Персона: Артамонов, Алексей Анатольевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт международных отношений
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.
Статус
Фамилия
Артамонов
Имя
Алексей Анатольевич
Имя
35 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 35
- ПубликацияТолько метаданныеInformation Analysis Support for Decision-Making in Scientific and Technological Development(2020) Onykiy, B.; Antonov, E.; Artamonov, A.; Tretyakov, E.; Артамонов, Алексей АнатольевичThis paper presents the development of an information and analytical system to foster scientific and technological development in a given scientific field. In this work, the main software tools for implementing distributed computing, which involves a set of software components for collecting, processing, and analyzing large amounts of data, are considered. In addition, various approaches for task coordination between different sets of software are discussed and techniques for storing large amounts of data are described. The system architecture and database schema are designed and tested. Nowadays, the intellectualization of individual software agents is a key aspect of a new generation of multiagent systems. For this reason, this paper develops an approach that can organize activities of a large number of software agents to increase system intellectualization through swarm intelligence at the level of individual agents. Three remote servers were used to build and test the system deployment, comprising such components as a platform for monitoring and scheduling workflow, data storage, and a graphical user interface that enables data retrieval and interaction on the Internet.
- ПубликацияТолько метаданныеTrend 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.
- ПубликацияОткрытый доступПРОГРАММА 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 ДмитриевичПрограмма 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.
- ПубликацияОткрытый доступБАЗА ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И МЕТАДАННЫХ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ОБЛУЧЕННЫМ ЯДЕРНЫМ МАТЕРИАЛАМ ЗА 2014-2018 ГОДА(НИЯУ МИФИ, 2022) Тукумбетова, Р. Р.; Чернов, И. И.; Михальчик, В. В.; Улизко, М. С.; Стальцов, М. С.; Антонов, Е. В.; Артамонов, А. А.; Артамонов, Алексей Анатольевич; Улизко, Михаил Сергеевич; Малугин, Матвей Игоревич; Рудик, Андрей Владимирович; Михальчик, Владимир Валерьевич; Антонов, Евгений Вячеславович; Стальцов, Максим Сергеевич; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Чернов, Иван ИльичБаза данных содержит информацию по публикациям по облучённым реакторным материалам за 2014-2018 гг., позволяющих проводить оценку свойств и структуры материала. Объектами базы данных являются публикации и присутствующие в них изображения, где публикация описывается информацией о публикации (название, аннотация, ключевые слова, журнал и т.д.), а изображения могут быть дополнены комментариями пользователей, их описывающими. База данных хранит все пояснения к изображениям, что позволяет снизить порог вхождения по знаниям при работе с ними. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Windows 98/2000/XP/Vista/7/8/10.
- ПубликацияТолько метаданныеUser Group Classification Methods Based on Statistical Models(2022) Cherkasskaya, M. V.; Cherkasskiy, A. I.; Artamonov, A. A.; Galin, I. Y.; Черкасский, Андрей Игоревич; Артамонов, Алексей Анатольевич; Галин, Илья Юрьевич© 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.The fundamental difficulty of building an information model of a target object in social networks is that a large number of characteristics (several tens) are used in the description of objects in social networks, described by all conceivable types of data: numbers, score estimates of qualitative characteristics, texts, symbols, video and audio information. Obviously, such non-additive data types cannot be used to construct any integral criterion for the specification of the target object. To solve this problem, the article introduces the concept of “vector of target search”. The general idea for solving this problem, proposed by the authors, is to convert physical characteristics into relative dimensionless quantities with normalized values from 0 to 1. The authors have implemented modern promising ideas in the development of intelligent information technologies, such as: computer training of intelligent agents using illustrative examples from the training sample, agent-based technologies for working with Big Data, the method of wave scanning of social networks when searching for target objects. The implementation of wave scanning of social networks during agent search of targets significantly reduces the computing power required to implement the search process and reduces the amount of “noise” in agent collections. Authors developed a method of marking a single object of a social network to solve the problems of streaming classification of objects in the interests of various groups of researchers, including solving the problems of targeted attraction of applicants to a higher educational institution.
- ПубликацияТолько метаданныеEvaluation of the Level-of-Detail Generator for Visual Analysis of the ATLAS Computing Metadata(2019) Grigorieva, M. A.; Titov, M. A.; Alekseev, A. A.; Klimentov, A. A.; Artamonov, A. A.; Milman, I. E.; Galkin, T. P.; Pilyugin, V. V.; Артамонов, Алексей Анатольевич; Пилюгин, Виктор Васильевич© 2019, Pleiades Publishing, Ltd.The ATLAS experiment at the LHC processes, analyses and stores vast amounts of data, which is either recorded by the detector or simulated worldwide using Monte Carlo methods. ATLAS Computing metadata is generated at very high rates and volumes. The necessity to analyze this metadata is constantly increasing, since the heterogeneous, distributed and dynamically changing computing infrastructure requires sophisticated optimization decisions, made by human or/and by machines. Visual analytics is one of the methods facilitating the analysis of massive amounts of data (structured, semi-structured, and unstructured) which leverages human judgement by means of interactive visual representations. Given the huge number of ATLAS computing jobs that need to be visualized simultaneously for error investigations or other optimization processes, resources of the client application responsible for such visualization may reach its limits. Data objects that share similar feature values can be represented and visualized as a single group, thus initial large data sample would be represented at different levels of detail. This approach will also avoid client overload. In this paper we evaluate implementations of k-means-based Level-of-Detail generator method applied to the metadata of ATLAS jobs. This method is used in the visual analytics application InVEx (Interactive Visual Explorer) that is under development, and which is based on 3-dimensional interactive visualization of multidimensional data.
- ПубликацияОткрытый доступТрехуровневая система агентного поиска и обработки научно-технической информации(НИЯУ МИФИ, 2016) Артамонов, А. А.; Артамонов, Алексей Анатольевич; Оныкий, Б. Н.
- ПубликацияОткрытый доступРЕЦЕНЗИРОВАННЫЕ 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 АнатольевичБаза 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.
- ПубликацияТолько метаданныеMethodology of Analysis of Similar Objects with the Use of Modern Visualization Tools(2020) Tretyakov, E. S.; Tukumbetova, R. R.; Artamonov, A. A.; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Артамонов, Алексей Анатольевич© 2020, Springer Nature Switzerland AG.Nowadays during data collection and primary data analysis the problem related to express analysis of received amount of information occurs. Therefore, this article presents methods of analysis of similar objects with the use of scientific visualization tools. These methods are considered with the analysis of Chinese published military patents, which were declassified due to the transparent policy of civil-military integration. For comprehensive implementation of these tools, first of all, it is necessary to identify attributes, which are specific for all patents were identified. With the use of these attributes, visualization tools and agent technologies, the comprehensive analysis of the patent information was conducted. In the article graph presentation of data is considered as the main visualization tool. The authors provide the examples of using various methods of graphic visualization with different selections of attributes. In addition, in this article the use of graphs for creating the termbase from the patent information is described. Analyze of such graph entirely, because of its size, can give only understanding of the amount of analyzed data. With graph fragmentation there is an opportunity to select general and unique terms for all IPC groups. Therefore it provides the analyst the opportunity to receive an overview of information in the patents instantly.
- ПубликацияОткрытый доступПРОГРАММА ВЫБОРКИ ДАННЫХ ПО СВОЙСТВАМ И СТРУКТУРАМ ОБЛУЧЕННЫХ РЕАКТОРНЫХ МАТЕРИАЛОВ( Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом» Федеральное государственное унитарное предприятие «Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н.Л.Духова» , 2022) Артамонов, А. А.; Стальцов, М. С.; Антонов, Е. В.; Чернов, И. И.; Улизко, М. С.; Тукумбетова, Р. Р.; Ионкина, К. В.; Ионкина, Кристина Вячеславовна; Чернов, Иван Ильич; Антонов, Евгений Вячеславович; Улизко, Михаил Сергеевич; Артамонов, Алексей Анатольевич; Тукумбетова, Руфина Рашитовна; Стальцов, Максим СергеевичПрограмма предназначена для осуществления автоматизированного сбора публикаций и статей по тематике облученных реакторных материалов. Пользовательский интерфейс программы предоставляет возможность выбирать информацию, которую необходимо собрать. Программа позволяет осуществлять сбор полного текста статьи, таблиц, представленных в статье, изображений, представленных в статье и основной информации о статье. Далее, в собранной статье Программа осуществляет распознавание сущностей, а именно химических элементов и материалов. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Ubuntu 20 и выше.