На основе данных отечественных источников анализируется генезис политических институтов в Луганской области в конце XX - начале XXI в., выявляются принципы, цели, задачи, методы местной элиты по формированию констант политической культуры. Прослеживается история политического поведения жителей Луганской Народной Республики. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Рассмотрена история проведения школьной реформы 1864 г. в Тихоокеанской России, неисследованной в отечественной историографии. Акцентируется влияние нормативных документов 1864 г. на формирование в регионе сети начальных и средних школ. Выявляются «узкие места» в процессе реализации реформы; подчеркивается решающая роль частных инициатив и лидирующие позиции Русской православной церкви в школьном строительстве в рассматриваемый период. В научный оборот введены новые архивные данные. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Рассматривается сюжет о транслировании тематической информации, ее значении для формирования исторической памяти. Анализируются подходы к популяризации истории, в том числе в контексте научной коммуникации. На примере Музейного комплекса им. И.Я. Словцова исследуются формы популяризации исторического знания, его представления в деятельности музея. Особое внимание уделяется использованию современных информационных технологий. Определяются проблемные точки и перспективные направления работы. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Рассматривается численное моделирование тепловых процессов при 3 D -печати с использованием технологии селективного лазерного плавления на основе машинного обучения. Построена математическая модель нестационарного теплопереноса в стержне переменного сечения в виде дифференциального уравнения в частных производных относительно температуры стержня. Предложен алгоритм численного решения уравнения с использованием системы Matlab . Показано, что при определённых исходных данных распределение температуры носит квазистационарный характер. Для данного случая получено простое аналитическое выражение для температурного поля. С использованием библиотеки TensorFlow построена и обучена нейросеть. Данные для обучения нейросети получены при помощи аналитического решения тепловой задачи. Результаты расчётов с использованием нейросети соответствуют результатам решения исходной математической модели. Отмечается, что трёхмерное моделирование процесса печати для реальных изделий требует значительных компьютерных ресурсов. Показано, что модели на основе машинного обучения могут быть использованы для аппроксимации температурного поля при 3 D -печати по технологии селективного лазерного плавления подобных по форме деталей.
Основу результатов, представленных в настоящей работе, составляет использование системных архетипов, которые являются унифицированными концептуальными моделями организационных проблем, возникающих при управлении сложными системами. Использование таких архетипов позволяет получить сопоставимые описания проблемных ситуаций при различном видении заинтересованными сторонами (акторами) факторов, препятствующих интеграции локальных систем. Модельную основу исследований составило сочетание системных архетипов и модели «Дом качества», а также коэффициенты корреляции: ранговые, парциальные и множественные. Представлен пример многоаспектного моделирования, в котором полученные коэффициенты корреляции являются индикаторами степени схожести точек зрения акторов на факторы проблемной ситуации. Множественные коэффициенты корреляции рассматриваются как характеристики степени согласованности мнений отдельного актора с мнениями других акторов. Парциальные коэффициенты корреляции рассматриваются как степень согласованности мнений между парами акторов. Предлагаемый аппарат формирования количественных оценок степени совпадений видений проблемных ситуаций неоднородными акторами позволяет оценить эффективность мероприятий, направленных на формирование коммуникационной основы для выработки акторами консолидированного мнения относительно значимости различных факторов проблемной ситуации.
Рассматривается извлечение информации из текстов на основе онтологии предметной области и нейросетевых методов анализа текста с привлечением больших языковых моделей. Обсуждается роль эксперта при разработке и сопровождении систем на примере задачи извлечения информации из аналитических статей и при построении онтологий по компьютерной лингвистике, описывающих основные понятия, интересующие пользователя/заказчика системы. Создание онтологии сопровождается созданием словаря - терминологического ядра онтологии с дальнейшей разработкой методов извлечения новых терминов данной предметной области. Данная задача рассматривается как задача извлечения именованных сущностей, для решения которой стандартом является обучение нейросетевой модели на представительном наборе данных. Этот подход сравнивается с подходом на основе больших языковых моделей, для реализации которого разработаны лексико-синтаксические шаблоны, шаблоны инструкций для проверки гипотез относительно новых терминов-словосочетаний, инструкции для верификации результатов. Разработанные инструкции для решения задачи извлечения отношений включают вопросы оценки компетенций на естественном языке, генерируемые автоматически для каждого отношения онтологии. Новизна предлагаемого подхода заключается в интеграции онтологических, лингвистических и нейросетевых подходов для извлечения информации из текстов. Показана возможность решать задачи анализа текста и извлечения информации путём выстраивания цепочки больших языковых моделей, инструкции для которых динамически формируются на основе результатов предыдущих этапов анализа. В эксперименте достигнуты следующие оценки F1-меры: для извлечения и классификации терминов F1=0.8, для извлечения отношений F1=0.87.
В индустриальных системах Интернета вещей объяснение аномалий может помочь выявить узкие места и способствовать оптимизации процессов. В статье предлагается подход к обнаружению аномалий при помощи автокодировщика и их объяснению на основе метода аддитивных объяснений Шепли. Результатом объяснения аномалий является предоставление набора признаков данных в индустриальных системах Интернета вещей, более всего повлиявших на обнаружение аномальных случаев. Новизна предложенного подхода заключается в способности определять вклад отдельных признаков для выбранных образцов данных и вычислять средний вклад для всей выборки в виде рейтинга признаков. Оценка предлагаемого подхода проводится на наборах данных индустриального Интернета вещей с различным количеством признаков и объёмом данных. Итоговая F -мера обнаружения аномалий достигает 88-93%, что превосходит рассмотренные в статье аналоги. Показано, как объяснимый искусственный интеллект может помочь раскрыть причины аномалий в отдельных образцах и в выборке данных. В качестве теоретической значимости предложенного подхода можно выделить то, что анализ аномалий помогает разобраться в работе интеллектуальных моделей обнаружения, позволяя выявлять факторы, влияющие на их выводы, и открывая ранее незамеченные закономерности. На практике предложенный метод может улучшить понимание текущих процессов для операторов систем безопасности, способствуя выявлению угроз и обнаружению ошибок в данных.
Представлены предварительные результаты сравнительной оценки двух современных подходов в обучении бакалавров на основе традиционных видов занятий и обучения с использованием иммерсивных технологий по критерию эффективности усвоения знаний обучающимися по направлению 24.03.05 Двигатели летательных аппаратов. В качестве иммерсивной образовательной среды использована платформа «Виртуальный павильон для изучения конструкции авиационных двигателей», представляющая собой совокупность взаимосвязанных учебных пространств: виртуального ангара, учебной лаборатории, моторного класса, мастерской-тренажёра. Платформа оснащена: инструментарием для взаимодействия с объектами при выполнении практических заданий; интегрированными в среду информационно-техническими базами данных по изучаемым двигателям и их интерактивными макетами в виде цифровых копий двигателей, представленных в Центре истории авиационных двигателей Самарского университета. На основе методов тестирования сделана попытка оценки качества освоения обучающимися учебного материала по дисциплине «Введение в специальность». По результатам проведённого анализа можно заключить, что применение иммерсивных технологий в изучении сложных технических объектов позволит сократить применение традиционных средств изучения конструкций двигателей на основе чертежей, схем, разрезных макетов и натурных образцов в пользу виртуальных тренажёров, лабораторий, библиотек и др., включая дистанционное обучение.
В учебных дисциплинах обучаемому необходимо усвоить много новых понятий, для чего требуется большой объём тренировки с обратной связью. Интеллектуальный тренажёр может позволить обучаемому научиться решать простые задачи и получать объяснения ошибок, а преподаватель на занятии может уделить время решению более сложных задач. В данной работе предлагается метод разработки интеллектуальных тренажёров на основе онтологии предметной области в виде веб-приложений, доступных для аудиторной и внеаудиторной работы. Использование формата RDF для представления задачи и модели предметной области позволяет осуществить логический вывод с помощью машины вывода Apache Jena Reasoner . Приведён пример разработки интеллектуального тренажёра для изучения порядка вычисления выражений с поддержкой языков программирования C++, C# и Python , способного объяснять ошибки, генерировать объясняющие подсказки и вести обучающий диалог с помощью наводящих вопросов. Тренажёр опробован при обучении бакалавров и магистров факультета электроники и вычислительной техники Волгоградского государственного технического университета. Большинство студентов отметили разработанный тренажёр как более полезный, чем обучающий тест. Тренажёр может применяться при самостоятельном изучении темы и при проведении занятий в рамках учебного процесса.
С развитием цифровизации традиционные методы анкетирования потребителей с целью оценки степени их удовлетворённости качеством услуг уступают место подходу, основанному на автоматической обработке текстовых массивов социальных медиа. Целью работы является определение степени удовлетворённости качеством медицинских услуг пациентов посредством разработки и апробации алгоритма классификации русскоязычных текстовых отзывов, извлечённых из социальных медиаресурсов. Интерес представляет определение тональности отзывов пациентов (положительный/отрицательный) о работе медицинских учреждений и врачей, а также объекты обращения отзыва - качество оказанных медицинских услуг или организация обслуживания пациентов медицинским учреждением. Разработан метод классификации текстовых отзывов о работе медицинских учреждений, размещённых пациентами на двух сайтах отзывов о врачах в России. Проанализировано около 60 тысяч отзывов. Апробированы методы машинного обучения с использованием различных архитектур искусственных нейронных сетей. Разработанный алгоритм классификации имеет высокую эффективность - лучший результат показала архитектура на основе рекуррентной нейронной сети (показатель точности = 0.9271). Применение метода поиска именованных сущностей к текстовым сообщениям позволило повысить эффективность классификации для каждого из классификаторов, базирующихся на использовании нейронных сетей. Для повышения качества классификации требуется семантическое разбиение отзыва по объекту обращения и тональности и последующий учёт полученных фрагментов отдельно друг от друга.