SCI Библиотека

В статье исследованы существующие на нач. XXI в. описанные варианты последования Обедницы с причащением Святых Христовых Таин, совершаемая священником на приходе для причащения мирян запасными Дарами. Автор показывает версии чина: первая представлена автором данной статьи в 2021 г. в “Вестнике Омской православной духовной семинарии”, а вторая - священником Вадимом Коржевским в 2024 г. в книге “Литургион”. В исследовании описаны оба предлагаемых последования, после чего они сравниваются: выявляются общие различные элементы. Автор приходит к заключению, что оба варианта неуставного богослужения могут существовать, т.к. служба не отражена в Типиконе и имеет скорее народный характер.

В статье представлен новый метод сжатия аудиоданных с потерями. Метод базируется на психоакустических принципах восприятия звука человеком. Учет данных принципов позволяет получить метод сжатия аудиоданных различной природы: музыкальных композиций, речевого сигнала, различных звуков другого происхождения. Стоит отметить, что каждый из них имеет свои особенности. Речевые сигналы содержат паузы и имеют менее разнообразный частотный диапазон по отношению к музыке, что приводит к разработке специфических методов их компрессии. Целью построения представленной теории сжатия аудиоданных с потерями является достижение равенства исходного и восстановленного сигналов в перцептуальном смысле. Именно такой подход позволяет получить метод сжатия аудиоданных, который позволяет в значительной степени уменьшить битовое представление аудиосигнала, оставляя его на слух очень близким к оригиналу. Большое внимание при разработке метода уделено квантованию по уровню, причем при квантовании спектральных составляющих сигнала используется теория едва заметных изменений звука. Представляется целесообразным учет этой теории, поскольку она является значимой при обработке аудиосигналов, однако, до сих пор не была использована при разработке методов сжатия аудиоданных. Предлагаемая в статье процедура квантования по уровню сочетает в себе преимущества как адаптивного, так и равномерного квантования. Для адаптивного квантования основное преимущество это значительно меньшее число уровней квантования, которое необходимо для достижения сопоставимого с равномерным квантованием уровня шума квантования. Представленный метод квантования, который являясь по сути неравномерным (адаптивным) не требует передачи значения каждого из уровней квантования (или шага квантования). Кроме того, ошибка квантования в разработанном методе не превышает 1 дБ, что является порогом едваразличимых изменений звука.

Графовые нейронные сети в настоящее время являются объектом все возрастающего интереса в области машинного обучения и анализа данных. Их специализированная архитектура позволяет эффективно моделировать и анализировать сложные структуры данных на графах, такие как социальные сети, биоинформационные сети, транспортные сети и другие. С возрастанием объема данных, представленных в виде графов, растет их значимость как инструмента для понимания и прогнозирования сложных взаимосвязей и паттернов. Данная работа направлена на оценку эффективности метода L2-регуляризации, применяемого при машинном обучении в контексте задачи кластеризации узлов графа. Под кластеризацией понимается объединение узлов в группы, выделяемые по степени их связности. При обучении используется специальный метод регуляризации и реализующий его алгоритм распространения меток LPA (Label Propagation Algorithm), а также расширение данного подхода на две популярные архитектуры графовых нейронных сетей: GraphSAGE (Graph Sample and Aggregation) и GAT (Graph Attention Networks). В рамках исследования проводится сравнительный анализ эффективности применения метода LPA на различных датасетах, широко применяемых в научных и практических задачах. Результаты исследования показывают заметное улучшение точности анализа графовых моделей данных при использовании анализируемого подхода. Проведенное исследование способствует более глубокому пониманию воздействия общего подхода L2-регуляризации в плане обучения графовых нейронных сетей.

Работа посвящена изучению возможностей применения искусственных импульсных (или спайковых) нейронных сетей для решения задачи приближенной факторизации Винера - Хопфа для процессов Леви в рамках интеллектуальной системы машинного обучения. Одним из приложений факторизации Винера - Хопфа является вычисление цен барьерных опционов, в связи с чем рассматриваемая задача имеет важный прикладной аспект для вычислительной финансовой математики в части создания гибридных численных методов, комбинирующих современные технологии нейросетей третьего поколения и классические методы вычислительной математики. В рамках статьи предложена импульсная нейронная сеть с моделью «интегрировать-и-сработать» с утечками для факторизации тригонометрического полинома в комплексной форме, коэффициенты которого представляют собой распределение вероятностей. Искомые многочлены-факторы имеют аналогичную вероятностную интерпретацию, при этом у первого фактора первая половина коэффициентов равна нулю, а у второго - вторая половина. Вероятностная интерпретация задачи позволяет обойтись без кодирования и декодирования входных и выходных данных в спайки и обратно. Обучение сети проводится для одного набора коэффициентов полинома с целью минимизировать ошибку приближения этого полинома произведением факторов, коэффициенты которых предсказываются сетью, для чего программно реализована собственная функция потерь. В отличие от традиционного подхода к подбору параметров модели на обучающей выборке, в данной работе предлагается минимизировать ошибку приближения конкретной характеристической функции процесса Леви произведением многочленов-факторов. При этом модель не использует фактические значения коэффициентов факторов при обучении, а только значения многочленов, вычисленные с помощью быстрого преобразования Фурье. В рамках вычислительных экспериментов представлен пример факторизации полинома 255-й степени, связанного с гауссовым процессом Леви, с помощью спайковой нейросети. Программная реализация предлагаемого в статье подхода к решению задачи факторизации написана на языке программирования Python с использованием фреймворка машинного обучения pyTorch и библиотеки snnTorch импульсных нейронных сетей.

Настоящая работа является изложением материалов вузовского учебного курса для студентов старших курсов, специализирующихся в области социологических наук. В ней освещаются наиболее распространенные в мировой социологии концепции, служащие методологической основой многих социологических исследований начала ХХ века.

При ее подготовке использованы материалы последних мировых социологических конгрессов, а также материалы бесед автора с ведущими теоретиками социологии.

Книга адресована преподавателям, аспирантам и студентам социологических специальностей, а также всем интересующимся теорией, методологией и историей социологии.

Эркки Калеви Асп (род. в 1930 г.) — известный социолог, профессор социологии и доктор философии, автор многих интересных работ по различным социальным проблемам.

Перед широкой российской аудиторией Э. К. Асп предстает впервые. Предлагаемая читателю русская версия его «Введения в социологию» — это обобщение материалов лекций, с которыми автор выступал в различных университетах мира. Книгу характеризуют ясность, увлекательность и простота изложения. В ней лаконично даны история развития социологии, основные ее понятия, проблемы и направления. Читатель может получить первичное представление о содержании социологии как науки.

Перевод с финского языка.

Для широкого круга читателей.

Рассматриваются все компоненты современной организации с учетом поведения ее членов и отношении между ними.

Особое внимание уделяется наиболее важным с социологической точки зрения проблемам функционирования и развития власти, действию формальных и неформальных коммуникаций, социальным проблемам и др.

Рекомендуется для студентов и преподавателей высших учебных заведений.

Анри Мендра — один из крупнейших французских социологов, профессор Института политических исследований в Париж е, руководитель Национального центра научных исследований. Книга “Основы социологии” выдержавшая во Франции четыре издания, представляет собой введение в социологию, понимаемую в широком смысле — собственно социологию, социальную психологию, этнологию и этнополитологию. Книга снабжена научно-справочным аппаратом: именным указателем, глоссарием, примечаниями и подробной библиографией.

Адресована студентам высших учебных заведений и всем интересующимся социологией, а также историей, психологией, политологией, экономикой, географией.

Раскрываются становление и развитие социологии как теоретической и прикладной науки. Проанализированы концепции наиболее известных представителей социологической мысли. Приводятся основные понятия социологии. Каждая тема включает контрольные вопросы и терминологический словарь. Содержание и структура соответствуют требованиям государственного образовательного стандарта.

Для студентов средних специальных учебных заведений. Представляет интерес для широкого круга читателей, а также специалистов, использующих социологические знания и методы.

Впервые на русском языке выходит сборник работ французского исследователя, стоящего, наряду с Э. Дюркгеймом и М. Вебером, у истока современной социологии. В тематических разделах книги отражена разносторонность научных интересов М. Хальбвакса: социальная структура и условия социальных практик; реальность общества, группы и индивида; связь психологии, экономики и статистики с социологией; функционирование коллективных форм чувствования, восприятия и мышления; история и логика формирования городского пространства; причины демографических изменений; соотношение реального и воображаемого в социологическом объяснении.

Особую важность публикация имеет для прояснения рабочего контекста современной социологии и социальной истории. Для специалистов: социологов, философов, этнологов, историков, аспирантов и студентов, а также широкого круга интеллектуалов.