Научный архив: статьи

При создании электронных каталогов, значительно упрощающих читателям доступ к нужной информации, возникают определённые сложности. Проблемы, связанные с созданием современного цифрового фонда, особенно актуальны для библиотек, имеющих длительную историю и большие фонды хранения. В статье рассматривается вопрос расширения возможностей библиографического поиска по фондам российских библиотек на основе пополнения электронных каталогов информацией со сканов каталожных бумажных карточек. Описаны существующие способы перевода бумажных карточек в электронный каталог. В рамках исследования были проанализированы преимущества и недостатки различных методов создания электронного каталога, а также проведён обзор различных технических средств, которые могли бы подойти для решения задачи автоматизации создания или пополнения электронного каталога. С помощью «дообучения» и применения нейронных сетей был реализован алгоритм на языке программирования Python, позволяющий выполнять задачи предобработки, локализации необходимых областей, распознавания текста и, что самое главное, конвертирование считанного текста на поля и подполя формата RUSMARC. С его помощью решение задач ретроконверсии библиографических данных происходит значительно быстрее по сравнению с ручным вводом.

Геополитическая напряженность и финансовая нестабильность меняют требования к капитализации розничных банков во многих странах. В банковской отрасли оптимизация проведения кампаний телемаркетинга является одним из ключевых вопросов операционной деятельности розничных банков, учитывая их растущую потребность в увеличении прибыли и сокращении затрат. Методы машинного обучения с использованием программы Python позволяют оценить результаты кампании розничных банков, направленной на привлечение клиентов к новым продуктам, и тем самым снизить издержки, связанные с поиском новых и удержанием старых клиентов. Регрессионный анализ показал, что наиболее влиятельными факторами для приобретения нового продукта банка — открытие депозитного вклада — являются продолжительность контакта с клиентом, а также дата контакта с клиентом. Статистический анализ данных позволил определить портрет потенциального клиента банка

Введение. Статья посвящена разработке инструмента автоматизации перевода художественных текстов, предназначенного для работы с звукоподражательной лексикой. Отличительной особенностью инструмента является его подход к отбору переводческих эквивалентов – алгоритмы предлагают эквиваленты, ориентируясь не на их лексическую близость к оригиналу или частотность, но на звуковую изобразительность. Вследствие стремительного развития средств автоматизированного и машинного перевода решение проблемы перевода элементов звуковой изобразительности представляется в настоящий момент особенно важным.

Методология и источники. Теоретическим фундаментом исследования являются постулаты фоносемантики, изложенные в работах С. В. Воронина, а также описания звукоподражаний для русского языка, приведенные в трудах С. С. Шляховой. Статья рассматривает автоматизированный перевод звукоизобразительных единиц на примере английских глаголов движения, перечисленных в работе Н. К. Хеймонен. Перечни русских эквивалентов для данных глаголов отбирались авторами вручную с использованием ряда англо-русских словарей.

Результаты и обсуждение. Результатом исследования является функционирующий инструмент, представленный в виде веб-приложения. Инструмент выполняет перевод звукоизобразительных элементов текста с английского языка на русский посредством ранжирования их переводческих эквивалентов по звукоизобразительному признаку. Под звукоизобразительным признаком понимается сходство оригинала и его перевода с звукоизобразительной точки зрения. Вычисление этого сходства стало возможным благодаря использованию уникального подхода – сравнения звукоподражательных формул оригинального слова и его переводов с использованием метрики расстояния Левенштейна. Помимо ранжирования эквивалентов статья описывает структуру базы данных, а также организацию работы веб-приложения.

Заключение. Разработанный инструмент успешно справляется с поставленной задачей, а уникальные методы отбора переводческих эквивалентов которые он использует, успешно восполняют отсутствие на рынке готовых решений для перевода звуко-изобразительной лексики, обеспечивая потенциал данной технологии.

В современном мире проблема лесных пожаров приобретает все большую актуальность, что стимулирует поиск новых и эффективных методов и технологий для их обнаружения и ликвидации. Огонь может охватывать огромные территории за считанные часы, становясь неуправляемой силой, с которой не могут справиться даже самые современные средства пожаротушения. Применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является одним из перспективных направлений в этой сфере. Данная статья посвящена исследованию и анализу использования БПЛА для обнаружения лесных пожаров, а также созданию управляющего приложения на языке программирования Python. Основное внимание уделено созданию уникального приложения, которое позволяет осуществлять комплексный контроль над БПЛА, включая планирование маршрутов, мониторинг параметров полета и обработку данных в реальном времени. Практическая значимость работы заключается в создании универсального инструмента для управления БПЛА, который может быть использован в различных сферах применения: от сельскохозяйственного мониторинга до поисково-спасательных операций. Разработанное приложение позволяет существенно повысить эффективность использования беспилотных технологий и расширить возможности их применения в современных условиях.

Приведены результаты анализа современных открытых технологий и программных средств, используемых для исследования и визуализации сейсмической информации. Для данной сферы характерно наличие в свободном доступе большого объёма разноформатных данных, что позволяет эффективно использовать компьютерные методы их обработки. Для компьютерной обработки сейсмической информации авторами спроектирован и разработан программный комплекс, в составе которого реализованы модули сбора данных из публичных веб-сервисов, их обработки и визуализации с помощью открытых технологий и инструментов для решения ряда задач сейсмического мониторинга. Предложенное решение может быть использовано в качестве составной части информационной системы для управления процессами и информационными потоками организаций, занимающихся сейсмическим мониторингом.

В данной статье рассматриваются теоретические и практические аспекты управления запасами готовой продукции на предприятии с серийным производством. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности управления ресурсами в условиях расширяющегося ассортимента и нестабильного спроса. В работе анализируются классические методы управления запасами, включая модель Уилсона, ABC–XYZ-анализ и современные подходы, основанные на методах машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Разработана комплексная модель прогнозирования спроса и управления запасами, реализованная на языке Python с использованием алгоритмов Prophet и CatBoost, интегрируемая с платформой «1С: Предприятие». Проведен сравнительный анализ эффективности традиционного и интеллектуального подходов, продемонстрировано снижение издержек на хранение и улучшение точности планирования. Модель позволяет адаптивно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры и оптимизировать логистические процессы, обеспечивая устойчивость производственной системы.

Охотничьим птицам, особенно хищным, требуется специальное снаряжение, в том числе клобучок, чтобы минимизировать стресс во время тренировок и транспортировки. Его конструкция требует точной анатомической подгонки для обеспечения комфорта и безопасности как самой птицы, так и орнитолога, работающего с ней. Элементы экипировки ловчей птицы, учитывающие функциональные, эргономические и эстетические свойства, требуют разработки точных алгоритмов проектирования с возможностью адаптации под индивидуальные размерные характеристик птиц. Традиционные процессы ручного проектирования средств защиты крылатых хищников сопряжены с существенными временными затратами и, как правило, не могут быть использоваться для градирования под разные размеры. В рамках исследования проведен социологический опрос среди специалистов и любителей соколиной охоты, выявивший потребность в создании удобной и функциональной экипировки, которая сможет обеспечить комфорт и безопасность птиц во время тренировок. Предложено несколько вариантов конструкции клобучков, отличающихся своей эргономичностью и простотой изготовления, что позволяет значительно снизить затраты времени и ресурсов на их производство. В статье рассматривается разработка интерактивного графического интерфейс на языке программирования Python с использованием библиотек Gtk и Cairo. Данный инструмент предназначен для автоматизированного проектирования индивидуальных шаблонов клобучков с возможностью визуализации различных модификаций. Приложение написано для открытого программного обеспечения Inkscap и содержит алгоритмы параметрического моделирования, позволяющие быстро создавать прототипы изделия, адаптируемого к физиологическим характеристикам птицы. Отдельное внимание уделяется оценке математических вычислений, эффективности и скорости работы, а также доступности предложенного инструмента. Представленное исследование направлено на повышение качества ухода за ловчими птицами путем внедрения современных технологий и доступной методики проектирования элементов экипировки для них.

Статья описывает активно развивающийся подход Челябинской области к формированию аналитики по результатам мониторинговых исследований. В частности, представлены два механизма - автоматизация визуализации аналитики посредством дашбордов и автоматизация текста аналитики. Наиболее подробно в статье изложен механизм формирования текстовых аналитических материалов, создаваемых посредством программного обеспечения, написанного на языке Python. Описана разработка структурных элементов отдельных модулей программы и структура получаемого по результатам работы программы текстового шаблона. В заключение перечислены основные эффекты в системе образования Челябинской области, получаемые в ходе постепенной автоматизации аналитических процессов в рамках проводимых мониторинговых исследований и оценочных процедур.

В статье проверяется гипотеза о том, что комбинирование методов фрактального анализа и прогнозирования доходностей акций при помощи LSTM-нейронной сети при формировании инвестиционного портфеля позволяет улучшать его характеристики (соотношение доходности и риска) по сравнению с классическим методом Марковица и фондовым индексом. Исследование проводилось в несколько этапов: отбор активов для включения в портфель; получение прогнозов доходностей активов при помощи LSTM-сетей; формирование оптимального портфеля путем максимизации коэффициента Шарпа; сокращение числа активов в портфеле при помощи фрактального анализа; сравнение полученных портфелей с бенчмарками. В результате выявлено, что наилучшими характеристиками обладает комбинированный портфель, сформированный на базе LSTM-прогнозов и фрактального анализа, что подтверждает гипотезу исследования. Параметры LSTM-портфелей оказались лучше, чем параметры портфелей Марковица из тех же активов. Научная новизна работы состоит в том, что впервые для формирования портфеля применена комбинация нейросетевого прогнозирования и методов фрактального анализа

Статья посвящена основным принципам, применению и развитию асинхронного программирования на языке Python. Показано, что асинхронное программирование - это способ, позволяющий выполнять операции ввода-вывода и другие длительные процессы без блокировки основного потока выполнения программы. Описано, что указанный способ достигается за счет использования корутин, событийных циклов и других механизмов, позволяющих программе переключаться между разными задачами, что, в свою очередь, повышает эффективность использования ресурсов, снижает время ожидания и улучшает отзывчивость приложений, особенно в сценариях, связанных с большим количеством параллельных операций. В данной статье авторами подробно рассматриваются основные принципы асинхронного программирования на языке Python, его применение в различных сферах, включая взаимодействие с API, базами данных, возможности масштабируемости, а также перспективы развития данного подхода в будущем. Проведено сравнение асинхронного программирования с другими способами, такими, как синхронное программирование и многопоточность, показаны преимущества и недостатки каждого подхода. Приведены примеры ряда направлений разработки программных продуктов в ФСИН России, применение асинхронного программирования в которых позволит улучшить их эффективность, а также повысит качество разработанных программных средств и увеличит скорость обработки информации.

Представлены основные особенности моделирования сложных распределенных процессов, отражена актуальность исследования и важность моделирования таких процессов. Рассматривается развитие окрестностного подхода, труды отечественных и зарубежных авторов, внесших значительный вклад в развитие математического моделирования сложных динамических систем. Приведены виды окрестностных моделей и отражено положение нового направления иерархических динамических нейро-окрестностных моделей в классе окрестностных моделей. Представлены преимущества развития данного подхода, а именно улучшение интерпретируемости модели при одновременном обеспечении достаточной точности с обобщающей способностью и устойчивостью к шуму. Выделены основные этапы построения и представлены сферы применения иерархических динамических нейро-окрестностных моделей. Отмечено три способа представления их структуры: графический, теоретико-множественный и матричный. Графический способ представления основывается на графах, разделенных на два слоя, которые описывают связи между узлами по переходам и по выходам соответственно. Показаны схемы слоев и общая схема узла исследуемой модели по переходам и выходам. Теоретико-множественный способ описывает модель в виде множеств узлов и иерархических окрестностных связей между ними. Матричный способ позволяет представить модель в виде матриц смежности для переходов и выходов по состояниям и по внешним воздействиям соответственно. Приведено подробное описание иерархических динамических нейро-окрестностных моделей и нейронных сетей в узлах. Описан алгоритм идентификации разработанного подхода, показана схема алгоритма идентификации. Приведен пример построения иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогноза общего энергопотребления бытовой техники в доме с учетом отопления и погодных условий в реализованной программе Python с автоматическим подбором оптимальных параметров модели. Приведено описание исходных данных, взятых с сайта Kaggle. Проведена подготовка данных, на основе которых выполнено обучение и тестирование полученной модели. Показана схема иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогнозируемого процесса. Сделаны выводы по проделанному исследованию.

Применение математических методов в различных прикладных областях играет большую роль при принятии управленческих решений. Оптимизационные модели являются неотъемлемой частью математического аппарата, используемого как различными государственными институтами, так и бизнесом для помощи лицам, принимающим решение в сложных условиях с целью проведения полного и объективного анализа предметной деятельности. Рассматривается оптимизационный подход к решению проблемы определения перечня площадок распространения информации в средствах массовой коммуникации. Сформулированы новые постановки задач целочисленного линейного программирования и многокритериальной оптимизации для моделирования распространения информации. Имплементирован алгоритм обработки статистических данных для формирования матрицы объектов-признаков. Реализованы и апробированы методы решения сформулированных задач оптимизации в задаче определения перечня площадок распространения информации. Проведен анализ чувствительности в задаче многокритериальной оптимизации, рассмотрены результаты численного моделирования при различных входных параметрах, сделаны соответствующие выводы и замечания. Актуальность продиктована нарастающей ролью информационных площадок и потребностью оптимизировать процесс принятия решений в области управления информацией.