В настоящей статье обозначены и описаны процессы развития иноязычной лексики подсистемы российского государственного управления в разные исторические периоды. Вопросы изучения особенностей государственного управления в общем и языка, его обслуживающего, приобрели особую значимость в новейший период, когда начался переход к новым формам государственности и российское общество вышло на новый уровень информационного развития. Отмеченное явление обусловливает актуальность представленного исследования. Описаны изменения иноязычных лексем исследуемой подсистемы, происходящие в плане их выражения и грамматических характеристик. Особое внимание в работе уделяется характеристике процессов семантического развития иноязычных лексем, представленных как на уровне семантической структуры словесных знаков, так и на уровне структуры отдельного значения, рассмотренных в соответствии с теорией значения представителей воронежской лингвистической школы. Подчеркивается, что серьезные трансформации в денотативном компоненте многих слов исследуемой подсистемы произошли в конце ХХ - начале XXI в. и были связаны с разрушением идеологизированных сем, содержащих в советскую эпоху информацию об отнесенности понятий к эксплуататорскому/буржуазному обществу. Делается вывод о том, что характеристика важнейших направлений эволюции иноязычной лексики подсистемы государственного управления отражает сложную историю процессов вхождения инообразований управленческого характера в систему русского языка и их адаптации в нем и, несомненно, соответствует общим процессам развития русского языка в разные исторические периоды.
Словарный состав современного корейского языка (южнокорейский вариант) активно пополняется англицизмами в условиях интенсивного языкового контакта. Как правило, в процессе заимствования происходит семантическое сужение, а затем в процессе усвоения и адаптации англицизма в корейском языке и культуре происходит расширение его семантического значения, в том числе за счет механизмов метафоризации. Новые слова и концепты из английского языка подвергаются переосмыслению в рамках концептуальной системы и метафорического мышления корейского народа. Материалом исследования послужил корпус из 387разноструктурных метафорических единиц, полученных методом сплошной выборки из толковых словарей корейского языка, сборников неологизмов корейского языка за шесть лет с 2017 по 2022 г., а также сайтов южнокорейских газет. Для описания и анализа отобранного языкового материала был применен семантико-когнитивный метод с целью выявления разных типов метафорических номинаций и моделей через анализ семантики языковых единиц. В рамках анализа языкового материала были выявлены артефактная, природоморфная, социоморфная, антропоморфная и пространственная метафоры; полные и частичные метафоры. Областью-источником являются привычные бытовые сферы, а метафорическая экспансия происходит в сферы, которые имеют большое значение в современном корейском обществе с точки зрения носителей корейского языка. Были выявлены следующие виды метафоризации в корпусе: метафоризация в ходе автономной вторичной номинации, метафоризация в ходе деривативного словообразования и образования слов-портмоне, словосложения и двухкомпонентного фразообразования с участием англицизмов. Были выявлены следующие виды метафоризации в корпусе: метафоризация в ходе автономной вторичной номинации, метафоризация в ходе деривативного словообразования, образования слов-портмоне, словосложения и двухкомпонентного фразообразования с участием англицизмов. Наиболее часто встречающимися в корпусе являются примеры метафоризации, возникающей в ходе словосложения и двухкомпонентного фразообразования (46 %), а таже в словах-портмоне (38 %).
Инфантилизм, оторванность от жизни современной молодежи приводят к формированию различных поведенческих отклонений и росту злоупотребления психоактивными веществами. Самая эффективная мера профилактики наркомании – расширение работы в образовательной и молодёжной среде, поиск более современных и концептуальных подходов к первичной профилактике. Профилактика зависимости связана с обретением личностной зрелости обучающейся молодежи, поисками и актуализацией необходимых внутренних ресурсов для сопротивления вредным, асоциальным привычкам.
В статье предлагается новый подход к изучению взаимодействия сигналов биомедицинской природы, в частности, данных электроэнцефалограмм (ЭЭГ), путем анализа структуры временных задержек пар сигналов относительно друг друга. Анализ литературы показал, что большинство методов оценки взаимодействия сигналов при анализе ЭЭГ основаны на вычислении функции когерентности, что не учитывает задержки сигналов относительно друг друга по времени. Ввиду этого предлагается рассмотреть метод анализа структуры временных задержек пар сигналов на примере данных ЭЭГ, состоящий из следующих этапов: фильтрации сигналов в нескольких перекрывающихся частотных диапазонах; нахождения последовательности временных задержек пары сигналов; вычисления матрицы расстояний между рядами временных задержек сигналов с использованием расстояния Евклида, манхэттенского расстояния и расстояния Чебышева; оценки плотности распределения для расстояний между последовательностями временных задержек на тестовой выборке. В статье приводится исследование свойств предложенного метода на модельных сигналах, построенных на основе функций с хорошо известными свойствами, а также применение метода на реальных данных ЭЭГ, что позволило выявить и проанализировать задержки реакции людей на фотостимуляцию в зависимости от различных отведений ЭЭГ. Результаты показывают, что разница временных задержек сигналов между различными отведениями ЭЭГ в большинстве случаев у испытуемых отсутствует, но у некоторых испытуемых она составляет около 0,3 сек. (при вычислении с помощью евклидовой метрики), что является существенным запаздыванием на фотостимуляцию между различными участками мозга. При этом метрики, отличные от евклидовой, дают иную оценку расстояний между последовательностями временных задержек, позволяя получить более детализированную, или, напротив, более общую картину. Данный метод может быть полезен при картировании головного мозга на основе данных ЭЭГ.
При исследовании надежности в зависимости от типа изделий используют параметрические и непараметрические модели. Параметрические модели работают с цензурированными выборками, где данные для расчета надежности представлены как наработки отказавших и работающих изделий. Наработками отказавших изделий является время, за которое они вышли из строя в процессе эксплуатации, а наработками работающих изделий - время, которое они успешно проработали. Обычно рассматривают три основных закона распределения наработок до отказа - экспоненциальный, Вейбулла и нормальный. Чаще всего применяется закон распределения Вейбулла, поскольку экспоненциальный является его частным случаем и позволяет контролировать динамику изменения надежности. Непараметрический анализ обладает преимуществом получения надежных результатов без привязки к определенному распределению данных о сроке службы. Однако из-за этой гибкости непараметрические методы могут оказаться сложными и менее удобными для решения различных задач, типичных для инженерного проектирования. В то же время, параметрический анализ может более четко выявить специфические тенденции и закономерности отказов, что делает его предпочтительным в некоторых ситуациях. Рассмотрим и проанализируем применение непараметрической модели для оценки надежности космических аппаратов на примере обобщенного распределения Вейбулла.
В статье представлен новый метод сжатия аудиоданных с потерями. Метод базируется на психоакустических принципах восприятия звука человеком. Учет данных принципов позволяет получить метод сжатия аудиоданных различной природы: музыкальных композиций, речевого сигнала, различных звуков другого происхождения. Стоит отметить, что каждый из них имеет свои особенности. Речевые сигналы содержат паузы и имеют менее разнообразный частотный диапазон по отношению к музыке, что приводит к разработке специфических методов их компрессии. Целью построения представленной теории сжатия аудиоданных с потерями является достижение равенства исходного и восстановленного сигналов в перцептуальном смысле. Именно такой подход позволяет получить метод сжатия аудиоданных, который позволяет в значительной степени уменьшить битовое представление аудиосигнала, оставляя его на слух очень близким к оригиналу. Большое внимание при разработке метода уделено квантованию по уровню, причем при квантовании спектральных составляющих сигнала используется теория едва заметных изменений звука. Представляется целесообразным учет этой теории, поскольку она является значимой при обработке аудиосигналов, однако, до сих пор не была использована при разработке методов сжатия аудиоданных. Предлагаемая в статье процедура квантования по уровню сочетает в себе преимущества как адаптивного, так и равномерного квантования. Для адаптивного квантования основное преимущество это значительно меньшее число уровней квантования, которое необходимо для достижения сопоставимого с равномерным квантованием уровня шума квантования. Представленный метод квантования, который являясь по сути неравномерным (адаптивным) не требует передачи значения каждого из уровней квантования (или шага квантования). Кроме того, ошибка квантования в разработанном методе не превышает 1 дБ, что является порогом едваразличимых изменений звука.
Графовые нейронные сети в настоящее время являются объектом все возрастающего интереса в области машинного обучения и анализа данных. Их специализированная архитектура позволяет эффективно моделировать и анализировать сложные структуры данных на графах, такие как социальные сети, биоинформационные сети, транспортные сети и другие. С возрастанием объема данных, представленных в виде графов, растет их значимость как инструмента для понимания и прогнозирования сложных взаимосвязей и паттернов. Данная работа направлена на оценку эффективности метода L2-регуляризации, применяемого при машинном обучении в контексте задачи кластеризации узлов графа. Под кластеризацией понимается объединение узлов в группы, выделяемые по степени их связности. При обучении используется специальный метод регуляризации и реализующий его алгоритм распространения меток LPA (Label Propagation Algorithm), а также расширение данного подхода на две популярные архитектуры графовых нейронных сетей: GraphSAGE (Graph Sample and Aggregation) и GAT (Graph Attention Networks). В рамках исследования проводится сравнительный анализ эффективности применения метода LPA на различных датасетах, широко применяемых в научных и практических задачах. Результаты исследования показывают заметное улучшение точности анализа графовых моделей данных при использовании анализируемого подхода. Проведенное исследование способствует более глубокому пониманию воздействия общего подхода L2-регуляризации в плане обучения графовых нейронных сетей.
Работа посвящена изучению возможностей применения искусственных импульсных (или спайковых) нейронных сетей для решения задачи приближенной факторизации Винера - Хопфа для процессов Леви в рамках интеллектуальной системы машинного обучения. Одним из приложений факторизации Винера - Хопфа является вычисление цен барьерных опционов, в связи с чем рассматриваемая задача имеет важный прикладной аспект для вычислительной финансовой математики в части создания гибридных численных методов, комбинирующих современные технологии нейросетей третьего поколения и классические методы вычислительной математики. В рамках статьи предложена импульсная нейронная сеть с моделью «интегрировать-и-сработать» с утечками для факторизации тригонометрического полинома в комплексной форме, коэффициенты которого представляют собой распределение вероятностей. Искомые многочлены-факторы имеют аналогичную вероятностную интерпретацию, при этом у первого фактора первая половина коэффициентов равна нулю, а у второго - вторая половина. Вероятностная интерпретация задачи позволяет обойтись без кодирования и декодирования входных и выходных данных в спайки и обратно. Обучение сети проводится для одного набора коэффициентов полинома с целью минимизировать ошибку приближения этого полинома произведением факторов, коэффициенты которых предсказываются сетью, для чего программно реализована собственная функция потерь. В отличие от традиционного подхода к подбору параметров модели на обучающей выборке, в данной работе предлагается минимизировать ошибку приближения конкретной характеристической функции процесса Леви произведением многочленов-факторов. При этом модель не использует фактические значения коэффициентов факторов при обучении, а только значения многочленов, вычисленные с помощью быстрого преобразования Фурье. В рамках вычислительных экспериментов представлен пример факторизации полинома 255-й степени, связанного с гауссовым процессом Леви, с помощью спайковой нейросети. Программная реализация предлагаемого в статье подхода к решению задачи факторизации написана на языке программирования Python с использованием фреймворка машинного обучения pyTorch и библиотеки snnTorch импульсных нейронных сетей.
Настоящее исследование посвящено проблеме присутствия ектении об оглашенных в Божественной литургии в нач. XXI в., а также ее восприятии в контексте символического толкования. Через анализ прошений и молитв об оглашенных рассматривается актуальность ектении и существующие предположения о ее вариациях.
Введение. Рассмотрены методологические инструменты, позволяющие концептуализировать понятие образа в коллективном сознании при помощи обращения к исследованиям исторической памяти. Предложены содержательная рамка (политическое бессознательное) и институциональная рамка (идеологическая проекция власти) для интерпретации данных.
Цель. Целью исследования является установление исторических образов, используемых российской молодежью для формирования политических аналогий, и факторов, определяющих их выбор.
Методы. В качестве эмпирического материала использованы результаты исследования «Образ России в представлении молодежи» Центра развития гуманитарных технологий «НОВАЯ ЭРА», проведенного в 2023 году. Исследование предполагало формирование фокус-групп, где участники формулировали ассоциации, связанные с Россией настоящего и будущего. Ряд вопросов предполагал обращение к историческим материалам. Ответы проанализированы в рамках сформулированной теоретико-методологической рамки для решения исследовательской проблемы. Научная новизна исследования Применение проективных методик позволило выявить влияние исторических образов на формирование политических аналогий в восприятии респондентов.
Результаты. По результатам исследования выявлено, что участники формулируют образы настоящего и будущего, ссылаясь в первую очередь на события и акторов советского и имперского периодов отечественной истории. Установлено, что один и тот же образ может иметь противоположные коннотации. Респонденты сходятся в том, как они оценивают настоящее и будущее России, но расходятся в тех конкретных образах, которые сопоставляют с представленным описанием.
Выводы. Исторические образы становятся понятным и естественным материалом для формирования политических аналогий. Однако объяснения респондентов выявляют противоречия в описаниях, которые не рефлексируются самими участниками. Таким образом, сфера исторических образов становится пространством общих мест по форме, но не по содержанию.