Учебное пособие 2125

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ

СИСТЕМЫ

Труды Международной научно-практической конференции

В двух частях

Часть 2

Воронеж 2019

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный технический университет»

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Труды Международной научно-практической конференции

(г. Воронеж, 11-13 декабря 2019 г.)

В двух частях Часть 2

Воронеж 2019

1

УДК 681.518(06)

ББК 32.97:74.58-26.253я4 И73

Интеллектуальные информационные системы: труды Международной И73 научно-практической конференции: в 2 ч.; ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет». - Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2019.

Ч. 2. 171 с.

ISBN 978-5-7731-0831-3 (Ч. 2)

ISBN 978-5-7731-0830-6

В трудах нашли отражение вопросы моделирования, оптимизации проектирования интеллектуальных информационных систем, использования информационных технологий в образовании, экономике, технике, биомедицинских системах, здравоохранении и экологии.

Опубликованные материалы соответствуют научному направлению «Интеллектуальные информационные системы» и перечню критических технологий Российской Федерации, утвержденному Президентом Российской Федерации.

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях развитие информационных технологий и систем все в большей степени определяется их интеллектуализацией.

Интеллектуальные информационные технологии — одна из наиболее перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей информатики, в рамках которой разрабатываются модели и методы решения слабо формализуемых задач.

В трудах представлены материалы, затрагивающие вопросы повышения эффективности производственных, экономических, образовательных,

биомедицинских систем на основе использования современных технологий,

интеллектуальной поддержки принятия решений, формализации экспертной информации, создания учебно-исследовательских систем, теории моделирования и оптимизации.

Сборник полезен специалистам, аспирантам, студентам, деятельность которых связана с решением практических задач в области информатики,

кибернетики, применением информационных систем и технологий в технике,

образовании, экономике и медицине.

3

УДК 378.147.88

П.Н. Гилевич

РОЛЬ МУЛЬТИМЕДИА ТЕХНОЛОГИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ ВНЕАУДИТОРНОЙ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

Все мы хорошо знаем, что иностранный язык, как средство общения и познания окружающего мира, занимает особое место в системе современного высшего образования, которое сегодня предполагает не только получение знаний путем учебно-исследовательской работы, но и умение самостоятельно приобретать их для дальнейшего профессионального и личностного роста.

Последнее, в свою очередь, предполагает систематическую самостоятельную работу студентов на всех этапах педагогического процесса, в том числе, и по иностранному языку.

Каждый учебный год в вузах отмечается ростом объема самостоятельной работы студентов:

-во время основных аудиторных занятий (лекции, семинары, лабораторные работы);

-под контролем преподавателя в форме плановых консультаций, творческих контактов, зачетов и экзаменов;

-внеаудиторная самостоятельная работа.

Цель самостоятельной работы - научить студентов использовать иностранный язык как средство получения, расширения и углубления системных знаний по специальности.

Огромная роль в образовательном процессе отводится внеаудиторной самостоятельной.

В связи с этим нами была поставлена задача исследовать известный всем сайт «Deutsche Welle» [1] на предмет наличия в нем полезного нам материала.

Сайт принадлежит немецкой международной общественной телерадиокомпании «Deutsche Welle», которая является одним из четыр х

4

Рис. 1. Сайт «Deutsche Welle»

Здесь нас может привлечь рубрика «Учить немецкий» [3], где можно найти информативные и дидактические материалы для урока немецкого языка.

Сайт предоставляет возможности работать с материалами по лингвострановедению страны изучаемого языка.

Кликнув на «Курсы немецкого языка», можно предложить студенту проверить свой уровень владения немецким языком с помощью тестов (уровни от А1 до С2).

Тест состоит из 30 вопросов и занимает около 15 минут. Выбрав сайт своего уровня обучения, можно найти бесплатные видеоролики «Nikos Weg» (уровни обучения - от А1 до С2). Это более 300 видеофильмов на разные темы и более 1400 упражнений.

Для уровней В1 - С2 сайт предлагает «Новости»-материалы для аудирования в замедленном и оригинальном темпах» [2]. (рис.2).

Рис. 2. Аудирование для уровней В1С2

Онлайн курс «Немецкий Интерактив» [4] охватывает в 30 уроках уровни от А1 до В1. Многочисленные упражнения, аудио, видео и тесты помогут организовать внеаудиторную самостоятельную работу студентов.

С помощью «Немецкого тренера» можно ежедневно изучать полезный словарный запас основного словарного запаса и улучшать свое

5

произношение. 50 уроков охватывают многочисленные поля слов в соответствии с уровнями А1 и А2.

Курс Audiotrainer является совместным проектом Deutsche Welle и издательства Goethe-Verlag. Позволит легко усвоить полезную лексику для повседневного общения и улучшить произношение студентов. 100 уроков курса соответствуют уровням А1 и А2 "Единого европейского языкового стандарта" и содержат различные тематические блоки. Здесь сцены из немецкой повседневной жизни дополнены рукописями и упражнениями - все для скачивания [5].

В «Радио Д» сопровождают репортеры Паула и Филипп. Их приключения подходят для студентов уровня А1 и А2 [6]. Модераторы организуют билингвальные эпизоды и объясняют условия для прослушивания

тематических сцен, а также грамматику и знакомят со словарным запасом.

На сайте «Учить немецкий» [3] можно загрузить рабочие листы для самостоятельной работы над фонетикой и чтением с общим охватом содержания. Ответы расположены внизу под заданиями.

Потренироваться в спряжении глаголов и подготовиться к тестам помогут обзор грамматики и онлайн – упражнения для тренировки форм глагола, которые мы найдем, если кликнем на нижнее окошко (рис. 3,4).

Рис. 3. Обзор грамматики [7]

Рис. 4. Онлайн-упражнения для тренировки основных форм глагола [8]

6

Нас могут заинтересовать рассылки новостей этого сайта при условии нашей с Вами регистрации [9] (рис. 5).

Рис. 5. Рассылки новостей сайта [9]

В рассылку входят также:

-ответы к упражнениям для учебников «Deutsch aktuell» и «Deutsch im Fokus»;

-практические советы для проведения урока немецкого языка;

-для немецкого как первого и второго иностранного языка благодаря рассылке можно получать информацию о немецком языке и материалы для работы на уроке.

Таким образом, поставленная задача, познакомить с возможностями сайта

«Deutsche Welle» решена.

Данный сайт можно использовать, для:

-выявления уровня знаний (уровни А1, А2, В1, В2, С1, С2);

-организации самостоятельной работы студентов;

-подготовки к урокам немецкого как первого так второго иностранного

языка.

Часть материалов к урокам получить без регистрации, а часть, зарегистрировавшись на данном сайте, что доказывает предоставленный принтскрин.

Литература

1.Сайт «Deutsche Welle»: https://www.dw.com/de/deutsch-lernen/s-2055;

2.Рубрика «Langsam gesprochene Nachrichten»: https://www.dw.com/cda/de/deutsch-lernen/nachrichten/s-8030;

3.Рубрика «Учить немецкий» https://www.dw.com/de/lektion-18/a-

2858444; https://www.dw.com/downloads/26294385/lektion18-lerner-leseverstehen.pdf: а) фонетика - (https://www.dw.com/downloads/26294183/lektion1-lerner-

aussprache.pdf);

7

б) чтение - (https://www.dw.com/downloads/26294385/lektion18-lerner- leseverstehen.pdf);

4.Онлайн-курс «Немецкий интерактив»: https://www.dw.com/ru/deutsch- interaktiv/s-9638;

5.Рубрика «Аудиотренер»: https://www.dw.com/ru/audiotrainer/s-9645;

6.Радио «Д» : https://www.dw.com/ru/radio-d/s-9639;

7.Обзор грамматики: https://www.dw.com/de/deutsch-lernen/deutsch- interaktiv/s-9571;

8.Онлайн-упражнения для тренировки основных форм глагола http://lingofox.dw.com/Verbtrainer_out.php;

9.Рассылки новостей сайта: https://www.dw.com/cda/de/newsletter- anmeldung/a-15718221.

«Приднестровский государственный университет им. Т. Г. Шевченко», филиал в г. Рыбница, республика Молдова

УДК 681.3

Э.Р. Саргсян

МОНИТОРИНГ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов и образов, нахождение оптимального пути пересылки трафика, контекстная реклама в Интернете, фильтрация спама, проверка проведения подозрительных операций по банковским картам, системы безопасности и видеонаблюдения.

Внастоящее время искусственные нейронные сети позволили справиться

срядом непростых проблем и обещают создание новых программ и устройств, способных решать задачи, которые пока под силу только человеку. Современные нейрокомпьютеры используются в основном в программных продуктах и поэтому редко задействуют свой потенциал «параллелизма». Эпоха настоящих параллельных нейровычислений начнется с появлением на рынке большого числа аппаратных реализаций — специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработки речи, видео, статических изображений и других типов образной информации [1].

Вданной статье рассматривается различные нейронные сети, которые применяются в сфере телекоммуникационной индустрии. Одна из важнейших задач в области телекоммуникаций, которая заключается в нахождении оптимального пути пересылки трафика между узлами, может быть успешно решена с помощью нейронных сетей. В данном случае необходимо принимать во внимание то, что, во-первых, предложенное решение должно учитывать

8

текущее состояние сети, качество связи и наличие сбойных участков, а вовторых, поиск оптимального решения должен осуществляться в реальном времени. Нейронные сети хорошо подходят для решения задач такого рода. Кроме управления маршрутизацией потоков, нейронные сети могут использоваться и при проектировании новых телекоммуникационных сетей, позволяя получать весьма эффективные решения. Нейронная сеть представляет собой совокупность нейроподобных элементов, определенным образом соединенных друг с другом и с внешней средой с помощью связей, определяемых весовыми коэффициентами. Можно провести следующую классификацию нейронных сетей [2]:

Классификация нейронных сетей

Благодаря описанных выше преимуществам функционал нейронных сетей может использоваться на протяжении всего жизненного цикла телекоммуникационных сетей передачи данных. Начиная с проектировки сети, нейронные сети помогают вычислить оптимальное расположение каждого узла сети, например, телекоммуникационной вышки, основываясь на данных о местности, площади покрытия и качестве оборудования. Также рассчитываются оптимальные расстояния между каждым элементов сети, чтобы поддерживать необходимое качество связи и при этом не задействовать избыточных ресурсов, так как они является дорогостоящими.

В процессе работы телекоммуникационной сети, нейронная сеть может использоваться как средство контроля и мониторинга за ресурсами спроектированной сети. Именно большая производительность и возможность работать с большим объемом данных, позволяет нейронным сетям обрабатывать данные в реальном времени и реагировать на все показатели сети. Позволяя перенаправлять трафик с более загруженных участков на свободные, определять сбои на пути следования сигналов и пересчитывать новый кратчайший маршрут, управлять всеми ресурсами сети [3].

9