Аннотация: Исследована задача формирования цифрового пространства научных знаний (ЦПНЗ). Рассмотрено отличие этого понятия от общего понятия пространства знаний. ЦПНЗ представлено как множество, содержащее объекты, верифицированные мировым научным сообществом. Формой структурированного представления цифрового пространства знаний является семантическая сеть, основной принцип организации которой основан на системе классификации объектов и последующем построении их иерархии, в частности, по принципу наследования. Введена классификация объектов, составляющих контент ЦПНЗ. Предложена модель ЦПНЗ как совокупности непересекающихся множеств, содержащих цифровые образы реальных объектов и их характеристики, обеспечивающие отбор и визуализацию объектов в соответствии с многоаспектными пользовательскими запросами. Определено понятие пользовательской коллекции, предложена иерархическая классификация типов пользовательских коллекций. Использование понятий теории множеств при построении ЦПНЗ позволяет разбивать информацию по уровням детализации и формализовать алгоритмы обработки пользовательских запросов, что проиллюстрировано конкретными примерами.

Аннотация: Описаны направления российских исследований и разработок в области научных электронных журналов. Приведены статистические материалы, характеризующие работу нескольких наиболее успешно функционирующих электронных журналов за все время их существования, в том числе распределение статей по тематике, и статистика запросов на материалы журналов. Сделана попытка ответа на вопрос, кто является типичным автором полностью электронных журналов.
Обсуждены вопросы сохранения целостности материалов журналов и их архивации, организации всей технологической цепочки «автор – редакция – рецензент – редакция – сайт», сохранения авторских прав, официальной регистрации журналов и некоторые другие юридические проблемы.
Сделан краткий обзор существующих в России полностью электронных научных журналов, указаны их особенности, приведена сравнительная классификация. Уделено внимание способам разметки и поисковым системам.
Представлены основные результаты по созданию и реализации технологии автоматизированной обработки и включения в соответствующие базы данных (в частности, в базу данных Научной электронной библиотеки) электронных научных журналов с учетом имеющихся стандартов и рекомендаций, достигнутые при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках проекта 03-07-90252.

Аннотация:

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.

В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Аннотация: Представлена классификация задач по дифференциальной геометрии, в основе которой лежит характер связей между элементами задачи и соотношение между воспроизводящей и творческой деятельностью студентов при их решении. Показано, что важным источником для выбора текстов задач и методов их решения являются труды ученых – создателей классической дифференциальной геометрии. Работа с соответствующим научным текстом позволяет обучающемуся освоить такую образовательную стратегию, как методологическая редукция.

Аннотация: Описаны общий алгоритм и классификация этапов создания виртуальных культурно-исторических реконструкций. На примере проекта «Болгар XIV» разобраны основные стадии реализации реконструкции, рассмотрены архитектура, бытовое окружение и планировка города; дано общее описание той эпохи. Приведены общие соображения о подходах к созданию виртуальных реконструкций, в том числе правила процедурной генерации территорий.

Аннотация:

Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.

Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.

Оценка, проведенная организаторами конкурса, выявила высокое качество предложенного подхода, который занял первую строчку по трем из четырех мерам качества.