Статья является второй из серии статей, в которых описывается разработка языка программирования Тривиль. В первой статье описывался первый этап разработки языка: определение целей, требований и критериев выбора. Эта статья содержит обоснование основных языковых решений. Как и вся серия, статья нацелена, большей частью не на программиста, который использует язык, а на разработчика языков программирования.
Это первая статья из серии статей, в которых описывается разработка языка программирования Тривиль: от рассуждения о необходимости разработки нового языка, определения целей и требований и до выбора и обоснования конкретных языковых решений. Статьи, в основном, нацелены не на программиста, который использует язык, а на разработчика языков программирования. В статьях автор использует опыт лекций о разработке языков в МФТИ, ИТМО и Университете Иннополиса.
Цифровое метапространство - это формирующееся единое цифровое пространство экономического взаимодействия. Вызовы и технологические подходы к их преодолению на основе нового глобального интернет-сервиса - торгово-промышленно-финансового интернета и экономики связей в полицентричном мире являются предметом настоящей статьи.
В настоящее время актуальной задачей во всех сферах жизнедеятельности общества является создание отраслевых цифровых платформ на основе различных экономических методов обработки больших массивов информации. От ее решения во многом зависит успех реализации целевой программы «Цифровая экономика РФ» в целом, а значит, и переход отраслей российской экономики к цифровизации. Сфера здравоохранения сегодня находится в числе лидеров не только по созданию, но и практическому применению цифровых платформ для комплексного лечения широкого спектра заболеваний на основе инновационных подходов. В ходе проведенных исследований определены перспективные направления развития мирового рынка цифровизации сферы здравоохранения в сфере медицинской диагностики и фармакогенетики, а также деятельности его основных участников в области онкологии. Показаны инновационные преимущества биоинформационной web-платформы компании ООО «Онко Генотест», обеспечивающие конкурентоспособность ее деятельности. Полученные результаты нашли свое практическое применение в развитии деятельности компании ООО «Онко Генотест» по подбору методов персонализированной терапии в области онкологических заболеваний.
Управление IT-проектами, наряду с управлением проектами в отраслях промышленности с более долгой историей, таких как металлургия, машиностроение, тяжёлая промышленность, является регламентированным процессом, в котором все этапы регулируются различными документами - методологиями, соглашениями, стандартами. Эти регламенты помогают использовать всем участникам процесса практики, зарекомендовавшие свою эффективность - начиная с этапов планирования проекта, завершая тестированием и выводом проекта в эксплуатацию. По мере становления различных процессов, появляются новые методологии, вбирающие в себя весь накопленный опыт и дающие возможность этим опытом воспользоваться. Жизненный цикл IT-проекта состоит из множества этапов, каждый из которых описан либо отдельно в соответствующем стандарте, либо в составе комплексного описания группы этапов. Этап разработки программного обеспечения представляет собой временной промежуток, за время выполнения которого создаётся основная ценность создаваемого решения, поэтому процессы работы с исходным кодом являются одними из наиболее важных среди всех процессов жизненного цикла. На текущий момент произошло становление очередного ряда процессов этапа разработки, описание и формализация которых дает возможность большому числу разработчиков пользоваться лучшими практиками и не изобретать велосипед в работе с кодовой базой. В научной статье рассматривается история становления методологий в сфере информационных технологий и пути формализации используемых практик. Затем, даётся краткая характеристика состояния сферы в контексте работы с исходным кодом программного продукта. Следующим шагом описываются зарекомендовавшие себя практики работы с кодовой базой, на их основе выполнена систематизация накопленных знаний и приведение к виду методологии, готовой к практическому применению. Пример использования описанной в работе методологии служит для подтверждения её жизнеспособности и обозначения границ её практического применения.
В данной статье рассматриваются теоретические основы и принципы работы основных методов кластерного анализа данных, используемых в задачах интеллектуальной аналитики. Подробно анализируются работы ряда исследователей в области кластеризации, описан прогресс в разработке и применении классических и новейших подходов к группировке структурно сложных, разнородных данных с использованием аппарата статистики, нейронных сетей, математического моделирования. Рассмотрены математические основания иерархических, вероятностных, плотностных, графовых и других методов кластеризации, теоретически доказана эффективность их применения на разных типах данных в зависимости от поставленных аналитических целей. Отдельное внимание уделено проблематике кластеризации больших объемов разнородной информации в условиях возрастания скорости поступающих данных и требований к оперативности их обработки. Продемонстрирован потенциал гибридных нейросетевых и распределенных методов кластеризации для эффективного масштабируемого анализа Big Data в высокопроизводительных вычислительных системах. Показано, что несмотря на значительный прогресс, ряд фундаментальных вопросов в данной области остается открытым и требует дальнейших междисциплинарных исследований на стыке статистики, математики и компьютерных наук..
Сегодня работа мерчандайзера заключается в том, чтобы убедиться, что витрины с товарами соответствуют планограмме выкладки и имеют корректные ценники. К сожалению, процесс мерчендайзинга часто по-прежнему включает в себя множество неэффективных, трудоемких и выполняемых вручную задач: мерчандайзеры используют рулетки, вручную подсчитывают товары и заполняют длинные бумажные формы оценки витрины. Сочетание традиционных методов мерчандайзинга с современными цифровыми технологиями, в том числе, с использованием искусственного интеллекта, позволит существенно повысить эффективность взаимодействия производителя с покупателем в точках розничной продажи. В статье описаны особенности применения масштабно-инвариантной трансформации признаков для решения задачи автоматизированного мониторинга выкладки с помощью выделения областей интереса на изображениях выкладки путем сопоставления найденных особых точек..
Целью данной работы является разработка цифровых стандартов, на основе которых возможен лишь оптимальный переход от этапа информатизации управления экономикой к этапу цифровой ее трансформации. Показано, что цифровые стандарты отражают один из основных принципов данного перехода, относящегося ко всему общественному развитию - формированию рациональной структуры управления данными с повсеместной интеграцией разрозненных их элементов в единую систему. В качестве цифрового инструмента, разрешающего проблему их формирования, предлагается математическая модель формирования цифровых платформ управления экономикой страны. С помощью данной модели на примере сельского хозяйства были получены цифровые стандарты в виде онтологических и логических моделей технологических баз данных, баз данных первичного учета, единых для всей отрасли. Это позволит эффективным образом реализовать государственное управление национальной экономикой на основе создания единой государственной компьютерной сети, идеи которой предлагались ещё руководителям СССР выдающимися учеными А. И. Китовым и В. М. Глушковым.
Рассмотрено влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинговой деятельности. Дано описание нейросетей и их применения в современном маркетинге. Представлены преимущества, которые дает интеграция ИИ и нейросетей с рекламными технологиями для анализа данных о потребностях клиентов, прогнозировании спроса на продукцию. Исследована возможность обучения нейронных сетей. Дана оценка скорости их развития и адаптации к исследуемым запросам.
Статья посвящена анализу потенциальных негативных последствий массового внедрения и бесконтрольного использования технологий искусственного интеллекта. Рассматриваются три основных неблагоприятных сценария. Первый сценарий описывает возможность массовых техногенных катастроф, вызванных непрозрачными алгоритмами. Второй сценарий связан с гносеологической катастрофой, обусловленной информационным шумом, генерируемым ИИ. Третий сценарий предполагает экономическую катастрофу, которая может возникнуть в результате интеллектуализации средств производства. В статье не рассматриваются способы смягчения описанных угроз, автор предлагает непрерывно мониторить возникновение новых технологических, экономических и социальных рисков, порождаемых дальнейшим прогрессом в области внедрения технологий искусственного интеллекта. Своевременное прогнозирование и управление этими рисками позволят снизить вероятность негативных эффектов и направить развитие технологий в позитивное русло.