императорский зал и лекционная аудитория юридического факультета с интерьером конца ХIХ – начала XX вв., где слушали лекции студенты Л. Толстой, В. Ульянов и другие. Настоящая статья посвящена направлениям сотрудничества Музея истории Казанского университета и Научной библиотеки им. Н.И. Лобачевского Казанского федерального университета в 2017–2019 гг., таким, как выставочная и культурно-образовательная деятельность по сохранению и популяризации наследия университета.

Аннотация:

   Оценка положения тела человека (Human Pose Estimation, HPE) стала одной из наиболее актуальных тем в исследованиях в области компьютерного зрения. Эта технология может применяться в различных сферах, таких как видеонаблюдение, медицинская помощь и анализ спортивных движений.

В связи с растущим спросом на HPE за последние 20 лет было разработано большое количество библиотек для этой технологии. C 2017 года опубликовано множество алгоритмов HPE, основанных на скелетной модели, которые были упакованы в библиотеки для удобства использования исследователями. Эти библиотеки важны для исследователей, которые хотят интегрировать их в реальные приложения для видеонаблюдения, медицинской помощи и анализа спортивных движений.

В работе рассмотрены преимущества и недостатки четырёх популярных передовых библиотек HPE для распознавания поз человека, которые могут работать на мобильных устройства: Lightweight OpenPose, PoseNet, MoveNet и Blase Pose.

Аннотация:

Описана разработка на основе машинного обучения рекомендательной системы подбора игроков на примере хоккея с возможностью расширения ее использования в различных командных видах спорта. Для каждого вида спорта рассмотрены амплуа и характеристики игроков, которые были структурированы и разделены на общие группы. Проанализирована информация о хоккее, футболе, баскетболе и волейболе. Для каждого из рассмотренных параметров выведены коэффициенты, показывающие их влияние на результат матча. Протестированы модели, построенные на основе различных алгоритмов машинного обучения. Создан веб-интерфейс приложения.