Программные продукты и системы

В Тюменском государственном университете исследовали нейросетевые модели для классификации текстовых фрагментов, содержащие биографическую информацию. ^(21.08.2019)
Проведены эксперименты по сравнению архитектур нейронных сетей для решения задачи классификации текстов на естественном языке, которая является одной из важных задач информационного поиска. Пути ее решения разнообразны, однако в последнее время на фоне общей тенденции использования механизмов машинного обучения в слабоформализуемых предметных областях все большую популярность приобретают методы, построенные на применении нейронных сетей.

В Тверском государственном университете предложена архитектура системы мониторинга производственных процессов в условиях географической распределенности производства. ^(14.08.2019)
Система позволяет работать в распределенном режиме, что значительно упрощает внедрение и эксплуатацию в условиях географической распределенности производства. Все компоненты, подсистемы, а также протокол и порядок их взаимодействия ориентированы на использование как на географически распределенных, так и на других производствах.

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана разработан гибридный подход к анализу потоков данных в условиях Индустрии 4.0. ^(07.08.2019)
Предложенный метод позволяет определять наиболее вероятный сценарий с помощью логистической регрессии, а также выделять оптимистический и пессимистический сценарии на основе метода анализа иерархий.

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» исследовалась возможность применения методов поиска решения на основе прецедентов для идентификации сигналов АЭ-мониторинга сложных технических объектов. ^(30.07.2019)
Для извлечения прецедентов из БЗ (базы прецедентов) предложено использовать метод ближайшего соседа и расстояние Левенштейна в качестве меры сходства. Разработан метод представления сигналов АЭ-мониторинга как прецедента. На основе предложенного подхода реализован прецедентный модуль для идентификации сигналов АЭ-мониторинга.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) разработан подход к подготовке данных, получаемых от разнородных систем мониторинга, для их дальнейшего анализа методами интеллектуального анализа данных. ^(24.07.2019)
В данном подходе в качестве источников данных учитываются не только записи, поступающие от различных мониторинговых систем в режиме реального времени, но и учетные базы, используемые для хранения информации.

В Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) предложена концепция использования макроопределений высшего порядка для реализации поддержки объектно-ориентированной парадигмы программирования в языке C89 без расширений. ^(15.07.2019)
Результаты исследования предполагают применимость такого подхода для реализации программ, эффективно использующих объектно-ориентированное программирование, при разработке на языке Си в случае невозможности использования современных объектно-ориентированных языков.

В Государственном университете «Дубна», Институте системного анализа и управления исследовался вопрос применения квантового генетического алгоритма для автоматического выбора оптимального типа и вида корреляции в структуре квантового нечеткого логического вывода. ^(10.07.2019)
Погружение в структуру квантового нечеткого вывода квантового генетического алгоритма позволяет получить новый синергетический эффект и реализовать квантовый нечеткий вывод на классическом процессоре.