SCI Библиотека

В статье даны определения понятиям «искусственный интеллект» и «технологии искусственного интеллекта», описано состояние и перспективы применения искусственного интеллекта в Российской Федерации в целом и в Волгоградской области в частности. Перспективы на федеральном уровне представлены отдельно для генеративного и традиционного искусственного интеллекта. Выделены потенциальные меры и перспективные шаги для развития технологий искусственного интеллекта на территории страны и ее регионов. Проведен анализ созданных на территории Российской Федерации условий для внедрения технологий искусственного интеллекта, нормативно-правовой и иной документации в области искусственного интеллекта федерального и регионального уровней. Выделены технологии искусственного интеллекта, применяемые на территории Российской Федерации в государственном, финансовом и коммерческом секторах экономики, а также описаны эффекты от внедрения представленных технологий. Статья включает в себя анализ результатов крупных исследований, таких как «Мониторинг и оценка разработки и использования искусственного интеллекта в экономике, социальной сфере и государственном управлении Российской Федерации», а также «Мониторинг развития и распространения ИИ», представлены способы приобретения продуктов на основе искусственного интеллекта и основные направления внедрения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации. В статье представлены ключевые барьеры (сложности и риски) внедрения технологий искусственного интеллекта для государственных и коммерческих структур, разработаны схемы перспектив использования искусственного интеллекта как на региональном, так и на федеральном уровне с учетом выявленных сложностей и возможных рисков.

В представленной статье осуществляется обширный анализ формата файла операционной системы (ОС) Windows, известного как Portable Executable (PE). Обсуждаются ключевые методы внедрения вредоносного программного обеспечения (ВПО) в структуру исполняемого файла, а также способы обнаружения таких вредоносных вмешательств. В рамках исследования проводится анализ информативных параметров PE-формата, пригодных для создания высокоэффективных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Особое внимание уделяется их применимости в контексте обнаружения вредоносного кода (ВК) в файлах PE. Результаты анализа представляют собой ценный вклад в развитие методов качественного обучения ИИ, направленных на анализ и выявление вредоносных аспектов в программном обеспечении (ПО) ОС Windows.

Авторами дана характеристика понятия «цифровое пространство», описано его значение и параметры распространения. Рассмотрены периоды истории зарождения и формирования цифрового пространства в ходе информационно-технологической революции. Выделены основные группы процессов, происходящих в цифровом пространстве и оказывающих наиболее сильное влияние на устойчивое развитие государства. Описаны риски для устойчивого развития государства в условиях использования высокоэффективных средств обработки и передачи информации, формирования «цифрового общества», а также использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Методологической базой работы служат общенаучные методы логического, сравнительно-правового, нормативно-правового анализа. Использованы возможности междисциплинарного подхода к исследованию. Сформулировано авторское определение понятия «цифрового пространства» и сформулированы основные концептуальные положения к предлагаемому авторами законопроекту Федерального закона «Об использовании цифровых технологий в системе органов государственной власти Российской Федерации».

Статья посвящена вопросам формирования понятийного аппарата цифровой устойчивости компаний высокотехнологичных рынков национальной технологической инициативы (НТИ). Представлен системный подход к пониманию цифровой устойчивости таких компаний на основе их взаимодействия между собой и экосистемой НТИ в целях обеспечения устойчивого развития всех субъектов в цифровой экономике. Предложены авторские определение и структура цифровой устойчивости компаний высокотехнологичных рынков. Разработаны подходы к формированию умного стандарта цифровой устойчивости рассматриваемых компаний.

Нефтехимические заводы оснащены множеством приборов и большим количеством датчиков, которые собирают данные измерений для управления и мониторинга процесса. В то же время исследователи начали использовать большие объемы данных для построения прогнозных моделей, которые назвали виртуальными датчиками. Предложен анализ применения виртуальных датчиков в рамках процесса гидроочистки дизельных фракций. Представлена разработанная авторами классификация виртуальных датчиков, которая помогает определить и выбрать инструменты для мониторинга, что способствует повышению точности, гибкости и эффективности контрольных механизмов производства. Детально изложена процедура разработки виртуальных датчиков, подчеркивается их потенциал как стратегического актива, способного усилить технологическую продуктивность и улучшить конкурентоспособность предприятий. Также освещается разработка структурной схемы системы управления для процесса гидроочистки дизельных фракций, демонстрирующей интеграцию и применение виртуальных датчиков для совершенствования указанного процесса.

В последние годы технологии искусственного интеллекта продемонстрировали значительный успех в решении проблемы анализа и прогнозирования трафика в различных телекоммуникационных системах. Прогнозирование позволяет оператору связи знать о будущем поведении сети, своевременно предпринимать необходимые меры для повышения качества обслуживания абонентов, принимать решение о необходимости установки или модернизации оборудования. На примере данных, собранных с мобильных устройств IoT, представлены обзор и анализ различных моделей прогнозирования временных рядов, описывающих поведение трафика телекоммуникационных систем. Обсуждаются такие модели прогнозирования, как метод экспоненциального сглаживания, линейная регрессия, метод авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA), метод регрессии машины опорных векторов, метод N-BEATS, использующий полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. Кратко изложены особенности некоторых из них. Для конкретного массива данных описаны операции по подготовке данных: удаление неиспользуемых столбцов, замена отсутствующих данных о длительности транзакций на их медианные значения. Описаны основные статистические характеристики массива данных. Представлен предварительный анализ данных, заключающийся в применении методов сглаживания: скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. Описан процесс обучения моделей и сравнительный анализ качества их обучения. Для исследуемого массива данных сделаны выводы о том, что для протокола UDP лучшее качество обучения имеет модель ARIMA, для протокола TCP - линейная регрессия и модель Theta, для протокола HTTPS - линейная регрессия, ARIMA и N-BEATS.

   Четвертая промышленная революция и концепция «Открытых инноваций» не только изменили характер международных экономических процессов, но и внесли существенные изменения в образовательную сферу, что указывает на актуальность настоящей работы, цель которой – проанализировать, какие цифровые технологии могут быть использованы при подготовке преподавателей музыки в Китайской Народной Республике. Указанная цель опосредует реализацию следующих задач: раскрыть содержание понятия «цифровые технологии»; обозначить, в силу каких исторических причин китайское руководство на государственном уровне стремилось повысить цифровые компетенции будущих преподавателей музыки; перечислить цифровые технологии, которые активно использовались в подготовке китайских преподавателей музыки в период с 2000 по 2010 г. и в период с 2010 по 2023 г. Основу исследования составили работы таких авторов, как М.Г. Бреслер, Т.Л. Гурулева, Ч. Хуаи, Л.С. Орлова, К. Шваб, Л. Хан и другие. Научная новизна заключается в систематизации мнений различных исследователей по теме работы. Полученные результаты могут быть использованы практикующими преподавателями музыкальной педагогики.

В статье рассматриваются некоторые основные направления и проблемы использования искусственного интеллекта в образовании. Тема актуальна, поскольку технология искусственного интеллекта активно развивается, предоставляя все более широкие возможности для многих направлений, в том числе образования, однако в настоящее время отсутствуют возможности ее внедрения во все общеобразовательные организации.

Современные подходы к решению задачи управления шагающими роботами с вращательными звеньями представляют собой разрозненные алгоритмы, строящиеся либо на готовой локомоторной программе с дальнейшей ее адаптацией, либо на сложных кинематико-динамических моделях, нуждающихся в обширных знаниях о динамике системы и окружающей среды, что в прикладных задачах зачастую является невыполнимым. Так же, используемые подходы жестко связаны с конфигурацией шагающего робота, что делает невозможным применение метода в приложениях с иной конфигурацией (другим количеством и типом конечностей). В данной статье предлагается универсальный подход к управлению движением шагающих роботов, основанный на методологии обучения с подкреплением. Рассматривается математическая модель системы управления, основанная на конечных дискретных марковских процессах в контексте методов обучения с подкреплением. Ставится задача построения универсальной и адаптивной системы управления, способной осуществить поиск оптимальной стратегии для реализации локомоторной программы в заранее неизвестной среде, путем непрерывного взаимодействия. К результатам, отличающимся научной новизной, следует отнести математическую модель данной системы, позволяющей описать процесс ее функционирования с помощью марковских цепей. Отличием от существующих аналогов является унификация описания робота.

В данной статье рассмотрены нейросети Nice Bot, Masha GPT и ChatGPT4 для решения задач автоматизации расчетов экономических показателей на примере ООО «Машинно-технологическая станция Новоусманская», сделано сравнение результатов работы нейросетей и традиционного расчета, показаны примеры запроса постановки задач к искусственному интеллекту.