?
An Approach to Developing Data Visualization Tools Based on Domain Specific Modeling
Scientific Vizualisation. 2024. Vol. 16. No. 4. P. 82–101.
Ключевые слова: грамматикаgrammarmetamodelingdomain-specific modelingпредметно-ориентированное моделированиеdomain-specific languageпредметно-ориентированный языкdata visualizationвизуализация данныхmodel transformationmultifaceted ontologyмногоаспектная онтологияинтерактивная визуализациятрансформация моделиinteractive visualizationметамоделирование
Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205
Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения
процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Cham: Springer Publishing Company, 2026.
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25
В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 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.
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.
Пахомова А. С., Вестник Московского университета. Серия 9: Филология 2026 № 1 С. 162–177
С середины 1920-х гг. будущие обэриуты — А.И. Введенский,
Д. Хармс, К.К. Вагинов — сблизились с кругом поэта, прозаика и драматурга
М.А. Кузмина и к концу десятилетия стали постоянными посетителями его
дома. Тема «Кузмин и обэриуты» достаточно разработана, однако в много
численных исследованиях фокус смещается на прагматику сближения с из
вестным писателем самих чинарей, для которых контакты с Кузминым были
способом ...
Добавлено: 1 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.
Улитин Б. И., Бабкин Э. А., Sergey V. Zykov, , in: 29th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2025)Issue 270.: Elsevier, 2025. P. 919–927.
Добавлено: 30 декабря 2025 г.
Арекеева Ю. Е., Бедненко Ю. И., Издательский дом ВКН, 2025.
В предлагаемом пособии излагается базовая грамматика китайского языка, необходимая для подготовки к первому уровню экзамена HSK 1 нового формата 3.0. В состав уроков входят теоретическая часть и упражнения, дающие возможность отработать полученные знания на практике. Схемы, таблицы и иллюстративные примеры позволяют учащимся легко и эффективно овладевать различными аспектами китайской грамматики. Большинство упражнений предполагают автоматическую самопроверку ...
Добавлено: 8 октября 2025 г.
Integrating an Ontology-Driven Approach to Data Visualization and AI Based Visualization with Plotly
A.D. Dzheiranian, L.N. Lyadova, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4 P. 191–206
В данном исследовании представлен прототип ассистента, управляемого искусственным интеллектом, который автоматизирует генерацию скриптов визуализации данных на основе запросов на естественном языке, устраняя необходимость пользователей владеть навыками программирования. В статье рассматриваются исследования, направленные на разработку средств для эффективной визуализации данных, проводится сравнение систем визуализации данных, основанных на использовании искусственного интеллекта, показаны ограничения существующих средств. Предлагаемый подход ...
Добавлено: 25 сентября 2025 г.