SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
Предложены модели оценки экономической эффективности мероприятий по совершенствованию системы противокоррозионной защиты городских централизованных сетей горячего водоснабжения.
Рассмотрено применение методов онтологического проектирования при разработке программных модулей, реализующих задачи кластеризации и ассоциации данных в рамках системы интеллектуального анализа данных.
Рассматривается задача автоматизации разборки трехмерных моделей, возникающая при анализе существующих или разработке новых машиностроительных конструкций. Для извлечения трехмерной модели детали из сборочной единицы требуется найти траекторию перемещения этой модели за пределы конструкции. Сделан обзор существующих методов поиска пути в пространстве с препятствиями. Предложен общий алгоритм разборки трехмерных моделей с определением узких участков свободного пространства и использованием вспомогательных векторов стыковки.
Предмет исследования: вычисления на дискретных математических структурах.
Цель исследования: разработка алгоритма оптимизации распределения видов технического обслуживания средств связи и автоматизации в подразделениях органов внутренних дел Российской Федерации.
Методы и объекты исследования: в статье рассматривается возможность совершенствования планирования мероприятий технического обслуживания средств связи и автоматизации, используемых в органах внутренних дел Российской Федерации при решении задач, возложенных на МВД России. Отмечается, что в современных условиях необходимо тщательное планирование всех операций и мероприятий, осуществляемых техническими специалистами в подразделениях органов внутренних дел. Указывается, что ввиду занятости или нехватки технического персонала могут появляться события, связанные с некачественным выполнением мероприятий технического обеспечения. Предлагается в качестве критерия равномерности распределения использовать среднюю абсолютную ошибку (MAE), учитывающую как положительные, так и отрицательные отклонения длительности проведения технического обслуживания по месяцам в течение календарного года.
Основные результаты исследования: разработан алгоритм равномерного распределения видов технического обслуживания, показана возможность его применения в подразделениях органов внутренних дел на примере оборудования ситуационного центра Воронежского института МВД России, определены ограничения применения разработанного алгоритма.
Изложен взгляд на вопросы обеспечения информационной безопасности в медицинских информационных системах. Обосновывается необходимость внедрения информационной безопасности и предлагаются общие схемы защиты с учетом специфики медицинской информации. Рассмотрены этапы внедрения. Предложены методы обеспечения информационной безопасности. Раскрываются перспективы использования медицинских информационных систем.
Рассмотрен механизм обеспечения информационно-правовой безопасности (ИПБ) производственного объекта (ПО), основанный на правовом регулировании в области защиты конфиденциальной информации и охраны интеллектуальной собственности ПО. Конфиденциальная информация (КИ) и интеллектуальная собственность - это различные самостоятельные объекты гражданских прав Российской Федерации в интерпретации Гражданского кодекса РФ.
Показаны возможности реализации организационных и технических мер по обеспечению информационной безопасности предприятия, выполняющего широкий спектр работ по оборонному заказу и экспорту продукции. Рассмотрены технические организационные решения, позволившие создать эффективную систему информационной безопасности.
Рассмотрены контуры построения объектовой системы защиты персональных данных (ПДн), базирующейся на требованиях законодательства Российской Федерации.
Проблемы защиты информации от несанкционированного доступа при ее обработке и хранении на автоматизированных рабочих местах являются весьма актуальными в мире современных информационных технологий. Предлагается серия публикаций, посвященная средствам защиты информации с высоким классом защиты. Первая статья посвящена возможностям “классических” средств защиты - аппаратно-программных модулей доверенной загрузки и средств разграничения доступа, а также доверенных систем запуска компьютера и средств виртуализации. Во второй публикации будет описано применение средств криптографической защиты, а в третьей - построение защиты информационно-вычислительных систем от угроз со стороны локальной вычислительной сети и интернета.
В статье рассматривается задача распознавания информации о продуктах (названий, цен, материалов и т.д.), упомянутой в комментариях клиентов. Эта задача является одной из ключевых при разработке продуктов с помощью искусственного интеллекта. Ее решение позволяет компаниям прислушиваться к своим клиентам, адаптироваться к динамике рынка, постоянно совершенствовать свои продукты и услуги, а также улучшать взаимодействие с клиентами за счет повышения эффективности чат-бота. С этой целью инструменты обработки естественного языка обычно используются для формулирования традиционной задачи о маркировке последовательностей. Однако в настоящей статье мы предлагаем другой, альтернативный подход, основанный на использовании возможностей модели машинного обучения MRC (machine reading comprehension, машинное чтение и понимание текста). В данной постановке определение типов информации о продукте аналогично заданию вопроса «Какая информация о продукте упоминается пользователями?». Например, извлечение названий продуктов (которое соответствует метке PRO_NAME) выполняется как извлечение интервалов ответов на вопрос «Какие примеры названий продуктов упоминаются?». Нами проведены обширные эксперименты с общедоступным набором данных, имеющихся во Вьетнаме. Результаты экспериментов показывают надежность предложенного альтернативного метода: он повышает производительность модели распознавания по сравнению с двумя базовыми показателями, обеспечивая их значительное улучшение. В частности, мы достигли уровня 92,87% по шкале F1 при распознавании описаний продуктов на уровне 1. На уровне 2 модель показала результат 93,34% по шкале F1 при распознавании каждого типа информации о продукте.