Фильтр. Формальная проверка: Ошибок нет
1

001 itiv23_no3_ss3_ad1

100 ## $a20231106d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aТрансфер информационных технологий: особенности и проблемы$dInformation Technology Transfer: Features and Problems$fА. А. Зацаринный, Ю. С. Ионенков$zeng

225 1# $aОбработка информации и анализ данных

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 10-12 (18 назв.)

330 ## $aРассмотрены проблемные вопросы трансфера технологий информационных систем (ИС). Показана актуальность развития трансфера технологий в современных условиях. Дан краткий анализ состояния вопроса в развитых странах, особенно в Китае. Рассмотрены основные формы реализации трансфера технологий и основные нормативные документы, регламентирующие процессы трансфера технологий. Отмечены особенности и проблемы трансфера информационных технологий в России. Сформулированы предложения по совершенствованию процесса трансфера технологий в России.

330 ## $aThe article is devoted to the consideration of problematic issues of technology transfer of information systems (IS). The relevance of technology transfer development in modern conditions is shown. A brief analysis of the state of the issue in developed countries, especially in China, is given. The main forms of technology transfer implementation and the main regulatory documents regulating the technology transfer processes are considered. The features and problems of information technology transfer in Russia are noted. Proposals are formulated to improve the process of technology transfer in Russia.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 3-12$1210 $d2023

601 02 $aФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук$2AR-MARS

601 02 $aИнститут проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук$2AR-MARS

601 02 $aНациональный центр физики и математики$2AR-MARS

606 ## $aЭкономика$yРоссия$2AR-MARS$yСША$yЕвропа$yКитай

606 ## $aЭкономика культуры, науки, просвещения$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aИТ

610 0# $aинформационные системы

610 0# $aинформационные технологии

610 0# $aкомплексные научно-технические программы

610 0# $aправа на технологию

610 0# $aпроблемы трансфера технологий

610 0# $aрезультаты интеллектуальной деятельности

610 0# $aрынок трансфера

610 0# $aсущность трансфера технологий

610 0# $aтрансфер технологий

610 0# $aцентр трансфера технологий

610 0# $aцентры трансфера технологий

700 #1 $aЗацаринный$bА. А.$gАлександр Алексеевич$cглавный научный сотрудник; доктор технических наук; профессор$pФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук$4070

701 #1 $aИоненков$bЮ. С.$gЮрий Сергеевич$cстарший научный сотрудник; кандидат технических наук$pИнститут проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук$4070

790 #1 $aZatsarinny$bA. A.$4070

790 #1 $aIonenkov$bY. S.$4070

686 ## $2rubbk$a65.497$vТаблицы для массовых библиотек

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.8

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss3_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b3

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231106$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231106

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a33:008

675 ## $a004
2

001 itiv23_no3_ss13_ad1

100 ## $a20231120d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aАнализ информационных потоков для мониторинга направлений деятельности организации$dAnalysis of Information Flows to Monitor the Activities of the Organization$fН. Б. Баканова, А. С. Баканов$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aОбработка информации и анализ данных

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 18-20 (11 назв.)

330 ## $aРассмотрены вопросы исследований информационных потоков, поступающих в организацию, для создания на их основе интеллектуальных сервисов поддержки принятия управленческих решений, предназначенных для мониторинга процессов деятельности организации. Рассматривается один из аспектов применения информационных технологий в процессах информатизации организационных структур, а именно, расширение возможностей использования накопленных информационных ресурсов для создания интеллектуальных сервисов выявления проблемных ситуаций в направлениях деятельности организации. Предлагается новый подход, позволяющий на основе многокритериального анализа оперативно анализировать данные о процессах обработки документов, относящихся к различным направлениям деятельности. Разработанный метод можно использовать для выявления наиболее проблемных направлений деятельности организации.

330 ## $aThe development of information technologies and processes of informatization of organizational structures ensured the accumulation of large information resources in the databases of organizations. Among other things, the databases of organizations contain information on the processes of processing documents, data on the processes of the organization\'s activities. Creation of managerial decision support tools based on this content will ensure the implementation of rational processes of managerial activity. The article discusses one of the aspects of the development of this direction, namely, the expansion of the possibilities of using the accumulated information resources to create intelligent services for identifying problematic situations in the areas of the organization\'s activities. A new approach is proposed that allows, based on multi-criteria analysis, to quickly analyze the flow of documents related to various areas of activity. It is possible to use the developed method to identify the most problematic areas of the organization\'s activities.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 13-20$1210 $d2023

601 02 $aФедеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН$2AR-MARS

601 02 $aИнститут психологии Российской академии наук$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aИТ

610 0# $aанализы

610 0# $aдокументационное обеспечение управления

610 0# $aинтеллектуальные сервисы

610 0# $aинформационная поддержка

610 0# $aинформационные потоки документооборота

610 0# $aинформационные технологии

610 0# $aорганизации

610 0# $aорганизационное управление

610 0# $aпринятие решений

610 0# $aсистемы электронного документооборота

610 0# $aуправленческая организация

700 #1 $aБаканова$bН. Б.$gНина Борисовна$cведущий научный сотрудник; доктор технических наук; доцент$pФедеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН$4070

701 #1 $aБаканов$bА. С.$gАрсений Сергеевич$cведущий научный сотрудник; доктор технических наук$pИнститут психологии Российской академии наук$4070

790 #1 $aBakanova$bN. B.$4070

790 #1 $aBakanov$bA. S.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.5

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss13_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b13

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231120$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231120

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
3

001 itiv23_no3_ss21_ad1

100 ## $a20231120d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aОтдельные вопросы цифровизации в процессе противодействия коррупции$dCertain Issues of Digitalization in the Process of Countering Corruption$fЕ. Р. Орлова, Э. В. Голоманчук$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aОбработка информации и анализ данных

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 29-32 (32 назв.)

330 ## $aРассмотрены отдельные проблемы внедрения цифровых технологий, применяемых для противодействия или минимизации коррупции и коррупционных рисков. Появление новых способов коррупции и, соответственно, новых способов противодействия ей зависит от возможности государства своевременно и полно осуществлять процесс цифровизации, позволяющий, с одной стороны, установить эффективный контроль над деятельностью государственных служащих, их финансовым положением, доходами и расходами, а с другой стороны, разрабатывать техники ухода от коррупционной ответственности с использованием современных информационных технологий. В связи с этим, обозначилась потребность в прогнозировании возможных злоупотреблений коррупционного характера и в определении наиболее перспективных сфер государственного управления с целью их цифровизации для снижения количества коррупционных рисков.

330 ## $aThe article deals with the problems of individual problems of the introduction of digitalization within the framework of public administration to counteract or minimize corruption and corruption risks. The emergence of new ways of corruption and, accordingly, new ways of countering it depends on the ability of the state to respond promptly and fully to the possibilities of digitalization, which allows both to establish effective and complete control over the activities of civil servants, over their financial situation, over their income and expenses, and at the same time to develop techniques for avoiding corruption liability with using modern digital technologies. In this regard, there was a need to predict possible corruption-related abuses and counteract them, as well as to identify the most promising areas of public administration in order to digitalize them to minimize corruption risks.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 21-32$1210 $d2023

601 02 $aФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН$2AR-MARS

601 02 $aВолгоградский институт управления – филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

606 ## $aПраво$2AR-MARS

606 ## $aЭкономические преступления$2AR-MARS

610 0# $aИИ

610 0# $aИТ

610 0# $aанализ данных

610 0# $aантикоррупционная среда

610 0# $aантикоррупционные меры

610 0# $aгосударственное управление

610 0# $aинформационные технологии

610 0# $aискусственный интеллект

610 0# $aисследования

610 0# $aкоррупция

610 0# $aправа человека

610 0# $aпротиводействие коррупции

610 0# $aцифровизация

610 0# $aцифровые права

610 0# $aэтические стандарты

700 #1 $aОрлова$bЕ. Р.$gЕлена Роальдовна$cдоктор экономических наук; профессор$pФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН$4070

701 #1 $aГоломанчук$bЭ. В.$gЭйда Владимировна$cкандидат юридических наук; доцент$pВолгоградский институт управления – филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации$4070

790 #1 $aOrlova$bE. R.$4070

790 #1 $aGolomanchuk$bА. V.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

686 ## $2rubbk$a67.408.12$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.5

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss21_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b21

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231120$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231120

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004

675 ## $a343.7
4

001 itiv23_no3_ss33_ad1

100 ## $a20231107d2023 |||y0rusy0400

101 0# $aeng

102 ## $aRU

200 1# $aGraph Analytics for Digital Economy Tasks$dГрафовая аналитика для задач цифровой экономики$fD. I. Korovin, E. V. Romanova, S. R. Muminova [and others]$zrus

215 ## $cрис.

225 1# $aОбработка информации и анализ данных

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 42-45 (32 назв.)

330 ## $aThe manuscript discusses theoretical and practical examples of the use of graph analytics to solve the priority tasks of the digital economy, as the first stage of the knowledge economy. First, authors outline a simulation model which can be used to track fluctuations in inflation. Since a rise in inflation can reflect the rise in prices of goods and services, and how consumers lose ground as their earnings buy fewer goods, predicting inflation – and its effects – can be of great importance. The model presented is based on the cognitive graph. The cognitive graph has 15 vertices which are factors impacting the economy. The bonds between the vertices are analyzed and the incidence matrix is formed. Next, unbalanced cycles whose length is more than 2 are recognized in the graph. It is these unbalanced cycles that typically cause inflation, and the detriment to the economy. This model makes possible the examination of 5 unbalanced cycles, and its use allows the government (decision-makers) to implement to control and limit inflation’s effects on the economy. The theoretical basis applications of cognitive graphs for the quantitative assessment of knowledge are also presented.

330 ## $aРассматриваются теоретические и практические примеры использования графовой аналитики для решения приоритетных задач цифровой экономики, как первой ступени экономики знаний. Во-первых, авторы обрисовывают имитационную модель, которую можно использовать для отслеживания колебаний инфляции. Поскольку рост инфляции может отражать рост цен на товары и услуги, а также то, как потребители теряют свои позиции по мере того, как на свои доходы они покупают меньше товаров, прогнозирование инфляции и ее последствий может иметь большое значение. Представленная модель основана на когнитивном графе. Когнитивный граф имеет 15 вершин, которые являются факторами, влияющими на экономику. Анализируются связи между вершинами и формируется матрица инцидентности. Далее в графе распознаются несбалансированные циклы, длина которых больше 2. Именно эти несбалансированные циклы обычно вызывают инфляцию и наносят ущерб экономике. Эта модель позволяет рассмотреть 5 несбалансированных циклов, а ее использование позволяет правительству (лицам, принимающим решения) контролировать и ограничивать влияние инфляции на экономику. Также представлены теоретические основы применения когнитивных графов для количественной оценки знаний.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 33-45$1210 $d2023

601 02 $aФинансовый университет при Правительстве Российской Федерации$2AR-MARS

601 02 $aМосковский технический университет связи и информатики$2AR-MARS

601 02 $aМИРЭА – Российский технологический университет$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрикладные информационные (компьютерные) технологии в целом$2AR-MARS

606 ## $aЭкономика$2AR-MARS

606 ## $aПрогнозирование$2AR-MARS

610 0# $aграфовая аналитика

610 0# $aимитационное моделирование

610 0# $aиндекс потребительских цен

610 0# $aинфляция

610 0# $aключевая ставка

610 0# $aкогнитивный граф

610 0# $aрост цен

610 0# $aцифровая экономика

610 0# $aэкономика знаний

701 #1 $aKorovin$bD. I.$cProfessor; Doctor of Economic Sciences$pDepartment of Data Analysis and Machine Learning, Financial University under the Government of the Russian Federation$4070

701 #1 $aRomanova$bE. V.$cAssociate Professor; Candidate of Physical and Mathematical Sciences$pDepartment of Data Analysis and Machine Learning, Financial University under the Government of the Russian Federation$4070

701 #1 $aMuminova$bS. R.$cAssociate Professor; Candidate of Physical and Mathematical Sciences$pDepartment of Data Analysis and Machine Learning, Financial University under the Government of the Russian Federation$4070

701 #1 $aMazutskiy$bN. M.$cAssistant$pDepartment of Data Analysis and Machine Learning, Financial University under the Government of the Russian Federation$4070

701 #1 $aOsipov$bA. V.$cCandidate of Physical and Mathematical Sciences$pAssociate Professor Moscow Technical University of Communications and Informatics$4070

701 #1 $aPleshakova$bE. S.$cCandidate of Technical Sciences$pAssociate Professor MIREA - Russian Technological University$4070

701 #1 $aGataullin$bT. M.$cProfessor; Leading Researcher$pMoscow Technical University of Communications and Informatics$4070

701 #1 $aGataullin$bS. T.$cCandidate of Economic Sciences$pMoscow Technical University of Communications and Informatics$4070

790 #1 $aКоровин$bД. И.$gДмитрий Игоревич$cпрофессор; доктор экономических наук$pДепартамент анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации$4070

790 #1 $aРоманова$bЕ. В.$gЕкатерина Владимировна$cдоцент; кандидат физико-математических наук$pДепартамент анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации$4070

790 #1 $aМуминова$bС. Р.$gСветлана Рашидовна$cдоцент; кандидат технических наук$pДепартамент анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации$4070

790 #1 $aМазутский$bН. М.$gНиколай Михайлович$cаспирант$pДепартамент анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации$4070

790 #1 $aОсипов$bА. В.$gАлексей Викторович$cдоцент; кандидат физико-математических наук$pМосковский технический университет связи и информатики$4070

790 #1 $aПлешакова$bЕ. С.$gЕкатерина Сергеевна$cдоцент; кандидат технических наук$pМИРЭА - Российский технологический университет$4070

790 #1 $aГатауллин$bТ. М.$gТимур Малютович$cпрофессор; ведущий научный сотрудник$pМосковский технический университет связи и информатики$4070

790 #1 $aГатауллин$bС. Т.$gСергей Тимурович$cкандидат экономических наук$pМосковский технический университет связи и информатики$4070

686 ## $2rubbk$a32.973-018.2$vТаблицы для массовых библиотек

686 ## $2rubbk$a65.054.3$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.2

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss33_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b33

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231107$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231107

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004.9

675 ## $a338.27
5

001 itiv23_no3_ss46_ad1

100 ## $a20231107d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aПослойная дистилляция знаний для обучения упрощенных биполярных морфологических нейронных сетей$dLayer-Wise Knowledge Distillation for Simplified Bipolar Morphological Neural Networks$fМ. В. Зингеренко, Е. Е. Лимонова$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aИнтеллектуальные системы и технологии

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 52-54 (17 назв.)

330 ## $aВ работе представлено улучшение структуры биполярного морфологического нейрона, повышающее его вычислительную эффективность и новый подход к обучению на основе непрерывных аппроксимаций максимума и дистилляции знаний. Были проведены эксперименты на выборке MNIST с нейронной сетью LeNet-подобной архитектуры, а также на выборке CIFAR10 с моделью архитектуры ResNet-22. На LeNet-подобной модели с помощью предложенного метода обучения получилось добиться 99. 45% точности классификации при такой же точности у классической сети, а на ResNet-22 точность составила 86. 69% при точности 86. 43% у классической модели. Полученные результаты показывают, что предложенный метод, использующий log-sum-exp (LSE) аппроксимацию максимума и послойную дистилляцию знания, позволяет получить упрощенную биполярную морфологическую сеть, не уступающую классическим сетям.

330 ## $aVarious neuron approximations can be used to reduce the computational complexity of neural networks. One such approximation based on summation and maximum operations is a bipolar morphological neuron. This paper presents an improved structure of the bipolar morphological neuron that enhances its computational efficiency and a new approach to training based on continuous approximations of the maximum and knowledge distillation. Experiments were conducted on the MNIST dataset using a LeNet-like neural network architecture and on the CIFAR10 dataset using a ResNet-22 model architecture. The proposed training method achieves 99. 45% classification accuracy on the LeNet-like model, with the same accuracy of the classical network, and 86. 69% accuracy on the ResNet-22 model, compared to 86. 43% accuracy of the classical model. The results show that the proposed method with logsum-exp (LSE) approximation of the maximum and layer-by-layer knowledge distillation, allows for a simplified bipolar morphological network that is not inferior to classical networks.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 46-54$1210 $d2023

601 02 $aМосковский физико$технический институт (национальный исследовательский университет)$2AR-MARS

601 02 $aООО "Смарт Энджинс Сервис"$2AR-MARS

601 02 $aФедеральный исследовательский центр "Информатика и Управление" РАН$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aCIFAR10

610 0# $aMNIST

610 0# $aаппроксимации

610 0# $aбиполярные морфологические нейроны

610 0# $aбиполярные морфологические сети

610 0# $aвычислительная эффективность

610 0# $aдистилляция знаний

610 0# $aискусственные нейронные сети

610 0# $aнейронные сети

610 0# $aфункции

610 0# $aэксперименты

700 #1 $aЗингеренко$bМ. В.$gМихаил Владимирович$cстудент аспирант$pМосковский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) ; ООО "Смарт Энджинс Сервис"$4070

701 #1 $aЛимонова$bЕ. Е.$gЕлена Евгеньевна$cнаучный сотрудник; кандидат технических наук; лаборант-программист$pФедеральный исследовательский центр "Информатика и Управление" РАН; ООО "Смарт Энджинс Сервис"$4070

790 #1 $aZingerenko$bM. V.$4070

790 #1 $aLimonova$bE. E.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.5

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss46_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b46

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231107$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231107

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
6

001 itiv23_no3_ss55_ad1

100 ## $a20231107d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aВопросы распознавания и верификации текстовых документов$dIssues of Recognition and Verification of Text Documents$fВ. Л. Арлазаров, О. А. Славин$zeng

225 1# $aИнтеллектуальные системы и технологии

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 59-61 (16 назв.)

330 ## $aРабота посвящена концептуальным вопросам анализа текстового содержимого документа. Рассматриваются вопросы использования анализа текстовых документов при создании систем ввода и распознавания деловых бумажных документов. Рассматриваются две основные задачи: определение типа распознаваемого документа и его структуризации. Предложены функции, которые должны обеспечить декомпозицию и решение этих задач. Если принята предлагаемая схема использования текста, то реализация систем ввода может быть различной. То есть, в рамах предложенной концепции анализа документов могут применяться различные алгоритмы распознавания и форматы представления данных.

330 ## $aThe paper deals with the issues of using the analysis of text documents when creating systems for input and recognition of business paper documents. Two main tasks are considered: etermining the type of a recognized document and its structuring. Functions are proposed that should provide decomposition and solution of these problems. The work is devoted to the conceptual issues of the analysis of the text content of the document. If the proposed scheme for using text is accepted, then the implementation of input systems may be different. That is, within the framework of the proposed concept of document analysis, various recognition algorithms and data presentation formats can be used.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 55-61$1210 $d2023

601 02 $aФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" PАH$2AR-MARS

601 02 $aФедеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aанализ документов

610 0# $aверификация документов

610 0# $aдокументы

610 0# $aраспознавание документов

610 0# $aраспознавание текстов

610 0# $aраспознанные слова

610 0# $aсравнение слов

610 0# $aтекстовые документы

610 0# $aтипы документов

700 #1 $aАрлазаров$bВ. Л.$gВладимир Львович$cзаведующий отделением; член-корреспондент РАН; профессор$pФедеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"$4070

701 #1 $aСлавин$bО. А.$gОлег Анатольевич$cглавный научный сотрудник; доктор технических наук; доцент$pФедеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"$4070

790 #1 $aArlazarov$bV. L.$4070

790 #1 $aSlavin$bO. A.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.4

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss55_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b55

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231107$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231107

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
7

001 itiv23_no3_ss62_ad1

100 ## $a20231120d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aВычисления по Тейлору: одномерная сейсмическая модель ледникового района выброса метана$dTaylor’s Calculations: One Dimensional Seismic Model of the Glacial Area of Methane Release$fТ. А. Смагличенко, А. В.Смагличенко, М. К. Саянкина$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aМатематическое моделирование

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 67-69 (14 назв.)

330 ## $aВ работе, для идентификации зон повышенного экологического риска в связи с выбросом метана в арктических районах построена модель изменения скорости сейсмической волны с глубиной. Разработанный ранее авторами метод минимальной одномерной линейной градиентной модели впервые используется для нахождения параметров сейсмической модели в системе «вулкан-ледник» на юге Исландии. Оригинальность метода заключается в том, что линеаризация функции по Тейлору осуществляется не по отношению к переменным, от которых зависит функция, а по отношению к параметрам, описывающим другую функцию, определяющую поведение исходной функции. В работе представлено расширенное описание приближенных расчетов, реализующих метод в случае рефрагированных волн. Найденная оценка модели может быть использована при планировании добычи нефти и газа в Арктике. Уточнение модели возможно на основе обработки данных для разных временных интервалов.

330 ## $aIn the paper, to identify areas of the increase of ecological risks caused by the release of methane in Arctic districts we constructed the model of the seismic velocity change with depth. The minimum 1D linear gradient model method, developed earlier by the authors, is used for the first time to find the parameters of a seismic model within the system "volcano-glacier" in southern Iceland. The originality of the method is that Taylor\'s linearization of the function is performed not in relation to variables, on which the function depends, but in relation to the parameters that describe another function that determines the behavior of initial function. The paper presents an extended description of approximate calculations realizing the method in the case of refracted waves. The found estimate of the model might be used when in the Arctic the mining of oil and gas is planned. The correction of the model is possible on the basis of the data processing for various time periods.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 62-69$1210 $d2023

601 02 $aИнститут проблем нефти и газа РАН$2AR-MARS

601 02 $aИнститут сейсмологии и геодинамики$2AR-MARS

601 02 $aКрымский федеральный университет имени В. И. Вернадского$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

606 ## $aГеофизика$2AR-MARS

606 ## $aСейсмология$2AR-MARS

610 0# $aаппроксимация по Тейлору

610 0# $aбиогенный метан

610 0# $aвыбросы метана

610 0# $aвычисления по Тейлору

610 0# $aледники

610 0# $aлинейно-градиентная модель

610 0# $aметан

610 0# $aсейсмическая томография

700 #1 $aСмагличенко$bТ. А.$gТатьяна Александровна$cведущий научный сотрудник; кандидат физико-математических наук$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) "$4070

701 #1 $aСмагличенко$bА. В.$gАлександр Вадимович$cинженер; кандидат технических наук$pИнститут сейсмологии и геодинамики, структурное подразделение Крымского Федерального Университета им. В. И. Вернадского$4070

701 #1 $aСаянкина$bМ. К.$gМария Константиновна$cмладший научный сотрудник$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) "$4070

790 #1 $aSmaglichenko$bT. A.$4070

790 #1 $aSmaglichenko$bA. V.$4070

790 #1 $aSayankina$bM. K.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

686 ## $2rubbk$a26.217$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.3

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss62_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b62

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231120$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231120

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004

675 ## $a550.34
8

001 itiv23_no3_ss70_ad1

100 ## $a20231114d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aСценарное прогнозирование на основе цифровых смарт моделей динамических процессов$dScenario Forecasting Based on Digital Smart Models of Dynamic Processes$fН. Н. Бахтадзе, А. А. Черешко, В. Н. Кушнарев$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aМатематическое моделирование

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 77-78 (9 назв.)

330 ## $aПредставлены результаты исследований по разработке интеллектуальных предиктивных моделей динамических процессов в технических, промышленных, природных и социальных системах на несколько временных тактов вперед в условиях ограниченной неопределенности изменения параметров процесса. Для построения моделей используются алгоритмы идентификации, основанные на индуктивных знаниях – закономерностях, извлекаемых с помощью методов интеллектуального анализа из данных функционирования исследуемого процесса. При построении моделей формируются сценарии изменения состояния процессов в зависимости от потенциального изменения факторов. На основании сценариев осуществляется формирование рекомендуемых управляющих воздействий как для систем автоматического управления, так и для поддержки принятия решений.

330 ## $aThe article presents the results of research on the development of intelligent predictive models of dynamic processes in technical, industrial, natural and social systems for several time cycles ahead in conditions of limited uncertainty in changing process parameters. To build models, identification algorithms based on inductive knowledge are used, that is regularities extracted with the help of intellectual analysis methods from the data of the functioning of the process under study. When building models, scenarios for changing the state of processes are formed depending on the potential change in factors. Based on the scenarios, the formation of recommended control actions is carried out, both for automatic control systems and for decision support.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 70-78$1210 $d2023

601 02 $aИнститут проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН$2AR-MARS

601 02 $aФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук"$2AR-MARS

601 02 $aИПНГ РАН$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aассоциативный поиск

610 0# $aдинамические процессы

610 0# $aидентификация

610 0# $aиндуктивные знания

610 0# $aпредиктивное on-line моделирование

610 0# $aсценарное прогнозирование

700 #1 $aБахтадзе$bН. Н.$gНаталья Николаевна$cведущий научный сотрудник; кандидат физико-математических наук$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) "$4070

701 #1 $aЧерешко$bА. А.$gАлексей Анатольевич$cнаучный сотрудник$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) "$4070

701 #1 $aКушнарев$bВ. Н.$gВладислав Николаевич$cинженер$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) "$4070

790 #1 $aBakhtadze$bN. N.$4070

790 #1 $aChereshko$bА. A.$4070

790 #1 $aKushnarev$bV. N.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.2

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss70_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b70

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231114$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231114

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
9

001 itiv23_no3_ss79_ad1

100 ## $a20231114d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aМетодика оценки качества пассажирской авиатранспортной системы Российской Федерации$dMethodology for Assessing the Quality of the Passenger Air Transport System Russian Federation$fИ. В. Урюпин, А. А. Сухарев, А.О. Власенко$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aУправление и принятие решений

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 90-92 (19 назв.)

330 ## $aРассматривается задача оценки качества авиатранспортной системы для пассажира. Предложена методика решения исходной задачи, основанная на предлагаемых комплексных критериях качества авиатранспортной сети – «показателях транспортного стандарта». Разработан алгоритм расчета показателей на основе расписания внутренних полетов коммерческих пассажирских воздушных судов. Методика реализована в виде программного модуля, с помощью которого получены результаты оценки предложенных показателей на примере ретроспективного и модельного расписания воздушных перевозок.

330 ## $aTransportation systems including air transportation play one of the most important roles in the economic and social development of any country. The effectiveness of the quality of control of such complex systems can be assessed according to various criteria, from the cost of developing infrastructure to the degree of satisfaction of the population with transport. The problem of assessing the quality of the air transport system for a passenger is considered. The proposed methodology is based on a pair of interrelated indicators, the so called «transportation standard indexes». The algorithm for the calculation of those indicators has been created, which is based on the schedule of domestic commercial flights. The methodology is implemented into a software module, that has been used to calculate the values of introduced indexes for both historical and hypothetical air flight schedules inside the Russian air transportation system. Keywords: air transport accessibility, mathematical modeling, transportation quality assessment, algorithm, software module.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 79-92$1210 $d2023

601 02 $aФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН$2AR-MARS

601 02 $aООО "Межотраслевой аналитический центр"$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

606 ## $aТранспорт$yРоссия$2AR-MARS

606 ## $aВоздушные перевозки$2AR-MARS

610 0# $aавиатранспортная доступность

610 0# $aавтотранспортные системы

610 0# $aалгоритм

610 0# $aвоздушные перевозки

610 0# $aматематическое моделирование

610 0# $aоценка качества перевозок

610 0# $aпассажиры

610 0# $aпрограммный модуль

610 0# $aрасчетный день

610 0# $aсезонная частота

610 0# $aтранспортное обслуживание

610 0# $aтранспортные системы

610 0# $aтранспортный стандарт

700 #1 $aУрюпин$bИ. В.$gИлья Вадимович$cмладший научный сотрудник; кандидат физико-математических наук$pФедеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"$4070

701 #1 $aСухарев$bА. А.$gАлексей Александрович$cзаместитель генерального директора; руководитель авиационного направления$pООО "Межотраслевой аналитический центр"$4070

701 #1 $aВласенко$bА. О.$gАндрей Олегович$cстарший научный сотрудник$pООО "Межотраслевой аналитический центр"$4070

790 #1 $aUryupin$bI. V.$4070

790 #1 $aSukharev$bА. A.$4070

790 #1 $aVlasenko$bA. O.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

686 ## $2rubbk$a39.58$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.0

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss79_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b79

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231114$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231114

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004

675 ## $a656.7.07
10

001 itiv23_no3_ss93_ad1

100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aРазработка модуля для решателя poroPlasticStressedFoam и его интеграция в OpenFOAM$dDevelopment of a Module for the poroPlasticStressedFoam Solver and its Integration into OpenFOAM$fД. И. Читалов$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aПрограммная инженерия

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 99-101 (21 назв.)

330 ## $aРассматривается проблема доработки базовой версии графической оболочки платформы OpenFOAM для проведения численных экспериментов в области механики сплошных сред. Поставлена цель разработать и интегрировать в базовую версию приложения программный модуль для управления численным моделированием посредством решателя poroPlasticStressedFoam. Для достижения поставленной цели построена UML-диаграмма, описывающая механизм работы модуля, подготовлен программный код, обеспечивающий отображение графической части модуля и логику его работы. Представлен стек технологий, необходимый для выполнения поставленных задач разработки, а также требования к вычислительному устройству. В статье раскрываются результаты проведенной работы на примере одной из фундаментальных задач механики сплошных сред, моделируемых на базе платформы OpenFOAM. Практическая ценность выполненной разработки выражается в минимизации рабочего времени, затрачиваемого специалистами на этапы пре- и пост-процессинга моделирования задач механики сплошных сред.

330 ## $aThe paper deals with the problem of finalizing the basic version of the graphical shell of the OpenFOAM platform for conducting numerical experiments in the field of continuum mechanics. The goal was to develop and integrate into the basic version of the application a software module for managing numerical simulation using the poroPlasticStressedFoam solver. To achieve this goal, a UML diagram has been constructed that describes the mechanism of the module operation, a program code has been prepared that provides display of the graphical part of the module and the logic of its operation. The stack of technologies necessary to fulfill the set development tasks, as well as the requirements for a computing device, are presented. The paper reveals the results of the work carried out on the example of one of the fundamental problems of continuum mechanics, modeled on the basis of the OpenFOAM platform. The presented module was created for the needs of the design department of JSC GRC im. Makeev, focused on the production of aerospace products, but can be used at enterprises in other industry segments. The practical value of the completed development is expressed in minimizing the working time spent by specialists on the stages of pre- and post-processing of modeling problems in continuum mechanics.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 93-101$1210 $d2023

601 02 $aЮжно-Уральский федеральный научный центр минералогии и геоэкологии УРО РАН$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

605 ## $aOpenFOAM$lплатформа$2AR-MARS

610 0# $aOpenFOAM

610 0# $aporoPlasticStressedFoam

610 0# $aграфический интерфейс пользователя

610 0# $aмеханика сплошных сред

610 0# $aмодули

610 0# $aоткрытое программное обеспечение

610 0# $aпрограммные модули

610 0# $aпрограммы

610 0# $aчисленное моделирование

700 #1 $aЧиталов$bД. И.$gДмитрий Иванович$cмладший научный сотрудник$pФедеральное государственное бюджетное учреждение науки Южно-Уральский федеральный научный центр минералогии и геоэкологии Уральского отделения РАН$4070

790 #1 $aChitalov$bD. I.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.8

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss93_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b93

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231121$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231121

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
11

001 itiv23_no3_ss102_ad1

100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aКонцепция сервиса виртуального скрининга лекарств на базе распределенных вычислений HiTViSc$dThe Concept of a Virtual Drug Screening Service Based on Distributed Computing High Throughput Virtual Screening as a Service$fЕ. Е. Ивашко, Н. Н. Никитина$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aПрограммная инженерия

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 110-113 (26 назв.)

330 ## $aПредставлена концепция сервиса High-Throughput Virtual Screening as a Service (HiTViSc), реализующего облачный сервис виртуального скрининга лекарств на базе концепции распределенных вычислений Desktop Grid. Описаны три логических уровня функционирования сервиса, рабочие процессы пользователя и принцип многопользовательского доступа. Концепция описывает сервис, представляющий собой программную систему с необходимой функциональностью для решения задачи виртуального скрининга с использованием практически неограниченно масштабируемых вычислительных ресурсов Desktop Grid.

330 ## $aDrug development is a time-consuming and resource-consuming problem. At the first stages of drug development, virtual screening plays an important role. Virtual screening is in silico selection of chemical compounds with potentially high required biochemical activity. To implement it, one typically needs high-performance computing resources, as well as software solutions for organizing the full loop of virtual screening. The paper presents the concept of High-Throughput Virtual Screening as a Service, which is a cloud-based virtual drug screening service based on the concept of Desktop Gridtype distributed computing. We describe three logical levels of service operation, user workflows and the principles of multi-user access. The service will be a software system with the necessary functionality to solve the relevant, computationally intensive problem of virtual screening using the almost unlimitedly scalable Desktop Grid computing resources.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 102-113$1210 $d2023

601 02 $aИнститут прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН$2AR-MARS

601 02 $aПетрозаводский государственный университет$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

605 ## $aHigh-Throughput Virtual Screening as a Service$lсервис$2AR-MARS

605 ## $aHiTViSc$lсервис$2AR-MARS

610 0# $aBOINC

610 0# $aDesktop Grid

610 0# $aвиртуальный скрининг

610 0# $aдобровольные вычисления

610 0# $aоблачные вычисления

610 0# $aсервисы

610 0# $aскрининг лекарств

700 #1 $aИвашко$bЕ. Е.$gЕвгений Евгеньевич$cстарший научный сотрудник; кандидат физико-математических наук; доцент кафедры прикладной математики и кибернетики$pИнститут прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН; Петрозаводский государственный университет$4070

701 #1 $aНикитина$bН. Н.$gНаталия Николаевна$cстарший научный сотрудник; кандидат технических наук$pИнститут прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН$4070

790 #1 $aIvashko$bE. E.$4070

790 #1 $aNikitina$bN. N.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.1

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss102_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b102

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231121$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231121

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
12

001 itiv23_no3_ss114_ad1

100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aАнализ и разработка алгоритмов, оптимизирующих компоновку html документа для браузеров$dAnalysis and Development of Algorithms that Optimize the Layout of the html Document for Browsers$fС. В. Жуков, О. А. Ковалева, С. В. Ковалев$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aПрограммная инженерия

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 125-126 (17 назв.)

330 ## $aВ статье приведен обзор метрик сервиса Google PageSpeed Insights (на базе Lighthouse 10 версии), позволяющих определить скорость загрузки веб страницы. На основании приведенных метрик собраны и проанализированы методы оптимизации html контента. Комплексное применение приведенных методов, а также корректная конфигурация сервера, способного быстро отдавать сгенерированный код, позволят получать высокую оценку скорости загрузки страницы на основании рассмотренных ранее метрик. Приведена авторская реализация алгоритмов, способных автоматически изменять компоновку контента html документа, для увеличения скорости отображения содержимого web страницы.

330 ## $aThe article provides an overview of the metrics of the Google PageSpeed Insights service (based on Lighthouse 10 version) that made it possible to determine the speed of loading a web page. Based on the above metrics, methods for marking up html content are collected and analyzed. The complex application of the above methods, as well as the correct configuration of the server that can quickly send the generated code, will allow you to get a high estimate of the page loading speed based on the previously discussed metrics. The author\'s implementation of algorithms that can automatically change the html document to match the scheme of optimal data layout for fast display of page content is given. Keywords: html, content layout, web page, optimization, loading speed.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 114-126$1210 $d2023

601 02 $aТамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина$2AR-MARS

601 02 $aGoogle$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aPageSpeed Insights

610 0# $ahtml

610 0# $aалгоритмы

610 0# $aблок-схемы

610 0# $aбраузеры

610 0# $aвеб страница

610 0# $aвеб-сервисы

610 0# $aзагрузка сайтов

610 0# $aзагрузка страницы

610 0# $aизображения

610 0# $aкоды

610 0# $aкомпоновка веб контента

610 0# $aоптимизация

610 0# $aсайты

610 0# $aсервисы

610 0# $aскорость загрузки

610 0# $aформат изображений

700 #1 $aЖуков$bС. В.$gСтанислав Владимирович$cаспирант$pТамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина$4070

701 #1 $aКовалева$bО. А.$gОльга Александровна$cпрофессор кафедры математического моделирования и информационных технологий; доктор технических наук; доцент$pТамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина$4070

701 #1 $aКовалев$bС. В.$gСергей Владимирович$cпрофессор кафедры математического моделирования и информационных технологий; доктор технических наук; доцент$pТамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина$4070

790 #1 $aZhukov$bS. V.$4070

790 #1 $aKovaleva$bO. A.$4070

790 #1 $aKovalev$bS. V.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.4

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss114_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b114

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231121$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231121

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004
13

001 itiv23_no3_ss127_ad1

100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400

101 0# $arus

102 ## $aRU

200 1# $aВыбор модели версионирования данных при проектировании информационных систем$dChoosing a Data Versioning Model for Designing Information Systems$fБ. А. Черныш, А. В. Мурыгин$zeng

215 ## $cрис.

225 1# $aПрограммная инженерия

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 134-136 (12 назв.)

330 ## $aДается обзор существующих механизмов версионирования данных, приводятся их характерные отличия, достоинства и недостатки, а также примеры использования. Предлагается способ сравнительной оценки этих механизмов на тестовой реляционной базе данных с использованием серии операций над версиями. Данная методика была использована авторами при проектировании и разработке интегрированной информационной системы. Результаты выполнения для разных типов сведены в таблицы и графически представлены в виде диаграммы. На основании исходных требований к системе, характеристик моделей и полученных результатов оценки выполнен анализ эффективности исследуемых механизмов. Результатом анализа является выбор наиболее оптимальной модели с точки зрения скорости выполнения операций с версиями, целостности данных и гибкости работы с атрибутами. Предлагаемая методика не ограничивается использованием реляционной базы данных и может быть адаптированы для других типов хранилищ.

330 ## $aOne of the common tasks faced by developers of information systems focused on working with data is the support of versioning and history of storing records. Versioning approaches that exist today are applicable to various application scenarios: online data processing, analytical reporting, distributed storage maintenance, etc. and do not depend directly on the used database. To select the optimal versioning model, it is necessary to determine the key requirements for the system in terms of versioning operations and evaluate the effectiveness of their implementation within each of the available mechanisms. This article provides an overview of these mechanisms, their characteristic differences, advantages and disadvantages, as well as examples of use. A method is proposed for comparative evaluation of these mechanisms on a test relational database using a series of operations on versions. This technique was used by the authors in the design and development of the integrated information system. Based on the initial requirements for the system, the characteristics of the models, and the obtained evaluation results, an analysis of the effectiveness of the studied mechanisms was carried out. The result of the analysis is the choice of the most optimal model in terms of the speed of versioning operations, data integrity, and flexibility in working with attributes.

461 #0 $12001 $aИнформационные технологии и вычислительные системы$1011 $a2071-8632

463 #0 $12001 $a№ 3$vС. 127-136$1210 $d2023

601 02 $aСибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнёва$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

610 0# $aAras Innovator

610 0# $aHibernate Envers

610 0# $aNoSQL

610 0# $aSCD

610 0# $aSQL

610 0# $aSciCMS

610 0# $aSlowly Changing Dimension

610 0# $aбазы данных

610 0# $aверсионирование

610 0# $aверсионность

610 0# $aинформационные системы

610 0# $aпрограммное обеспечение

610 0# $aсистемы управления базами данных

700 #1 $aЧерныш$bБ. А.$gБорис Александрович$cаспирант$pСибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнёва$4070

701 #1 $aМурыгин$bА. В.$gАлександр Владимирович$cзаведующая кафедрой информационно-управляющих систем; доктор технических наук; профессор$pСибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнёва$4070

790 #1 $aChernysh$bB. A.$4070

790 #1 $aMurygin$bA. V.$4070

686 ## $2rubbk$a32.97$vТаблицы для массовых библиотек

005 20231121132302.1

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-itiv23_no3_ss127_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bitiv$cНаучная библиотека Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана$d17117

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b127

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41713508$c20231121$gRCR

801 #1 $aRU$b41713508$c20231121

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121

675 ## $a004