SCI Библиотека

Robust quantification of predictive uncertainty is a critical addition needed for machine learning applied to
weather and climate problems to improve the understanding of what is driving prediction sensitivity. Ensembles of ma-
chine learning models provide predictive uncertainty estimates in a conceptually simple way but require multiple models
for training and prediction, increasing computational cost and latency. Parametric deep learning can estimate uncertainty
with one model by predicting the parameters of a probability distribution but does not account for epistemic uncertainty.
Evidential deep learning, a technique that extends parametric deep learning to higher-order distributions, can account for
both aleatoric and epistemic uncertainties with one model. This study compares the uncertainty derived from evidential
neural networks to that obtained from ensembles. Through applications of the classification of winter precipitation type
and regression of surface-layer fluxes, we show evidential deep learning models attaining predictive accuracy rivaling stan-
dard methods while robustly quantifying both sources of uncertainty. We evaluate the uncertainty in terms of how well the
predictions are calibrated and how well the uncertainty correlates with prediction error. Analyses of uncertainty in the
context of the inputs reveal sensitivities to underlying meteorological processes, facilitating interpretation of the models.
The conceptual simplicity, interpretability, and computational efficiency of evidential neural networks make them highly
extensible, offering a promising approach for reliable and practical uncertainty quantification in Earth system science
modeling. To encourage broader adoption of evidential deep learning, we have developed a new Python package, Machine
Integration and Learning for Earth Systems (MILES) group Generalized Uncertainty for Earth System Science (GUESS)
(MILES-GUESS) (https://github.com/ai2es/miles-guess), that enables users to train and evaluate both evidential

Множественность трактовки понятия «искус-
ственный интеллект» привела к необходимости его
осмысления для задач развития современных систем
вооружений. В статье предложен общий подход по-
иска путей интеграции и пересечения возможностей
современных ключевых технологий искусственного интеллекта и требований к созданию новых образцов вооружений. Подход демонстрируется на примере формирования облика и характеристик перспективных робототехнических систем военного назначения

В статье рассмотрена актуальность и необходимые условия внедрения в комплексы воен-
ного назначения с разноспектральными датчиками систем технического зрения программно-аппа-
ратных средств автоматического распознавания объектов вооружения, военной и специальной
техники (ВВСТ). Приведены результаты анализа возможностей обучения нейронных сетей автоматическому распознаванию объектов. Показана необходимость создания отечественного межвидового банка данных оптических и радиолокационных сигнатур объектов ВВСТ

Представлены результаты разработки дистанционного курса по мето-
дам искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE.
Общая трудоёмкость дистанционного курса по методам искусственного интеллекта в
физике составляет две зачётные единицы. Описаны тематические модули курса по ме-
тодам искусственного интеллекта в физике. Представлено описание элементов в виде
лекций, семинаров, заданий, тестов в каждом тематическом модуле курса по методам
искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE

В монографии изложены концептуальные основы и методы
представления знаний в системах искусственного интеллекта.
Рассмотрены различные подходы, применяемые при проектировании и
разработке интеллектуальных систем и технологий в транспортном
комплексе, а также рассмотрены тенденции развития систем
искусственного интеллекта.
Монография может быть использована для формирования
профессиональной компетентности студентов высших учебных заведений,
кадров высшей квалификации и научных сотрудников обучающихся и
ведущих научные исследования в области разработки и практического
применения систем искусственного интеллекта по укрупнённой группе направлений подготовки 09.00.00 – «Информатика и вычислительная техника»

Обсуждаются перспективы развития фотоники, показана значимость и актуальность проведения
исследований в данной области. Раскрыт потенциал, которым обладает фотоника при ответе на
социально-экономические вызовы цифровой трансформации. Продемонстрированы возможности,
открывающиеся при внедрении устройств на основе фотоники в различных технических системах,
предназначенных для повышения безопасности среды обитания и качества жизни человека. Рас-
смотрены структуры и устройства на базе фотоники для таких ключевых приложений как спек-
троскопия, аналоговые оптические вычисления, оптические нейронные сети. Указаны возможные
приложения фотонных сенсоров и спектрометров нового типа, раскрыты их назначение и конку-
рентные преимущества. Рассмотрены сверхточные компактные фотонные спектрометры различ-
ных конфигураций. Обсуждаются преимущества аналоговых вычислителей перед традиционными
электронными устройствами. Рассмотрены структуры нанофотоники, предназначенные для вы-
числения дифференциальных и интегральных операторов, показаны решения для задачи выделе-
ния контуров на изображении. Проанализирована концепция реализации искусственного интел-
лекта на платформе фотоники в виде оптических нейронных сетей. Рассмотрены структуры, со-
стоящие из последовательности дифракционных элементов и основанные на принципе Гюйгенса-
Френеля, а также структуры, состоящие из волноводов, взаимодействующих по принципу интерферометров Маха-Цендера. Приведена оценка мирового рынка фотоники, которая показывает, что
фотоника прочно займѐт своѐ место в индустрии будущего

Для создания эффективной системы занятости в арктических регионах в условиях стагнации демографических и миграционных процессов необходимо определить виды экономической деятельности (ВЭД), оказывающие приоритетное влияние на рост занятости (ключевых точек роста занятости), чем обусловлена актуальность темы исследования. Цель исследования — определение региональных отраслевых приоритетов повышения занятости на основе выявления ключевых точек роста. Гипотеза исследования: отрасли экономической специализации региона, для которых региональная составляющая структурных сдвигов положительна (в регионе существуют благоприятные региональные факторы), должны быть отнесены к точкам роста занятости. Для анализа отраслевых структур занятости арктических регионов использован метод сдвиг-составляющих, позволяющий выявлять и описывать степень воздействия различных групп факторов (национальных, отраслевых, региональных) на уровень региональной занятости, в сочетании с методом расчёта коэффициентов локализации, применяемым для комплексной оценки конкурентоспособности и перспективности видов экономической деятельности с позиции занятости. Основным результатом исследования является разработка алгоритма определения ключевых точек роста занятости на основе изучения структурных сдвигов и определения отраслей специализации. Новизна исследования: на основе разработанных критериев предложена классификация видов экономической деятельности по соотношению коэффициентов локализации и региональной компоненты структурных сдвигов. Выделены следующие классификационные группы: ключевые точки роста занятости, потенциальные точки роста занятости, возможные в перспективе точки роста занятости. Предложенный методический подход апробирован на примере арктических регионов с применением официальных данных Федеральной службы государственной статистики. Исследован потенциал ВЭД по повышению занятости, в соответствии с предложенными критериями осуществлена их классификация. Выявление ключевых точек роста занятости повысит научную обоснованность региональной политики занятости как необходимого условия социально-экономического развития экономики региона, чем обусловлена актуальность, научная и практическая значимость исследования. Перспективным направлением дальнейшего исследования является создание модели, позволяющей учитывать влияние взаимосвязей ВЭД через мультипликативный эффект.

В статье анализируется возможность истолкования в христианском ключе символики и сюжетных линий цикла о Гарри Поттере. Выявляется внутренне родство мировоззренческих установок Гарри Поттера с такими христианскими ценностями, как любовь, милосердие, вера, надежда. Раскрывается воспитательный потенциал книг о Гарри Поттере, помогающий молодому поколению адаптироваться к изменяющимся современным условиям. Отмечается значительное влияние саги о Гарри Поттере на подрастающее поколение, современную культуру несмотря на противоречивую оценку ее содержания и аксиологического измерения.

Определение предмета экономической теории свидетельствует о главной заботе общества. Анализ многочисленных определений обнаруживает полное безразличие господствующей экономической науки к проблемам массового человека. В статье делается попытка прямого включения совокупности способностей человека в качестве предмета экономической теории. Внимание к человеку и его неограниченным способностям и сверхспособностям создает условия формирования процветающей экономики. Гармоничный человек в отличие от экономического человека создает предпосылки много-кратного повышения производительности труда и формирования экономической модели всеобщего процветания. Модель всеобщего процветания обеспечивает полное материальное благосостояние и духовное процветание всех членов общества.

Маркетинговая деятельность в государственном управлении направлена в первую очередь на то, чтобы обеспечить удовлетворение как материальных, так и духовных потребностей граждан. Государство, как и коммерческие структуры, применяет маркетинговые инструменты для ведения различных программ, в том числе общественных. Основная задача государственного маркетинга направлена на то, чтобы убедить собственное население в полезности и необходимости проводимых действий. В статье описаны объекты и субъекты маркетинговой деятельности, а также инструменты и методы, используемые в государственном маркетинге.