Научный архив: статьи

В статье исследуются вопросы интеллектуализации судебной системы, заключающиеся в организации судопроизводства с применением информационно коммуникационного инструментария, что является принципиально новой конфигурацией организационного обеспечения судебной деятельности и в корне отличается от ранее установленной привычной модели. Рассматриваются также вопросы интегрирования в ткань правосудия искусственного интеллекта (ИИ), с передачей цифровому субъекту когнитивных свойств и способностей человека, таких как внимание, память и ее гибкость, воображение, умение логически рассуждать, и даже этические координаты. При этом автор статьи приводит аргументы, исключающие не только передачу искусственному интеллекту самостоятельного разрешения юридических конфликтов, но и вообще его создание в целях отправления правосудия.

Цель исследования заключается в разработке нового архитектурного решения, обеспечивающего внедрение моделей потокового машинного обучения на основе методов и алгоритмов потоковой обработки многомодальных данных и машинного обучения в потоковой интеллектуальной образовательной системе для повышения персонализации образовательного процесса и автоматической адаптации учебных материалов под уровень знаний обучающихся в реальном времени. В работе описаны процессы передачи и обработки данных из различных многомодальных источников в модель потокового машинного обучения. Для нормализации данных применяется адаптивный метод скользящих окон, позволяющий корректно обрабатывать непрерывный поток информации с учетом временной синхронизации. Особое внимание в исследовании уделено вопросу контроля использования оперативной памяти для обеспечения стабильного функционирования системы в условиях ограниченности вычислительных ресурсов в образовательных организациях. Экспериментальные результаты, визуализированные на графиках и в таблице, демонстрируют эффективность интеграции нескольких алгоритмов потокового машинного обучения, таких как адаптивный случайный лес, инкрементальный алгоритм дерева решений для задач классификации и регрессии, в единую модель. Предложенная архитектура, которая сопровождается схемой, характеризуется высокой масштабируемостью, легкостью интеграции с существующими образовательными платформами и адаптивностью к изменяющимся условиям использования, что открывает перспективы дальнейших исследований и практического применения в образовательных технологиях.

В обзоре приведена история создания современной систематики рода Triticum L., благодаря которой стало возможным исследовать многообразие видов пшениц. Использование молекулярно-биологических, генетических и цитогенетических методов незначительно приблизило тритикологов к созданию естественной классификации рода и оказалось не такой простой задачей, поскольку ученые до сих пор не могут прийти к единому мнению относительно ее объема. К настоящему времени значимым для изучения биоразнообразия и таксономии пшеницы становится метод компьютерного фенотипирования, позволяющий автоматизировать процесс определения видовой принадлежности исследуемых образцов. В статье рассмотрена ретроспектива изучения систематики рода Triticum и обсуждена филогения ее видов, выполнено сравнение полной (отечественной) и редуцированной (западной) систем рода.

Юридическое голосование представляет собой сложный правовой феномен, играющий ключевую роль в системе правового регулирования как механизм принятия решений с юридически значимыми последствиями. Его разнообразие форм и процедур, обусловленное многогранностью регулируемых правом общественных отношений, подчеркивает необходимость системного анализа и упорядочения знаний об этом явлении. Актуальность исследования обусловлена недостаточной разработанностью общетеоретических подходов к классификации юридического голосования, что затрудняет понимание его сущности и места в правовой системе. Это особенно важно в условиях динамичного развития правовых институтов, где юридическое голосование выступает инструментом реализации прав граждан и организаций, а также обеспечения правопорядка. Настоящее исследование рассматривает юридическое голосование как общетеоретический феномен, выходящий за рамки одной правовой системы.

Цель исследования – систематизация видов юридического голосования, выявление их сущностных признаков и разработка их классификационной модели.

Материалы и методы. Исследование опирается на широкий круг источников, включая научные труды по теории классификации. При проведении классификации для иллюстрирования выделяемых классов использованы нормы действующего законодательства Российской Федерации. Применены общенаучные методы: анализ для изучения определений классификации, синтез для формирования авторского подхода, систематизация для упорядочения видов голосования, сравнение для выявления их особенностей, а также специально-юридический метод интерпретации нормативных положений.

Результаты. Классификация признана ключевым методом упорядочения знаний о юридическом голосовании. Проанализированы существующие определения классификации, выявлены их недостатки: отсутствие учета целенаправленности, разграничения признаков и оснований, динамичности. Предложено авторское определение классификации. Выделены четыре основания классификации: субъектный состав участников, предмет голосования, процедура голосования, юридические последствия. Установлена взаимосвязь видов голосования, формирующих правовой механизм общества, что подчеркивает их системный характер и значение для правопорядка.

Выводы. Систематизированы виды юридического голосования и выявлены их ключевые признаки, что позволило углубить теоретическое понимание этого правового института и его роли в регулировании общественных отношений. Ее научная значимость проявляется в уточнении места юридического голосования в правовой системе. Практическая значимость заключается в возможности использования результатов для совершенствования правоприменительных практик, разработки рекомендаций по оптимизации законодательства и повышения эффективности процедур голосования.

В данной реплике к статье А. Ю. Антоновского высказывается сомнение по поводу тезиса о разведении когнитивных и нормативных ожиданий. Представляется спорным утверждение о зависимости от указанных типов ожиданий форм представления научных результатов. На примере энциклопедических изданий, получивших распространение в разные периоды истории философии и науки, анализируются эпистемологические установки отказа от авторитета, открытости и пополняемости знания. По мнению автора, основанием единства нормативных и когнитивных ожиданий в науке выступает авторитетная составляющая знания. Наука представляет собой монополию на авторитетное достоверное знание, выделяя классы и категории объектов. Автором подчеркивается, что различие между формами представления научных результатов (например, научная статья / энциклопедическая статья) заключается в целях, которые преследуют авторы, делая выбор в пользу того или иного формата.

В статье рассматривается классификация татарских семей по различным критериям: составу, количеству поколений, детности и другим признакам. Автор анализирует особенности каждой категории семей и приводятся их описательные характеристики, которые позволяют лучше понять структуру татарской семьи, национально-культурные особенности ее формирования, а также современные тенденции развития семейных отношений. Особое внимание в работе уделяется традиционным представлениям о семье у татарского народа. Автором также изучаются эмпирические данные опроса населения, проведенного в 2022 г. Центром семьи и демографии Академии наук Республики Татарстан. Исследование позволяет сделать объективные выводы о формирующихся тенденциях репродуктивного и семейного поведения населения республики, каналах передачи национальных и культурных особенностей общества, роли матери и отца в вопросах национальной и культурной преемственности. Вместе с тем представляется возможным определение роли ключевых социальных агентов в становлении и развитии семьи, ее национальном и культурном формировании. В исследовании приводятся прогнозные оценки особенностей дальнейшего развития процессов культурной и национальной идентификации общества. Статья может быть полезна для социологов, этнографов и всех, кто интересуется культурой и традициями татарского народа.

Представлено описание подходов, лежащих в основе разрабатываемой в ИПУ РАН Информационной системы анализа научной деятельности (ИСАНД) в области теории управления. Описана онтология ИСАНД, ориентированная на представление и сбор знаний в области теории управления: как научного знания (онтология теории управления), так и знаний, связанных с научной деятельностью агентов в данной области (организаций, журналов, конференций и отдельных исследователей). Дана схема построенной на основе онтологии архитектуры ИСАНД как сложного программного комплекса, обеспечивающего сбор, хранение и анализ публикаций и их метаинформации, которые поступают из внешних источников. Описан алгоритм построения тематических профилей научных объектов (публикаций, ученых, организаций, журналов, конференций), описаны осуществляемые при помощи ИСАНД процессы обработки текстов и возможности сетевого анализа. Описаны основные возможности использования ИСАНД.

Систематизация признаков условий формирования свободных гидравлических струй и их дробления упрощает решение задач по критериальному описанию распыливающих устройств и выбору соответствующих алгоритмов для их последующего анализа и оптимизации. На основании анализа известных теоретических предпосылок предложена классификация свободных струй по признакам и условиям истечения применительно к решению конкретных задач в области механизации защиты растений. Метод разделения элементов классифицируемого множества относится к фасетно-иерархическому. Полииерархические блоки основаны на отношениях подчинения. Максимальная глубина классификации ограничивается тремя ступенями группировки признаков и содержит 11 классов наиболее существенных признаков, потенциально рассматриваемых при анализе устройств для распыления жидкости. В качестве примера выполнен характеристический анализ процесса распыла оригинальным распылителем, ранее разработанного авторами. Сформулированы исходные условия реализации процесса распыла и подготовлена расчетная схема для последующей оптимизации конструктивно-режимных параметров устройства. Экспериментальными исследованиями установлено влияние диаметра сопла и давления в гидросистеме на критерий Рейнольдса и коэффициент расхода пристенного потока. Для суммарных площадей сопел 0,785..,7,065x10 е м2 и давлении в гидросистеме 0,05; 0,1; 0,15 МПа, значения Re-критерия находятся в интервале 0,99…5,2x104. Оптимальная суммарная площадь сопловых отверстий мультирежимного распылителя равна 5,9x10 е м2. Разработанная классификация может быть использована для характеристического анализа и последующей оптимизации процесса распыла распыливающими устройствами для целей АПК.

В работе дан обзор различных подходов к проблеме выявления подозрительных адресов в публичных блокчейнах с помощью методов машинного обучения, в первую очередь, методов классификации. Эта задача весьма актуальны в связи с тем, что все легальные участники рынка криптоактивов сейчас должны соблюдать достаточно строгие правила по уточнению источников средств, участвующих в любой обрабатываемой транзакции. Несмотря на то, что Bitcoin и подобные ему платежные системы считаются анонимными, алгоритмы, использующие последние достижениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта вместе с тщательным подбором признаков, описывающих наблюдения, могут демонстрировать весьма хорошие результаты. Рассмотрение ведется в основном для сети Bitcoin, но отмечено несколько интересных примеров для Ethereum. Насколько можно судить, обзор такого рода публикуется на русском языке впервые.

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.

В задачу данной статьи входит реконструкция вклада в общую теорию архивоведения принципов и метода классификации и фондирования исторических документов. Вопросы о принципах классификации были подняты в процессе дискуссии в Историко-архивном институте в рамках читавшегося там курса источниковедения. В результате обсуждений была принята научная классификация исторических источников по их видам, отвергавшая превалирующий в 1970-х гг. идеологический подход тематической классификации с произвольным разделением источников по степени их важности.

Автор придерживается мнения, что данные принципы классификации исторических источников создают общую рамку понимания всей совокупности имеющейся документации как единого информационного фонда, они заложили систему основных категорий и служат ориентиром в практической работе архивной отрасли.

Быстроразвивающиеся технологии ведут к созданию новых видов документов, главным образом цифровых, функционирующих в изменяющемся информационном пространстве. В связи с этим архивам необходимо решать задачи по приему на хранение и дальнейшему использованию электронных документов, создаваемых в разных видовых формах (цифровых фотоматериалов, видеороликов и др.), что потребует уточнения некоторых положений, связанных с комплектованием, хранением и использованием этих документов.

Тем не менее, несмотря на видимое изменение структуры документального оборота, прежде всего видовых форм документов, выходящих за традиционные определения, такие определяющие принципы архивоведения, как принципы информационной непротиворечивости, недробимости фонда (также в случае фонда нового типа), связи документа фонда с фондообразователем, выявление структурных и генетических связей документов, определяющихся организацией информационного обмена, иерархией управления и функциями соответствующих носителей информации, в настоящее время сохраняют свое значение.

За последние 20 лет методы машинного обучения прошли серьезный этап своего развития и сейчас представляют собой весьма функциональный инструмент для анализа данных. В настоящее время они применяются в любой сфере деятельности человека и помогают решать разнообразные задачи - от кредитного скоринга и прогнозирования цен на товары до распознавания номерных знаков автомобилей и синтеза речи. Наиболее актуальными из них являются задачи классификации и кластеризации объектов. В статье приведен обзор и анализ современных методов, способных решать данные задачи.