ivdon3@bk.ru
Использование машинного обучения при работе с текстовыми документами существенно повышает эффективность работы и расширяет диапазон решаемых задач. В работе приведен анализ основных методов представления данных в цифровой формат и алгоритмов машинного обучения, сделан вывод об оптимальном решении для генеративных и дискриминативных задач.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, модели архитектуры трансформер, градиентный бустинг, большие языковые модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Это исследование является свидетельством потенциала сверточных нейронных сетей при активации softmax для классификации образцов богомола, медоеда и ласки. Модель была способна давать точные прогнозы с низким уровнем ошибок в классификации и обладала потенциалом для уменьшения различий в окружающей среде за счет минимизации их с помощью увеличения объема данных. Исследование показывает, как сети глубокого обучения можно было бы использовать для автоматизации таксономической классификации, что, в свою очередь, помогло бы идентифицировать виды с помощью изображений и крупномасштабного природоохранного мониторинга.
Ключевые слова: глубокое обучение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, набор данных, функция softmax, классификация изображений, дикая природа, расширение данных
Статья посвящена теме интеграции цифровых образовательных технологий (EdTech) в управление организационными системами в условиях цифровой трансформации образования. Особое внимание уделяется анализу взаимосвязи технологических, организационных и рыночных компонентов EdTech, а также их влиянию на оптимизацию бизнес-процессов и управленческие стратегии образовательных учреждений. Цель исследования – сформировать комплексное определение EdTech, отражающее его эволюцию и роль как инструмента трансформации управления. В качестве методов использованы системный анализ концепции EdTech, моделирование взаимодействия технологий с образовательными организациями и критическая оценка кейсов внедрения цифровых платформ. В результате предложено определение EdTech как динамичной экосистемы, объединяющей цифровизацию управления, персонализированное обучение и адаптацию организационной культуры. Выводы подчеркивают необходимость экосистемного подхода к управлению EdTech, учитывающего инфраструктурные ограничения, подготовку кадров и регуляторные аспекты. Результаты исследования могут быть использованы для разработки стратегий цифровой трансформации образовательных учреждений, оптимизации ресурсного планирования и формирования устойчивых бизнес-моделей в сфере EdTech.
Ключевые слова: цифровая трансформация, цифровые образовательные технологии, бизнес-процессы, системный анализ, управление
2.3.4 - Управление в организационных системах , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования
В статье предложен подход к созданию интеллектуальной системы мониторинга промышленных выбросов на основе архитектуры YOLO и цифровой симуляции. Работа актуальна для повышения эффективности экологического контроля на промышленных объектах, например, нефтеперерабатывающий завод. Система автоматически обнаруживает и классифицирует дым на сложном фоне (засветки, туман, небо), сочетая реальные видеоданные с синтетическими изображениями цифровой модели площадки. Проведены настройка симуляции и аугментация для разных погодных и световых условий. Эксперименты показали, что добавление 30 % синтетики в тренировочный набор повышает точность классификации, особенно для малозаметных выбросов. Разработаны рекомендации по параметрам симуляции и оценена метрика precision для классов загрязнений. Результаты подтверждают эффективность подхода и его готовность к внедрению в автоматизацию.
Ключевые слова: машинное зрение, цифровая симуляция, мониторинг выбросов, нейросетевые модели, классификация загрязнений
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассматриваются параметрические деревянные инсталляции, позволяющие переосмыслить общественную архитектуру, сочетая природные свойства дерева с вычислительными стратегиями. В статье исследуется, как итеративное моделирование, цифровое изготовление и ориентация на пользователя раскрывают эстетические и структурные возможности открытых или полуобщественных пространств. Качественный подход, сочетающий в себе экспериментальный дизайн, прототипы и отзывы с мест, показывает, что он эффективен при создании интерактивных форм, оптимизации использования материалов и содействии участию сообщества. В то время как экологические факторы и культурные идеи влияют на долговечность, результаты, продемонстрированные в бамбуковом павильоне ZCB, являются примером того, как цифровые рабочие процессы адаптируются к устойчивому развитию, ремесленным традициям и меняющимся потребностям, что в конечном итоге подтверждает перспективность этих сооружений для архитекторов, политиков и сообществ.
Ключевые слова: параметрический дизайн, городская архитектура, деревянные инсталляции, прототипы, цифровое производство, бамбуковый павильон zcb, экологичность, цифровая форма, легкий вес, инновации
Данная статья посвящена изучению возможностей технологии машинного обучения для прогнозирования спроса на товары. В исследовании анализируются различные модели и возможности их применения в рамках задачи предсказания будущих продаж. Наибольшее внимание акцентировано на современных методах анализа временных рядов, в частности нейросетевые и статистические подходы. Полученные в ходе исследования результаты наглядно демонстрируют преимущества и недостатки разных моделей, степень влияния их параметров на точность прогноза в рамках задачи прогнозирования спроса. Практическая значимость полученных выводов определяется возможностью использования полученных результатов в анализе схожего набора данных Актуальность исследования обусловлена необходимостью точного прогнозирования спроса на товары для оптимизации запасов и сокращения издержек. Использование современных методов машинного обучения позволяет повышать точность предсказаний, что особенно важно в условиях нестабильного рынка и изменяющегося потребительского спроса.
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения, оценка спроса, точность прогнозирования, анализ временных последовательностей, предсказание объемов продаж, Python, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети
В статье рассмотрены методы машинного обучения, сферы их приложения, ограничения и возможности применения. Отдельно выделены достижения в области глубокого обучения, которые позволяют получить точные результаты с оптимальными затратами времени и сил. Также детально описана перспективная на сегодняшний день архитектура нейронных сетей трансформеров. В качестве альтернативного подхода предложено использовать в процессе конвертирования скана в элементы цифровой информационной модели генеративную состязательную сеть.
Ключевые слова: сканирование, облако точек, информационная модель, строительство, объекты, представление, нейронная сеть, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные веб-приложения становятся всё более сложными и функционально насыщенными, что создаёт необходимость в эффективных инструментах для управления зависимостями, оптимизации и сборки проектов. Сборщики позволяют оптимизировать код, что напрямую влияет на скорость загрузки и выполнения приложений. Цель работы - провести сравнительный анализ сборщиков JavaScript: Webpack, Parcel и Rollup, чтобы выявить их преимущества и недостатки с точки зрения эргономики фронтенд-разработки. Это включает в себя оценку удобства настройки, эффективности работы с ресурсами, скорости сборки и других факторов, влияющих на производительность разработчика и конечное качество веб-приложений. Проведено практическое тестирование сборщиков на примере стандартного веб-проекта. Оценена эргономика работы с инструментами: выделены критерии и проведено сравнение на основе полученных данных. Разработаны рекомендации по выбору оптимального инструмента для различных типов проектов в фронтенд-разработке. Результаты исследования могут быть использованы как основа для обучения новых специалистов, а также для улучшения существующих практик в разработке веб-приложений при принятии обоснованных решений по выбору технологий для долгосрочных проектов.
Ключевые слова: веб-разработка, эффективность разработки, эргономика, фронтенд-разработка, тестирование, сборщик
Данная статья исследует подход контент-ориентированной фильтрации в современных рекомендательных системах, уделяя особое внимание его ключевым принципам, методам реализации и метрикам оценки. В исследовании подчеркиваются преимущества контент-ориентированных систем в сценариях, требующих глубокого анализа объектов и моделирования пользовательских предпочтений, особенно в условиях недостатка данных для коллаборативной фильтрации.
Ключевые слова: контент - ориентированная фильтрация, рекомендательные системы, выделение характеристик, метрики сходства, персонализация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В статье сформулирована постановка задачи по разработке процедуры управления пожарной безопасностью на основе риск-ориентированного подхода с учетом предпочтения лица, принимающего решение в многокритериальной системе «результат – затраты – время». Разработана многокритериальная математическая модель рассматриваемой процедуры, а также алгоритм ее реализации с разработкой информационной технологии и тестовым примером.
Ключевые слова: риск-ориентированный подход, пожарный риск, системы поддержки принятия решений, Парето-оптимальные решения
В результате изменения нормативных документов по приемке жилых помещений возникла потребность в разработке наглядных методических материалов, позволяющих будущему собственнику самостоятельно, т. е. без привлечения внешнего квалифицированного специалиста, выполнить приемку квартиры, указав представителю застройщика, участвующего в приемке, на существенные построечные дефекты. Целью исследования является определение структуры построечных дефектов в жилых помещениях и выявление в данной структуре наиболее распространенных дефектов, которые позволят будущему собственнику самостоятельно выполнить приемку квартиры. В статье, на основе анализа значительного количества претензий от собственников квартир к застройщику и результатов исследований авторов в объеме судебных экспертиз и досудебных строительно-технических исследований, определена и представлена структура построечных дефектов, которые массово выявляются в процессе приемки квартир. Представлены группы дефектов, которые встречаются на практике наиболее часто. Для обеспечения наглядности практического использования полученных аналитических материалов определен перечень массовых построечных дефектов, выявляемых в процессе приемки жилых помещений, с указанием их категории, необходимой для принятия решения по обязательному устранению дефектов.
Ключевые слова: приемка квартир, построечные дефекты, структура, группы дефектов, строительный дефект, существенный дефект, несущественный дефект, строительно-техническая экспертиза, светопрозрачная конструкция, инженерный сети, отделка помещений
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.7 - Технология и организация строительства
В данной статье описана конкатенированная архитектура нейронной сети при распознавании личности по изображению лица и по голосу в ходе обучения. Для обучения нейронных сетей в качестве входных векторов применяются извлеченные признаки изображения лица и акустического сигнала. Описан сравнительный анализ рассчитанных показателей эффективности применения различных методов распознавания пользователей компьютерной информационной системы на основе нейронных сетей.
Ключевые слова: биометрическая аутентификация, голос, датасет, изображение лица, компьютерная информационная система, конкатенация, нейронная сеть
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В работе описывается виртуализированная среда, позволяющая проводить комплексные эксперименты с одноранговыми сетями и алгоритмами информационной безопасности. Архитектура построена на интеграции гипервизора VMware и платформы эмуляции сетевых устройств EVE-NG, что обеспечивает гибкое распределение ресурсов и воспроизведение реалистичных топологий. Центральным узлом выступает маршрутизатор MikroTik, через который организована «звездообразная» схема взаимодействия виртуальных машин на различных ОС (Windows 7, 10, 11, Linux Debian). Продемонстрировано, как выбранная конфигурация упрощает тестирование алгоритмов множественных стартовых соединений и многоуровневой криптографии, обеспечивает устойчивую маршрутизацию и допускает дальнейшую автоматизацию установки ПО с помощью Bash- или PowerShell-скриптов.
Ключевые слова: информационная безопасность, виртуализированная среда, множественные стартовые соединения, одноранговая сеть, виртуальная частная сеть
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Статья посвящена комплексному анализу русскоязычных текстов с использованием нейросетевых моделей, в основу которых положен двунаправленный кодировщик представлений трансформера (Bidirectional Encoder Representations from Transformers – BERT). В работе применяются специализированные модели для русского языка: RuBERT-tiny, RuBERT-tiny2 и RuBERT-base-cased. Предложенный метод охватывает морфологический, синтаксический и семантический уровни анализа, включая лемматизацию, определение частей речи, морфологических признаков, синтаксических отношений, семантических ролей и связей. Использование моделей семейства BERT позволяет достичь точности выше 98% для лемматизации, 97% для определения частей речи и морфологических признаков, 96% для синтаксического анализа и 94% для семантического анализа. Метод подходит для задач, требующих глубокого понимания текста, и может быть оптимизирован для работы с большими корпусами.
Ключевые слова: русскоязычные тексты, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, лемматизация, RuBERT, обработка естественного языка
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Зависимость от мобильных игр признана Всемирной организацией здравоохранения игровым расстройством и представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения. Россия, с быстро растущим рынком мобильных игр, также сталкивается с этой проблемой. Целью исследования является изучение возможности использования нейронных сетей для раннего выявления и профилактики зависимости от мобильных игр в российском контексте. В рамках исследования была разработана и протестирована упрощенная модель нейронной сети на основе набора данных из 101 наблюдения. Разработанная модель показала потенциал в идентификации поведенческих паттернов, связанных с игровой зависимостью, но требует улучшения для повышения точности. Результаты подчеркивают значимость учета региональных особенностей и открывают перспективы для дальнейших исследований, включая использование более сложных архитектур нейронных сетей и разработку регионально адаптированных приложений.
Ключевые слова: нейронные сети, архитектуры нейронных сетей, автокодировщик, цифровая зависимость, игровая аддикция, цифровые технологии, машинное обучение, искусственный интеллект, зависимость от мобильных игр, игровое расстройство
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах