На примере материалов комплексных геофизических исследований зоны сочленения Байкитской антеклизы и Курейской синеклизы продемонстрирована методика и технологические приемы оценивания коллекторских свойств осадочных формаций чехла Сибирской платформы с помощью ГИС INTEGRO. Представленный граф включает анализ данных потенциальных полей с районированием по критериям близости к объекту с «идеальными» коллекторскими свойствами и процедуры выделения в разрезах удельных электрических сопротивлений зон повышенной проводимости, перспективных для поиска углеводородных ловушек. По результатам комплексного анализа, проведенного с опорой на геологические сведения, сейсмические и скважинные материалы, а также сведения по физическим свойствам пород, для наиболее перспективных нефтегазовых комплексов области исследования построены карты распределения объектов с улучшенными коллекторскими свойствами.
Статья посвящена анализу утверждённой нормативно-методической базы количественного определения прямых выбросов парниковых газов, выявлению её преимуществ и недостатков. В статье рассматриваются порядок количественного определения выбросов, принятый в соответствии с национальной методикой; её структурные особенности и представленные в ней методы расчёта; границы количественного определения, установленные государственной нормативно-методической базой. Обсуждается выявленная в ходе анализа проблема неполного охвата национальной методикой части источников прямых выбросов парниковых газов и предлагается её решение на основе комплексирования российского методического подхода с международной практикой количественной оценки прямых выбросов.
Работа посвящена разработке программного электроразведочного (МТЗ, ЗСБ) комплекса в инструментарии плагинной архитектуры ГИС Integro. Базовым и философским проблемам разработки подобного комплекса, обзору текущих возможностей с оценкой перспектив дальнейшего развития на основе анализа исторического опыта информационного обеспечения данных МОГТ-2D и данных электроразведки методом МТЗ.
В работе рассмотрены отдельные инструменты ГИС INTEGRO, обеспечивающие технологию моделирование глубинного строения территории на основе решения обратных гравимагнитных задач. Рассмотрены виды моделей, поддерживаемые ГИС INTEGRO. Выявлено, что в структуре проекта ГИС INTEGRO имеют место различные элементы проекта - сцены, слои, сетки - которые могут представлять различные аспекты моделей, но отсутствуют сами модели как отдельные информационные сущности ГИС проекта. Рассматривается процесс моделирования со стороны информационных объектов и программного обеспечения, обеспечивающего обработку соответствующих им данных. Показано, как процессы моделирования и разработки программного обеспечения может быть улучшен через введение моделей как отдельных информационных сущностей.
Работа посвящена вопросам преподавания курса «Геоинформационные системы и технологии» в геологическом вузе. В ней рассматриваются вопросы базовой подготовки студентов, необходимой для включения в учебный план. Обсуждаются влияние особенностей ГИС, применяемых в геологии, на формирование программы курса.
Работа посвящена описанию методики постановки и решения геологических задач, в том числе слабо формализованных. Подробному рассмотрению основных этапов процесса постановки и решения задач. Отображено описание анализа данных, классификации формализованных задач по эталонам, или без них. Изложены постановки задач упорядочения и минимизации.
В статье рассматриваются методы прогнозирования сложности учебных курсов на основе логистической регрессии с использованием оценок по обеспечивающим дисциплинам. Основной объект исследования - курс «Программирование на Python», для которого ключевыми обеспечивающими дисциплинами выбраны математика, информатика и английский язык. Целью исследования является разработка модели, позволяющей адаптировать учебные задания к индивидуальным потребностям студентов, повышая эффективность образовательного процесса. Для реализации модели использованы синтетические данные, что обусловлено ограничениями доступа к реальным образовательным данным. Применение методов машинного обучения, в частности логистической регрессии, позволяет получить не только классификацию курсов по сложности (легкий, средний, сложный), но и вероятностные оценки, отражающие степень уверенности модели в своих предсказаниях. Авторы рассматривают весовые коэффициенты признаков, что позволяет понять вклад каждой обеспечивающей дисциплины в прогнозирование сложности. Прогнозирование сложности курсов и заданий способствует более точному подбору учебных материалов, что улучшает качество образования и способствует развитию персонализированных образовательных траекторий. Таким образом, статья вносит вклад в развитие методов образовательной аналитики и подчеркивает необходимость перехода от прогнозирования успеваемости студентов к прогнозированию сложности курсов, что открывает новые перспективы для персонализации образовательного процесса и повышения его эффективности.
Обсуждается развитие новых видов интеллектуальной когнитивной робототехники с учетом возрастающих потребностей применения роботизированных социотехнических систем в промышленных / непромышленных сферах (особенно для применения в катастрофических ситуациях типа техногенных аварий или коронавирус) и развития квантовых сквозных ИТ. Промышленная революция «Индустрия 4.0» и третья квантовая революция «Квантовая программная инженерия» предопределили развитие нового направления - интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами как основы проекта «Индустрия 5.0». Одной из основных проблем стала необходимость исследования взаимодействия человека-оператора с роботом и перераспределения зон ответственности между роботами в коллективе (толпе - swarm) роботов, человеком - оператором и роботом, а также выявления предельных возможностей допустимой работоспособности (Affordance / Kansei / Kawaii Engineering) роботов в различных проблемно-ориентированных областях. Проведен анализ развития моделей роботизированных социотехнических систем и построения образовательных процессов с нестандартной логикой подготовки ИТ-специалистов нового поколения в условиях стремительного разрыва между образовательными процессами и требованиями к базовым знаний в области квантовых сквозных ИТ. Представлена методология, разработанная в ЛИТ им. М. Г. Мещерякова ОИЯИ, по подготовки ИТ-специалистов нового поколения для управления физическими экспериментами, квантового интеллектуального управления физическими установками в мегасайнс проектах типа NICA, роботов - беспилотников радиационного контроля окружающей среды и др.
Работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений, целью которой является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т. д. Проводится обзор существующих методов сегментации изображений, в том числе предназначенных и для поиска и выделения на изображениях текстовых блоков. Анализируются как классические методы, так и методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи предлагается подход на основе свёрточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, её обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных.
В работе проведен анализ текстов описаний товарных позиций ТН ВЭД для обуви, определены признаки, влияющие на классификацию. Предложена систематизация признаков, доступных для визуального распознавания и формализации из документации. Приведены возможности использования методов искусственного интеллекта для решения задач классификации, приведен опыт построения экспертной системы.