Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 53, № 3 (2019)

Intelligent Systems

Research and Analysis of the Subject Area of Deep Learning

Tolcheev V.

Аннотация

This paper analyzes the rapidly growing scientific direction of Deep Learning, as one of the most significant parts of artificial intelligence. Using scientometric methods, the growth rates of publications in leading countries and the level of their international cooperation are estimated. The terminological structure of the subject area is investigated and the most perspective directions of studies are revealed. We compare scientometric indicators of Deep Learning with another booming scientific area, Quantum Technology. The conclusion is made that publication activity on Deep Learning is growing faster. It is noted that in both these areas the United States and China are the leaders according to the number of papers. Scientometric analysis showed a fairly low level of publication activity of Russian scientists on Deep Learning and their weak involvement in international cooperation.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):103-113
pages 103-113 views

Intelligent DSM Systems as an Automated Support Tool for Scientific Research on Handwriting

Gusakova S., Okhlupina A.

Аннотация

This article describes an intelligent system for supporting scientific research in handwriting. The JSM method developed for this system models expert reasonings and takes the peculiarities of the problems to be solved into account as much as possible.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):114-121
pages 114-121 views

Information Systems

A Method for Digital Twin Generation Based on the Aggregation of Information Objects

Shvedenko V., Volkov A.

Аннотация

The development of information models of physical systems posed the problem of generating a digital twin. A fully-functional digital twin can be created if many of its projections interact simultaneously. The projection interaction problem is due to a set of approaches to decomposing a real-world object and aggregation of an information object. It is proposed to establish relationships between projections by detecting shared data flows using collinear structures.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):122-126
pages 122-126 views

Automation of Text Processing

The Ancestral Homeland of the Carriers of the Proto-Indo-European Language: Mathematical Models for the Study of Linguistic Information

Egorova M., Egorov A.

Аннотация

Abstract—This paper presents the results of theoretical analysis and computer modeling, which suggest that two main linguistic populations characterized today as the division of Indo-European languages into the so-called “satem-centum” language ranges could emerge in the model Indo-European language community approximately 3500–4000 years ago. The results of computer modeling show that among the two main hypotheses of the formation of the Proto-Indo-Europeans (the Anatolian and Kurgan hypotheses), the latter corresponds to the time estimates we obtained to a greater extent. Some of the problems of the search for the ancestral homeland of the peoples that were carriers of the Proto-Indo-European language are analyzed.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):127-137
pages 127-137 views

A Thematic Coherence Study of a Bilingual Corpus of Articles on Oil and Gas Research

Krasnov F., Shvartsman M., Dimentov A., Sen A.

Аннотация

Structural differences between scientific articles that arise from their translation from Russian into English are studied using the modal topic modeling technique. Each collected document is represented by two modes, that is, English and Russian. As a result of the topic modeling, the Φ and Θ bimodal matrices are obtained. Analysis of the Φ matrix showed that the topics were divided according to the degree of conformity between Russian and English terms when the words are considered in descending order of probability. For 90% of the topics, the English words fully match the Russian ones. Analysis of the Θ matrix showed that for 99% of the documents there is a subject with a value greater than 0.95. Thus, most of the documents are monotopical, which does not depend on the document language.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):138-142
pages 138-142 views

Method of Coding for Multicomponent Objects (RHA) and Its Application for Ordering Roman Fonts

Petrova E., Petrov T., Chebanov S., Moshkin S.

Аннотация

The authors propose to systematize the font frameworks of the ''H'' sign types of different fonts on the base of the RHA information language, which has been developed for different types of objects, by assigning a code to the framework by placing the H font in the standardized window (FontWindow), with the subsequent calculation of quantity characteristics (characterizations). The codes are rendered in a diagram. The sorting of codes is carried out using the SBCO special alphabet, where S, B, C, O are, on one hand, code elements, and on the other hand, component designations of fonts frameworks. The sorting of codes is carried out by alphabets (1) ratings of assignment of components fields in a FontWindow, (2) entropies, and (3) anentropies. The codes are accompanied by the names of coded fonts. The authors propose a principle of placing codes, which does not depend on the name, style, width, the purpose of the font, and its author. The described method organizes H fonts by resembling of their frameworks. The created list-catalog can include all Latin and Cyrillic H fonts of direct inscriptions. The catalog layout includes 99 codes of H font frameworks ranged into 6 classes from 24 possible classes in the system made by authors. The proposed variant of the applying of the method can be used as a base of creating of a common method of coding and systematization of bicolored (in the present paper) and multicolored images on the plane, including maps and other presentations, which include sets of components of different colors and forms.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019;53(3):143-159
pages 143-159 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».