Современные информационные технологии и ИТ-образование
Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование» публикует оригинальные научные исследования, посвящённые вопросам развития новых информационных технологий, исследованию теоретических основ компьютерной науки, а также инновационным решениям и стандартам в сфере подготовки высокопрофессиональных и научных кадров для области ИТ и её приложений. Журнал предназначен для интеграции усилий академической общественности и специалистов разных стран с целью повышения эффективности исследовательской деятельности и освоения научного и технологического потенциала информационных технологий в науке, технологиях, экономике, подготовке научных кадров.
Фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа»
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник. Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений. Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO. Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
Constructive Computer Science at ETH Zuerich
While Computer Science at ETH exhibits a large variety of facettes from formal theory to systems design, digital security and teaching methodology, to name just a few, the discipline of systems construction has become one of its landmarks from very early on. In this short report I will focus on this discipline, its history and impact on both academia and industry.
##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Метод вейвлет-нейросетевого синтеза оптимальной по интегральному байесовскому критерию наблюдаемой многомерной нестационарной линейной стохастической системы
Разработан новый метод синтеза оптимальной по интегральному функциональному байесовскому критерию (ФБК) многомерной линейной стохастической системы (СтС). СтС описывается линейными уравнениями В. С. Пугачёва для входного и выходного стохастических процессов (СтП). В состав векторного входного СтП входит полезный сигнал и аддитивная многомерная нормально распределенная помеха с нулевым математическим ожиданием и известной матрицей ковариационных функций. Случайная помеха не зависит от вектора случайных параметров полезного сигнала. Распределение вектора случайных параметров задано. Выходной СтП задан известным преобразованием полезного сигнала из состава входного СтП. Для моделирования входного СтП применяется метод вейвлет-канонических разложений СтП, позволяющий свести моделирование СтП, заданного на конечном промежутке времени, к моделированию совокупности входных случайных величин (СВ). Построена модель ФБК оптимальной оценки выходного СтП в виде линейной комбинации входных СВ с коэффициентами, заданными детерминированными векторными координатными функциями. Скалярные координатные функции аппроксимируются вейвлет-разложениями (ВЛР) по ортонормированному базису вейвлетов с компактными носителями. Для нахождения неизвестных коэффициентов ВЛР координатных функций разработана архитектура многослойной вейвлет-нейронной сети (ВНС). Обучение ВНС с учителем осуществляется методом обратного распространения ошибки. Получены формулы для математического ожидания, второго начального момента и ковариационной матрицы ошибки ФБК оптимальной оценки выходного СтП. Приведен иллюстративный пример.
Экспериментальный анализ моделей трансферного обучения для классификации изображений
Настоящее время характеризуется значительным повышением производительности в задачах классификации изображений, обусловленным использованием методов глубокого обучения. Но, как правило, эти методы требуют больших наборов аннотированных данных, что затрудняет их применение при небольших наборах. Многообещающей альтернативой преодоления проблемы стал метод трансферного обучения, используемый для оптимизации моделей глубокого обучения. Сущность оптимизации состоит в адаптации предварительно обученной нейронной сети к новой задаче средствами небольшого набора данных конкретной предметной области. Цель данной работы – сравнение производительности моделей трансферного обучения в задачах классификации изображений для разных способов их оптимизации. Выполнена квалиметрическая оценка трех отобранных моделей на двух целевых наборах данных – простом и сложном. Первая модель – MobileNetV3 от компании Google, предназначенная для устройств с ограниченными ресурсами, адаптировалась простым методом извлечения признаков. Вторая – ResNet-50, представленная компанией Microsoft Research, адаптировалась методом тонкой настройки параметров в модель под названием BigTransfer. Третья – гибридная модель, адаптировалась методом извлечения признаков, объединяет предварительно обученную ResNet-50 с преобразователем компьютерного зрения Vision Transformer для сложных изображений целевого набора. Работа содержит описание экспериментов, где построены графики производительности указанных моделей. С целью измерения производительности использовались такие оценочные метрики как точность, потери и время обучения. Результаты экспериментов выявили, что для сложного набора самой точной была гибридная модель, имеющая при этом наибольшее время обучения. Простой набор продемонстрировал лучшие значения точности в модели Big Transfer. MobileNetV3 имела схожую с ней точность, но меньшее время обучения и большую простоту использования. Проведенное исследование показало, что выбор метода оптимизации модели трансферного обучения в задачах классификации изображений на заданных целевых наборах – это компромисс между достижением высокой точности и малым временем обучения.
Алгоритм оценки реального спроса на парковочные места на основе ограниченных данных
Проблема сопоставимости парковочных зон с точки зрения их заполняемости, особенно в условиях, когда некоторые зоны достигают 100% заполняемости, является сложной задачей. Основная сложность заключается в том, что при 100% заполняемости невозможно точно определить, сколько ещё автомобилистов хотели бы припарковаться в данной зоне, но не смогли этого сделать из-за отсутствия свободных мест. Это создаёт искажение в данных и затрудняет корректное сравнение парковочных зон между собой. В статье предлагается методика восстановления такого «скрытого» спроса на основе анализа зарегистрированных сессий и статистической корректировки потока прибывающих машин с помощью бета-распределения. Поток разбивается на часовые поколения (когорты), и для каждой когорты строятся кривые «выгашивания» (тенденции удержания клиентов): какая доля автомобилей из поколения остаётся через 1, 2, 3… час(ов). Суммируя вклад всех когорт в каждый момент времени, получаются оценку числа машин на парковке. Метод проверен на реальных данных порядка 17 000 парковочных сессий: результаты демонстрируют высокую точность оценки полного спроса и хорошее соответствие между прогнозом и измерениями в непиковые и пиковые часы. Предложенный алгоритм особенно полезен в условиях ограниченности информации и может быть применён не только к парковочным зонам, но и к любым клиентским сервисам, где имеется зарегистрированный поток сессий и наблюдаются признаки цензуры. Метод обладает преимуществами интерпретируемости, невысокой вычислительной сложности и переносимости в разные города и виды услуг.
Об одной задаче маршрутизации транспорта с нечеткими ограничениями на общее время маршрута
В работе рассматривается ставшая уже классической задача маршрутизации транспортных средств и ее модификация - задача маршрутизации транспорта с нечетким временем обслуживания. Проведен анализ литературы, который показал, что задачи с нечеткими коэффициентами изучены недостаточно. Нечеткие параметры учитывают неопределенность, возникающую из-за различных факторов, таких как условия дорожного трафика, погодные условия, задержки при разгрузке, обусловленные объективными и субъективными причинами, но не требуют знания законов распределения случайных величин. Поэтому они позволяют наиболее близко описать реальную ситуацию. Рассматривается задача с условно бесконечным парком транспортных средств одинаковой грузоподъемности. Целевая функция представляет собой общую стоимость переезда всех транспортных средств по маршрутам. В качестве нечетких параметров предложено рассматривать время переезда от одного пункта доставки к другому и время разгрузки у клиента. Введено ограничение на общее время рейса, которое складывается из общего времени в пути и суммарного времени разгрузки у каждого клиента. В качестве ограничивающего значения рассматривается время рабочей смены. Предложен алгоритм решения на основе метода Кларка-Райта и процедуры нечеткого вывода Мамдани.
Разработка и симуляция цифровых моделей на основе языка DLAA в среде онтологической платформы
Статья посвящена вопросам погружения средств моделирования визуального графического языка диаграмм состояний и переходов конечных автоматов специального вида (DLAA), предназначенного для структурированного описания конфигурации и поведения дискретно-событийных систем, в среду онтологической платформы. Такой вектор развития средств моделирования позволяет создать графический конструктор моделей высокого уровня, поддержанный логическим аппаратом онтологической базы знаний, а также использовать возможности логической машины вывода онтологической платформы для анализа сложных архитектурных представлений моделируемых систем. В статье рассмотрены основные решения поставленной задачи, а именно, решения, связанные с разработкой: онтологической схемы языка DLAA в среде онтологической платформы OSA, разработка графического конструктора моделей, конвертора онтологического образа модели в представление модели, интерпретируемое симулятором DLAA, а также конфигуратор модели и интерфейс симулятора с онтологической платформой.
Сравнительный анализ архитектур ResNet и типов спектральных данных для классификации речи пациентов после гемиглоссэктомии
Введение. Рак языка – серьёзная онкологическая проблема, лечение которой часто сопровождается нарушениями речевых функций. Гемиглоссэктомия, как основной метод хирургического вмешательства, требует длительной реабилитации, а традиционные методы оценки восстановления речи основываются на субъективных наблюдениях. В данной работе предложен упрощенный метод оценки речи пациентов после гемиглоссэктомии с использованием нейронных сетей ResNet, что позволяет перейти к объективному анализу на основе спектральных данных и повысить точность диагностики. Материалы и методы. Исследование основано на аудиозаписях 29 пациентов, перенёсших гемиглоссэктомию с реконструкцией и без неё. Записи были сделаны на трёх этапах: до операции, сразу после неё и после трёхмесячной реабилитации. Аудиофайлы преобразовывались в три типа спектральных данных: спектрограммы, мел-спектрограммы и MFCC (мел-частотные кепстральные коэффициенты). В ходе обучения моделей применялись различные архитектуры семейства ResNet – 18, 34, 50, 101 и 152 – с вариацией параметров dropout и размеров входных изображений. Данные были случайным образом разделены на обучающий (70%), проверочный (15%) и тестовый (15%) наборы. Результаты исследования. Максимальная точность классификации составила 0,69 для полного набора данных (ResNet-152), 0,71 для пациентов без реконструкции и 0,77 для пациентов с реконструкцией (ResNet-34). Разделение данных по типу операции позволило улучшить точность до 0,7692 для пациентов с реконструкцией при использовании мел-спектрограмм и ResNet-34, что подтверждает их преимущество для анализа нелинейных изменений частотных характеристик. Обсуждение и заключение. Предложенный метод позволяет упростить оценку речи, обеспечивая объективный и стандартизированный мониторинг динамики восстановления речевых функций. Это снижает нагрузку на медицинский персонал и повышает эффективность реабилитационных программ. Для дальнейшего улучшения точности планируется реализовать ансамблевый подход, объединяющий результаты анализа различных спектральных представлений, а также анализировать только значимые части спектрограмм, что позволит повысить надёжность классификации.
Исследование использование RAG в корпоративном сегменте в сфере документооборота
Введение. Построение RAG-систем является одним из самых динамически развивающихся направлений в области машинного обучения. В последние годы рынок труда активно пополняется вакансиями, связанными с разработкой и внедрением подобных решений как для внутренних нужд компаний, так и для внешних продуктов. Основная идея RAG заключается в объединении возможностей генеративных языковых моделей с поисковыми механизмами, обеспечивающими доступ к релевантным фрагментам текстов. Такая комбинация позволяет значительно повысить точность и достоверность ответов моделей при работе с большими корпусами данных. Материалы и методы. Основа этой технологии - это работа с текстом, где в зависимости от него результаты могут сильно измениться. Меняются запросы, модели, их параметры, размеры, содержания фрагментов, их количество. В статье рассматривается задача использования RAG-систем для работы с корпоративной документацией на русском языке, которая имеет свою специфику делового стиля, терминологии и семантику языка. Результаты исследования. Важно учитывать возможности масштабирования системы под мощностные ограничения, а также политику компании, ведь использовать слишком большие языковые модели локально слишком дорого, а использование API порой влечет за собой утечку информации. И требуется понять на сколько RAG хорошо работает без сложной структуры и мощных моделей. Обсуждение и заключение. Проведена работа, направленная на исследование эффективности предложенного метода, влияния внутренних параметров, описанных выше, на систему за счет анализа метрик. Так же поднимаются основные проблемы реализации системы. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании корпоративных RAG-решений и оптимизации их производительности.
Гибридная архитектура на основе ResNet-50, Vision Transformers и радиомики для интерпретируемой классификации микрокальцинатов в маммографии
Ранняя и точная классификация микрокальцинатов в маммографических изображениях имеет критическое значение для своевременного выявления рака молочной железы. В данной работе представлен новый гибридный фреймворк, сочетающий ResNet-50 с модулем внимания CBAM, Vision Transformer (ViT) и радиомические признаки. Такой дизайн позволяет объединить преимущества глубоких сверточных сетей для извлечения локальных текстурных характеристик, трансформеров для моделирования глобальных зависимостей и радиомики для повышения интерпретируемости и клинической обоснованности. Эксперименты были проведены на датасете CBIS-DDSM с внешней валидацией на INbreast. Результаты продемонстрировали превосходство предложенного подхода над базовыми моделями по всем метрикам: Accuracy = 97.80%, ROC-AUC = 98.4%, при минимальной ошибке калибровки (ECE = 0.023). Важным преимуществом является интеграция Grad-CAM, обеспечивающая прозрачность процесса классификации и позволяющая визуализировать зоны интереса. Таким образом, предложенный гибридный фреймворк представляет собой надёжный и интерпретируемый инструмент, который может способствовать практическому внедрению систем искусственного интеллекта в клиническую маммографию для поддержки принятия решений.
Применение искусственных иммунных систем в задаче автоматизации управления роботом
В данной статье описываются особенности применения искусственных иммунных систем для автоматизации процесса выбора оптимального поведения автономным роботом, разработки и программной реализации искусственной иммунной системы, способной осуществлять выбор вариантов поведения в изменяющихся в реальном времени условиях, а также специфика задачи с точки зрения построения моделей искусственных иммунных систем. Чаще всего для этой цели применяются нейронные сети. Статья призвана показать альтернативные пути решения проблемы автоматизации работы промышленного робототехнического комплекса. Нейронные сети в силу своих структурных особенностей требуют больших вычислительных мощностей и затрачивают достаточно много времени на обучение. Искусственные иммунные системы являются развивающимся алгоритмом, предлагающим меньшие временные затраты для обучения модели. В статье также приведены примеры использования искусственных иммунных систем в различных областях промышленности. Целью работы является проектирование, разработка и исследование модели искусственной иммунной системы, позволяющей автоматизировать выполнение работ с помощью инженерного робота.
Сравнительный анализ методов построения нейросетевых моделей для задач с параметризованными дифференциальными уравнениями
Проведено комплексное исследование эффективности нейроморфных моделей для решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Рассмотрен пример параметризованного дифференциального уравнения второго порядка. Разработана двухэтапная методика, сочетающая аналитический вывод решений на основе обобщенного метода трапеций для различного количества слоев и последующую нейросетевую оптимизацию с различным количеством нейронов. На первом этапе для каждого количества слоев выведены аналитические выражения решения. На втором этапе проведена оптимизация весовых коэффициентов методом случайного поиска по набору начальных приближений с дальнейшей минимизацией функционала ошибки. В качестве нейросетевых базисных функций используются произведения гиперболических тангенсов, что позволяет учитывать зависимость решения как от пространственной переменной, так и от параметра уравнения. Дополнительно исследован метод регулировки разбиения интервалов, основанный на адаптивном изменении длины шага интегрирования. Установлено, что увеличение количества слоёв приводит к последовательному снижению ошибки. Показано, что для каждого количества слоёв существует оптимальное количество нейронов, обеспечивающее баланс между точностью и вычислительной сложностью.
Сравнительный анализ методов построения нейросетевых моделей очистки сточных вод
Рассматриваются современные методы математического моделирования - физически информированные нейронные сети (PINN) и аналитическая модификация классических численных методов на примере системы дифференциальных уравнений, моделирующих процессы биологической очистки сточных вод. Осуществляется поиск оптимальных параметров моделей (число нейронов и слоёв), а также гиперпараметров метода обучения (число пробных точек, штрафной множитель в функционале ошибки, характеризующем точность решения задачи). Проведённое исследование продемонстрировало эффективность применения исследуемых методов нейросетевого моделирования для построения адаптивных математических моделей реальных объектов и процессов в функциональной форме. Разработанные методы демонстрируют достаточно высокую точность в сравнении с численными решениями исходной системы дифференциальных уравнений, полученными в среде Mathematica. При этом обеспечивается существенное сокращение вычислительных затрат на дальнейшую адаптацию построенных моделей, в случае появления новой информации о моделируемом объекте. Особенностью предложенного подхода является возможность получения решений в аналитической форме, что расширяет возможности их практического применения, в частности, для встроенных систем. Для разных подходов определено оптимальное число нейронов и оптимальный весовой коэффициент в формуле функционала ошибки. Исследуется подход с постоянным числом нейронов, одинаковым или различным для концентрации азота и бактерий, растущие сети, при построении которых нейроны добавляются по одному. Также исследована возможность повышения точности моделей при добавлении в функцию потерь слагаемого, определяемого расхождением нейросетевой модели с данными измерений. Рассмотренные методы без особенных сложностей могут быть применены и к другим задачам математического моделирования реальных объектов и явлений, в качестве исходных математических моделей которых выступают дифференциальные уравнения и системы.
Интерполяционно-разностный метод решения уравнений диффузии и теплопроводности
В статье рассматривается численный метод решения параболического уравнения в частных производных, описывающего нестационарные процессы массо- и теплообмена тела с окружающей средой, с граничными условиями третьего рода, для решения которого предлагается комбинированный явный интерполяционно-разностный метод, заключающийся в сочетании метода конечных разностей (МКР) во внутренних узлах с интерполяцией разыскиваемой функции в приграничных узлах. Отсюда и название метода: интерполяционно-разностный. Такое объединение двух различных подходов позволило существенно упростить и значительно повысить точность численного решения во внутренних и граничных узлах без традиционного смещения сетки и введения внешних узлов при использовании классического МКР.
Методика сочетания многослойной методологии построения полуэмпирической нейронной сети и метода продолжения решения по параметру для идентификации материальных констант ползучести
В статье рассматривается задача идентификации характеристик ползучести металлических конструкций в условиях высокотемпературной ползучести на примере растяжения образцов из стали 45 при постоянных напряжении и температуре T = 850 ℃. Задача длительной прочности является актуальной и важной при проектировании сложных конструкций, поскольку ползучесть свойственна большинству известных конструктивных материалов. При этом актуальность решаемой в статье задачи характеризуется тем, что не существует единой теории ползучести. Сложность существуемых уравнений на данный момент создаёт трудности для конструкторов и прочнистов. В данной работе рассматривается обратный метод решения задачи – идентификация параметров (материальных констант), входящих в определяющие соотношения. В работе предложено сочетание многослойной методики построения рекуррентных нейронных сетей и метода продолжения решения по параметру. Такой подход позволяет эффективно использовать быстродействие традиционных численных методов для решения дифференциальных уравнений и гибкость полуэмпирических рекуррентных нейронных сетей для получения приближённого решения рассматриваемой задачи. Метод продолжения решения по параметру оказывается полезным в решении задачи, упрощает процесс построения модели и позволяет элегантно обойти плохую обусловленность поставленной задачи. Предлагаемый в работе параметр эффективен, но требует дополнительных исследований. Сочетание вышеизложенных инструментов для решения задачи сводится к приближению экспериментальных данных путём аппроксимации получаемого решения по методу наименьших квадратов. В работе представлен анализ полученных результатов и сопоставление аналитического решения задачи с проведённым экспериментом и результатами других авторов.
Прогнозирование внешнего воздействия на объекты в системе Mathematica
Задача защиты комплексов объектов и сооружений от злонамеренного внешнего воздействия является в настоящее время весьма актуальной. Для того чтобы эффективно планировать мероприятия по защите объектов, необходимо осуществлять прогнозирование наиболее вероятных компонентов сложного объекта, на которые направляется внешнее воздействие. В условиях ограниченности сил и средств, предназначенных для защиты объектов, построенный прогноз позволит рационально распределить ресурсы и снизить вероятность нарушения их работы. Это позволит повысить надежность функционирования объектов критической инфраструктуры в сложных условиях обстановки. Настоящая статья посвящена описанию компьютерной реализации алгоритма, осуществляющего такое прогнозирование. Указанное прогнозирование требует решения сложных нелинейных целочисленных оптимизационных задач, что связано с преодолением значительных вычислительных трудностей. Эффективно преодолевать эти трудности позволяет система Wolfram Mathematica. Заложенные в ней алгоритмы позволяют находить решение данных задач, причем ввод их в систему осуществляется в явном виде, что позволяет работать с программой специалисту предметной области. Результатом работы построенной программы являются численные значения компонентов внешнего воздействия, направляемых на элементы сложного объекта. При этом необходимые исходные данные хранятся в текстовых файлах, что позволит пользователю легко изменять их. Разработанная программа может использоваться как при решении реальных практических задач в органах государственного управления, так и при обучении в высших учебных заведениях дисциплинам «методы оптимизации» и «математическое моделирование». Она позволяет показать обучаемым возможности математического моделирования и современных систем компьютерной математики на примере решения актуальной прикладной задачи, имеющей важное и хорошо им понятное значение.
Образовательные практики применения интеллектных систем
Интенсивное развитие средств и методов организации образовательной, научно-исследовательской и инновационной деятельности в области конвергентных когнитивно-информационных технологий и их приложений востребовано при повышении эффективности информационных процессов в различных областях науки и практики разработки и применения передовых интеллектных систем и технологий, в том числе в интересах совершенствования современных сложных социально-экономических систем и сред. Проблематика интеграции разрозненных направлений разработок и исследований в сфере гибридного интеллекта, наряду с широким спектром разноплановых экспериментальных вопросов, включает совокупность взаимоувязанных задач опережающего оценивания эффективности элементов таковых в развитой среде функционирования. Цель – обоснование и применение гибридных моделей анализа среды функционирования в интересах развития многоагентных технологий для оценивания эффективности применения двух и более методов управления в условиях цифровой трансформации информационного ландшафта сложных социально-экономических систем. Характерными особенностями выделяются проблемные вопросы организации и проведения деловых игр (формирование новых ролей и задач), а также их специализация в комплексных задачах координации как функции управления (согласование целей и задач, управление ресурсами, обмен информацией, поддержка коммуникации и сотрудничества, мониторинг и оценка, разрешение конфликтов и другие) в рамках апробации оригинальных проблемно-ориентированных модулей обучения по разделам «Многоагентные системы» при реализации программ подготовки бакалавров и магистров на кафедре АСУ в НИТУ МИСиС. На текущем этапе к всестороннему обсуждению предлагается ряд первичных вопросов формирования образовательных ресурсов с применением современных информационных технологий при апробации подобных практик ИТ-образования.
Разработка программного обеспечения для методологического сопровождения обучения технологиям обрезки плодовых культур с применением VR среды
Современное развитие аграрного сектора характеризуется необходимостью цифровизации образовательных процессов, направленных на подготовку квалифицированных кадров, владеющих современными технологиями садоводства. Одной из актуальных задач становится создание безопасных, всесезонных и экономичных инструментов практического обучения. В статье представлена разработка интерактивной обучающей системы с применением технологий виртуальной реальности «СадVR», предназначенной для методического сопровождения обучения технологиям обрезки плодовых культур специалистов-садоводов (35.03.05 «Садоводство»). Цель исследования – охарактеризовать и представить перспективы проекта программного обеспечения для методического сопровождения обучения технологиям обрезки плодовых культур с применением VR-среды (на примере интерактивной обучающей системы с применением технологий виртуальной реальности «СадVR»). Теоретико-методологическую основу исследования составили научные труды по цифровизации сельского хозяйства, психолого-педагогическим аспектам имитационного обучения и методикам профессиональной подготовки. В процессе работы использовались методы системного анализа, обобщения, моделирования и проектирования интерактивных сред. Результаты исследования подтверждают, что внедрение VR-технологий в подготовку специалистов аграрного профиля способствует повышению эффективности и безопасности обучения, развитию мелкой моторики, необходимой при выполнении операций, совершенствованию рефлексивных умений и сокращению зависимости учебного процесса от фактора сезонности. Разработанный VR-тренажер «СадVR» обладает функциональной вариативностью и масштабируемостью, предусматривает возможность обновления сценариев, добавления новых видов деревьев, инструментов и методических рекомендаций. Результаты разработки подтверждают перспективность использования технологий виртуальной реальности в аграрном образовании и указывают на существенный потенциал интеграции подобных систем в программы подготовки специалистов, а также в процессы повышения квалификации работников садоводческих предприятий. Практическая значимость работы заключается в возможности интеграции VR-комплекса «СадVR» в образовательные программы аграрных вузов и колледжей, а также его использования в системе повышения квалификации работников садоводческих предприятий.
Цифровой сервис для подготовки аттестационных листов обучающихся
В статье представлен конвейер автоматизированной обработки учебной документации. Для создания числовой модели текстовой информации используется векторное представление данных, для повышения качества извлечения и предобработки данных из документов используются технологии OCR и регулярные выражения. Особое внимание уделено исследованию возможностей Chroma DB, которая предоставляет эффективные средства для хранения и поиска информации по векторным данным. На основе семантического сопоставления справок об обучении и детального сравнения по дисциплинам учебного плана реализован механизм рекомендации наиболее подходящего направления подготовки. Реализация представлена как автономный микросервис, развёрнутый в Docker и доступный через FastAPI. В результате создано гибкое решение, которое значительно сокращает время ручной сверки учебных планов и справок об обучении, обеспечивает высокую точность обнаружения сходства в наименованиях дисциплин и объёмах часов, а также легко масштабируется и интегрируется в существующие корпоративные информационные системы, благодаря стандартизированному REST-интерфейсу. Использование разработанного цифрового сервиса позволяет, с одной стороны, повысить объективность анализа учебных планов, сравнения дисциплин и выделения ключевых компетенций, что обеспечивает максимально корректное распределение обучающихся по направлениям подготовки. С другой стороны, цифровой сервис значительно ускоряет процесс подготовки документов и уменьшает нагрузку на учебные отделы образовательных организаций.
Концепция и стандарты цифровых навыков и их применение для разработки образовательных траекторий
В статье рассматривается эволюция понятия "цифровые навыки" от базовой компьютерной грамотности к комплексным цифровым компетенциям. Анализируются ключевые международные и национальные стандарты цифровых навыков, такие как DigComp, ESCO, SFIA. На основе проведенного анализа предлагается модель применения данных стандартов для проектирования гибких, персонализированных и ориентированных на рынок труда образовательных траекторий в сфере ИТ-образования.
Информационные технологии многоуровневого моделирования в решении управленческих задач аграрного производства
Рассмотрены разработанные программные приложения для решения управленческих задач прогнозирования и планирования производства аграрной продукции в благоприятных, неблагоприятных и усредненных условиях деятельности сельскохозяйственного предприятия, основанные на многоуровневых моделях и искусственном интеллекте. Предложено использовать три трендовые модели для прогнозирования производственно-экономических характеристик с учетом иерархической структуры временного ряда, отражающей изменчивость локальных минимумов, локальные максимумов и промежуточных значений. Для случайного ряда прогноз высоких значений ориентирован на среднее значение локальных максимумов, низких значений - на среднее локальных минимумов с оценкой их вероятностей. Среднее значение, соответствующее определенной вероятности, описывает усредненные условия работы предприятия. Если характеристика временного ряда описывается многоуровневыми значимыми трендами, то прогноз высоких, низких и промежуточных значений осуществляется по каждому тренду. Особенностью многоуровневого прогнозирования является учет циклов - интервалом между локальными минимумами и максимумами. Отдельно предлагается моделировать высокие и низкие события как значения, располагающиеся выше тренда локальных максимумов и ниже тренда локальных минимумов. Высокие и низкие события, как правило, являются случайными величинами, подчиняясь законам распределения вероятностей. Для реализации приведенного алгоритма разработан программный комплекс на языке программирования C#. В дополнение к нему создано программное приложение для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с использованием машинного обучения и нейронной сети. Для прогноза применяются многолетние ряды урожайности сельскохозяйственных культур и суточные температуры воздуха и осадки за вегетационный период. Алгоритм многоуровневого моделирования характеристик позволяет осуществлять многоуровневое планирование с использованием задач многоуровневого параметрического и стохастического программирования для благоприятных, неблагоприятных, усредненных условий и вероятных событий. Разработан программный комплекс, позволяющий на основе базы данных и знаний, включающих биологические, экологические, природно-климатические и экологические характеристики, прогнозировать и планировать аграрное производство на основе многоуровневого моделирования с использованием искусственного интеллекта.