Программные продукты и системы

В УУНиТ совместно с Уфимским государственным авиационным техническим университетом разработана подсистема автоматизированного обеспечения достоверности и актуальности пространственных данных ^(28.08.2024)
Разработанная подсистема позволяет ускорить обработку пространственной информации в БД, исключить дублирование устаревших данных и тиражирование актуальных, оставляя при этом различные формы представления этой информации для каждой из подсистем в рамках одной геоинформационной системы.

В РХТУ им. Д.И. Менделеева совместно с Санкт-Петербургским государственным технологическим институтом, а также с Саратовским государственным техническим университетом им. Ю.А. Гагарина проведен анализ формования листового стекла флоат-методом ^(21.08.2024)
В статье разработаны диаграммы вариантов использования и диаграммы классов цифрового тренажера с использованием языка UML, а также структура БД системы обучения, включающая критерии группировки ситуаций.

В Волгоградском государственном техническом университете рассмотрена архитектура интеллектуальной обучающей системы с фоновой генерацией заданий ^(07.08.2024)
В работе представлены основные функциональные элементы таких компонентов системы CompPrehension, как тренажер, банк заданий, генератор заданий и домен (предметная область), а также их взаимодействие с БД для хранения заданий и с машинами вывода для их решения.

В МГТУ им. Н.Э. Баумана рассмотрены особенности применения алгоритмов снижения размерности в задачах проектирования многослойных радиационно стойких экранов защиты электронной аппаратуры ^(31.07.2024)
В статье рассмотрено программное обеспечение, реализующее один из предложенных подходов в анализе и обработке информации о многослойных радиационно стойких экранах защиты электронной аппаратуры для использования в космическом пространстве. В результате сделан выбор в пользу алгоритма UMAP.

В ФГБУ «Российский центр научной информации» совместно с Межведомственным суперкомпьютерным центром РАН проанализированы методы компрессии табличных данных, используемых в рамках функционирования платформы «Инфраструктура научно-исследовательских данных» (Платформа ИНИД). ^(24.07.2024)
Важным аспектом исследования является фокусировка на возможности оптимизации процессов внутри Платформы ИНИД, что направлено на повышение ее эффективности как инструмента в области работы с научными данными. Кроме того, данная работа способствует углублению понимания потенциала применения современных методов сжатия данных в контексте практик обмена научными данными, открывая перспективу для дальнейших исследований и разработок в этой области.

В Крымском федеральном университете имени В.И. Вернадского разработана модель по аналогии с архитектурой модели EEGNet ^(03.07.2024)
В ходе исследования удалось достичь точности классификации ряда воображаемых движений до 80 %, распознавания признаков реальных движений до 78 % и превысить показатели распознавания по сравнению с изначальной моделью более чем на 10 %. В перспективе планируется использование данной модели в коррекционных тренингах с применением комплекса, состоящего из неинвазивного интерфейса мозг–компьютер и экзоскелетов кистей рук.

В Поволжском государственном технологическом университете представлена экономическая концепция кластера с помощью специализированной онтологии ^(27.06.2024)
Представленные в работе результаты являются основой для дальнейших исследований процессов интеграции инновационных кластеров, цифровых платформ и экосистем в контексте проблем управления региональным развитием.