Персона:
Антонов, Евгений Вячеславович

Научные группы

Научная группа

Центр анализа и прогнозирования мирового научно-технологического развития

Организационные подразделения

Организационная единица

Цель ИМО и стратегия развития - системная подготовка высококвалифицированных кадров, способных решать нестандартные задачи при реализации международных научно-технологических и торгово-промышленных проектов для компаний и корпораций ключевых секторов экономики страны.

Фамилия

Антонов

Имя

Евгений Вячеславович

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 25

Только метаданные
Visualization of graph-based representations for analyzing related multidimensional objects
(2020) Ulizko, M. S.; Antonov, E. V.; Artamonov, A. A.; Tukumbetova, R. R.; Улизко, Михаил Сергеевич; Антонов, Евгений Вячеславович; Артамонов, Алексей Анатольевич; Тукумбетова, Руфина Рашитовна
© 2020 National Research Nuclear University. All rights reserved.The paper considers the task of analyzing complex interconnected objects using graphs. The subject of the research is such multidimensional object as a "politician". The paper presents the main methods of visualizing multidimensional data and the choice of data analysis is justified using graphs. An algorithm that enables to automate data collection on politicians was developed. One of the main methods of data collecting on the Internet is web scraping. Web scraping software may access the World Wide Web directly using the HTTP, or through a web browser. While web scraping can be done manually by a software user, the term typically refers to automated processes implemented using a software agent. The process of transition from an object of the "personality" type to its graph representation with various types of nodes and edges is described. The use of graphs enables to see various types of relationships, including mediate. The features of the used Gephi software for data analysis are presented. This methodology enables to change the attitude towards the analysis of multidimensional objects.
Открытый доступ
РЕЦЕНЗИРОВАННЫЕ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПО УКРУПНЕННЫМ ГРУППАМ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Норкина, А. Н.; Артамонов, А. А.; Морозов, Н. В.; Антонов, Е. В.; Улизко, М. С.; Ионкина, К. В.; Соколов, И. Д.; Мальцев, М. В.; Ионкина, Кристина Вячеславовна; Улизко, Михаил Сергеевич; Норкина, Анна Николаевна; Антонов, Евгений Вячеславович; Морозов, Николай Владимирович; Соколов, Иван Дмитриевич; Артамонов, Алексей Анатольевич
База данных (БД) содержит информацию по основным сведениям дисциплины, календарному плану, перечню профильных компетенций, таблицам соответствия по укрупненным группам специальностей, фонду оценочных средств и дополнительным материалам. Объектами БД являются учебно-методические материалы по финансовой безопасности. Структурирована по укрупненным группам специальностей с указанием обязательных и необязательных тем к изучению в рамках направления подготовки и уровня обучения. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Debian 11.
Открытый доступ
МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СЛОЖНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Матвеева, А. Р.; Антонов, Е. В.; Антонов, Евгений Вячеславович; Матвеева, Анастасия Руслановна
Атомная энергетика играет важную роль в обеспечении безопасности многих стран мира. При проектировании и эксплуатации таких сложных технологических объектов (СТО), как атомные электростанции (АЭС), критически важно учитывать их характеристики для обеспечения безопасной работы. Актуальность темы исследования заключается в необходимости разработки методики, позволяющей ускорить процесс выявления целевой информации, содержащейся в научных публикациях, для предприятий атомной отрасли. Отсутствие научных работ, описывающих применение языковых моделей для анализа и выделения характеристик из сложных технологических объектов, подчеркивает необходимость проведения исследования. В работе в качестве примера такого объекта выбрана АЭС. Для проведения ряда экспериментов по выделению технических характеристик СТО составлен перечень параметров профиля атомной электростанции (35 параметров) и сформирован набор данных по атомным электростанциям (60 научных публикаций, содержащих сведения об АЭС Линьао). Разработана программа, которая позволяет обрабатывать содержащиеся в научных публикациях данные путем загрузки статей в языковую модель, написания запросов и получения ответов для последующего составления профиля сложного технологического объекта. Результаты работы показали, что предложенная методика позволяет программно обрабатывать научные публикации для составления профиля АЭС.
Только метаданные
СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ПО СПЕЦИАЛЬНОМУ НАПРАВЛЕНИЮ
(2020) Антонов, Е. В.; Антонов, Евгений Вячеславович; Третьяков Е.С.
Работа посвящена построению системы информационно-аналитической поддержки по специальному направлению в задачах научно-технического развития. В рамках работы рассмотрены основные программные средства для реализации распределенных вычислений, набор программных компонент по сбору, обработке и анализу больших объемов данных. Рассмотрены различные подходы координации выполнения задач между наборами программных модулей, хранения данных больших объемов. Построена архитектура системы и спроектированы схема баз данных. Результатом работы является разработанная система, развернутая на трех выделенных удаленных серверах, включающая платформу для мониторинга и планирования рабочих процессов по сбору данных с информационных источников Глобальной сети Интернет, хранилища данных, программный и графический интерфейсы для выполнения операций над собранными данными.
Только метаданные
Designing a System for Monitoring the Publication Activity of the Scientific Organization
(2024) Malugin, M.; Antonov, E.; Artamonov, A.; Малугин, Матвей Игоревич; Антонов, Евгений Вячеславович; Артамонов, Алексей Анатольевич
Только метаданные
Critical Paths of Information Dissemination in Networks
(2022) Ulizko, M. S.; Artamonov, A. A.; Tukumbetova, R. R.; Antonov, E. V.; Vasilev, M. I.; Улизко, Михаил Сергеевич; Артамонов, Алексей Анатольевич; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Антонов, Евгений Вячеславович
© 2022 National Research Nuclear University. All rights reserved.The development of information and communications technology in the 21st century has led to a shift in the distribution of information from traditional print media to electronic media. New means of informing the public have emerged, such as social networks and messengers, which made it possible to share information almost instantly and over long distances. In this regard, it has become a daunting task to analyze the patterns of information spreading, particularly, by studying information sources, revealing hidden interests and bias, identifying opinion leaders. The article presents methods for solving the problems of network analysis of identifying information dissemination patterns, determining «critical paths» of information dissemination by analyzing messages and news in the Telegram messenger.
Открытый доступ
Evaluating the Effectiveness of Machine Learning Methods for Spam Detection
(2021) Kontsewaya, Y.; Antonov, E.; Artamonov, A.; Антонов, Евгений Вячеславович; Артамонов, Алексей Анатольевич
© 2020 Elsevier B.V.. All rights reserved.Technological advances are accelerating the dissemination of information. Today, millions of devices and their users are connected to the Internet, allowing businesses to interact with consumers regardless of geography. People all over the world send and receive emails every day. Email is an effective, simple, fast, and cheap way to communicate. It can be divided into two types of emails: spam and ham. More than half of the letters received by the user - spam. To use Email efficiently without the threat of losing personal information, you should develop a spam filtering system. The aim of this work is to reduce the amount of spam using a classifier to detect it. The most accurate spam classification can be achieved using machine learning methods. A natural language processing approach was chosen to analyze the text of an email in order to detect spam. For comparison, the following machine learning algorithms were selected: Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, SVM, Logistic regression, Decision tree, Random forest. Training took place on a ready-made dataset. Logistic regression and NB give the highest level of accuracy - up to 99%. The results can be used to create a more intelligent spam detection classifier by combining algorithms or filtering methods.
Открытый доступ
ПРОГРАММА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СБОРА И ОБРАБОТКИ ПУБЛИКАЦИЙ В ОБЛАСТИ БИОМЕДИЦИНЫ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Тремасов, Г. М.; Антонов, Е. В.; Артамонов, А. А.; Тукумбетова, Р. Р.; Хвостова, М. О.; Соколов, И. Д.; Патрушев, К. А.; Чупрыгин, С. С.; Чупрыгин, Семён Сергеевич; Патрушев, Константин Алексеевич; Соколов, Иван Дмитриевич; Артамонов, Алексей Анатольевич; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Хвостова, Мария Олеговна; Тремасов, Григорий Михайлович; Антонов, Евгений Вячеславович
Программа для ЭВМ обеспечивает сбор и обработку данных об исследованиях в области биомедицины с открытых информационных источников. В программу передается пользовательский запрос, с помощью которого реализуется выгрузка данных по необходимым временным промежуткам для обеспечения сбора с учетом имеющихся ограничений со стороны информационных источников. Полученные данные обрабатываются и структурируются в машиночитаемый JSON формат в соответствии с разработанной авторами структурой. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Ubuntu 20.04 и выше.
Только метаданные
Trend Visualization of Academic Field: Proposed Method and Big Data Review
(2022) Antonov, E. V.; Artamonov, A. A.; Rudik, A. V.; Malugin, M. I.; Антонов, Евгений Вячеславович; Артамонов, Алексей Анатольевич; Рудик, Андрей Владимирович; Малугин, Матвей Игоревич
© 2022 National Research Nuclear University. All rights reserved.Research trends analysis is essential for scientists or governments to understand the present and predict the future of the field. Nowadays it is time-consuming to examine papers for following up on the latest trend in specific research interests. In our study, we present the distributed architecture of the system for automated data collection and analysis. Furthermore, we propose the data extraction workflow for collecting data from multiple sources. The interactive dashboard is implemented with a set of different visualizations for tracing research trends. As a practical implementation of the developed system, a research trend analysis of Big Data technologies is carried out. The set of 34062 articles was processed and collected on that topic from 25 selected internet sources. Finally, a review of Big Data technologies is presented using the developed dashboard, and cases of its use are considered. An analysis of the topic on a specific period, country, and the field is shown and discussed. In addition, the authors try to give a perspective of the future development of Big Data field and its association with related fields.
Открытый доступ
ПРОГРАММА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫДЕЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ И ЕДИНИЦ ИЗМЕРЕНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН ИЗ ПОЛНОТЕКСТОВЫХ МАТЕРИАЛОВ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Хвостова, М. О.; Тукумбетова, Р. Р.; Соколов, И. Д.; Тремасов, Г. M.; Антонов, Е. В.; Артамонов, А. А.; Матвеева, А. Р.; Андреев, М. Н.; Матвеева, Анастасия Руслановна; Артамонов, Алексей Анатольевич; Антонов, Евгений Вячеславович; Тремасов, Григорий Михайлович; Хвостова, Мария Олеговна; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Соколов, Иван Дмитриевич
Программа выделяет значения и единицы измерения физической величины из текста научных публикаций с возможностью унификации и конвертации значений в международную систему единиц (СИ). Конвертация физической величины в СИ сопровождается обращениями к составленной авторами базе знаний единиц измерений и приставок. Пользователем с помощью программного интерфейса передается текст научной публикации, результат работы программы - набор обнаруженных значений и единиц измерения физических величин в структурированном виде. Тип ЭВМ: IBM PC-совместимый компьютер; ОС: Ubuntu 20.04 и выше.