Статьи выпуска за February 2017
Автоматизированная система формирования вариантов заданий на базе документа MS WORD
В статье описывается автоматизированная система формирования вариантов индивидуальных учебных заданий в виде макроса для текстового процессора Microsoft Word. Банк заданий для формирования индивидуальных вариантов может содержать графические объекты и представляет собой единый документ Word. Сформированные варианты последовательно размещаются в новом документе Word. Разработанный макрос используется для составления индивидуальных заданий, например, вариантов контрольных работ, коллоквиумов, текущего контроля освоения учебного материала студентами.
Об одном опыте применения параллельных вычислений при разработке Web-инструментария распознавания образов
Предлагается программное решение по увеличению качества распознавания образов и повышению эффективности инструментария машинного обучения посредством реализации Grid-технологий. Формулируются стратегические направления разработки инструментария распознавания образов в виде программной системы, основанной на принципах распределенных систем, распараллеливания и адаптивной настройки вычислительных ресурсов. Рассматривается структура организации web-инструментария распознавания образов с использованием концепции библиотеки алгоритмов. Даются алгоритмические решения распараллеливания алгоритмов обучения и распознавания на базе методов прецедентов.
Создание единой текстурированной трехмерной модели по набору видов
Предложен подход к созданию единой трехмерной компьютерной модели, построенной с помощью усовершенствованного воксельного метода объединения триангуляционных сеток, полученных по дальностным данным с разных видов. Применяемый метод объединения также использует диффузное размытие значений весовой функции в воксельном пространстве для зашивки дыр.
Для уменьшения времени работы применяются алгоритм индексации треугольников в виде текстурной карты, а также многоядерные вычисления. Предложен алгоритм текстурирования, основанный на слиянии всех доступных текстур с учетом веса каждого отдельного пикселя в каждом треугольнике, учитывающий перекрытие и наблюдаемость этих треугольников. Вычислительные эксперименты были проведены на реальных сценах, реконструированных с помощью трехмерного сканера.
Ролевой подход к автоматическому извлечению фактов из естественно-языковых китайских текстов
В работе обсуждается проблема извлечения фактов из китайских текстов. Китайский язык достаточно сложен для машинной обработки, что обусловлено отсутствием пробелов между словами и многозначностью иероглифов, поэтому синтаксический анализ текстов невозможен без семантического анализа,
поскольку любое сочетание иероглифов может быть интерпретировано неоднозначно. Существующие статистические методы сегментации предложений на слова и синтаксического анализа не обладают достаточной полнотой и точностью, вследствие чего многофазный процесс (сегментация фраз, синтаксический анализ, извлечение фактов) приводит к накоплению ошибок.
В статье предлагается ролевой подход к выявлению членов предложения на основе служебных слов, предлогов и послелогов, а также достаточно ограниченного словаря. Эти служебные слова и символы позволяют не только сегментировать последовательности символов, но и выявлять роли слов, а значит,
и части речи в предложении. Даже такой небольшой набор слов позволяет в большинстве случаев успешно выявлять роль слов в предложении, в частности, имена собственные, существительные, глаголы, что делает возможным извлечение из текстов сущностей, а также фактов в виде субъект–предикат–объект. Проведенные на реальных текстах эксперименты показывают удовлетворительные результаты даже при ограниченном словаре. Предложенный подход демонстрирует высокую скорость, поскольку отсутствуют синтаксический разбор и сегментация фраз, использующие переборные методы.
Алгоритм оценки конкурентоспособности предприятия на основе продукционной модели
Оценка конкурентоспособности предприятия дает руководству понимание того, насколько хорошо или плохо идут на нем дела. Однако до сих пор нет алгоритма оценки конкурентоспособности. В данной статье предлагается такой алгоритм. Оценка конкурентоспособности строится на основе анализа трех составляющих: финансово-хозяйственной деятельности, интеллектуального капитала, инвестиционной привлекательности. Если оценка неудовлетворительная, формируются рекомендации по ее изменению. Если рекомендации предоставляют несколько альтернативных путей развития, проводится SWOT-анализ предприятия для выбора наиболее оптимального из них.