SCI Библиотека

Исследованы C-V характеристики МДП-структур, изготовленных на основе антимонида индия и диэлектрического покрытия, полученного методом анодного окисления в растворе Na2S в двухстадийном режиме. Сформированное покрытие обладает высоким качеством с низкой плотностью быстрых и медленных поверхностных состояний. Рассчитанные значения Dit и NF составили 21011 см-2 эВ-1 и 9,21010 см-2, соответственно. Изучена зависимость величины гистерезиса от напряжения. Проведение предварительного сульфидирования в растворе (NH4)2S – этиленгликоль позволило значительно уменьшить величину гистерезиса и на 25 % снизить плотность состояний на границе раздела. Значение среднеарифметической шероховатости, Ra, после анодирования увеличилось с 0,6 нм до 0,9 нм, но при этом предварительное сульфидирование не оказывает существенного влияния на данный параметр. Сформированное диэлектрическое покрытие обладает достаточной сплошностью пленки для ее применения в качестве пассивирующего покрытия фоточувствительных элементов (ФЧЭ) InSb.

Цель данного исследования - рассмотреть вопросы теории и практики интеграции цифрового пространства вуза путем внедрения личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов, включая описание возможных подсистем и сервисов данных кабинетов. Материалы и методы. В данном исследовании использовались следующие материалы и методы: анализ библиографических источников по проблемам цифровой трансформации системы высшего образования, а также методы сбора, систематизации, структурирования и анализа данных о подсистемах и сервисах личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов вуза. Результаты. К результатам работы можно отнести проект подсистем и сервисов личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов вуза. Проект личного кабинета студента вуза включает следующие подсистемы: учебный процесс, практика и трудоустройство, обратная связь, взаимодействие с бухгалтерией, электронный документооборот (заказ направлений и справок), интеграция с информационными системами. Личный кабинет преподавателя вуза содержит подсистемы: учебный процесс, научно-исследовательская работа, взаимодействие с отделом кадров, взаимодействие с бухгалтерией, система менеджмента качества, интеграция с информационными системами. Личный кабинет абитуриента включает подсистемы: подача документов, вступительные экзамены, зачисление, заключение договоров, обратная связь, авторизация в личном кабинете. Также рассмотрены проблемы и перспективы цифровой трансформации системы образования и вопросы интеграции личных кабинетов в электронную среду вуза. В частности, можно предложить интеграцию кабинетов в следующие возможные варианты базовых платформ: LMS - система управления электронным обучением вуза (например, LMS Moodle); ERP - система управления образовательной организацией (например, 1С: Университет ПРОФ); интернет-портал вуза (например, на платформе 1С-Битрикс); реализация кабинетов посредством собственных программных разработок вуза на основе систем с веб-интерфейсом (с адаптированной версией для мобильных устройств). Также в работе строится модель возможной интеграции личных кабинетов студента и преподавателя в информационную среду вуза. Кроме этого, в качестве результатов работы приводится пример реализации личного кабинета преподавателя в Электронной информационно-образовательной среде Башкирского ГАУ. Заключение. В заключении можно сделать вывод, что цифровая трансформация высшего образования является крайне сложной, многокомпонентной комплексной задачей, эффективное решение которой возможно только в ходе интеграционного взаимодействия всех участников образовательного процесса. Организация эффективного взаимодействия администрации, преподавателей, студентов и абитуриентов вуза на основе применения современных информационных технологий позволит осуществлять непрерывный мониторинг хода образовательной деятельности с возможностью проведения корректирующих мероприятий, обеспечивающих активизацию деятельности по ключевым для университета направлениям. Внедрение в деятельность вуза личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов позволит автоматизировать взаимодействие со всеми участниками образовательного процесса, что будет способствовать повышению его эффективности.

О поиске новой формы театра говорят давно, но кроме онлайн-трансляции спектакля или выступления актера в режиме видеоконференции с чтением художественного текста никаких идей не предлагается. И тут поиску именно новой формы может поспособствовать педагогика. Театр всегда использовался в педагогике как метод, и перенести его в формат виртуальности помогут закономерности организации дистанционного обучения. Возникает вопрос - как именно это сделать, чтобы не только для очных учащихся был доступен театр в школе (колледже, вузе), но и для дистанционных? А также в целом для тех категорий граждан, кто не может посещать театр, но хотел бы присутствовать на спектаклях или заняться театральным искусством дистанционно? Целью данного исследования и послужило желание реализовать на практике теоретическое предположение о переносе театрального действия в виртуальность. Если просто включить онлайн-трансляцию спектакля или показывать его в записи, то театр автоматически превращается в кино, причем не в очень качественное, поскольку камера не успевает за всеми передвижениями актёров, а микрофон захватывает ненужные звуки из зала. Есть способ организовать новый формат театра - через управление аватарами и озвучку героев в 3D-пространстве. Если понимать возможности виртуальной среды в части передачи эмоций, переживаний, сюжетов, то логично предположить, что виртуальный театр - это формат ролевой игры, один из методов педагогики. Попадая в новую среду (в данном случае - в виртуальную), человек меняет своё поведение, начинает иначе себя ощущать и реагировать. На сегодня уже есть несколько исследований по обучению детей и взрослых в виртуальной реальности. В данной статье описан опыт организации виртуального театра со всеми присущими ему атрибутами: подбор сценария, подготовка актеров, создание декораций, костюмов, проведение репетиций, подготовка афиш, приглашение зрителей и проведение спектакля в режиме онлайн. Виртуальный спектакль был проведен в 3D-мире «Виртуальная Академия». В качестве актеров выступили учащиеся 5-7 классов, в качестве организаторов - преподаватели школы, колледжа и вуза. В работу также были включены родители артистов, оперативно решающие технические проблемы с домашними компьютерами, что позволило подготовить спектакль в короткий срок (около 1,5 месяца). Все участники спектакля были заинтересованы процессом, работали очень ответственно, были довольны результатом и высказали пожелание продолжить такие постановки. Описание методики организации виртуального театра позволит в дальнейшем использовать этот метод для работы как со школьниками в условиях дистанционного обучения, так и со студентами театральных вузов для изучения специфики театрального искусства в виртуальности.

В статье проводится анализ динамики смертности и заболеваемости населения Оренбургской области в 2015–2023 годах. Исследование подчеркивает фундаментальное значение этих показателей как индикаторов общественного здоровья и эффективности системы здравоохранения. Выявлены основные тенденции: общий рост заболеваемости, особенно в 2021–2022 гг., обусловленный пандемией COVID-19, при которой отмечался резкий всплеск респираторных заболеваний и обострение хронических болезней. Смертность достигла максимума в 2021 году, но в 2022 году существенно снизилась благодаря стабилизации эпидемиологической ситуации и адаптации системы здравоохранения.

В статье отмечены различия в уровне смертности между городской и сельской местностью, что связано с более ограниченным доступом к качественной медицинской помощи в сельской местности. Анализ демонстрирует необходимость усиления профилактических мероприятий, модернизации первичного звена здравоохранения и снижения региональных диспропорций, что особенно важно для улучшения здоровья и качества жизни населения.

Цель исследования: разработать и проверить подход к обучению составителей цифрового контента в части создания альтернативного текста, точно описывающего оригинальное изображение, с использованием нейронной сети для генерирования контрольных изображений, реконструируемых по тексту. Отсутствие в веб-ресурсе текстовых описаний к визуальному контенту ограничивает цифровую доступность, особенно для пользователей с нарушением зрения. Для обеспечения доступности каждое информативное изображение должно сопровождаться альтернативным текстом. Известно, что текстовые альтернативы, сгенерированные с помощью автоматических инструментов, уступают по качеству описаниям, выполненным человеком. Следовательно, составитель цифрового контента должен уметь разрабатывать альтернативный текст к изображениям. Выдвинуто предположение, что нейронная сеть, способная генерировать изображения по текстовым описаниям, может выступать в роли инструмента, служащего для проверки релевантности составляемых текстовых альтернатив. Материалы и методы. Исследование выполнялось в апреле-мае 2023 года. 17 обучающихся бакалавриата изучили требования к разработке текстовых альтернатив, выполнили первичные текстовые описания к трем предложенным фотографиям, а затем откорректировали текст с использованием нейронной сети Kandinsky 2.1 согласно алгоритму: генерирование изображения по описанию; визуальное сравнение полученного изображения с оригиналом; возвращение к редактированию описания или завершение процесса. По первичным и итоговым описаниям исследователи воссоздали изображения с использованием той же нейронной сети. Дальнейшая работа заключалась в оценке качества всех текстовых описаний и сходства всех сгенерированных изображений с оригинальными. Результаты исследования (текстовые описания; оценки, выставленные экспертами; ссылки на сгенерированные изображения) опубликованы в виде набора данных в репозитории Mendeley Data. Для анализа данных использовали t-тест, корреляцию Пирсона и многомерную регрессию (при заданном уровне значимости p = 0,05). Результаты. Установлено, что средние оценки качества первичных и итоговых текстовых описаний значимо не отличались (p > 0,05), также не было выявлено значимых отличий для длины текста (p > 0,05). При этом существенно (p < 0,05) возрастало сходство сгенерированных изображений с оригинальными фотографиями после использования обучающимися нейронной сети. Следовательно, тренировка в нейронной сети способствовала повышению качества (сходства с оригиналом) изображений, сгенерированных по измененным текстовым описаниям, без потери качества описаний. Обнаружено также, что качество итоговых текстовых альтернатив тем выше, чем больше их размер в пределах отведенного лимита, чем лучше и короче первичные описания (p < 0,05). Таким образом, лаконичные и точные альтернативные описания к изображениям после тренировки обучающихся в нейронной сети могут быть преобразованы в не менее качественные текстовые альтернативы, релевантность которых повышается за счет добавления в описание деталей сюжета. Заключение. Нейронные сети для генерирования изображений могут быть применимы в качестве программного инструмента, стимулирующего потенциальных авторов контента к созданию более точного и полного альтернативного текста при сохранении его лаконичности. Представляется важным продолжить исследования, распространив их на изображения других типов, с использованием различных нейронный сетей.

Человекоцентричность означает выстраивание архитектуры управления таким образом, чтобы за целями, задачами, стратегиями менеджмент видел человека, его уникальность, интересы, потребности, мотивы. В результате формируется внутрикорпоративная среда открытых, доверительных отношений, позитивно влияющая на все аспекты деятельности организации. Такая постановка вопроса актуальна и для бюрократических структур, и компаний, придерживающихся принципов холакратии. Отсутствие иерархии не отменяет лидерства, необходимости планировать, организовывать, контролировать, координировать, учитывая ценности, ожидания, потребности сотрудников или членов команды. В управленческой практике сегодня не редки кейсы, когда социальные стимулы даже блокируют денежную мотивацию.

Аналитики различают три кластера компаний, реализующих парадигму человекоцентричного управления. Каждый кластер имеет специфику в зависимости от фокуса на своих работников или внешнее окружение (внешних акторов). Некоторые из показателей человекоцентричности находятся в зоне уязвимости. Исправить ситуацию возможно, если руководитель обладает компетенциями человекоцентричности.

Научная актуальность исследования. В эпоху стремительного увеличения объемов данных, генерируемых пользователями социальных сетей, анализ текстовых данных, таких как комментарии, становится одной из ключевых задач современной науки. Комментарии представляют собой ценный источник информации, позволяя выявлять общественные настроения, анализировать мнения пользователей и отслеживать социальные тренды. Однако из-за слабо структурированного или полностью неструктурированного характера этих данных их обработка требует применения инновационных подходов. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы для обработки слабоструктурированных данных, получаемых из комментариев на видео в социальных сетях, с использованием алгоритмов структуризации, ориентированных на различные отрасли. Исследование направлено на создание эффективного метода анализа тональности, кластеризации и извлечения ключевых тем из комментариев с целью оценки воздействия видео-контента на аудиторию. В результате исследования будет предложен подход к автоматическому выделению и структурированию данных по отраслям, что позволит более точно и глубоко анализировать восприятие контента и его влияние на различные социальные и профессиональные сферы. Методы: Разработка интеллектуальной системы для анализа слабоструктурированных данных требует применения инновационных методов и подходов, сочетающих в себе обработку естественного языка (NLP), алгоритмы машинного обучения и методы анализа больших данных. Эти методы включают: автоматическое извлечение данных через API, предварительную обработку, адаптированную для трех языков (французского, английского и русского), глубокий анализ настроений с помощью продукта Bert и вероятностного алгоритма для статистических расчетов, а также кластеризацию с помощью алгоритмов K-Means, DBSCAN и Agglomerative. Материалы основываются на комментариях из социальных сетей (TikTok, Instagram, Twitter, Facebook, YouTube, Reddit, ВКонтакте) на русском, английском и французском языках. Для предобработки применялись библиотеки SpaCy и NLTK, а модель Hugging Face Transformers работала с предобученными моделями для анализа настроений. Использованы методы машинного обучения, включая кластеризацию и обработку естественного языка. Данные структурированы с помощью тематического моделирования и языковых моделей, реализованных с помощью Python-библиотек. Результаты исследования. Разработка интеллектуальной системы для обработки слабо структурированных данных позволила улучшить анализ комментариев к видеороликам в социальных сетях благодаря комбинации различных моделей машинного обучения и алгоритмов. Результаты исследования позволили нам разработать прототип инструмента для анализа комментариев, который эффективно собирает и структурирует данные из различных социальных сетей. Эта структуризация данных привела к лучшей организации и повышенной доступности информации, что облегчило их использование. Используя методы обработки естественного языка (NLP), мы выявили ключевые темы и эмоции комментариев, проводя анализ настроений, который освещает основные эмоциональные тренды. Методы кластеризации, такие как K-средние, сгруппировали комментарии по схожим темам. Кроме того, мы создали визуализации, показывающие распределение настроений, что позволяет пользователям быстро интерпретировать данные. Интеграция методов визуализации преобразует сложные аналитические результаты в интуитивно понятные графики, что облегчает понимание взаимодействия пользователей с контентом. Таким образом, наша система оказывается эффективной для предоставления ценных инсайтов и оптимизации стратегий взаимодействия с аудиторией. Заключение. Результаты исследования показали, что предложенный подход значительно улучшает точность классификации и структурирования слабо структурированных данных, особенно когда речь идет о комментариях, извлеченных из видеороликов в социальных сетях. Разработанная система использует алгоритмы обработки естественного языка для анализа данных с учетом их отраслевой принадлежности, что позволяет автоматически структурировать комментарии в зависимости от их содержания и проводить подробный анализ тональности. Эффективность данного подхода была подтверждена на примере анализа комментариев с различных социальных платформ, что продемонстрировало его способность извлекать и структурировать релевантную информацию, а также оценивать влияние видеороликов через реакции пользователей.

В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.

В условиях глобализации проблема интеграции малочисленных народов Дальнего Востока России в международное культурное пространство приобретает особую значимость. Исторически данные этносы сохраняли свою самобытность, однако, современные процессы урбанизации, экономические вызовы и языковая ассимиляция ведут к постепенному размыванию и деградации традиционной культуры. В статье анализируются ключевые аспекты социальной интеграции коренных малочисленных народов региона, рассматриваются проблемы сохранения национальной идентичности и предлагаются механизмы включения этих этносов в глобальные культурные процессы.

Цель: определить ключевые проблемы интеграции малочисленных народов Дальнего Востока России в международное культурное пространство и предложить возможные пути их решения.

Методы: анализ научных публикаций, сравнительный метод, систематизация данных о традиционных культурах коренных народов региона.

Результаты: выявлены основные барьеры интеграции, предложены направления для их преодоления, включая развитие образовательных и культурных программ, поддержку традиционной экономики и трансграничного сотрудничества.

Выводы: эффективная интеграция требует комплексного подхода, включающего сохранение культурного наследия, юридическую защиту прав коренных народов, развитие этнотуризма и цифровизацию культурного контента.

Целью исследования является разработка методов реализации многоагентной системы сетевого предприятия в рамках микросервисной архитектуры цифровой платформы. В этой связи предлагаются методы реализации агентов с помощью сервисов, автоматизирующих функции производственных и бизнес-процессов, и сервисов, исполняющих функции цифровой платформы. В основе построения программных агентов положена структура административных оболочек активов, используемых в активном и проактивном режимах. Материалы и методы исследования. В качестве метода исследования предлагается использовать усовершенствованный метод функционального проектирования на основе архитектурных фреймворков консорциума промышленного интернета (IIRA) и платформы индустрии четвертого поколения (RAMI), российских государственных стандартов («Цифровые двойники», «Цифровая фабрика», «Умное производство»), а также метода анализа возможностей предприятия. Результаты. Основными результатами исследования являются построение схемы компонентного состава концептуальной модели цифровой платформы, алгоритмы формирования запроса на производство компонентов продукта и его оценки программными агентами цифровой платформы в форме диаграмм последовательности, Заключение. Полученные результаты позволяют повысить интероперабельность и гибкость конфигурации цепочек создания стоимости на основе сервисной реализации многоагентной системы.