Платформа предназначена для информационно-навигационного обеспечения деятельности и контроля автомобильного транспорта, c использованием технологий ГЛОНАСС или ГЛОНАСС/GPS и предоставления аналитических сервисов для сопровождения и оптимизации транспортно-логистических бизнес процессов производственных предприятий и предприятий пассажирского транспорта.

В настоящее время в России существует тенденция, направленная на повышение эффективности транспортно-логистической системы с применением сквозных цифровых технологий, в том числе телекоммуникационных технологий и технологий связи, с привязкой к цифровизации и оптимизации процессов. Применение комплексных цифровых технологий в сфере транспорта и логистики, позволит вывести транспортную отрасль на новый уровень.

Эффекты:

• повышение срока службы корпоративного и государственного автотранспорта, снижение уровня поломок

• сокращение затрат на техническое обслуживание и ремонт транспортных средств за счет предупредительного ремонта и исключения несвоевременного технического обслуживание

• повышение оперативности и эффективности принятия управленческих решений

• выявление рисков на направлениях транспортировки и потенциальных повреждений груза

• организация эффективной системы планирования для обеспечения оптимальных способов доставки

• интегрирование устройства интернета вещей (IoT) в существующую в компании систему контроля

• преобразование огромного потока больших массивов данных в достоверную и актуальную информацию

• улучшение дисциплины вождения и управления транспортными средствами водителями

Функции Платформы:

• прием параметрической мониторинговой информации с мобильных объектов, по GSM каналу;
• хранение и обработка мониторинговой информации о мобильных объектах;
• администрирование и управление телематической платформой;
• идентификация и авторизация источников информации;
• экспорт данных в сторонние системы и сервисы, с целью их консолидации и отображения у конечного пользователя;
• экспорт данных в специализированные системы мониторинга, в том числе в федеральные ГИСП, с целью дальнейшей обработки и использования;
• отображение информации и предоставление инструментария для работы с мониторинговой информацией;
• осуществление учета данных о устройствах и агрегатах транспортных средств с целью фиксации динамики их состояния, на основании полученной аналитической информации;
• аналитика мониторинговой информации, составление отчетов о несанкционированной корректировке и компрометации мониторинговой информации;
• анализ данных при помощи многопараметрических алгоритмов и выдача рекомендаций, для последующего применения в системах, использующих машинное обучение;
• удаленное информирование водителя транспортного средства о логистических и организационных задачах, посредством мобильного приложения.

 В платформе реализуется:

• сбор и обработка параметрической информации об узлах и агрегатах транспортных средств
• сбор и обработка навигационной информации о транспортных средствах
• наличие информации по типам транспортных средств и обслуживаемых объектов, в том числе режимных, условиям эксплуатации, особенностям обслуживания и т. д.

Платформа, в том числе создана в целях своевременного реагирования на возникающие угрозы безопасности и инциденты информационной и экономической безопасности при получении мониторинговой информации, а также снижения риска от попыток их реализации.

Потребители Платформы:

• крупные коммерческие и государственные автотранспортных предприятия
• агрегаторы мониторинговой телематической информации (Газпром, ГазпромНефть, Роснефть, Росатом, Транснефть и т. д.)
• государственные заказчики — операторы региональных и муниципальных навигационно-информационных систем

На страницу проекта

На страницу проекта

https://idea.asi.ru/improject-...

Технология и оборудование для построения цифровой модели подземного георазреза и распределения засоления и обводнённости в мелиорации. Цифровая инструментальная платформа. Сквозная технология. Опережающее импортозамещение, рациональное природопользование, точное земледелие, геоэкология, геофизика, геологоразведка. Проект для решения глобальной мировой проблемы - предотвращению вторичного засоления полей при мелиорации в с/х. https://disk.yandex.ru/i/fE4q1...

Так мировая практика мелиорации показывает, что около трети полей быстро становятся солончаками из-за подъёма солей из подземных солевых пластов. В Поволжье при мелиорации платили зарплату с объёмов вылитой воды на поля. В результате около половины плодородных полей превратились в солончак. Без вмешательства человека эти поля были плодородны тысячелетия.

На основе диагностики и мониторинга подземного распределения и динамики минерализации и обводнённости, предлагаем регулировать при мелиорации объёмы и сроки полива не только с учётом осадков, но и с учётом распределения и динамики подъёма к поверхности минерализации и обводнения в подземном разрезе на полях.

Имеется прототип, успешно испытанный в производственных условиях на подобных задачах. Основа - уникальная цифровая геофизическая платформа российской разработки с программно-аппаратным комплексом электромагнитного ПОДПОВЕРХНОСНОГО зондирования - ЗСБ наносекундного диапазона. Предлагается размещение цифровой геофизической платформы на беспилотном ЛА для проведения оперативных подповерхностных зондирований и цифровой обработки и интерпретации результатов измерений. Проект прошёл обсуждение на экспертной сессии АЭРОНЕТ НТИ в точке кипения г. Москва, во ФРИИ для немецкой фирмы Бауэр (Во ФРИИ в 2019 году для немецкой фирмы фирмы Bauer конкурс высокотехнологичных ИИ проектов https://www.youtube.com/watch?v=-_jDo4fnp8Y&feature=youtu.be

С 2.21.24 – мой доклад), на международной конференции по цифровизации и применению беспилотников в с/х в г. Москве и на конференции в г. Белгороде по линии Аэронет НТИ - АгроНТИ в 2019 г.

Пример презентации https://yadi.sk/i/s_nSI4Kd9ryQQA - и во вложении.

Аналогов в мире нет. Была попытка НАСА США повторить нашу саратовскую технологию и оборудование в российско-американской программе зондирования Марса в начале 90-х. Но не удачно - прототип, изготовленный ЦГЭМИ АН г. Троицк под эгидой НАСА США при испытаниях в Аризоне в США и в Якутии на мерзлоте (Россия) оказался "слепым" на высокоомных и слабоконтрастных объектах и программа НАСА США http://www.iki.rssi.ru/MARSES/rus_win/instr.htm провалилась. Здесь ответ РОСКОСМОС на мой запрос об актуальности разработки в настоящее время - https://yadi.sk/d/wOAoxZKWSzdrf Подробнее о технологии, оборудовании и результатах испытаний в нашей статье в журнале "Физика Земли" №3 2007г. https://yadi.sk/d/AQ1XfgcN3PNHQS или три наши доклада на производственной конференции АЛРОСА в 2014 году https://yadi.sk/d/qaM94xD53JKTbC.

На страницу проекта

Магистерская программа "Междисциплинарные исследования в образовании" - элемент комплексного проекта модернизации системы подготовки исследовательских кадров в сфере образования. 

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных исследователей-практиков в сфере образования, готовых к комплексным исследованиям, экспертизе актуального состояния образовательных практик и образовательных систем, а также – участию в инновационной, проектной и управленческой деятельности.

Наряду с универсальными (УК) и общепрофессиональными компетенциями (ОПК), являющимися нормативными для направления подготовки 44.04.01 Педагогическое образование (уровень магистратуры), студенты приобретают следующие профессиональные компетенции (ПК): 

• ПК-1 Способен осуществлять профессиональную деятельность в цифровой информационно-образовательной среде;
• ПК-2 Способен проектировать и организовывать образовательный процесс в образовательных организациях различных уровней и типов;
• ПК-3 Способен проектировать и  реализовывать образовательные программы различных уровней и направлений на основе современных подходов к обучению и воспитанию учащихся;
• ПК-4 Способен анализировать результаты научных исследований, применять их при решении конкретных научно- исследовательских задач в сфере науки и образования , самостоятельно проектировать и осуществлять научное исследование в контексте профессиональной деятельности.

Программа может быть полезна как для выпускников бакалавриата педагогических специальностей для продолжения обучения и приобретения исследовательских и проектных компетенций для работы в качестве методистов, экспертов, консультантов в системе образования, так и для выпускников других направлений бакалавриата (психологического, естественнонаучного, математического), если они планируют карьеру в сфере общего и профессионального образования.

Основная сфера деятельности – исследование образовательных потребностей, возможностей образовательных систем, разработка системных решений образовательных проблем, связанных с обновлением содержания и технологий образования, развитием кадрового потенциала и др.

Кроме того, в отечественной системе образования существует совершенно неудовлетворенный заказ на подготовку специалистов для системы образования, обладающих компетенциями XXI века в профессиональной сфере (критического мышления, креативности, коммуникации и кооперации), а также – исследование и оценка эффективности проводимых изменений, экспертиза качества образования и др. Основная формируемая позиции: исследователь, проектный менеджер и эксперт образовательной деятельности.

Область профессиональной деятельности выпускника:

Выпускники смогут работать:

• в научной среде – продолжение обучения в аспирантуре, работа и преподавание в вузах, решение  научных проблем исследования и модернизации образовательных систем и практик;
• в органах управления образования, центрах тестирования и оценки качества образования – в качестве экспертов, методистов, разработчиков инновационных программ и проектов;
• в негосударственных организациях (в том числе, учреждениях дополнительного образования, развлекательных центрах) – в качестве разработчиков образовательных программ и маршрутов, экспертов по вопросам качества и эффективности образовательной деятельности.

Объекты профессиональной деятельности выпускника: обучение, воспитание, развитие, просвещение, образовательные системы.

Виды профессиональной деятельности выпускника:

•педагогическая; •научно-исследовательская, •проектная, •методическая.

Руководитель образовательной программы: доктор педагогических наук, профессор, зав. кафедрой образования и педагогических наук ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» Бермус Александр Григорьевич (bermous@sfedu.ru, +79045034018).

На страницу проекта

Сервис GoRecruit автоматически собирает данные из резюме, социальных сетей и открытых источников, что позволяет не тратить время на ввод данных и тем самым сокращает время на работу с соискателями. Разработанные нами математические модели искусственного интеллекта рассчитывают рейтинг соискателя на выбранную вакансию, что позволяет улучшить качество принимаемых решений и расходы на его принятие.

На страницу проекта

       Сервис "AutismCare" состоит из двух продуктов. Первый - платформа для онлайн-консультаций, где люди с аутизмом могут получить квалифицированную помощь удаленно, а специалисты предоставляющие такую помощь адаптивный инструмент, позволяющий качественно ее предоставлять и второй продукт - система контроля за эмоциональным возбуждением, позволяющая распознавать на ранней стадии  изменения эмоционального возбуждения до их проявления в виде истерик или агрессии.

        Основой  системы является  технология «Check2Emotion», разрабатываемая нашей командой. Технология основана на сборе биометрических данных и обработки их нейронной сетью. В систему контроля за эмоциональным возбуждением,  в которой применяется технология «C2E»,  входит  два  элемента, первый элемент – смарт-браслет с определенным функционалом и второй элемент – облачное решение с  ИИ, которое обрабатывает входящие данные с носимого элемента.  В смарт-браслет интегрированы датчики: КГР (кожно-гальванической реакции) или ЭДА (электродермальная активность), пульсометр и акселерометр. Обработка  выше указанных биометрических параметров,  может сказать о эмоциональном состоянии человека.

       Проект «AutismCare» направлен на комплексное решение проблем семей,  где есть дети с аутизмом.  Специалистов, занимающихся реабилитацией детей с аутизмом крайне мало, в основном они с концентрированны в крупных городах и те семьи,  которые проживают в малых городах и сельской местности остаются "за бортом", не имея возможности к реабилитации своих детей. Пандемия 2020 года показала, что отсутствие цифровых инструментов для специалистов, является серьезной проблемой предоставления помощи в онлайн режиме. Сервисы предоставляющие видео-конференц связь не адаптированы для трансляции консультаций для людей с РАС.

Платформа для онлайн-консультаций " AutismCare " является удобной и качественной базой для специалистов. Специалистам доступны такие инструменты как разметка видео во время консультации, ведения конспектов не отрываясь на сторонние приложения, и т.д. 

Часто, в общественных местах мы видим истерики детей. Многие негативно реагируя «списывают» это на ненадлежащее воспитание,  просто не догадываясь, что у ребенка аутизм и то, что мы видим является "проблемным поведением". Если это происходит в детском возрасте, у родителей еще есть возможность оградить ребенка от нанесения травм себе или окружающим, а вот в подростковом и более зрелом возрасте, это уже серьезная трудность.

 Проект несет в себе не только решение проблемы адаптации детей с аутизмом в социуме, но и глубокий научный потенциал. Так, при коррекции «проблемного поведения», АВА аналитики разрабатывают корректирующие  практики основанные на реальном поведении ребенка.  Однако, не всегда они бывают положительно реализуемые, так как проявление истерик у детей может быть вызвано не только реакцией на раздражитель, но и как «инструмент манипуляции» родителем. Если в первом случае такие приступы необходимо купировать, то во втором наоборот нельзя обращать внимание.  Каждодневное использование  системы контроля за эмоциональным возбуждением «AutismCare» даст возможность выявлять те раздражители, которые влияют на эмоциональное состояние ребенка, а это значит, что специалисты смогут научить ребенка не обращать внимание на них. Выявление  на ранней стадии изменения  эмоционального возбуждения позволит специалистам начать исследования и разработку превентивных коррекционных практик, которые в корне могут изменить подход к коррекции «нежелательного поведения» и в будущем позволит исключить вообще такие проявления как истерика и агрессия у людей с аутизмом.

На страницу проекта

HERMESCHAIN интеллектуальная транспортно логистическая платформа для управления цепями поставок основной задачей которой является ускорение процесса заключения сделок по грузоперевозкам между владельцами грузов и фрахтователями. Платформа  использует технологию блокчейн и смарт-контрактов для устранения проблемы доверия, информационных барьеров и расходов на юридическое обеспечение, поскольку мы стремимся максимально упростить доставку с использованием цифровых технологий. Мы предлагаем фрахтовые ставки от ведущих мировых поставщиков логистических услуг, судоходных компаний и других поставщиков в сотни тысяч пунктов назначения по всему миру.

На страницу проекта

Рекомендательные системы на базе методов машинного обучения были использованы для нефтегазовой отрасли. 

Программный комплекс "Прогноз-Н" разработан для оптимизации мероприятий по повышению эффективности нефтедобычи с помощью методов машинного обучения (нейросетей).

«Прогноз-Н» представляет собой максимально дружественную программу, позволяющую нефтеразработчикам быстро и наглядно получать прогноз оптимизации технологического режима скважины в целях повышения ее прибыльности. Для реализации данной разработки были проведены предварительные исследования и анализ базы данных с использованием методов машинного обучения, в том числе и оригинальных. С помощью разработанного программного комплекса был создан пошаговый план перевода объекта (нефтяной скважины) из класса с не благоприятным прогнозом (неприбыльная скважина) в класс с благоприятным прогнозом (прибыльная скважина).

Новизна разрабатываемого комплекса заключалась в реализованных в нем оригинальных методов машинного обучения (логико-статистический подход), позволяющих выявлять наиболее информативные критерии технологического режима эксплуатации скважин.

Основными качественными характеристиками программного комплекса «Прогноз-Н» стали иллюстративная прозрачность отчетов и достоверность найденных закономерностей. Количественными характеристиками стали: точность прогноза.

Разработанный нами Комплекс «Прогноз-Н» содержит современные методы машинного обучения, способные проводить многопараметрический анализ с вычислением достоверных закономерностей, с выявлением наиболее важных параметров, и в отчетности использует наглядные диаграммы рассеяния по одномерным и двумерным наиболее информативным показателям с доказанной достоверностью.

Отличительной особенностью предлагаемого подхода «Прогноз-Н» является использование современных методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных, при этом используемый подход включает наглядную визуализацию выявляемых закономерностей и связей между показателями. Преимуществом подхода является его объективность, и привязка непосредственно к конкретной ситуации. А также оперативность, поскольку он основывается исключительно на имеющихся базах данных и не требует дополнительных исследований и моделирования. Метод также не требует углубленных экспертных знаний и позволяет обходиться только объективной информацией, без привлечения дорогостоящих экспертов.

«Прогноз-Н» имеет следующие преимущества: простоту в эксплуатации (каждый специалист может освоить программу и сделать анализ, даже не имея высшего математического образования).

Сравнительные характеристики наших методов имеют преимущества по сравнению с нейросетевыми разработками. Т.к. нейросетевые разработки страдают тем, что представляют собой "черный ящик" - то есть результат распознавания становится известен, но почему он получен, никакого объяснения нет. Предлагаемый в проекте подход позволяет выявлять самые важные закономерности, доказывать их математическую достоверность, располагать по информативности ключевые параметры, требующие особого внимания для достижения поставленной цели.

Программный комплекс "Прогноз-Н" позволяет преодолеть недостатки нейросетевых подходов благодаря прозрачности получаемого решающего правила. Вследствие этого был получен очень удобный в эксплуатации, простой и недорогой цифровой инструмент, позволяющий повысить стабильность уровня нефтедобычи и увеличить рентабельность нефтяных компаний. В частности, был проведен сбор дополнительной информации, содержащей детальные сведения об истории эксплуатации, проведение анализа данных и создание алгоритмов прогнозирования уровня и стабильности нефтедобычи; был набран достаточный объём и оценено качество экспериментальных данных, была вычислена достоверность отобранных информативных критериев технологического режима эксплуатации скважин, был проведен по результатам анализа данных отбор оптимальных методов машинного обучения и есть возможность предоставить поэтапный план дальнейших действий по оптимизации технологического режим скважин.

Конечными потребителями программного комплекса «Прогноз-Н» для анализа и разработки нефтяных и газовых месторождений могут быть профильные специалисты предприятий нефтегазовых разработок, таких, как «Самаранефтегаз», АНК "БашНефть", ОАО "Газпромнефть", Imperial Energy, ООО «Западно-Малобалыкское» и др.

Стоимость комплекса «Прогноз-Н» зависит от числа рабочих мест, которые будут предусмотрены в договоре, а также от условий абонентского обслуживания и консультирования по комплексу. Стоимость будет составлять от 80 000 руб. до 92 000 руб. в зависимости от комплектации. Средняя стоимость аналогов – 120 000 – 130 000 руб.

Программный комплекс «Прогноз-Н» позволит нефтяникам повысить эффективность эксплуатации скважин, путем воздействия на выявленные ключевые параметры и оптимизации технологического режима эксплуатации скважин.

Технологические требования к производству разработки: Операционная система: Windows 7, 8, 10 с установленным .NET 4.5; Процессор: 1 ГГц или выше; Оперативная память: 512 Мб; Место на диске: 100 Мб; Минимальное разрешение экрана: 1024 х 768 пикселей. Язык программирования: С#. Для успешной разработки необходимо 2 компьютера с достаточным быстродействием.

Требования к квалификации работников для эксплуатации компьютерного комплекса «Прогноз-Н» - не требуется глубокой математической подготовки. Наглядные иллюстрации показывают, каких границ наиболее информативных показателей нужно достичь при настройке технологического режима, чтобы скважина могла быть классифицирована как объект из благоприятного класса (прибыльная скважина).

Методы машинного обучения на обучающей выборке позволяют выявить набор наиболее информативных показателей, от которых зависит отнесение того или иного объекта (нефтяной скважины) в первый класс (высокий объем добычи нефти) или во второй (низкий объем). Использование метода оптимально достоверных разбиений (ОДР) на одномерных показателях выявляет закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в планируемом исследовании будут представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже, чем pxtagstartz0,001.

#инвестиционно_привлекательный

На страницу проекта

https://ezco.ru/uslugi/kopiray...

#инвестиционно_привлекательный

На страницу проекта

На страницу проекта