Научный архив: статьи

В работе описан процесс реализации электронного учебного пособия «Дифференциальное и интегральное исчисление» с использованием конструктора электронных курсов ISpring Suite. Рассмотрено соответствие государственному стандарту информационно-коммуникационных технологий в области образования, сформирована структура и наполнение электронного учебного пособия. С помощью задачи о покрытии множества сформированы оптимальные тесты, состоящие из практических задач и покрывающие множество элементов знаний.

Изменение голосовых характеристик человека под воздействием алкогольного опьянения отрицательно влияет на эффективность процедуры распознавания личности по голосу. Поэтому определение уровня алкоголя в крови дистанционно позволяет не только выявить факт нахождения субъекта в измененном психофизиологическом состоянии, но и дает возможность скорректировать настройки алгоритма принятия решений для повышения надежности голосовой аутентификации. Целью работы является анализ существующих научных работ и результатов в области оценки уровня алкогольной интоксикации по голосу, анализ наборов данных, позволяющих обучить модели искусственного интеллекта выявлять факт опьянения, а также анализ факторов влияния психофизиологического состояния диктора на параметры его речи. Исследование включает сравнительный анализ научных работ из таких баз как Scopus, Web of Science, ВАК и учитывает такие факторы, как пол, возраст, стадии алкогольного опьянения, качество записи и уровень окружающего шума. По итогу анализа научных публикаций, исследование определяет метод случайного леса как один из наиболее эффективных методов машинного обучения, демонстрируя точность 95.3% по проприетарным наборам речевых данных и 80% для широко используемого алкогольного языкового корпуса.

Работа посвящена проблеме безопасности систем распознавания изображений, основанных на использовании нейронных сетей. Подобные системы применяются в различных областях и крайне важно обеспечить их безопасность от атак, направленных на методы искусственного интеллекта. Рассмотрены сверточная нейронная сеть ResNet18, проверочное множество ImageNet для распознавания объектов на изображении и отнесения его к классу и состязательные атаки, которые направлены на изменение изображения, обрабатываемые данной нейронной сетью. Сверточные нейронные сети детектируют и сегментируют объекты, которые находятся на изображениях. Атака совершалась на этапе детектирования для того, чтобы не распознавалось присутствие объектов на изображении, а также на этапе сегментации, измененное изображение относило распознанный объект к другому классу. Реализована серия экспериментов, которая показала, как состязательная атака изменяет разные изображения. Для этого взяты изображения с животными и на них совершена состязательная атака, анализ результатов позволил определить количество итераций, необходимых для совершения успешной атаки. Также проведено сравнение исходных изображений с их модифицированными в ходе атаки версиями.