Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 51, № 5 (2017)

Information Analysis

The intensive use of digital data in modern natural science

Erkimbaev A., Zitserman V., Kobzev G.

Аннотация

Common approaches and technologies applied to digital data storage and processing in various disciplines are analyzed. It is shown that regardless of a specific subject area, working with large data set obtained as a result of experimenting or modeling requires similar methodological support, involving data curation, metadata support, and data genesis and quality annotation. The interdisciplinary field called “The properties of materials and substances” is analyzed as an example of a discipline that actively applies digital data. New approaches to the integration of data with heterogeneous properties that take into account structural data variations by the class of substances, the state of sample, experimental conditions, and other factors are investigated.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(5):201-213
pages 201-213 views

A method for estimating the time intervals between transactions in speech-compression algorithms

Larkin E., Bogomolov A., Privalov A.

Аннотация

A method is described for estimating the time intervals between transactions in speech-compression algorithms based on a complex Markov process, each state of which is a 2-parallel Markov process that describes the “competition” between the source of the signal that fills the buffer and the receiver of the signal that empties the buffer. The complex Markov process is transformed into an ordinary process, whose states simulate the number of buffer cells that are filled at the current time. This makes it possible to obtain a dependence connecting the probability of failure, the amount of buffer memory, and the mathematical expectations of the times of filling and emptying the buffer.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(5):214-219
pages 214-219 views

On JSM reasoning applicable to unions of factbase subsets: Part 1

Finn V., Shesternikova O.

Аннотация

In this paper, we consider the strengthening of the JSM method for automated support of scientific research (ASSR JSM method) by introducing a ternary relationship of causality such that positive facts can contain negative causes and negative facts can contain positive causes. In this connection, we consider unions of factbase subsets that correspond to combinations of pairs of similarity predicates that, in turn, represent binary and ternary relationships of causality, respectively, for formalization of JSM reasoning rules.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(5):220-234
pages 220-234 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».