?
Формирование событийных рядов с использованием многоаспектных онтологий
С. 297–303.
Цель исследования – определение понятия событийного ряда и разработка подхода к формированию событийных рядов на основе данных, извлекаемых из различных источников в Интернет (новостных лент, социальных сетей и баз данных) с использованием многоаспектных онтологий, описывающих как источники данных, так и структуру извлекаемой из них информации. Событийные ряды определяются по аналогии с временными рядами как совокупности значений некоторых параметров исследуемых процессов, где вместо времени измерения указывается тип события. При анализе необходимо учитывать не только взаимосвязь измерений со временем (или хронологию событий), но и причинно-следственные связи, которые могут быть выявлены при исследовании процессов. Онтологии используются при работе с неструктурированными данными для построения журнала событий, который формируется на первом шаге при построении событийных рядов.
В книге
Таганрог: Южный федеральный университет, 2020.
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Емельянов В. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.
Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые настройки ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Джейранян А. Д., Лядова Л. Н., В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics: сб. науч. ст. XI Междунар. науч.-практ. конф. (Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года).: Мн.: БГУИР, 2025. С. 386–396.
Выполнен анализ существующих методов и инструментов визуализации данных, выявлены их ограничения, связанные с необходимостью продвинутых навыков программирования или недостаточной гибкостью настройки. Предложена методология разработки инструментов визуализации данных на основе экспертных знаний, обеспечивающая возможность эффективного создания настраиваемых визуальных представлений. Методология включает три ключевых подхода: (1) разработку предметно-ориентированных языков (DSLs) для визуализации данных, (2) автоматизированную генерацию скриптов визуализации ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Aczel B., Szaszi B., Clelland H. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 135–142
Добавлено: 27 января 2026 г.
Springer Publishing Company, 2025.
Добавлено: 23 ноября 2025 г.
Tyul’bashev S., Самодуров В. А., Позаненко А. С. и др., Publications of the Astronomical Society of Australia 2025 Vol. 42 Article e059
Добавлено: 20 ноября 2025 г.
Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Шитов Э. Н. и др., В кн.: Приморские зори - 2024: Международные научные чтения: сборник научных трудов, Владивосток, 18–20 апреля 2024 года.: Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2024. С. 166–170.
В статье проведен анализ необходимости и эффективности применения современных средств, в частности искусственного интеллекта и больших данных, в процессах моделирования управления производственными и профессиональными рисками. Рассматривается, каким образом интеграция передовых технологических решений способствует повышению точности прогнозирования потенциальных рисков, а также обеспечивает оптимизацию ресурсов и процессов управления рисками в организациях. Освещаются основные этапы построения моделей управления ...
Добавлено: 24 сентября 2025 г.
Двойнин А. М., Информация и образование: границы коммуникаций 2025 Т. 25 № 17 С. 125–127
В статье рассматриваются проблемы применения методов статистики в педагогических исследованиях: отсутствие информативных показателей, шаблонные виды анализа, фабрикация расчетов, p-hacking и др. ...
Добавлено: 19 августа 2025 г.
Логинова И. В., Пиекалнитс А. С., Грозовский Ф. М., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 60 С. 36–88
Цель настоящей статьи заключается в демонстрации подходов по анализу связей центров компетенций с использованием системы интеллектуального анализа больших текстово-документных данных iFORA на примере картирования области «Промышленные информационноуправляющие и телекоммуникационные системы». Результаты исследования включают апробацию реализованных в системе iFORA подходов и методов к задачам, которые традиционно решаются в рамках организационного сетевого анализа. Основной результат проведенного анализа ...
Добавлено: 6 августа 2025 г.
Lyudmila Lyadova, Anton Platunov, Ланин В. В. и др., , in: Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management: 15th International Joint Conference, IC3K 2023, Rome, Italy, November 13-15, 2023, Revised Selected PapersVol. 2454.: Rome: Springer, 2025. Ch. 11 P. 232–250.
Добавлено: 2 мая 2025 г.
Maillard J. P., Mihalchenko A., Novikov D. и др., Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 2024 Vol. 109 No. 2 Article 023523
Добавлено: 26 апреля 2025 г.
Ишанхонов А. Ю., Пшиченко Д. В., Можаровский Е. А. и др., Программные системы и вычислительные методы 2024 № 4 С. 140–150
В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.