Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как картографирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует повышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры областей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами которой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. информация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве основы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе результатов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использована для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модификации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обработки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые модели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естественного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классификации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестирования его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.
Информации о пожароопасных ситуациях, циркулирующей в контурах систем контроля и управления кораблём ВМФ и уровня технологий искусственного интеллекта, вполне достаточно, чтобы разработать научно-методический аппарат обнаружения пожароопасных ситуаций в корабельных помещениях, определения места их возникновения и факторов пожара, прогнозирования развития пожароопасной ситуации и разработать комплекс технологических решений с применением искусственного интеллекта для получения обоснованных рекомендаций по локализации и тушению пожаров на кораблях ВМФ. Это позволит значительно сократить время обнаружения источников возгорания, дать достоверную информацию о пожароопасной обстановке, спрогнозировать развитие пожара в корабельных помещениях и оперативно организовать борьбу с корабельным пожаром до возникновения критических пожароопасных факторов и ущерба кораблю, здоровью и жизни личного состава. Технологии искусственного интеллекта являются эффективным средством решения сложных плохо формализуемых задач. К этому классу традиционно относятся задачи классификации, кластеризации, аппроксимации многомерных отображений, прогнозирования временных рядов, нелинейной фильтрации, управления сложными технологическими объектами. Анализ пожарной опасности технологических процессов, работы корабельных систем и технических средств показал, что одним из наиболее перспективных путей разрешения системного противоречия в обеспечении пожарной безопасности является использование технологий искусственного интеллекта. Необходимость разработки интеллектуальных систем обеспеченья живучести на кораблях ВМФ обусловлена необходимостью повышения эффективности руководства при борьбе за живучесть в ряде аварий и катастроф. Описаны примеры влияния различных факторов на ведение борьбы за живучесть при возникновении аварий. Определена роль интеллектуальных систем обеспеченья живучести в составе систем кораблей и судов. Обоснована необходимость внедрения таких систем. Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные системы обеспечения живучести на кораблях ВМФ призваны оказывать помощь командному составу кораблей и судов в своевременности и обоснованности принятия решений, что позволит повысить эффективность борьбы за живучесть.
В статье даны определения понятиям «искусственный интеллект» и «технологии искусственного интеллекта», описано состояние и перспективы применения искусственного интеллекта в Российской Федерации в целом и в Волгоградской области в частности. Перспективы на федеральном уровне представлены отдельно для генеративного и традиционного искусственного интеллекта. Выделены потенциальные меры и перспективные шаги для развития технологий искусственного интеллекта на территории страны и ее регионов. Проведен анализ созданных на территории Российской Федерации условий для внедрения технологий искусственного интеллекта, нормативно-правовой и иной документации в области искусственного интеллекта федерального и регионального уровней. Выделены технологии искусственного интеллекта, применяемые на территории Российской Федерации в государственном, финансовом и коммерческом секторах экономики, а также описаны эффекты от внедрения представленных технологий. Статья включает в себя анализ результатов крупных исследований, таких как «Мониторинг и оценка разработки и использования искусственного интеллекта в экономике, социальной сфере и государственном управлении Российской Федерации», а также «Мониторинг развития и распространения ИИ», представлены способы приобретения продуктов на основе искусственного интеллекта и основные направления внедрения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации. В статье представлены ключевые барьеры (сложности и риски) внедрения технологий искусственного интеллекта для государственных и коммерческих структур, разработаны схемы перспектив использования искусственного интеллекта как на региональном, так и на федеральном уровне с учетом выявленных сложностей и возможных рисков.
В представленной статье осуществляется обширный анализ формата файла операционной системы (ОС) Windows, известного как Portable Executable (PE). Обсуждаются ключевые методы внедрения вредоносного программного обеспечения (ВПО) в структуру исполняемого файла, а также способы обнаружения таких вредоносных вмешательств. В рамках исследования проводится анализ информативных параметров PE-формата, пригодных для создания высокоэффективных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Особое внимание уделяется их применимости в контексте обнаружения вредоносного кода (ВК) в файлах PE. Результаты анализа представляют собой ценный вклад в развитие методов качественного обучения ИИ, направленных на анализ и выявление вредоносных аспектов в программном обеспечении (ПО) ОС Windows.
Авторами дана характеристика понятия «цифровое пространство», описано его значение и параметры распространения. Рассмотрены периоды истории зарождения и формирования цифрового пространства в ходе информационно-технологической революции. Выделены основные группы процессов, происходящих в цифровом пространстве и оказывающих наиболее сильное влияние на устойчивое развитие государства. Описаны риски для устойчивого развития государства в условиях использования высокоэффективных средств обработки и передачи информации, формирования «цифрового общества», а также использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Методологической базой работы служат общенаучные методы логического, сравнительно-правового, нормативно-правового анализа. Использованы возможности междисциплинарного подхода к исследованию. Сформулировано авторское определение понятия «цифрового пространства» и сформулированы основные концептуальные положения к предлагаемому авторами законопроекту Федерального закона «Об использовании цифровых технологий в системе органов государственной власти Российской Федерации».
Статья посвящена вопросам формирования понятийного аппарата цифровой устойчивости компаний высокотехнологичных рынков национальной технологической инициативы (НТИ). Представлен системный подход к пониманию цифровой устойчивости таких компаний на основе их взаимодействия между собой и экосистемой НТИ в целях обеспечения устойчивого развития всех субъектов в цифровой экономике. Предложены авторские определение и структура цифровой устойчивости компаний высокотехнологичных рынков. Разработаны подходы к формированию умного стандарта цифровой устойчивости рассматриваемых компаний.
Нефтехимические заводы оснащены множеством приборов и большим количеством датчиков, которые собирают данные измерений для управления и мониторинга процесса. В то же время исследователи начали использовать большие объемы данных для построения прогнозных моделей, которые назвали виртуальными датчиками. Предложен анализ применения виртуальных датчиков в рамках процесса гидроочистки дизельных фракций. Представлена разработанная авторами классификация виртуальных датчиков, которая помогает определить и выбрать инструменты для мониторинга, что способствует повышению точности, гибкости и эффективности контрольных механизмов производства. Детально изложена процедура разработки виртуальных датчиков, подчеркивается их потенциал как стратегического актива, способного усилить технологическую продуктивность и улучшить конкурентоспособность предприятий. Также освещается разработка структурной схемы системы управления для процесса гидроочистки дизельных фракций, демонстрирующей интеграцию и применение виртуальных датчиков для совершенствования указанного процесса.
В последние годы технологии искусственного интеллекта продемонстрировали значительный успех в решении проблемы анализа и прогнозирования трафика в различных телекоммуникационных системах. Прогнозирование позволяет оператору связи знать о будущем поведении сети, своевременно предпринимать необходимые меры для повышения качества обслуживания абонентов, принимать решение о необходимости установки или модернизации оборудования. На примере данных, собранных с мобильных устройств IoT, представлены обзор и анализ различных моделей прогнозирования временных рядов, описывающих поведение трафика телекоммуникационных систем. Обсуждаются такие модели прогнозирования, как метод экспоненциального сглаживания, линейная регрессия, метод авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA), метод регрессии машины опорных векторов, метод N-BEATS, использующий полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. Кратко изложены особенности некоторых из них. Для конкретного массива данных описаны операции по подготовке данных: удаление неиспользуемых столбцов, замена отсутствующих данных о длительности транзакций на их медианные значения. Описаны основные статистические характеристики массива данных. Представлен предварительный анализ данных, заключающийся в применении методов сглаживания: скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. Описан процесс обучения моделей и сравнительный анализ качества их обучения. Для исследуемого массива данных сделаны выводы о том, что для протокола UDP лучшее качество обучения имеет модель ARIMA, для протокола TCP - линейная регрессия и модель Theta, для протокола HTTPS - линейная регрессия, ARIMA и N-BEATS.
Четвертая промышленная революция и концепция «Открытых инноваций» не только изменили характер международных экономических процессов, но и внесли существенные изменения в образовательную сферу, что указывает на актуальность настоящей работы, цель которой – проанализировать, какие цифровые технологии могут быть использованы при подготовке преподавателей музыки в Китайской Народной Республике. Указанная цель опосредует реализацию следующих задач: раскрыть содержание понятия «цифровые технологии»; обозначить, в силу каких исторических причин китайское руководство на государственном уровне стремилось повысить цифровые компетенции будущих преподавателей музыки; перечислить цифровые технологии, которые активно использовались в подготовке китайских преподавателей музыки в период с 2000 по 2010 г. и в период с 2010 по 2023 г. Основу исследования составили работы таких авторов, как М.Г. Бреслер, Т.Л. Гурулева, Ч. Хуаи, Л.С. Орлова, К. Шваб, Л. Хан и другие. Научная новизна заключается в систематизации мнений различных исследователей по теме работы. Полученные результаты могут быть использованы практикующими преподавателями музыкальной педагогики.
В статье рассматриваются некоторые основные направления и проблемы использования искусственного интеллекта в образовании. Тема актуальна, поскольку технология искусственного интеллекта активно развивается, предоставляя все более широкие возможности для многих направлений, в том числе образования, однако в настоящее время отсутствуют возможности ее внедрения во все общеобразовательные организации.