Главной задачей использования нейронных сетей является оперативное и точное решение различных творческих задач, таких как анализ и синтез новостных потоков при сохранении непрерывности обучения. Результатом такой обработки могут быть дайджесты, новостные потоки, прошедшие фильтрацию, а также прогнозы событий, позволяющих обеспечивать проактивность в управленческих решениях Известные методы обработки новостей нейронными сетями и реализующие их технические решения не в полной мере обеспечивают решение возникающих в этой области задач. Необходимо расширить их функциональные возможности, совершенствовать пространственно-временное связывание сигналов в рекуррентных нейронных сетях. При обработке новостных потоков одновременно с непрерывным обучением рекуррентных нейронных сетей следует осуществлять селекцию, распознавание, восстановление, прогнозирование и синтез новостей. Для снижения остроты проблемы предлагается перспективный метод многофункциональной обработки новостных потоков с применением рекуррентных нейронных сетей с логической организацией слоев и непрерывным обучением. Метод основан на развитии ассоциативной обработки текстовой информации в потоковых рекуррентных нейронных сетях с управляемыми элементами. Ключевыми особенностями этого метода являются многофункциональная обработка информационных потоков с изменяющимися законами появления новостей. Метод предусматривает оперативный отбор, распознавание, восстановление, прогнозирование и синтез новостей на основе глубокой ассоциативной непрерывной обработки связей между текстовыми элементами. Реализующая предлагаемый метод нейросетевая система отличается от известных решений новыми элементами, связями между ними, а также выполняемыми функциями. По результатам экспериментов подтверждена расширенная функциональность метода. Выявлены новые особенности обработки новостных текстов потоковыми РНС. Предлагаемые решения могут найти применение при создании интеллектуальных систем нового поколения не только для обработки текстов, но и других видов информации.
Сохранение культурного и исторического наследия разных народов мира и их тщательное изложение - это долгосрочное обязательство ученых и исследователей, работающих во многих областях. На протяжении веков каждое поколение стремится вести учет своего труда, чтобы его могли пересмотреть и изучить следующие поколения. За последние пару лет были разработаны новые информационные и мультимедийные технологии, которые представили новые методы сохранения, обслуживания и распространения огромного количества собранного материала. Эта статья призвана представить виртуальный музей, передовую систему, управляющую разнообразными коллекциями цифровых объектов, которые по-разному организованы с помощью сложной специализированной функциональности. Управление цифровым содержанием требует хорошо продуманной архитектуры, которая включает в себя сервисы для представления, управления и администрирования содержания. Все элементы архитектуры системы взаимосвязаны, поэтому точность каждого элемента имеет большое значение. Эти системы страдают от недостатка инструментов для интеллектуального курирования данных с возможностью проверки данных из разных источников и повышения ценности данных. В этой статье предлагается решение для интеллектуального курирования данных, которое может быть реализовано в виртуальном музее, чтобы предоставить возможность надлежащим образом наблюдать ценные исторические образцы. Решение сфокусировано на процессах валидации и верификации, чтобы предотвратить дублирование записей цифровых объектов, чтобы гарантировать целость данных и более точный поиск знаний.
1 - 2 из 2 результатов