В данной статье предлагается модель, основанная на глубоком обучении, для извлечения ключевых объектов из текстов и создания базы знаний. Для задачи распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) используется модель долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM). Данные предварительно обрабатываются, преобразуются в цифровую форму с помощью токенизации и one-hot кодирования. Модель обучается и оценивается для выделения различных типов объектов (имена людей, даты, географические названия). Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность модели, а также анализируется влияние различных параметров.
В работе представлена математическая модель, и результаты проведенных численных расчетов, предназначенные для анализа и прогнозирования распространения загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы. Модель учитывает динамику уменьшения концентрации загрязнителей за счет их естественного разложения и фотохимической трансформации, влияние изменений розы ветров и топографии местности, изменение коэффициентов диффузии и турбулентного перемешивания в зависимости от стабильности атмосферной стратификации. Высокая точность и устойчивость результатов обеспечивается за счет использования полунеявной конечно-разностной схемы и метода «прямых» для решения поставленных задач.
В статье рассмотрена роль цифровых моделей и систем на основе метаданных в анализе и оптимизации технологических процессов механообрабатывающей промышленности. На примере процесса круглого наружного врезного шлифования, смоделированного в программной среде, выполнен пошаговый анализ динамической системы процесса.
Рассматриваются модели управления организацией, даются понятия бизнес модели и операционной модели. Показывается роль и место систем ИИ в принятии решений в операционной деятельности организацией.
В данном исследовании проанализированы различные виды методологии IDEF, при этом рассмотрены наиболее подходящие методологии для моделирования процессов преобразования речи в текст и текста в речь, а также перевода с узбекского языка на русский и английский языки. Согласно результатам исследования, методологии IDEF0 и IDEF3 были выбраны в качестве наиболее оптимальных для процессов STT и TTS, а для систем перевода - IDEF1X. На основе данной модели была разработана веб-приложение, предназначенное для обработки речевой и текстовой информации пользователей.
В статье разработано математическая модель описывающий процессы нелинейной фильтрации подземных вод в многослойных неоднородных пористых средах, влияющих на поток фунтовых вод и перенос загрязняющих веществ.
В данной статье анализируется предварительная обработка изображений дистанционного зондирования на основе модели дискретной гистограммы. Фиксироваться эффективность применения данной модели, ее значимость, качество и уникальность. Кроме того, показано практическое значение инфракрасных каналов в повышении эффективности распознавания объектов при дистанционном зондировании Земли.
В работе представлено численное моделирование трехмерного поля скорости ветра в атмосфере на основе уравнений Навье-Стокса. Разработан устойчивый алгоритм решения задачи гидродинамики с использованием неявной разностной схемы и аппроксимации высокого порядка. Модель учитывает пространственно-временную изменчивость скорости воздушных масс в направлениях u, v и w, что позволяет более точно описывать процессы переноса загрязняющих веществ в атмосфере.
В данной работе внимание уделено этапу подготовки обучающих данных методологии CR1SP-DM при интеллектуальном анализе данных. Потому что этот этап занимает до 80% времени разработки модели. Шаги этапа подготовки данных для обучения объясняются с помощью иллюстраций, представлены подходы к обучению данных в модели, а также упоминаются соображения для инженеров по машинному обучению и аналитиков данных.
Данная исследовательская работа посвящена проблеме классификации патологий на снимках компьютерной томо!рафии почек с использованием глубоких нейронных сетей, которая анализирует не только бинарную классификацию типа «норма/патология», но и сложные вопросы дифференциальной диагностики между патологиями. В работе также предложен комбинаторный подход к классификации патологий, в котором показано, что первоначально постановка общего диагноза с использованием четырехфакторной модели классификации, а в сомнительных случаях дополнительное обследование с использованием бинарных или тернарных моделей, приемлемо для клинической практики.
