The problem of generating output forms of information systems documents

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article formalizes the task of generating output (reporting) forms of documents based on dynamically changing data storage structures in information systems. An approach to automating the process of generating output forms is proposed. The data structures necessary and sufficient for representing digital data of information systems in output (reporting) documents are considered. The advantage of the proposed approach is the simplification and significant acceleration of the process of generating output forms, which is currently quite labor-intensive.

Авторлар туралы

A. Solovyev

Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: soloviev@isa.ru

Chief Researcher, Doctor of Technical Sciences

Ресей, Moscow

Әдебиет тізімі

  1. The Government of the Russian Federation. 2017. PROGRAM “Digital Economy of the Russian Federation” approved by the order of at July 28, 2017. № 1632-r: 88.
  2. Bartodziej C.J. 2017. The Concept Industry 4.0. Springer Fachmedien Wiesbaden: Wiesbaden, Germany, pp. 27–50.
  3. Schilz A., Rehbein M. 2022. Digitization of Cultural Heritage. Handbook Industry 4.0: Law, Technology, Society; Springer: Berlin, Heidelberg, pp. 1193–1212.
  4. Aheleroff S., Huang H., Xu X., Zhong R.Y. 2022. Toward sustainability and resilience with Industry 4.0 and Industry 5.0. Frontiers in Manufacturing Technology, 2, 951643. https://doi.org/10.3389/ fmtec.2022.951643.
  5. Abdullayev G. 2021. Algorithmically and programming management of design process of flexible manufacture system. Systems Engineering and Information Technology, vol. 3, № 1 (5): 20–28.
  6. Arguchintsev A.V., Kedrin V.S., Kedrina M.S. 2022. Architecture of a hierarchically modified-intersecting database of environmental parameters. Bulletin of Buryat State University. Mathematics, computer science, №1: 3-17.
  7. Taberko V., Ivaniuk D., Zotov N., Orlov M., Pupena O., Lutska N. 2021. Principles of building a system for automating the activities of a process engineer based on an ontological approach within the framework of the Industry 4.0 concept // Open semantic technologies for designing intelligent systems. № 5: 209-218.
  8. Votinova E.S., Chuprina S.I. 2021. Automation of database construction from unstructured text documents. Mathematics and interdisciplinary research-2021: materials of the All-Russian scientific and practical conference of young scientists with international participation (Perm, October 18–20, 2021)/ Ch. ed. A. P. Shkaraputa; Perm State National Research University. Perm: 119-122. URL: www. psu.ru/files/docs/science/books/sborniki/mmi-2021.pdf. (Accessed 15.03.2024).
  9. Palmov S.V., Shamrin D.A. 2021. Functional structure of the Data Farm. Eurasian Scientific Association, № 5-1 (75): 42-45. doi: 10.5281/zenodo.4926581.
  10. Kondratyev V.Yu., Kutykova E.M. 2021. Prototype design of EIS (RAD technology). Information society: current state and development prospects. Collection of materials from the XIV International Forum. Krasnodar: 429-431.
  11. Lyashenko I.I. 2022. About the use of CASE-technologies in the process of designing information systems. Bulletin of the Innovative Eurasian University, № 2 (86): 126-133.
  12. Laipanov A.A., Gebenov R.M. 2021. Design of information systems using CASE technologies. Trends in the development of science and education, № 80-2: 118-121. doi: 10.18411/tr nio-12-2021-89.
  13. Basmanov S.N., Vakalyuk A.A. 2020. Developing an approach to creating a flexible user interface based on IDEF0 diagram transformation. Modern science-intensive technologies, № 5: 20-25.
  14. Chernysh B.A., Kartamyshev A.S. 2021. Development of the core of an integrated information system. Software & Systems, № 2: 237-244. doi: 10.15827/0236-235X.134.237-244.
  15. Automated enterprise management system. Ruli24. URL: https://ruli24.ru/ (Accessed 15.03.2024).
  16. Solovyev A.V. 2022. Mathematical model of an electronic document for long-term storage. Information technology and computing systems, №2: 30-36. doi: 10.14357/20718632220204.
  17. King Tim. 2024. The 19 Best Data Catalog Tools and Software for 2024. Solutions Review. URL: https://solutionsreview.com/data-management/ the-best-data-catalog-tools-and-software/ (Accessed 19.03.2024).
  18. Kang Bo-Yeong, Dae-Won Kim, Hae-Jung Kim. 2005. Fuzzy Information Retrieval Indexed by Concept Identification. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3658, Springer Berlin / Heidelberg, pp. 179–186, doi: 10.1007/11551874_23.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».