ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Исследование современных методов и технологий для парсинга веб-сайтов

    Авторы: А.В. Гембицкий, И.А. Коломойцева

    Описание: В данной статье рассматриваются основные методы и инструменты для парсинга сайтов, включая использование CSS-селекторов, регулярных выражений, headless-браузеров, прокси-серверов и API-доступа к данным.

    Источник: Гембицкий А.В. Исследование современных методов и технологий для парсинга веб-сайтов / А.В. Гембицкий, И.А. Коломойцева // V Международной научно-практической конференции Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2024) - 2024 - №2

  2. Интеграция моделей машинного обучения в сферу здравоохранения

    Авторы: А.В. Гембицкий, И.А. Коломойцева

    Описание: В данной статье анализируется перспективное влияние интеллектуальных систем в области здравоохранения. Развитие компьютерной диагностики, оптимизация планов лечения с использованием машинных алгоритмов, постоянный мониторинг жизненных функций и эффективный анализ медицинских данных обещают улучшение точности диагностики и снижение человеческих ошибок.

    Источник: Гембицкий А.В. Интеграция моделей машинного обучения в сферу здравоохранения / А.В. Гембицкий, И.А. Коломойцева // VIII Международная научно-техническая конференция Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ-2023) - 2023 - №4 - С.200-204

    3. Тематические статьи

  3. Фейковые новости в социальных сетях: механизмы распространения и воздействия на аудиторию

    Авторы: Д.И. Садчиков

    Описание: В данной статье рассматриваются основные паттерны распространения фейковых новостей, которые в последствие дали возможность их идентификации. Помимо этого, анализируются психосоциальные поведенческие особенности человека, которые делают общественное сознание уязвимым перед лицом целенаправленной дезинформации.

    Источник: Садчиков Д. И. Фейковые новости в социальных сетях: механизмы распространения и воздействия на аудиторию / Д. И. Садчиков // XXI Международная конференция памяти профессора Л. Н. Когана Культура, личность, общество в современном мире: методология, опыт эмпирического исследования — Екатеринбург: УрФУ, 2018 г. — С. 753-764 - [Ссылка]

  4. Методы выявления русскоязычной фейковой информации в сми

    Авторы: Д.А. Аминов

    Описание: В статье рассматривается выявление русскоязычной фейковой информации в СМИ. Основное внимание уделяется методам выявления предотвращению распространения дезинформации в Интернете.

    Источник: Аминов Д. А. Методы выявления русскоязычной фейковой информации в СМИ / Д. А. Аминов // Сборник тезисов докладов 60-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов – Минск, 2024 г. – C. 159–161 - [Ссылка]

  5. Метод определения русскоязычных фейковых новостей с использованием элементов искусственного интеллекта

    Авторы: А.О. Третьяков, О.Г. Филатова, Д.В. Жук, Н.Н. Горлушкина, А.А. Пучковская

    Описание: В статье представлен разрабатываемый авторами метод определения фейковых новостей в социальных сетях. В статье приводится краткий обзор существующих проектов по выявлению фейковых новостей.

    Источник: Третьяков А.О. Метод определения русскоязычных фейковых новостей с использованием элементов искусственного интеллекта / А.О. Третьяков, О.Г. Филатова, Д.В. Жук, Н.Н. Горлушкина, А.А. Пучковская // International Journal of Open Information Technologies – 2018 г. – №12 – p. 99-105 - [Ссылка]

  6. Современные подходы к мультиклассовой классификации интентов на основе предобученных трансформеров

    Авторы: А.А. Соломин, Ю.А. Иванова

    Описание: В данной статье рассмотрены современные подходы к решению задачи мультиклассовой классификации намерений.

    Источник: Соломин А. А. Современные подходы к мультиклассовой классификации интентов на основе предобученных трансформеров / А. А. Соломин, Ю. А. Иванова // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики - 2020 г. - №4. - С. 532-538 - [Ссылка]

  7. Оптимизация нейронных сетей: методы и их сравнение на примере интеллектуального анализа текста

    Авторы: Ю.В. Торкунова, Д.В. Милованов

    Описание: В статье производится исследование разработанного программного обеспечения, реализующее различные алгоритмы оптимизации нейронных сетей, позволившее провести их сравнительный анализ по качеству оптимизации.

    Источник: Торкунова Ю. В. Оптимизация нейронных сетей: методы и их сравнение на примере интеллектуального анализа текста / Ю. В. Торкунова, Д.В. Милованов // IJAS - 2023 г. - №4 - С. 142-158 - [Ссылка]

  8. Сравнение методов классификации русскоязычных новостных текстов с использованием алгоритмов машинного обучения

    Авторы: Э.А. Челышев, Ш.А. Оцоков, М.В. Раскатова, П. Щёголев

    Описание: В работе рассмотрена задача классификации русскоязычных новостных текстов с использованием таких алгоритмов машинного обучения, как наивный байесовский классификатор, случайный лес деревьев решений, логистическая регрессия и искусственная нейронная сеть.

    Источник: Челышев Э.А. Сравнение методов классификации русскоязычных новостных текстов с использованием алгоритмов машинного обучения / Э.А. Челышев, Ш.А. Оцоков, М.В. Раскатова, П. Щёголев // ВК. - 2022 г. - №1 (45) - С. 63-71 - [Ссылка]

  9. Обработка больших данных с использованием средств языка python

    Авторы: Д.К. Карпов

    Описание: В данной статье анализируются методы использования небольших парсеров для упрощения работы пользователя и обработки объемных сайтов с данными.

    Источник: Карпов Д.К. Обработка больших данных с использованием средств языка python // StudNet - 2021 г. - №6 - С. 1397-1412 - [Ссылка]

  10. Автоматический анализ текстов на естественном языке

    Авторы: Е.В. Щуревич, Е.Н. Крючкова

    Описание: В работе исследуется возможность автоматического анализа текстов на естественном языке на предмет выделения их основного смысла.

    Источник: Щуревич Е.В. Автоматический анализ текстов на естественном языке / Е.В. Щуревич, Е.Н. Крючкова // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-09) - 2012 г. - №4 - [Ссылка]