в статье рассматривается вопрос применения методов машинного обучения для анализа состояния и выявления отклонений в работе сложных технических и биологических систем. Описываются основные направления использования алгоритмов, включая обработку визуальной информации со сканирующих устройств и анализ цифровых журналов событий для прогнозирования нештатных ситуаций. Особое внимание уделяется ключевым вызовам при внедрении этих технологий: зависимости точности моделей от качества исходных данных, вопросам безопасности информации и необходимости корректной интерпретации результатов специалистами....
в статье рассматривается проблема применения технологий Big Data для оптимизации сельхозпроизводства в условиях климатической нестабильности. Проведена обработка данных (устранение пропусков, one-hot encoding, нормализация), разработано интерактивное приложение на Streamlit для анализа распределения культур, погодных условий и агротехнических факторов. Расчёт экономической эффективности показал наибольшую рентабельность риса (25,44%) и хлопка (22,14%), убыточность ячменя и сои. Оптимизация структуры посевных площадей на основе Big Data позволяет повысить рентабельность на 15–25%.
рассматривается проблема выполнения работодателем обязанностей по обеспечению безопасных условий труда в условиях высокой неопределенности и отсутствия размеченных баз данных производственных инцидентов. Обосновывается правомерность и экономическая эффективность применения систем неконтролируемого машинного обучения (Unsupervised Learning) на базе архитектур Vision Transformer (ViT) для выявления биомеханических аномалий и микротравм. Анализируются вопросы соответствия законодательству о персональных данных и биометрии. Экспериментально подтверждена способность системы детектировать отклонения...
рассматривается проблема соответствия архитектур управления образовательными данными требованиям Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных». На основе метода проектирования интеллектуальной подсистемы управления потоками данных (DFMS) формализованы модули классификации, приоритизации, маршрутизации и адаптации с учетом правового режима обрабатываемых данных. Доказывается, что модульная архитектура DFMS обеспечивает прозрачность политик обработки, минимизацию данных и возможность аудита операций – ключевые принципы 152-ФЗ.
в статье рассмотрен метод структурно-функционального проектирования интеллектуальных систем промышленного интернета вещей, основанный на поэтапной декомпозиции объекта и рациональном распределении вычислительных ресурсов между Edge и Cloud уровнями. Пятислойная архитектурная модель интегрирует сенсоры, коммуникации, распределённые узлы, ML-модули и прикладные сервисы; критерий L = αT + βC_r формализует баланс отклика и ресурсоёмкости. Обосновано значение метода для экономики цифровизации: масштабируемость, модульность, ресурсная эффективность как условия устойчивого развития.
Для оптимальной работы сайта и оптимизации его дизайна мы используем куки-файлы, а также сервис Яндекс.Метрика для сбора и статистического анализа данных о посещении Вами страниц сайта. Продолжая использовать сайт, Вы соглашаетесь на использование куки-файлов и указанного сервиса.
