Научный архив: статьи

Постановка задачи: выявление нештатных ситуаций на железной дороге для обеспечения безопасности и оптимизации процессов, включая наблюдение за состоянием занятости, движением поездов, погодными условиями и другими факторами, способными привести к возникновению ситуаций.

Целью работы является разработка специализированного программного обеспечения с использованием данных кластерного анализа для выявления причин аварийных ситуаций на железнодорожном транспорте России, что крайне важно из-за его значительного уровня общественной безопасности и нестабильности в стране, а также из-за возможных угроз, связанных с возможными ситуациями, особенно при перевозке грузов.

Используемые методы: кластерный анализ для систематизации хороших видов аномалий, возникающих на железнодорожном транспорте, с учетом таких параметров, как источник возникновения проблем, географического положения и временных характеристик. Они предпочитают выявлять факторы группы событий и лучше понимать их природу, а также оценивать эффективность предотвращения возникновения ситуаций.

Результат: с использованием метода кластерного анализа данных выявление основных признаков, конференций на основе непривычных обстоятельств в функционировании железнодорожного транспорта. Это приводит к существенным результатам, включая идентификацию различных категорий нештатных ситуаций, оптимизацию мер безопасности и повышение результативности железнодорожной системы. Элементами новизны представленного решения является применение кластерного анализа для выявления признаков, особенностей и проявлений, проявляющихся в данных, связях с вариациями на схемной дороге.

Теоретическая/практическая эффективность состоит в выработке рекомендаций в рамках стратегии, повышения безопасности и в конечном итоге достижения общей эффективности транспортной системы в долгосрочной стратегии.

Статья посвящена некоторым аспектам внедрения искусственного интеллекта в процесс принятия управленческих решений в менеджмент организации. Искусственный интеллект (ИИ) на сегодняшний день является неотъемлемым атрибутом современного информационного времени. С помощью возможностей применения ИИ организации могут легче внедрять в сферу своей деятельности новые проекты и оптимизировать существующие бизнес-процессы, повышая тем самым их производительность и эффективность.

Статья описывает результаты исследования по разработке и реализации сервиса визуализации статистических данных роутеров в меш сетях, анализ их статистических параметров и возможности построения по ним прогнозов.

В статье рассмотрены задания раздела «Моделирование» курса информатики среднего общего образования. Предложенные задания иллюстрируют основные понятия и идеи многопоточных процессов.

Первое задание представлено в виде кейса. Работая над заданием, обучающимся необходимо продумать план действий для решения поставленной задачи, представить план в виде таблицы и диаграммы. В результате работы необходимо подвести обучающихся к выводу о необходимости разделения всего процесса на части и о параллельном выполнении каждой части с целью эффективного распределения времени.

Второе задание предназначено для подготовки обучающихся к единому государственному экзамену по информатике 2024 года (задание 22 «Построение математических моделей для решения практических задач. Архитектура современных компьютеров. Многопроцессорные системы»).

При разработке и построении вычислительной компьютерной модели, последующей визуализации числовых данных, проведении компьютерного эксперимента с целью анализа данных продолжается процесс формирования функциональной грамотности обучающихся.

Проведен анализ способов сбора информации о пользователях на различных площадках в сети интернет. Рассмотрен способ извлечения информации из социальной сети “ВКонтакте”. Для создания информационной базы исследования было выбрано наиболее информативный, на наш взгляд, раздел - список групп, в которых состоит пользователь. В процессе исследования был разработан алгоритм разбора текста до уровня понимания компьютером. С помощь наивного байесовского классификатора реализована классификация социального положения пользователя. Этот же алгоритм без каких-либо изменений можно адаптировать к классификации интересов пользователя.

В статье рассматривается проблематика разработки модели информационно-технологического обеспечения подготовки специалистов по землеустройству, направленной на формирование и развитие профессиональных компетенций, включая ПК-5 «Способен проводить исследования, делать анализ, предложения по совершенствованию землеустроительных и кадастровых работ». Обсуждаются информационные системы, методы и технологии для анализа, управления и обработки данных о земельных ресурсах. Анализируется эффективность этих инструментов и их соответствие образовательным стандартам Российской Федерации.

Актуальность данной статьи обуславливается тем, что на сегодняшний день конкурентная разведка важна на современных динамичных рынках и в будущем по мере того, как будут происходить новые технологические прорывы. Инструменты конкурентной разведки помогают организациям разумно конкурировать, продвигаться вперед и иметь преимущества на рынке, а также отслеживать своих конкурентов, отраслевые сегменты, клиентов и весь конкурентный ландшафт. Целью данной работы стало выявление инновационных механизмов и инструментов конкурентной разведки на предприятии, влияющих на уровень его экономической безопасности. Авторы поставили перед собой следующие задачи: изучение понятия, функций и типологии конкурентной разведки; выявление преимуществ конкурентной разведки, определение ее роли в компании; изучение способов проведения конкурентной разведки. Использованы такие методы исследования, как: статистический метод, методы анализа, классификации, изучения и анализа литературы. Представлены типы конкурентной разведки, к ним можно отнести: конкурентный анализ, маркетинговую разведку, стратегическую разведку, технологическую разведку и финансовую разведку. Также авторами были выявлены преимущества и проблемы внедрения конкурентной разведки. К преимуществам конкурентной разведки можно отнести следующее: прогнозирование действий конкурентов, понимание ожиданий клиентов, уточнение собственной маркетинговой стратегии и готовность к будущему. Проблемами внедрения конкурентной разведки являются анализ и сбор точных данных, действие на основе тенденций и быстрое реагирование на тенденции. Авторами представлены статистические данные по конкурентной разведке за 2020–2023 гг. В качестве информационной базы для написания данной статьи выступили научные работы отечественных и зарубежных ученых.

Статья посвящена исследованию подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнеса.

Выделена роль данных в повышении эффективности хозяйствующих субъектов, что проявляется в их способности обеспечивать принятие обоснованных управленческих решений, усиливать конкурентные преимущества.

Подчеркнуто, что успешное применение данных требует не только развитой инфраструктуры и компетенций персонала, но и системного подхода, объединяющего различные методы анализа данных и обосновывающего переход к конкретным способам бизнес - аналитики.

Проведен сравнительный анализ трех основных подходов к аналитике данных, среди которых: аналоговые, цифровые и большие данные. Представлена модель аналитики данных, отражающая эволюцию и синергетическое объединение подходов.

Выявлено единство целевых ориентаций в аналитике данных, направленное на повышение эффективности бизнеса через применение бизнес - аналитики и её ценности. Определены особенности перехода от аналогового к цифровому подходу и от цифрового к аналитике больших данных, связанные с изменениями инфраструктуры, требований к компетенциям персонала и возможностями применения методов анализа данных.

По итогам проведенного исследования сделаны выводы о необходимости применения синергетического и системного подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации, что способствует максимизации эффективности бизнес - аналитики.

В условиях быстро меняющейся цифровой среды компании сталкиваются с вызовом быстрой и эффективной выработки экономических решений. Принятие эффективных экономических решений напрямую влияет на конкурентоспособность компании на рынке. Данная статья поднимает проблему проведения оценки эффективности экономической деятельности предприятия, связанную с изучением и проработкой большого количества данных. Анализ большого объема данных позволяет компаниям получить подробное представление о том, как функционирует их бизнес, а также о том, какие факторы могут влиять на его успех. Такой подход основан на применении математических и статистических методов, а также на использовании специальных программных средств, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. В тот же момент результаты анализа данных могут быть представлены в виде графических отчетов, которые помогают принимать более обоснованные решения на основе фактов динамики развития и способствовать улучшению экономической эффективности деятельности компании. Под графическим отчетом понимается представление данных в визуальном формате с обозначением медиан и исключений. В данной статье были применены методы системного анализа и синтеза, метод индукции, контент-анализ научной литературы и статистических обзоров по исследуемой тематике. С развитием процесса цифровизации деятельности организации анализ данных стал просто необходимым инструментом в процессе выработки и принятия экономически выгодных решений. В статье авторы аргументировано обосновывают стратегическую значимость применения анализа данных в экономике, предпринимательстве и бизнесе.

В статье предложена реализация простого интеллектуального помощника, работающего по модели классификации намерений. Предложен алгоритм распределенной платформы, которая определяет намерение пользователя и отвечает заготовленным ответом в один из каналов. Представлен пайплайн обработки данных и модель, работающая с полными и разреженными признаками. Обучены несколько архитектур, выбрана лучшая, с учётом метрик быстродействия и точности.

В данной статье описан алгоритм анализа и классификации данных о пульсе, собранных с датчиков носимых устройств. Приведено описание способов использования получаемых данных для первичного предположения наличия нарушений в работе сердечно-сосудистой системы. Предложенный алгоритм может быть полезен пользователям для мониторинга состояния сердца, позволяя им более точно определять состояние здоровья в различных ситуациях для предварительной оценки возможной сердечно-сосудистой патологии.

В данной статье приведено описание датчика фотоплетизмограммы, ограничения, которые накладываются на данные с датчика при их анализе. Описана модель нейронной сети, которая используется для увеличения объема анализируемых данных. Описан тип используемой нейросети, задаваемые параметры. Проведено тестирование предложенной модели, отражены используемые при тестировании данные, выделен критерий оценивания, отражены полученные результаты, на основании которых сделаны соответствующие выводы.