Аннотация: Рассмотрена распределенная сеть, топология которой описана неориентированным графом. Сеть может сама изменять свою топологию, используя специальные «команды», подаваемые ее узлами. В работе предложена предельно локальная атомарная трансформация acb изменения конца c ребра ac, «движущегося» вдоль ребра cb от вершины c к вершине b. В результате этой операции ребро ac удаляется, а ребро ab добавляется. Такая трансформация выполняется по «команде» от общей вершины c двух смежных ребер ac и cb. Показано, что из любого дерева можно получить любое другое дерево с тем же множеством вершин, использовав только атомарные трансформации. Если степени вершин дерева ограничены числом d (d3), то трансформация не нарушает этого ограничения. В качестве примера цели такой трансформации рассмотрены задачи максимизации и минимизации индекса Винера дерева с ограниченной степенью вершин без изменения множества его вершин. Индекс Винера – это сумма попарных расстояний между вершинами графа. Максимальный индекс Винера имеет линейное дерево (дерево с двумя листовыми вершинами). Для корневого дерева с минимальным индексом Винера определены его вид и способ вычисления числа вершин в ветвях соседей корня. Предложены два распределенных алгоритма: трансформации дерева в линейное дерево и трансформации линейного дерева в дерево с минимальным индексом Винера. Доказано, что оба алгоритма имеют сложность не выше 2n–2, где n – число вершин дерева. Также рассмотрена трансформация произвольных неориентированных графов, в которых могут быть циклы, кратные ребра и петли, без ограничения на степени вершин. Показано, что любой связный граф с n вершинами может быть преобразован в любой другой связный граф с k вершинами и тем же числом ребер за время не более 2(n+k)–2.

Аннотация: На протяжении последних трех лет в рамках межведомственной научно-технической программы «Вакцины нового поколения и диагностические системы будущего», объединяющей более 90 организаций и направленной на разработку новых иммунологических препаратов, ведутся интенсивные работы по информационному обеспечению этого проекта. В результате, на базе Южной Московской Опорной Сети (ЮМОС) созданы корпоративная сеть и специализированная информационная система (ИС), объединяющая различные информационные ресурсы (ИР), включая БД и электронные библиотеки (в т.ч. создаваемые участниками программы).
Работоспособность системы обеспечивает программное обеспечение Gozelle, созданное в рамках указанной программы. Текущая версия ИС обладает широкой функциональностью, но, как оказалось, не обеспечивает всех потребностей участников понятийной сети (ПС)[1] , занятых решением той или иной научной проблемы. Для расширения возможностей существующей ИС было выбрано программное обеспечение среднего уровня Globus Toolkit 3.0 [2]. С целью повышения эффективности ориентации пользователей в существующих ИР и, соответственно, повышения эффективности работы, к сервисам ПС высокого уровня был добавлен сервис семантического связывания данных на основе онтологий.

Аннотация: Последние несколько лет лаборатория учебных коммуникаций ИПС РАН (Учком) занимается обеспечением коммуникаций, сохранением и представлением материала, выработкой и поддержанием определенного формата проектов, который позволяет научным, художественным и учебным коллективам быть совместными и интересными друг другу. В центре нашего внимания находятся различные модели взаимодействия науки, искусства и образования. В работе представлены художественные проекты, которые были реализованы в 2000-м году в рамках нескольких сетевых акций между Переславле-Залесским, Нижнем Новгородом и рядом других городов России. Эти акции входили в состав проектов RAT-2, "Сеть и Интернет ресурсы летней школы", "Виртуальная Театральная Мастерская" и явились развитием работ лаборатории Учком по интеграции научных, художественных и образовательных ресурсов. Отдельное внимание хотелось бы обратить на то влияние, которые эти художественные и образовательные проекты начинают оказывать на те регионы, в которых они проводятся.

Аннотация: Сетевые формы взаимодействия набирают обороты в системе социального общества, сегодня их рассматривают в ряду инноваций, приписывая значительное число возможностей и достоинств. В современном информационном обществе, где информация распространяется с огромной скоростью, без сетевого взаимодействия невозможно представить инновационные процессы. Любая организации всегда испытывает дефициты – ресурсные, кадровые, материально-технические. Не являются исключением и библиотеки, поэтому автор статьи полагает, что создание различных форм сетевого взаимодействия позволит существенно повысить деятельность и престиж каждой библиотеки, входящей в сеть.

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:

Для поддержки адаптивного обучения и образовательной аналитики в интеллектуальных обучающих системах необходимо собирать и обрабатывать данные об успеваемости студентов и их индивидуальных характеристиках. Это можно реализовать с помощью модели студента. Анализ подходов к моделированию студента показал оптимальным применение нескольких типов моделей, исходя из требований, составленных для разрабатываемой обучающей системы. Были выбраны и объединены в одну модель три подхода: оверлейный, сеть Байеса, моделирование ошибочных знаний. Использование оверлейной модели позволяет строить индивидуальные траектории обучения студентов. Сети Байеса реализуют компетентностный подход в обучении. Модель ошибок отслеживает ошибочные знания студентов и помогает им исправить их на ранних стадиях. Модель студента, объединяющая в себе данные подходы, является подходящей для реализации персонализированного обучения, позволяет преподавателю отслеживать успеваемость студентов по различным характеристикам, а также дает возможность легко представить в системе карту тем, знаний, компетентности студентов в различных областях в виде графа, что является удобным и понятным представлением.

Аннотация: Каталоги традиционно являются основой инфраструктур данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса и обеспечивают информационную поддержку накапливаемых архивов значительного объёма. Для предоставления пользователям информационных услуг и услуг по обработке данных ДЗЗ Центр коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН ориентируется на применение методов, технологий и инструментов, развиваемых в рамках европейских инициатив по созданию глобальных инфраструктур ДЗЗ. Ряд проектов последних лет, разрабатываемых или продвигаемых Европейским космическим агентства (ESA) в качестве основы использует сервис-ориентированную платформу среды SSE (Service Support Environment). В данной статье рассматривается ряд средств, применяемых в данных проектах для создания и интеграции каталогов данных ДЗЗ в единую распределённую гетерогенную сеть. Описан опыт применения этих средств в Центре.