Электронные библиотеки https://elbib.ru/ <div id="journalDescription"> <p><strong>Дорогой посетитель!</strong></p> <p>Вы находитесь на сайте электронного научного журнала «Электронные библиотеки», посвященного оперативному отражению новых результатов теории и практики использования в России и за рубежом электронных библиотек – распределенных информационных систем, позволяющих обрабатывать, хранить, распространять, анализировать и организовывать поиск в разнообразных коллекциях электронных документов (текст, графика, аудио, видео и др.) через глобальные сети передачи данных. Журнал нацелен на формирование российского сообщества учёных, развивающих названное научное направление, и является в настоящее время единственным российским изданием, последовательно и систематически освещающим наиболее актуальные вопросы, связанные с развитием технологий электронных библиотек, которые в настоящее время становятся всё более существенными для совершенствования стандартов науки, экономики, образования, здравоохранения и качества жизни вообще. Научные электронные библиотеки играют важную роль в реализации активно поддерживаемых научным сообществом инициатив открытого доступа к результатам исследований, формировании открытой науки и глобальных репозиториев представления знаний и данных. Материалы журнала направлены на формирование российского сообщества ученых, экспертов и практиков, целенаправленно занимающимися вопросами использования технологий электронных библиотек для социально-экономического развития.</p> <p>Аудитория журнала включает широкий круг специалистов в сфере создания и использования информационно-коммуникационных технологий; ученых и исследователей; работников сфер образования и культуры; частных лиц, интересующихся проблемами развития современного информационного общества. Материалы, публикуемые в журнале, проходят строгую процедуру рецензирования и экспертного отбора.</p> </div> ru-RU <p class="text-justify">Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.</p> <p class="text-justify">Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.</p> <p class="text-justify">Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.</p> <p class="text-justify">Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.</p> <p class="text-justify">При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://elbib.kpfu.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается только для научных исследований и персонального использования, но не для коммерческого использования, перепродажи или передачи другому лицу.</p> <p class="text-justify">Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com</p> <p class="text-justify">Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.</p> <p class="text-justify">Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте <a href="https://elbib.ru/files/docs/ru-copyright-101443.docx" target="_blank" rel="noopener">скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения</a>.</p> ljmeditor@gmail.com (Редакция журнала «Электронные Библиотеки») ljmeditor@gmail.com (Редакция журнала) Mon, 13 Sep 2021 09:42:48 +0300 OJS 3.2.0.3 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 Оценка усталости человека методом анализа фотографий лица с помощью сверточных нейронных сетей https://elbib.ru/article/view/688 <p>Представлены решения проблемы распознавания усталости человека по изображению его лица. Сначала рассмотрены уже существующие алгоритмы, а затем предложена и реализована модель собственной архитектуры. В заключении приведены итоговые показатели работы модели.</p> Байрамов Азат Ильгизович, Фасхутдинов Тимур Русланович, Тимергалин Денис Марселевич, Ямиков Рустем Рафикович, Муртазин Виталий Рудольфович, Никита Алексеевич Туманов Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/688 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Интернет-портал «История земли: геологический ракурс». Высокотехнологичная популяризация научных геологических знаний https://elbib.ru/article/view/698 <p>Работа посвящена разработке высокотехнологичного научно-популярного интернет-портала «История Земли: геологический ракурс». Разрабатываемый ресурс ставит своей основной целью популяризацию современных научных геологических знаний с использованием научно-популярного мультимедиа-контента и программного инструментария для интерактивного взаимодействия с ним. Интернет-ресурс предназначен для школьников и студентов, а также широкого круга пользователей интернета.</p> Александр Сергеевич Еременко, Вера Викторовна Наумова, Алексей Андреевич Загумённов, Виталий Сергеевич Ерёменко, Анастасия Николаевна Злобина Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/698 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Генерация трехмерных синтетических датасетов https://elbib.ru/article/view/699 <p>Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.</p> Влада Владимировна Кугуракова, Виталий Денисович Абрамов, Даниил Иванович Костюк, Регина Айратовна Шараева, Рим Радикович Газизов, Мурад Рустэмович Хафизов Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/699 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Система информационного мониторинга контрагентов https://elbib.ru/article/view/687 <p>В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения.</p> <p>В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.</p> Дмитрий Леонидович Кузьмин, Карен Альбертович Григорян Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/687 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Извлечение данных из сканированных документов со сходной структурой https://elbib.ru/article/view/686 <p>На текущий момент времени значительная часть передаваемых и хранимых данных не структурирована. Количество неструктурированных данных растет большими темпами каждый год, несмотря на то, что по таким данным трудно производить поиск, к ним нельзя совершать запросы и в целом их обработка не автоматизирована. В то же время наблюдается развитие систем электронного документооборота.</p> <p>Настоящая работа предлагает инструмент для извлечения данных из фотографий бумажных документов, принимая во внимание их структуру и разметку. Представлены результаты разных испытанных подходов, включая нейронные сети и алгоритмический метод, а также проведен анализ полученных результатов.</p> Рустем Дамирович Саитгареев, Булат Рифатович Гиниятуллин, Владислав Юрьевич Топоров, Артур Александрович Атнагулов, Фарид Радикович Аглямов Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 https://elbib.ru/article/view/686 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Применение методов скоринговой оценки кредитных рисков в мониторинге корпоративного заемщика https://elbib.ru/article/view/682 <p>Предложен метод оценки риска дефолта корпоративного заемщика на этапе мониторинга на основе скоринговой оценки. Приведено доказательство гипотезы в том, что скоринговые методы оценки кредитных рисков возможны к применению не только на этапе первичной оценки потенциального заемщика при принятии решения о кредитовании, но и на этапе его мониторинга при сопровождении сделки. Мониторинг представляет собой периодическую проверку кредитного качества корпоративного заемщика, с кем заключен кредитный договор. Это делается с целью своевременного выявления негативных сигналов, а также своевременного реагирования на угрожающие тенденции в деятельности заемщика.</p> <p>Некоторые кредитные организации экономят на мониторинге, полагаясь на систему принятия решения, считая ее безупречной. Однако данная экономия может оказаться фатальной ошибкой, так как многое в течение «жизни» предприятия со временем изменяется. Этому способствуют как внешние факторы (политические, экономические), так и внутренние (неверная стратегия развития организации, неспособность оценить собственные кредитные возможности, недобросовестные контрагенты).</p> <p>Предлагаемый метод представляет собой систему автоматических риск-сигналов, которые прошли проверку на предсказательную способность, исключая ручные процедуры. В предлагаемое решение включены маркеры (риск-сигналы), которые имеют предсказательную способность выше средней, что может привести к дефолту корпоративного заемщика. Дополнительно применена цветовая маркировка – красный, желтый, зеленый, которая позволяет визуализировать критичность выявленного риск-сигнала в зависимости от предсказательной способности – наглядное представление рисков заемщика с целью облегчения интерпретации.</p> <p>Анализ разработанного метода показал, насколько возможно ускорить процесс проведения мониторинга, что позволит обеспечить оперативность реагирования на выявленные риск-сигналы, а также спрогнозировать вероятное ухудшение кредитного качества заемщика в кредитном или гарантийном портфеле без ущерба для качества оценки риска.</p> Ольга Андреевна Тазенкова Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/682 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300 Процессный подход и построение базы данных по управлению непрофильными активами кредитной организации https://elbib.ru/article/view/683 <p>Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).</p> <p>Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.</p> <p>Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.</p> Марат Хайдарович Шакиров Copyright (c) 2021 Электронные библиотеки https://elbib.ru/article/view/683 Sun, 12 Sep 2021 00:00:00 +0300