| Найдено документов - 3 | Статьи из номера журнала: Научно-техническая информация. Серия 2, Информационные процессы и системы. № 8. - 2025. - 1.00. | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
| Еркимбаев Адильбек Омирбекович. Традиции интенсивного использования данных на примере дисциплины "Теплофизика". Методы и алгоритмы / А. О. Еркимбаев, В. Ю. Зицерман, Г. А. Кобзев. - Текст : непосредственный // Научно-техническая информация. Серия 2, Информационные процессы и системы. - 2025. - № 8. - С. 1-22. - ISSN 0548-0027. - Примеч. в сносках. - Библиогр.: с. 18-22 (101 назв. ). - 2 рис., 1 табл. | |
| Авторы: | Еркимбаев Адильбек Омирбекович, Зицерман Владимир Юрьевич, Кобзев Георгий Анатольевич |
| Аннотация: | На примере теплофизики прослежена эволюция подходов к работе с научными данными по свойствам веществ и материалов. Показано, что теплофизика может быть отнесена к категории "Дисциплин с интенсивным использованием данных" (Data-Intensive Science, DIS), для которых характерна ориентация на работу с данными, включая их хранение, систематизацию и извлечение значимой информации. Показано совершенствование методов обработки, связанное с привлечением новых информационных технологий, включая методы машинного обучения. Рассмотрена общая проблема соотношения статистики и науки о данных (Data Science). |
| Ключевые слова: | алгоритмы машинного обучения, data-intensive science, DIS, анализ данных, гибридные данные, данные, интенсивное использование данных, машинное обучение, методы машинного обучения, многокомпонентные системы, обработка данных, свойства веществ, свойства материалов, теплофизика, теплофизические исследования, уравнения состояния, PVT-данные, Data Science, CALPHAD |
| Поиск: | Источник |
2. Статья из журнала
| Грозовский Федор Михайлович. О разработке подхода к автоматизированному сбору и интеллектуальной обработке данных с применением методов веб-скрейпинга и больших языковых моделей (на примере задачи по извлечению оценок уровней готовности технологий) / Ф. М. Грозовский, И. В. Логинова. - Текст : непосредственный // Научно-техническая информация. Серия 2, Информационные процессы и системы. - 2025. - № 8. - С. 27-36. - ISSN 0548-0027. - Примеч. в сносках. - Библиогр.: с. 35-36 (37 назв. ). - 5 рис., 1 табл. | |
| Авторы: | Грозовский Федор Михайлович, Логинова Ирина Владимировна |
| Аннотация: | Предлагается подход к автоматизированному извлечению и структурированию информации из текста, сочетающий веб-скрейпинг для сбора данных из онлайн-источников и большую языковую модель (LLM) для их последующей интеллектуальной обработки. Для апробации разработанной методики используется набор текстовых данных о технологиях и оценках уровня их готовности, извлеченных из текстов новостных публикаций на сайте CNews. |
| Ключевые слова: | автоматическая обработка текстов, автоматизированный сбор информации, большие языковые модели, LLM, Large languagt model, веб-скрейпинг, извлечение информации, именованные сущности, интеллектуальная обработка данных, обработка данных, оценка уровня готовности, текстовые данные, уровни готовности технологий, уровни технологической готовности, Technology readiness levels, TRL |
| Поиск: | Источник |
3. Статья из журнала
| Лапко Александр Васильевич. Методика оценивания информативности аргументов непараметрической модели стохастической зависимости при их конкретных значениях / А. В. Лапко, В. А. Лапко. - Текст : непосредственный // Научно-техническая информация. Серия 2, Информационные процессы и системы. - 2025. - № 8. - С. 23-26. - ISSN 0548-0027. - Библиогр.: с. 26 (13 назв. ). | |
| Авторы: | Лапко Александр Васильевич, Лапко Василий Александрович |
| Аннотация: | Описана методика оценивания информативности аргументов однозначной стохастической зависимости при их конкретных значениях в условиях априорной неопределенности. Предложена последовательная процедура формирования структуры непараметрической модели коллективного типа, которая, в отличие от традиционной непараметрической регрессии, учитывает не только информацию, содержащуюся в наблюдениях переменных восстанавливаемой зависимости, но и взаимосвязи между ними. Определен критерий ранжирования аргументов восстанавливаемой функции по их значимости. |
| Ключевые слова: | аргументы, информативность, линейные аппроксимации, методики оценивания, непараметрическая регрессия, непараметрические модели, стохастические зависимости |
| Поиск: | Источник |