编号 2 (2022)

封面

完整期次

Intelligent Systems and Robots

Intelligent System for Predicting the Feasibility of Using Computed Tomography

Shesternikova O., Finn V., Lesko K., Vinokurova L.

摘要

The article describes principles of creating an intelligent system using JSM-method of automated research support (JSM-method ARS) to predict the necessity for computed tomography application. The procedures of JSM-research (one of the JSM-method ARS stages) designed to increase the reliability of the regularities obtained in the system are described. The obtained regularities and their expert ratings are given.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):3-16
pages 3-16 views

System, Evolutionary, Cognitive Modeling

System-Object Determinant Analysis. Partitive Classification Using the Formal-Semantic Normative System

Matorin S., Mikhelev V.

摘要

The paper considers the construction of a partitive classification when conducting a systemobject determinant analysis using a formal-semantic normative system. The formal semantic alphabet and the rules for its use are described in terms of descriptive logic. The developed algorithms provide computer support for the decomposition of a complex system in graphical-analytical modeling. An illustrative example is given.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):17-26
pages 17-26 views

Analysis of Textual and Graphical Information

Methods for Cross-Lingual Retrieval of Similar Documents in Legal Domain Based on Machine Learning

Zhebel V., Devyatkin D., Zubarev D., Sochenkov I.

摘要

The need of studying the international experience to improve legislation cause the need of information retrieval systems to be good in multilingual legal domain. One of the possible solutions is thematically similar document retrieval. However, there is an important task to transfer between languages to let the user put a document on the one language and get the search result on another one. The paper describes different approaches to solve this problem: from classical mediator-based methods to modern procedures of distributive semantics. As a test collection, we have used the UN digital library. The combination of the extended translation model and BM25 ranking function demonstrates the best results.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):27-35
pages 27-35 views

Representation of Syntactic Structures with Coordinating Conjunctions

Demidov D.

摘要

The paper discusses sentences with coordinating conjunctions and homonymy where it is hard or impossible to build feasible syntactic structures using well-known models – dependency-based parse trees, constituency-based parse trees, and syntactic groups model. We suggest an approach to represent syntactic structures of sentences with conjunctions. We present features which distinguish our approach from the models under investigation. The paper shows multiple ways of visualization of syntactic structures.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):36-50
pages 36-50 views

Decision Analysis

Visual Decision Support for Curriculum Development Using the UGVA Method

Uglev V.

摘要

The article deals with an approach to comparing, evaluating, and improving curricula. A model of parameterization of the curriculum with respect of key professional skills. For data concentration and analysis, we used the Unified Graphic Visualization of Activity (UGVA) method. We describe the results of an analysis of 36 curricula for the Russian academic major “system analysis and control”. The images created using the described method allowed us to summarize curricula evaluation data, identify the differences in teaching students and best practices. Comparing the selected curriculum with others in UGVA notation, we developed recommendations on changing the curriculum structure regarding courses developing key professional skills. General recommendations on the use of the method in decision-making are given.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):51-61
pages 51-61 views

Machine Learning, Neural Networks

Method for DeepFake Detection Using Convolutional Neural Networks

Volkova S.

摘要

The article proposed the face anti-digital-spoofing countermeasures method for improving the protection of the facial biometric system. The DeepFake detection method is based on the convolutional neural networks, trained on a large dataset that contains different fake types with different qualities. This has resulted in at least 99% of detection quality. The suggested method can be used to increase the protection of facial biometric systems by reducing the risk of unauthorized access.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):62-73
pages 62-73 views

Conferences

XIX National Conference on Artificial Intelligence

Kobrinskii B., Borisov V., Gribova V., Eremeev A., Zagorulko Y., Karpov V., Mikheenkova M., Redko V., Sukhanov A.

摘要

The traditional Nineteenth National Conference on Artificial Intelligence with international participation (CAI-2021) was held in Taganrog, Russia, on October 11-16, 2021. The conference was coorganized by the Russian Association of Artificial Intelligence, Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, Moscow Physical and Technical Institute (National Research University), Southern Federal University. Conference co-chairs are Academician of the RAS S.N. Vasiliev (Institute of Control Sciences RAS, Moscow), Academician of the RAS I.A. Kalyaev (Southern Federal University, Rostov-on-Don), Academician of the RAS I.A. Sokolov (FRC “Computer Science and Control” RAS, Moscow). Various areas of artificial intelligence were presented in plenary reports and at section meetings.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKING. 2022;(2):74-82
pages 74-82 views

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».