Просматривается номер   2018-S1
К читателю
О журнале
Публикационная этика
Авторам
Тематика
Правила рецензирования
English (United Kingdom)Russian (CIS)
Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов
Н.С. Скорюкина, А.Н. Миловзоров, Д.В. Полевой, В.В. Арлазаров "Метод распознавания объектов живописи в неконтролируемых условиях с обучением по одному примеру"
А.Е. Жуковский "Методы межкадровой интеграции результатов обнаружения документов в видеопотоке мобильного устройства"
И.А. Кунина, Е.И. Панфилова, М.А. Поволоцкий "Детектирование пешеходных переходов на изображениях дороги на основе метода динамического выравнивания временных рядов"
О.А. Славин, В.Л. Арлазаров "Метод классификации распознанных страниц деловых документов на основе текстовых ключевых точек"
О.О. Петрова, К.Б. Булатов "Методы пост-обработки результатов распознавания машиночитаемой зоны документов"
А.Е. Марченко, Е.И. Ершов, Д.А. Шепелев, Д.С. Сидорчук, В.П. Божкова, Д.П. Николаев "Разработка языка описания наблюдаемых свойств распознаваемых объектов в отсутствие примеров"
Интеллектуальные системы и технологии
Е.Е. Лимонова, Н.Л. Рженев, А.В. Усков, М.И. Нейман-заде "Быстрая реализация расстояния Хэминга на VLIW-архитектурах на примере платформы Эльбрус"
В.В. Арлазаров, К.Б. Булатов, А.В. Усков "Модель системы распознавания объектов в видеопотоке мобильного устройства"
А.А. Иванова, С.А. Гладилин, А.Е. Жуковский, Е.Л. Плискин "База данных для административного учета научных публикаций"
А.С. Ингачева, А.В. Шешкус, Т.С. Чернов, Е.Е. Лимонова, В.В. Арлазаров "Рентгеновский компьютерный томограф – новый инструмент в распознавании"
Н.О. Бесшапошников, А.Г. Кушниренко, А.А. Левин "Метод автокалибровки параметров управления учебным роботом с помощью библиотеки машинного зрения OpenCV"
Обработка и анализ изображений и сигналов
А.Е. Жуковский, Е.Е. Лимонова, Д.П. Николаев "Реализация классических алгоритмов анализа изображений через полносверточные нейронные сети"
В.Е. Прун "Уменьшение влияния сильнопоглощающих включений на восстановление алгебраическим методом в задаче компьютерной томографии"
Б.И. Савельев, И.Б. Мамай, Д.П. Николаев, В.Л. Арлазаров, К.Б. Булатов, Н.С. Скорюкина "Метод согласования графа проективных преобразований для задачи панорамирования плоских объектов"
Д.В. Тропин, Д.П. Николаев, Д.Г. Слугин "Метод совмещения изображений на основе максимизации резкости"
Ю.А. Шемякина, А.Е. Жуковский, И.А. Коноваленко, Д.П. Николаев "Алгоритм автоматического кадрирования цифровых изображений при проективном преобразовании"
Машинное обучение
А.В. Гайер, А.В. Шешкус, Ю.С. Чернышова "Аугментация обучающей выборки «на лету» для обучения нейронных сетей"
В.В. Арлазаров, Д.П. Маталов, С.А. Усилин "Локализация образа печати на документе, удостоверяющем личность, методом машинного обучения"
A.Е. Лынченко, А.В. Шешкус, В.Л. Арлазаров "Алгоритм классификации документов, удостоверяющих личность, на проективно-искаженных изображениях на основе обучаемой метрики подобия"
В.А. Малых, В.А. Лялин "К вопросу о классификации зашумленных текстов"
Ю.С. Чернышова, М.А. Алиев, А.В. Шешкус "Оптическое распознавание шрифтов на изображениях, полученных со смартфонов, и его использование для определения подлинности документов, удостоверяющих личность"
Д.А. Ильин "Быстрая локализация текстовых полей на изображения документов низкого качества"
Д.Е. Иванов, Д.В. Полевой, Д.Л. Шоломов "Отбор информативных элементов для обучения легкого сверточного нейросетевого классификатора в условиях сильного дисбаланса обучающей выборки"
А.А. Иванова, С.А. Гладилин, А.Е. Жуковский, Е.Л. Плискин "База данных для административного учета научных публикаций"

Аннотация.

В статье рассматриваются требования к программному обеспечению для административного учета научных публикаций. Предложена структура базы данных, учитывающая различные аспекты публикационной активности научного коллектива.

Ключевые слова:

библиографические ссылки, научные публикации, база данных, публикационная активность, наукометрия, администрирование научных исследований.

Стр. 83-89.

DOI: 10.14357/20790279180509

Полная версия статьи в формате pdf. 

Литература

1. Страхов А.А., Анисимова Т.В. Автоматизация библиографического описания источников и ссылок в документе MS Word 2010 // Вестник Московского университета МВД России. 2017. №5.
2. Артемова И.В. Учет НИОКР у исполнителя в 2018 году. URL: https://www.referent.ru/40/11763 (дата обращения: 10.07.2018).
3. Информационно-аналитическая система «ИСТИНА». Руководство пользователя. Подсистема «Научно-исследовательская работа». URL:
http://docs.istina.msu.ru/data_input/research.html (дата обращения: 10.07.2018).
4. Веб-сайт SNOSKA.INFO для оформления библиографических ссылок. URL: http://www.snoskainfo.ru/ (дата обращения: 10.07.2018).
5. Веб-сайт ZoteroBib для создания библиографических списков. URL: https://zbib.org (дата обращения: 11.07.2018).
6. Господарик Ю.П. Учет индивидуальных достижений студентов в научно-исследовательской деятельности // Высшее образование в России. 2013. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uchet-individualnyh-dostizheniy-studentov-vnauchno-issledovatelskoy-deyatelnosti (дата обращения: 10.07.2018).
7. Николенко В.Н., Вялков А.И., Мартынчик С.А., Глухова Е.А. Подходы к оценке эффективности и способы стимулирования публикационной активности в крупном медицинском вузе // Высшее образование в России. 2014. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-otsenke-effektivnosti-i-sposobystimulirovaniya-publikatsionnoy-aktivnosti-vkrupnom-meditsinskom-vuze (дата обращения: 10.07.2018).
8. Van Eck, Nees Jan and Ludo Waltman. “CitNetExplorer: A new software tool for analyzing and visualizing citation networks.” Journal of Informetrics 8.4 (2014): 802-823.
9. Pearce, Joshua M. “How to Perform a Literature Review with Free and Open Source Software.” Practical Assessment, Research & Evaluation 23.8 (2018): 2. URL: https://research.aalto.fi/files/21756617/ELEC_Pearce_How_to_perform_PaRE.pdf (дата обращения: 10.07.2018).
10. Mingers John and Loet Leydesdorff. “A review of theory and practice in scientometrics.” European Journal of Operational Research 246.1 (2015): 1-19. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1501/1501.05462.pdf (дата обращения: 11.07.2018).
11. Уланин С.Е. Виртуальная научно-исследовательская среда // Вестник ГУУ. 2017. №2. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/virtualnayanauchno-issledovatelskaya-sreda (дата обращения: 11.07.2018).
12. Bulatov K., Arlazarov V.V., Chernov T., Slavin O. and Nikolaev D. “Smart IDReader: Document Recognition in Video Stream,” 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Kyoto, 2017, pp. 39-44. doi: 10.1109/ICDAR.2017.347
13. Zhukovsky A. et al. “Segments Graph-Based Approach for Document Capture in a Smartphone Video Stream,” 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Kyoto, 2017, pp. 337-342. doi: 10.1109/ICDAR.2017.63
14. Chernov T.S., Razumnuy N.P., Kozharinov A.S., Nikolaev D.P. and Arlazarov V.V. “Image quality assessment for video stream recognition systems,” Proc. SPIE 10696, Tenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2017), 106961U, pp. 1-8, 2018, DOI: 10.1117/12.2309628.
15. Ilin D., Limonova E., Arlazarov V. and Nikolaev D. “Fast Integer Approximations In Convolutional Neural Networks Using Layer-By-Layer Training,” Proceedings SPIE 10341, Ninth International Conference on Machine Vision (ICMV 2016), 103410Q, pp. 1-5, 2017, DOI: 10.1117/12.2268722.
16. Arlazarov V.V., Slavin O.A., Uskov A.V. and Yanishevskiy I.M. “Modelling the flow of character recognition results in video stream,” Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software, vol. 11, no 2, pp. 14-28, 2018.
17. Abulkhanov D., Konovalenko I., Nikolaev D., Savchik A., Shvets E. and Sidorchuk D. “Neural Network-based Feature Point Descriptors for Registration of Optical and SAR Images,” Proc. SPIE 10696, Tenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2017), 106960L, pp. 1-8, 2018, DOI: 10.1117/12.2310085.
18. Ингачева А., Николаев Д., Ханипов Т., Чукалина М. Алгебраическая реконструкция аппаратной функции смазанного изображения по яркостным профилям границ объектов // Сенсорные системы. — 2018. — Т. 32. — № 1. — С. 67-72.
19. T. S. Chernov, S. I. Kolmakov and D. P. Nikolaev. “An algorithm for detection and phase estimation of protective elements periodic lattice on document image,” Pattern Recognition and Image Analysis, vol. 27, no 1, pp. 53-65, 2017.
 
     
2024-74-1
2023-73-4
2023-73-3
2023-73-2

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".