Архив статей журнала
Рассматриваются основы построения и развития пятой и шестой промышленных революций (I5.0 / I6.0) как развитие результатов проекта Индустрия 4.0 (I4.0) с применением моделей интеллектуальной когнитивной робототехники, квантовой программной инженерии, квантового интеллектуального управления и дружественных интерфейсов типа «мозг - компьютер», «человек - робот». Обсуждаются вопросы построения физических законов интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами на основе законов информационно-термодинамического распределения критериев устойчивости, управляемости и робастности. Извлеченная квантовая информация позволяет сформировать дополнительную «социальную» термодинамическую силу управления, скрытую в информационном обмене между агентами многокомпонентной социотехнической системе.
Рассмотрены принципы и методы построения моделей квантового «сильного» вычислительного интеллекта на основе инструментария квантового глубокого обучения с применением квантовых нейронных сетей и квантового генетического алгоритма. Обсуждаются дополнительные особенности моделей квантового перцептрона и модели инженерии квантового глубокого обучения при применении инструментария оптимизации баз знаний интеллектуальных регуляторов на основе QCOptKBTM в задачах квантового интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами в проектах «Индустрия 4.0 / 5.0 /6.0». Описание особенностей квантового глубокого обучения позволяет точнее и глубже освоить возможности инструментария QCOptKBTM, который включает в себя этапы обучения и извлечения (из исходных данных) сигнала обучения за счет инструментария SCOptKBTM на технологии мягких вычислений, и далее рассматривается как классические данные. За счет операторов квантовых вычислений классические данные кодируются кубитами, осуществляется оптимальный выбор квантовой корреляции между искомыми решениями и применением конструктивной интерференции извлекается искомый результат путем измерения. Таким образом, разработанный интеллектуальный инструментарий SCOptKBTM и QCOptKBTM включает принципы квантового глубокого обучения, и также как в случае технологии мягких вычислений, формирует оптимальную структуру теперь квантовой нейронной сети, а за счет применения квантового генетического алгоритма ускоряет поиск искомого решения.
Настоящая работа посвящена разработке и анализу нейросетевых подходов и методов к решению задачи распознавания рукописных документов. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать модели глубоких нейронных сетей. Рассматриваются вопросы конфигурации и обучения рассматриваемых моделей, также описываются и анализируются возможные их усовершенствования. Приводятся результаты численного исследования всех предложенных подходов и сравнение их эффективности в решении поставленной задачи.
Цель работы - разработать перспективную SCADA IDE для ПАО «ТЕНЗОР», отвечающую современным стандартам и обеспечивающую комплексную поддержку создания систем промышленной автоматизации. В ходе исследования проведен анализ текущего состояния и трендов развития SCADA-систем, выполнен сравнительный анализ существующих SCADA IDE, выявлены их ограничения. На основе этого определены ключевые требования к проектируемой системе. Разработанный программный прототип прошел апробацию на реальном индустриальном проекте, подтвердив свою практическую применимость и эффективность. Полученные результаты закладывают основы для перехода ПАО «ТЕНЗОР» на качественно новый уровень разработки современных систем промышленной автоматизации на базе SCADA. Дальнейшие направления развития включают интеграцию с облачными платформами Интернета вещей, реализацию веб-ориентированных средств разработки.
В статье рассматривается процесс цифровой трансформации расторжения договоров добровольного страхования. Описаны этапы проектирования и реализации архитектурного решения, включающего использование Archimate и предметно-ориентированного подхода к проектированию. Основное внимание уделяется оптимизации бизнес-процессов, повышению эффективности и точности операций, а также снижению затрат и рисков, связанных с ручными операциями. В результате внедрения предложенного архитектурного решения достигается значительное улучшение качества обслуживания клиентов и повышение операционной эффективности компании.
В статье проанализированы различные LMS-системы и их подход к проведению дистанционных занятий, сформированы требования к разрабатываемому модулю видеоконференций. Проанализированы различные архитектуры видеоконференций. Предложено архитектурное решение, которое впоследствии было реализовано и внедрено в Lmsdot. В рамках работы была изменена клиентская часть, создан сигнальный сервер, внедрён Pusher сервер, добавлен медиасервер mediasoup и использован его API для организации сигнального сервера. Проведено тестирование модуля видеоконференций. Модуль встроен в систему Lmsdot и показал стабильную и качественную работу
В работе проанализированы популярные платформы, позволяющие решать алгоритмические задачи. Выбраны технологии реализации модуля и изучена структура приложения «Lmsdot». Созданы диаграмма последовательности и диаграмма классов модуля. Спроектирована база данных. Модуль решения алгоритмических задач реализован с помощью фреймворков Elysia. js и Next. js. Произведена интеграция модуля с уже существующими серверами и базой данных в приложении «Lmsdot». Проведено тестирование модуля и представлены рекомендации для дальнейшего масштабирования и улучшения работы модуля.
В статье исследованы функционал и применяемые технологии в современных системах тестирования; проанализированы системы тестирования оценки знаний Moodle, Mirapolis LMS, Teachbase, и WebTutor; сформулированы требования к системе тестирования, различные сценарии взаимодействия и дизайн системы, описаны основные модули системы.
В статье исследуются проблемы управления индивидуальной образовательной траекторией (ИОТ) студентов, базирующейся на анализе цифрового профиля и цифрового следа. Авторы подчеркивают значимость персонализации образовательного процесса для повышения его эффективности и адаптации к уникальным потребностям учащихся. Рассматриваются основные вызовы, связанные с использованием цифрового следа, включая его ограниченность, неполноту данных и сложности при прогнозировании академической успешности. Особое внимание уделено вопросам интеграции цифрового профиля в системы управления обучением, где отсутствие единой стандартизированной структуры затрудняет анализ и перенос данных между различными образовательными учреждениями. Также обсуждаются угрозы конфиденциальности и этические аспекты, связанные с хранением и обработкой личных данных студентов. Авторы подчеркивают необходимость разработки универсальных стандартов для структуры цифрового профиля, а также внедрения более эффективных методов сбора и анализа данных, включая использование данных социальных сетей и видеоаналитики. В заключение статьи акцентируется внимание на необходимости нахождения баланса между глубоким уровнем персонализации и сохранением способности студентов адаптироваться к разнообразным образовательным контекстам, чтобы избежать риска гиперперсонализации.
Данная работа посвящена разработке и реализации веб-приложения облачного хранилища файлов. Целью являлось создание удобного и функционального инструмента для хранения и управления файлами в облаке. В работе проводится анализ существующих облачных хранилищ, выявляются их основные особенности и недостатки. На основе этого анализа определяются требования к разрабатываемому приложению, проектируется архитектура приложения, выбор технологий и инструментов разработки. В ходе реализации уделяется особое внимание аспектам масштабируемости и отказоустойчивости системы. В результате создается полнофункциональное веб-приложение, позволяющее пользователям загружать, хранить и организовывать файлы в облаке.
В работе рассмотрена правовая точка зрения на использование бесплатных аудиофайлов, рассмотрены популярные инструменты, позволяющие формировать домашнюю аудиотеку. Проработаны варианты использования, спроектирована схема данных. Разработана серверная часть приложения с интерфейсом REST API для взаимодействия с клиентскими приложениями, а также проведено тестирование.
В данной работе представлена разработка и внедрение системы мониторинга для рекомендательной системы, интегрированной в единую цифровую платформу «Работа в России». Система использует современные методы анализа данных и модели больших языковых моделей (LLM), а также методы A/B тестирования для оптимизации и улучшения функционирования рекомендательных систем. Разработка включает проектирование клиентской и серверной частей приложения, определение функционально-технических требований и проведение тестирования.