Информатика, вычислительная техника. Рубрика в журнале - Informatics. Economics. Management - Информатика. Экономика. Управление
Статья
This study explores the interaction between conventional hiring practices and the growing impact of technology in the ever-changing field of recruitment. In the current era of globalisation and the recent surge in remote work, especially in the aftermath of the COVID-19 pandemic, the traditional limitations of talent acquisition have been transcended, extending beyond geographical boundaries. The advent of digital platforms, online job boards, and social media channels has brought about a paradigm shift in the way organisations connect with potential candidates. This transformation has resulted in a more expansive and varied talent pool, thereby enhancing the recruitment process. However, the process of digitization presents a unique set of challenges, specifically the complex task of managing and analysing large volumes of data, as well as the need to ensure fair and efficient recruitment procedures. This report highlights the significant importance of Artificial Intelligence (AI) in addressing these challenges, emphasising its potential to improve efficiency, fairness, and scalability in the hiring process. The study emphasises the importance of incorporating artificial intelligence (AI) into contemporary recruitment approaches. It advocates for a balanced combination of technological advancements and human expertise.
Бесплатно
Review: the application of artificial intelligence in distribution network engineering field
Статья
The use of deep detection networks can help to enhance the management, reduce workload, and improve the efficiency and quality of dynamic defect detection in distribution network engineering. This involves classifying defects, researching and analyzing advanced deep detection networks and their applications in dynamic defect detection, reviewing existing research, and identifying key issues and their solutions. The paper also explores future research directions to provide useful references for future studies. Overall, the aim is to address potential safety and quality issues and mitigate hazards in the operation of distribution networks.
Бесплатно
TopoDimRed: новый метод уменьшения размерности для топологического анализа данных
Статья
Топологический анализ данных (TDA) стал мощным подходом к анализу сложных наборов данных, фиксируя основную форму и структуру, присущие данным. Однако TDA часто сталкивается с проблемами при работе с многомерными данными из-за проклятия размерности. Для решения этой проблемы мы предлагаем новый метод уменьшения размерности под названием TopoDimRed, который объединяет топологический анализ с усовершенствованными алгоритмами уменьшения размерности. TopoDimRed стремится уменьшить размерность топологических данных, сохраняя при этом важные топологические особенности, обеспечивая эффективную визуализацию и анализ. В этой статье мы представляем методологию TopoDimRed, подчеркивая ее способность захватывать и сохранять соответствующие топологические структуры в процессе уменьшения размерности. Мы проводим обширные экспериментальные оценки различных наборов данных из разных областей, сравнивая TopoDimRed с традиционными методами уменьшения размерности. Результаты показывают, что TopoDimRed превосходит или достигает сопоставимых показателей с точки зрения сохранения топологических особенностей, качества визуализации и вычислительной эффективности. Кроме того, мы демонстрируем применение TopoDimRed в различных областях, включая биологические сети, социальные сети, материаловедение и нейробиологию, демонстрируя его полезность для получения информации из многомерных топологических данных. Мы обсуждаем сильные стороны и ограничения TopoDimRed и предлагаем возможные будущие направления для его развития и применения. В целом, TopoDimRed предлагает исследователям и практикам ценный инструмент для изучения, визуализации и анализа многомерных топологических данных, облегчая обнаружение скрытых структур и получение значимой информации в сложных наборах данных.
Бесплатно
Автоматизация регрессионного тестирования в быстро меняющихся средах разработки финансовых продуктов
Статья
Статья посвящена исследованию вопросов автоматизации регрессионного тестирования в контексте высоконагруженных, динамически эволюционирующих сред разработки финансовых продуктов (FinTech). Научная новизна работы проявляется в обосновании и разработке гибридной модели отбора регрессионных тестовых сценариев, сочетающей риск-ориентированный подход с анализом изменений программного кода, что позволяет адаптивно перераспределять приоритеты тестирования в условиях непрерывных релизов. В ходе исследования рассматриваются современные практики и инструменты CI/CD, анализируются существующие подходы к генерации тестовых данных, а отдельный акцент сделан на включении AI-инструментов в контур приоритезации тестов с целью повышения эффективности использования вычислительных ресурсов и сокращения длительности тестовых прогонов. Целью работы является формирование методологии, позволяющей уменьшить суммарное время прохождения регрессионного цикла без потери качества покрытия критически важного функционала. Для достижения этой цели применяются методы сравнительного анализа и синтеза архитектурных решений, что обеспечивает комплексный подход на проблему как с технологической, так и с организационной точек зрения. В заключительной части статьи описывается разработанный автором фреймворк адаптивного регрессионного тестирования, предназначенный для интеграции в существующие конвейеры разработки и поставки программного обеспечения. Полученные результаты представляют практический интерес для QA-лидов, архитекторов программных систем банковского сектора и специалистов по DevOps, ответственных за обеспечение устойчивости и предсказуемости релизных циклов в финансовых организациях.
Бесплатно
Автоматизация регрессионного тестирования в быстро меняющихся средах разработки финансовых продуктов
Статья
Статья посвящена исследованию вопросов автоматизации регрессионного тестирования в контексте высоконагруженных, динамически эволюционирующих сред разработки финансовых продуктов (FinTech). Научная новизна работы проявляется в обосновании и разработке гибридной модели отбора регрессионных тестовых сценариев, сочетающей риск-ориентированный подход с анализом изменений программного кода, что позволяет адаптивно перераспределять приоритеты тестирования в условиях непрерывных релизов. В ходе исследования рассматриваются современные практики и инструменты CI/CD, анализируются существующие подходы к генерации тестовых данных, а отдельный акцент сделан на включении AI-инструментов в контур приоритезации тестов с целью повышения эффективности использования вычислительных ресурсов и сокращения длительности тестовых прогонов. Целью работы является формирование методологии, позволяющей уменьшить суммарное время прохождения регрессионного цикла без потери качества покрытия критически важного функционала. Для достижения этой цели применяются методы сравнительного анализа и синтеза архитектурных решений, что обеспечивает комплексный подход на проблему как с технологической, так и с организационной точек зрения. В заключительной части статьи описывается разработанный автором фреймворк адаптивного регрессионного тестирования, предназначенный для интеграции в существующие конвейеры разработки и поставки программного обеспечения. Полученные результаты представляют практический интерес для QA-лидов, архитекторов программных систем банковского сектора и специалистов по DevOps, ответственных за обеспечение устойчивости и предсказуемости релизных циклов в финансовых организациях.
Бесплатно
Статья
В статье рассматривается адаптивное матричное представление информации о параметрах для взаимодействующих автономных интеллектуальных систем. Известно, что проблема функционирования автономных интеллектуальных систем является одной из самых распространенных, возникающих при проектировании различных технических устройств и информационных систем. Исследование направлено на разработку представления информации о параметрах для автономных интеллектуальных систем, ориентированного на их взаимодействие. Представлен механизм заполнения матриц зависимости информацией, который осуществляется с учетом анализа изменения других параметров систем, что обеспечивает повышение эффективности функционирования автономных интеллектуальных систем и дальнейшую возможность расширения их области применения.
Бесплатно
Анализ модели 5 сил Портера: пример компании Lululemon
Статья
Модель «Пять сил Портера» - это инструмент отраслевого анализа, предложенный Майклом Э. Портером, профессором Гарвардской школы бизнеса, в 1979 году. Модель призвана помочь компаниям оценить конкурентную среду и структуру рынка в отрасли, чтобы разработать эффективные конкурентные стратегии. Модель «Пять сил Портера» позволяет определить интенсивность конкуренции и прибыльность отрасли, в которой работает компания, путем анализа пяти основных компетенций. В данной статье подробно рассматриваются пять ключевых компонентов модели «Пять сил Портера» и демонстрируется эффективность и значимость модели в практическом применении на классических примерах.
Бесплатно
Анализ подходов к решению задачи прогнозирования загрузки системы хранения данных
Статья
Система хранения данных представляет собой комплексное программно-аппаратное решение по организации надёжного хранения информационных ресурсов, а также отказоустойчивого, высокопроизводительного доступа к данным. Автоматизация управления системой хранения данных повысит доступность данных и скорость работы системы, что позволит обеспечить стабильную производительность и непрерывность рабочих процессов. Целью статьи является обзор и выбор методов машинного обучения, наиболее подходящих для решения задачи прогнозирования загрузки системы хранения данных. Наблюдения заполнения томов системы по своей сути являются временным рядом. Следовательно, проблему прогнозирования загрузки можно интерпретировать как проблему прогнозирования временного ряда. Для дальнейшей разработки алгоритма прогнозирования рассмотрены наиболее популярные статистические и структурные модели, а именно регрессия, авторегрессия и нейронные сети, выделены достоинства и недостатки каждого подхода.
Бесплатно
Анализ тональности пользовательских отзывов с использованием модели Naive Bayes
Статья
В данной работе разработана и реализована система анализа тональности пользовательских отзывов на примере текстов о смартфоне с использованием методов машинного обучения. Цель исследования заключается в автоматическом определении эмоциональной окраски отзывов — положительной, нейтральной или отрицательной — на основе текстового содержания и пользовательского рейтинга. Для достижения поставленной цели были последовательно реализованы этапы предобработки текста, его преобразование в числовое представление с помощью метода TF-IDF и последующая классификация с применением наивного байесовского алгоритма. В работе использован набор из 200 отзывов, представленных в формате CSV-файла. В качестве инструментов были задействованы библиотеки языка программирования Python: pandas, re и scikit-learn. Проведённые эксперименты показали, что даже при использовании сравнительно простой модели можно достичь устойчивых результатов классификации. Разработанная система способна обрабатывать как обучающую выборку, так и новые, ранее не встречавшиеся отзывы. Результаты подтверждают эффективность предложенного подхода для прикладных задач анализа пользовательского мнения, мониторинга репутации и предварительной фильтрации контента. Перспективы развития включают расширение модели за счёт внедрения более сложных алгоритмов и дополнительных этапов обработки текста.
Бесплатно
Влияние Agile-методологий на экономическую эффективность IT-проектов: анализ и перспективы
Статья
В настоящей статье представлена оценка объективной необходимости внедрения Agile-методологий в современной Российской Федерации и её IT-сферы. Определена тенденция развития данной методики, её возможностей и перспектив в дальнейшем. По результатам анализа установлены различные возможности и угрозы развития российских компаний, использующих Agile-методологию в системе управления проектами компании. Отечественные IT-компании в современном мире получают наиболее высокий уровень возможностей и тенденций собственного развития, благодаря этому следует наиболее часто менять характер реализации политики управления проектами компании. В современной России остро стоит вопрос обеспечения наиболее высокой эффективности системы управления персоналом и проектами организации, и наиболее хорошо себя зарекомендовала именно Agile-методология. В настоящей статье установлены различные наиболее структурные преимущества и возможности Agile-методологии: устранение потерь и угроз конкурентных преимуществ современного предприятия, управление издержками и затратами в условиях неопределенности рынка, удержание и обеспечение постоянного притока лидов и клиентов, адаптация принимаемых решений компании под требования и различные специфические особенности колеблющегося рынка и другие.
Бесплатно
Влияние импортозамещения на информационные ресурсы в банковских информационных системах
Статья
В условиях нынешних внешних вызовов, когда иностранные вендоры программного обеспечения (далее – ПО), такие как информационные системы (далее – ИС), временно или окончательно остановили поставку своей продукции на территории Российской Федерации, вопрос импортозамещения встает особо остро. Помимо этого, согласно законодательству с 1 января 2025 года организации с объектами критической информационной инфраструктуры должны полностью перейти на отечественное ПО. Банковский сектор относится к данному списку организаций, поэтому используется одна из стратегий по переходу на отечественные ИС. Несмотря на это существуют ограничения, из-за которых сегодня банки еще полностью не смогли перейти на отечественные аналоги зарубежных систем. Помимо этого, при реализации и внедрении новых систем встает вопрос по оптимизации информационных ресурсов, в частности при интеграции нескольких систем одного банка, когда каждый работник имеет ограниченный доступ к тем или иным ресурсам в зависимости от своей должности. Импортозамещение играет важную роль в оптимизации информационных ресурсов в банковских информационных системах. Оно позволяет снизить зависимость от иностранных поставщиков и улучшить информационную безопасность. Внедрение отечественных разработок и технологий способствует развитию отечественных производителей и созданию новых рабочих мест. В результате повышается конкурентоспособность российских банков на внутреннем и внешнем рынках.
Бесплатно
Влияние цифровизации на оптимизацию информационных ресурсов и процессов в банковском секторе
Статья
В статье рассматриваются актуальные подходы и инновационные методы оптимизации информационных ресурсов и потоков в современном банковском секторе. Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием цифровых технологий и возрастающей ролью эффективного управления информационными системами в банковской деятельности. Цель исследования заключается в анализе современных методов оптимизации информационных потоков и ресурсов, а также в выявлении наиболее эффективных инструментов для повышения эффективности работы банковских учреждений. В работе рассматриваются ключевые проблемы управления информационными системами, включая вопросы безопасности, скорости обработки данных и масштабируемости. Методологическая база исследования включает системный анализ, методы математического моделирования и сравнительный анализ существующих решений. Особое внимание уделяется применению технологий Big Data, искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации информационных процессов. Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенных методов для совершенствования информационных систем банков, что способствует повышению качества обслуживания клиентов и снижению операционных издержек. Результаты исследования могут быть полезны как для руководителей IT-департаментов банков, так и для специалистов в области информационных технологий.
Бесплатно
Выявление патологических клеток при заболеваниях лёгких с помощью методов машинного обучения
Статья
В статье рассматривается применение методов машинного обучения для автоматизированного выявления патологических клеток и структурных изменений лёгочной ткани на основе компьютерно-томографических изображений. Актуальность исследования обусловлена высокой распространённостью заболеваний лёгких и необходимостью ранней, точной и объективной диагностики, особенно в условиях роста объёмов медицинских данных и ограниченных ресурсов клинической практики. Традиционная интерпретация КТ-снимков требует значительных временных затрат и подвержена влиянию человеческого фактора, что стимулирует внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В работе предложен комплексный подход, включающий многоэтапную предварительную обработку изображений (нормализация, подавление шумов, контрастное усиление, сегментация лёгочной ткани), а также применение и сравнительный анализ различных моделей машинного обучения. В качестве основных алгоритмов использованы конволюционные нейронные сети (CNN), метод опорных векторов (SVM) и ансамблевый метод Random Forest. Для оценки эффективности моделей применялись метрики Accuracy, Precision, Recall, F1-score и ROC-AUC. Экспериментальные результаты показали, что наилучшие показатели точности и устойчивости демонстрируют модели на основе CNN, способные автоматически извлекать сложные пространственно-текстурные признаки патологий. Полученные данные подтверждают перспективность использования методов машинного обучения для повышения качества диагностики заболеваний лёгких и могут быть использованы при разработке клинических систем автоматизированного анализа медицинских изображений.
Бесплатно
Извлечение паренхимы растений с помощью технологии компьютерной обработки изображений
Статья
Люди все чаще используют различные виды растительных продуктов, таких как древесина, но существует много видов древесины, и их трудно анализировать и идентифицировать, поэтому вопрос о том, как использовать вспомогательное оборудование для анализа древесины и достижения цели точной идентификации древесины без повреждения самого продукта, является одним из актуальных на сегодняшний день в области исследований древесины. Осевая тонкостенная ткань содержит важную информацию о зернах древесины, и это один из важных признаков для идентификации древесины. В статье исследуются микроскопические изображения широколиственной древесины, получены изображения микроструктуры поперечного сечения древесины путем фотографирования, а также извлечена полная осевая морфология тонкостенных тканей древесины с использованием технологии компьютерной обработки изображений и других способов компьютерного зрения. Во-первых, изображения осевой тонкостенной древесины были обезшумлены, чтобы устранить некоторые шумовые эффекты и облегчить разделение осевой тонкостенной древесины; затем изображения были обработаны с помощью математической морфологии, чтобы успешно извлечь осевую тонкостенную древесину и морфологию воздуховода из изображений поперечного сечения широколиственной древесины; наконец, осевая тонкостенная древесина была отделена от воздуховода путем вычисления площади замкнутой области.
Бесплатно
Измерение неопределенности в гетерогенной информационной системе
Статья
Статья посвящена исследованию измерению неопределенности в гетерогенной информационной системе (HIS). В условиях цифровой трансформации, характеризующейся экспоненциальным ростом объёмов информации, наблюдается активное развитие мультимедийных и социально-сетевых технологий. Вследствие этого формируются разнородные данные, отличающиеся высокой степенью структурной неоднородности. В данном контексте актуальной научно-практической проблемой в области искусственного интеллекта становится разработка методов извлечения имплицитных знаний из гетерогенных данных и последующей оценки уровня их неопределённости. В рамках настоящей статьи исследуется измерение неопределенности для разнородных данных. Предлагается концепция гетерогенной информационной системы и исследуется измерение ее неопределенности. Сформулированы алгоритмы редукции в HIS.
Бесплатно
Статья
Работа посвящена исследованию различных реализаций сред исполнения для языков промышленной автоматизации стандарта МЭК 61131-3 и проектированию среды исполнения, отличающейся от аналогов подходом к трансляции и выбором целевой платформы. Рассмотрена модель реализации, включающая в себя синтаксический разбор программного кода на языке ST стандарта МЭК 61131-3 посредством алгоритма LALR, последующая его интерпретация на виртуальной машине Java и динамическая компиляция в Java байткод. Рассмотрены и спроектированы части виртуальной машины, специфичные для языков промышленной автоматизации – планировщик задач и модуль управления конфигурацией подключаемых устройств. Разработана модель взаимодействия частей программы с применением архитектуры на основе плагинов.
Бесплатно
Инструменты разработки веб-ориентированных информационных систем при индивидуальном обучении
Статья
В статье поднимается вопрос влияния технических инноваций и цифровых технологий промышленных революций на развитие отрасли образования в разрезе индивидуального обучения, приводится краткая характеристика образовательной парадигмы в контексте технологического базиса и обуславливается актуальность применения веб-ориентированных информационных систем как наиболее перспективной технологии при обучении с учетом индивидуальных особенностей обучающегося. Рассмотрены методы проектирования, которые лежат в основе инструментальных средств разработки веб-ориентированных информационных систем, основные инструменты, в том числе конструкторы сайтов, CMS, фреймворки и библиотеки, выделены достоинства и недостатки, даны рекомендации по применению в зависимости от типа разрабатываемого сайта.
Бесплатно
Статья
В данной статье представлен новый подход к решению динамической задачи маршрутизации транспортных средств с временными окнами для погрузки и доставки (DVRPPDTW) путем интеграции машинного обучения (ML) с алгоритмом пчел (BA) и многоагентными системами (MAS). Предлагаемый метод использует регрессию случайного леса (RF) для динамической настройки параметров BA, повышая его адаптивность и эффективность в реальных сценариях. MAS дополнительно улучшает систему, позволяя децентрализованное принятие решений, где каждое транспортное средство действует как независимый агент, способный в реальном времени корректировать маршрут. Этот гибридный подход решает сложные задачи DVRPPDTW, оптимизируя маршруты в ответ на динамические требования и условия, что приводит к значительному сокращению общего расстояния поездок и улучшению эффективности доставки. В частности, предложенный алгоритм сократил общее расстояние поездок до 5% и увеличил количество доставок на 10% в условиях высокой динамики по сравнению с существующими методами. Анализ производительности показывает, что предлагаемый метод стабильно превосходит существующие алгоритмы, предлагая масштабируемое и надежное решение для задач реальной логистики. Результаты подчеркивают эффективность интеграции ML с метаэвристикой для оптимизации динамической маршрутизации транспортных средств, делая этот подход значительным вкладом в данную область исследований.
Бесплатно
Искусственный интеллект в диагностике: перспективы и вызовы
Статья
Искусственный интеллект играет важную роль в современной медицине, способствуя улучшению диагностики, лечения и профилактики заболеваний. В данной статье рассматриваются ключевые преимущества применения искусственного интеллекта, включая повышение точности диагностики, ускорение принятия решений, персонализацию лечения и автоматизацию рутинных задач. Также анализируются основные недостатки, такие как зависимость от качества данных, отсутствие эмоционального интеллекта, проблемы конфиденциальности и безопасности, а также правовые и этические вопросы. Особое внимание уделено применению искусственного интеллекта в таких медицинских областях, как радиология, кардиология, дерматология и онкология. Рассматриваются перспективы развития технологий, включая внедрение носимых и имплантируемых устройств, анализ больших массивов данных и создание интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Кроме того, обсуждаются возможности интеграции искусственного интеллекта с другими современными технологиями, такими как биоинженерия, телемедицина и роботизированная хирургия. В статье делается вывод о том, что успешное внедрение искусственного интеллекта в медицинскую сферу требует комплексного подхода, включающего междисциплинарное сотрудничество, совершенствование законодательного регулирования и развитие технологических решений. Дальнейшие исследования и оптимизация методов искусственного интеллекта позволят расширить его применение, сделав медицинскую помощь более доступной, точной и эффективной, что в конечном итоге приведет к повышению качества жизни пациентов.
Бесплатно
Статья
Целью этого исследования было изучение использования искусственных нейронных сетей глубокого обучения для классификации токсичных комментариев в социальных. Распространенность токсичных взаимодействий на этих платформах достигла небывало высокого уровня, что привело к снижению уровня цифровой цивилизованности. Модераторы этих платформ вынуждены тратить большое количество времени и сил, чтобы контролировать негатив в комментариях. В исследовании рассматриваются различные алгоритмы и методы построения искусственных нейронных сетей, а также сравнивается производительность трех выбранных моделей, чтобы определить наиболее эффективную для решения этой задачи. Комментарии со страницы обсуждения в Википедии выполняют роль данных для построения моделей классификации. Исследование включает в себя обзор методов, используемых для достижения целевых результатов, с использованием Python и его библиотек. Оно также охватывает технические аспекты, такие как процесс построения, обучения и оценки моделей искусственных нейронных сетей. Была рассмотрена ценная информация о необходимых теоретических основах, а также обсуждены некоторые предыдущие исследования и решения. Классификация характера комментариев, содержащих ненависть, обеспечит платформам гибкость в работе с ними и откроет двери для новых обсуждений и решений.
Бесплатно
