SCI Библиотека

В статье рассматриваются возможности использования мессенжера Telegram для создания бота по подбору кадров в ITкампании. В работе освещается значимость данной разработки. Автор анализирует преимущества мессенджера Telegramдля успешного решения поставленной задачи. В статье также рассматриваются особенности данного мессенджера, обозначаются его сильные стороны. Много места в исследование автор отводит и описанию требований к Telegramботу, а так же специфики его написания.

В представленной работе выполнен системный анализ видов внешних воздействий Создана классификация видов внешних воздействий для четырех уровней рассмотрения: электромагнитного, механического, химического и информационного. В матрице взаимодействий отражены процессы точечных (локальных), линейных, поверхностных и объемных влияний. Предложено использовать для количественной оценки результатов взаимодействия соотношение Смирнова А.П., устанавливающего связь между воздействием и откликом в рассматриваемой системе. Выявлены новые закономерности, характеризующие общие свойства столбцов и рядов разработанной матрицы взаимодействия. Работа может быть полезна при цифровизации процессов взаимодействия материалов и объектов в любом агрегатном состоянии.

В статье исследуется возможность применения метода кластеризации текстов для анализа фольклорного материала. С помощью программы Stylo анализируются два корпуса частушек из 239 и 645 текстов, собранных в фольклорной экспедиции ЦТСФ РГГУ в 2021-2023 гг. в Бирском районе Республики Башкортостан. В статье описаны принципы кластеризации текстов на графике метода главных компонент, проанализированы коллокации наиболее частотных слов. Показано, что они отличаются от коллокаций с этими же словами в обыденной речи (в сравнении с основным подкорпусом НКРЯ). Использование Stylo показало, что сформированные кластеры отражают наиболее характерную для определенного количества текстов лексико-синтаксическую структуру. Например, сочетания отрицательной частицы «не» с глаголами в частушечной речи преобладают над сочетаниями с именными формами, более характерными для обыденной речи, сочетания «а+я+глагол» и «а+я+местоимение» преобладают над сочетанием «а+я+служебные части речи», сочетания «на + существительное» или «на + прилагательное /местоимение + существительное» преобладают над сочетанием «на + местоимение», сочетание «в + существительное» преобладает над сочетанием «в + местоимение». Выделенные тенденции показывают свою устойчивость и прослеживаются при анализе корпуса как из 239 текстов, так и из 645. Наглядно показано разделение корпуса из 239 текстов на тексты с формами местоимения «я» и с обращениями. Выделены три распространенных варианта построения обращений в частушках: введение «нереального адресата», описание стереотипной ситуации, вовлечение слушающего.

В представленной статье рассматривается опыт применения метода обобщенного программирования в языках высокого уровня. Рассмотрена постановка задач, использование тех или иных функций для конкретного языка, сделаны выводы по проделанной работе.

Статья посвящена исследованию основных методов для моделей адаптивных нейро-нечетких систем. На основе проведенного анализа найдены сильные стороны нейронных сетей и нечеткой логики, которые стали мощными инструментами для решения сложных задач моделирования и прогнозирования. Изучена и проанализирована адаптивная нейронная сеть, представляющая собой класс нейронных сетей, которые обладают способностью изменять свою структуру и параметры в процессе обучения и адаптации к новым данным и условиям. Изучена Гауссовская функция принадлежности, также известная как нормальная функция принадлежности или функция принадлежности типа Гаусса, которая представляет собой ценный инструмент в области нечеткой логики и нечетких систем. Проанализирована обобщенная функция принадлежности Белл, также известная как функция принадлежности типа Белл или функция Белла, которая играет важную роль в области нечеткой логики и нечетких систем. Проанализирована модель Цукамото, которая является одной из основных моделей нечеткой логики. Выбрана модель Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System, которая представляет собой адаптивную нейро-нечеткую систему, которая сочетает в себе нейронные сети и нечеткую логику для обработки данных с неопределенностью и нечеткостью. При дальнейшей реализации комбинированной модели на основе выше перечисленных моделей на основе STL языка C++ получим модель нейронной сети, обладающую универсальностью, которая достигается за счет использования комбинации этих моделей. Это позволит легко модифицировать и адаптировать ее под различные задачи.