Персона:
Немешаев, Сергей Александрович

Организационные подразделения

Организационная единица

Институт интеллектуальных кибернетических систем

Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.

Фамилия

Немешаев

Имя

Сергей Александрович

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 10

Только метаданные
Use of Cognitive Maps in Learning Management System Vector
(2020) Pavlenko, D.; Barykin, L.; Bezverhny, E.; Nemeshaev, S.; Павленко, Дарья Александровна; Немешаев, Сергей Александрович
© 2020, Springer Nature Switzerland AG.The main objective of the study is to identify methods that can help improve the quality of learning using LMS. Through the use of a tag structure for a bank of questions and the use of cognitive maps, it becomes possible to more accurately construct individual learning paths. New methods can reduce the degree of subjectivity in the composition of tests and allow to identify gaps in the knowledge of a particular student.
Открытый доступ
МОБИЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ MEPHI AR LAB
(НИЯУ МИФИ, 2024) Немешаев, С. А.; Байков, В. М.; Павленко, Д. А.; Фаткуллина, А. А.; Суворов, Р. А.; Лонкин, А. В.; Немешаев, Сергей Александрович
Программа для ЭВМ предназначена для помощи студентам в подготовке к лабораторным работам по общей физике. Программа позволяет узнать по номеру работы её название, цель и аудитории, в которых представлена установка, перейти сразу к расположению установки в виртуальном туре по кафедре общей физики и посмотреть её общий вид, изучить точную 3D-модель установки благодаря технологиям дополненной реальности, узнать название отдельных элементов лабораторной установки в удобном формате. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10.
Открытый доступ
"ТРЕНАЖЕР ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ "ТОМОГРАФ"
(НИЯУ МИФИ, 2023) Немешаев, С. А.; Байков, В. М.; Суворов, Р. А.; Немешаев, Сергей Александрович
Программа предназначена для симуляции работы с однофотонным эмиссионным компьютерным томографом в виртуальной реальности. Программа представляет собой приложение для очков виртуальной реальности и включает в себя систему составления сценариев работы с тренажером, реализованные базовые механики виртуальной реальности: перемещение, взятие объектов, нажатие на виртуальные кнопки, систему выполнения заданий. В программе реализовано два режима работы: режим обучения и режим контроля. В режиме обучения пользователь знакомится с объектами виртуального окружения посредством интерактивным подсказок. В режиме контроля пользователю необходимо выполнить задания, выдаваемые программой. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Windows 10.
Открытый доступ
ПЛАТФОРМА ДПО
(НИЯУ МИФИ, 2023) Немешаев, С. А.; Павленко, Д. А.; Дадтеев, К. М.; Дадтеев, Казбек Маирбекович; Немешаев, Сергей Александрович; Павленко, Дарья Александровна
Программа предназначена для управления курсами ДПО и переподготовки. Программа позволяет полностью автоматизировать жизненный цикл курса обучения, обеспечить качественное предоставление слушателям курсов учебных материалов благодаря модулю обучения, обеспечить цифровое сопровождение подготовки курсов авторами, используя модуль создания курсов. Также программа позволяет провести оценку курса экспертами с заключением по одобрению курса или рекомендациями по необходимым изменениям через модуль экспертной оценки, присутствует возможность получения обратной связи по результатам обучения от слушателей. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Windows 10.
Только метаданные
Разработка методов, моделей и программных средств для прогнозирования инкассаций и повышения эффективности управления наличностью в сети устройств самообслуживания банка
(2015) Немешаев, С. А.; Немешаев, Сергей Александрович; Щукин Борис Алексеевич
Выпускная квалификационная работа содержит 79 страниц, 31 рисунок, 12 таблиц, 15 источников литературы, 1 приложение объемом 13 страниц. Целью работы является проектирование, разработка и тестирование модуля прогнозирования инкассации процесинговой системы SmartVista для recyclling устройств. Ключевые слова: планирование инкассации, инкассация, прогнозирование инкассации, recycling, рециркуляционные банкоматы, управление запасами, java, хольт-винтерс, прогнозирование временных рядов. В первой главе рассматриваются особенности проблемной области. Приведены сведения о recycling устройствах и особенностях проблемной области. Проанализированы основные методы статистического прогнозирования и была создана сравнительная характеристика методов. Приводится анализ основных конкурентных решений. Во второй главе приведены функциональные требования для web формы просмотра рекомендации инкассации, приведена структура формы. Описаны алгоритмы для реализации функциональности по определению необходимости проведения инкассаций, расчету сумм и дат, в соответствии с календарными коэффициентами спроса. Все результаты применимы к мультивалютным устройствам с неограниченым количеством кассет на выдачу, прием или с функцией recycling. В третей главе описана платформа Java 2 Enterprise Edition, которая использовалась в разработке модуля прогнозирования инкасации . В ходе выполнения выпускной квалификационной работы создано приложение, позволяющее получать рекомендации по инкассации банкоматов в автоматическом режиме, настраивать параметры расчета планирования и параметры генерации рекомендаций. Приложение удовлетворяет поставленным перед ним требованиям. В заключительном разделе описаны особенности и этапы внедрения системы планирования инкассаций, результаты пилотного проекта в Альфа-банке.
Открытый доступ
Individual approach to knowledge control in learning management system
(2020) Pavlenko, D.; Barykin, L.; Nemeshaev, S.; Bezverhny, E.; Павленко, Дарья Александровна; Немешаев, Сергей Александрович
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.The article will focus on an individual approach to learning and knowledge control of students. The article describes the learning management system Vector , its applicability for training in universities and corporate training. The issues of building individual development trajectories of each student from the point of view of receiving recommendations from the system for the study of new sections are considered. The article also considers the possibility of using cognitive maps to build these trajectories.
Открытый доступ
Predictive analytics of the state of computer devices in the inventory system
(2021) Nemeshaev, S.; Fatkullina, A.; Немешаев, Сергей Александрович; Фаткуллина, Алина Альфировна
© 2020 Elsevier B.V.. All rights reserved.This article discusses processes for collecting, recording, and analyzing data about equipment and its condition. A general description of the inventory system is given and the possibilities of using a mobile application to improve the data collection process are discussed. The article describes the possibilities of using qr codes to mark equipment and simplify the process of obtaining information during the inventory process. Specific system design changes are described to be able to predict the condition of equipment and prevent breakdowns and data loss. At the end of the article possible ways of development and further application of predictive analytics technology are described.
Открытый доступ
Selection of experts for scientific and technical expertise based on semantic search
(2021) Nemeshaev, S.; Barykin, L.; Dadteev, K.; Немешаев, Сергей Александрович; Дадтеев, Казбек Маирбекович
© 2020 Elsevier B.V.. All rights reserved.This article discusses the possibility of using semantic search to solve the problem of appointing an expert in automation systems for the management of scientific and technical expertise. The characteristics of tag search and the problems that arise when using it are given, which is followed by a description of the domain ontology and the semantic search algorithm. The main problems to be dealt with during the implementation of this approach are also indicated. After that, the results achieved with the use of semantic search are examined. In the conclusion, we discuss the direction of the further development of the algorithm within the framework of the information system and its expediency.
Открытый доступ
Using artificial intelligence technologies to predict cash flow
(2020) Dadteev, K.; Shchukin, B.; Nemeshaev, S.; Дадтеев, Казбек Маирбекович; Щукин, Борис Алексеевич; Немешаев, Сергей Александрович
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.Cash flow is one of the most important concepts of financial analysis at the moment. Cash flow forecasting is a key factor in the financial planning of large commercial banks. This paper describes methods of forecasting cash flow volumes using regression model, ARIMA model and MLP neural network model. As the practice has shown the use of classical models (regression and ARIMA) is preferable in the regions that are not subject to sharp economic changes, and MLP has shown greater efficiency in forecasting in large cities and regional centres, i.e. in places with greater economic activity, where the cash flow is affected by a greater number of factors.
Открытый доступ
Use of chat bots in Learning Management Systems
(2020) Bezverhny, E.; Dadteev, K.; Barykin, L.; Nemeshaev, S.; Klimov, V.; Дадтеев, Казбек Маирбекович; Немешаев, Сергей Александрович; Климов, Валентин Вячеславович
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.The main purpose of this article is to describe how to use chat bots in learning management systems. The substantiation of the importance of using chat bots, as well as the tasks that they can solve in the learning process. The classification of bots is given depending on the types of tasks they perform and their place in educational processes. In addition, methods and approaches to training chat bots operating in LMS are described.