Персона: Климов, Валентин Вячеславович
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
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.
Статус
Фамилия
Климов
Имя
Валентин Вячеславович
Имя
9 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 9 из 9
- ПубликацияОткрытый доступData Analysis using Augmented Reality Visualization(НИЯУ МИФИ, 2023) Epifanov, M. A.; Pilyugin, V. V.; Klimov, V. V.; Пилюгин, Виктор Васильевич; Епифанов, Михаил Александрович; Климов, Валентин ВячеславовичIn this paper, the authors describe the history of augmented reality and its applicability in scientific visualization and visual analytics. The study explores the benefits of using this technology for analysts studying spatial scenes and presents an advanced online platform for creating augmented reality projects used for educational purposes.
- ПубликацияОткрытый доступИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АССИСТЕНТ С ФУНКЦИЕЙ СИНТЕЗА РЕЧИ(НИЯУ МИФИ, 2024) Байков, В. М.; Самойлов, В. В.; Климов, В. В.; Климов, Валентин ВячеславовичПрограмма предназначена для осуществления иммерсивного взаимодействия пользователя с виртуальным окружением. Программа позволяет воспринимать речь пользователя, преобразовывать речь в текстовый формат, генерировать текстовый ответ и синтезировать его в речевой аудиопоток. Программа состоит из клиентской и серверной частей. Клиентская часть отвечает за визуальную составляющую, в то время как серверная часть обеспечивает обработку входящих и исходящих текстовых данных, обращения к нейросетевым моделям и логирование. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10.
- ПубликацияОткрытый доступМодели, алгоритмы и программные средства поиска и композиции ВЕБ-сервисов с использованием семантических описанийавтореф. дисс...(НИЯУ МИФИ, 2012) Климов, В. В.; Климов, Валентин Вячеславович; Щукин, Б. А.
- ПубликацияОткрытый доступData Analysis using Augmented Reality Visualization(2023) Epifanov, M. A.; Pilyugin, V. V.; Klimov, V. V.; Епифанов, Михаил Александрович; Пилюгин, Виктор Васильевич; Климов, Валентин ВячеславовичIn this paper, the authors describe the history of augmented reality and its applicability in scientific visualization and visual analytics. The study explores the benefits of using this technology for analysts studying spatial scenes and presents an advanced online platform for creating augmented reality projects used for educational purposes.
- ПубликацияОткрытый доступImplementation of support for a multi-type flow of requests in the payment card processing server model in the form of a petri net and its validation(2021) Tshukin, B. A.; Klimov, V. V.; Sokolov, I. D.; Щукин, Борис Алексеевич; Климов, Валентин Вячеславович; Соколов, Илья Дмитриевич© 2020 Elsevier B.V.. All rights reserved.In this paper we are considering the implementation of support for modeling of the input flow of differently typed requests in the model of the payment card processing system server in form of a hierarchical coloured Petri net. Also, the validation of the extended model was performed using data from a real processing system. Based on its results, we made a conclusion on the acceptability of using the model in further research and in practical application.
- ПубликацияОткрытый доступApplication of Long-Short Memory Neural Networks in Semantic Search Engines Development(2020) Klimov, V.; Balandina, A.; Chernyshov, A.; Климов, Валентин Вячеславович; Баландина, Анита Ивановна; Чернышов, Артем Андреевич© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.This article provides an overview and description of the long-short memory approaches for the neural networks modelling and development. The authors show the possible application of these models and methods and consider its usage during the process of natural language understanding as the part of the semantic search system.
- ПубликацияОткрытый доступComputerization of learning management process as a means of improving the quality of the educational process and student motivation(2020) Petrovskaya, A.; Pavlenko, D.; Feofanov, K.; Klimov, V.; Петровская, Анастасия Викторовна; Павленко, Дарья Александровна; Климов, Валентин Вячеславович© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.The main objective of the study is to identify methods and algorithms for the dynamic generation of test cases, based on an analysis of students' academic performance using methods based on neural networks. Using these methods will help to provide a flexible approach in adapting control options to an individual level of knowledge, which in turn will allow the teacher to receive a more representative assessment of student knowledge, in accordance with the sections of the course being studied.
- ПубликацияОткрытый доступUse 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.
- ПубликацияОткрытый доступThe Application of Transformer Model Architecture for the Dependency Parsing Task(2021) Chernyshov, A.; Klimov, V.; Balandina, A.; Shchukin, B.; Чернышов, Артем Андреевич; Климов, Валентин Вячеславович; Баландина, Анита Ивановна; Щукин, Борис Алексеевич© 2020 Elsevier B.V.. All rights reserved.In this paper, authors discover the advantages of the attention-based neural network application to the natural language dependency-parsing task. The authors explain the architecture and show the results of comparison between attention-based neural network and long-short memory neural networks in relation to the dependency-parsing task.