Журналы

Нормализация изображения текста – важный класс задач для системы автоматического распознавания изображений документов. В нем хорошо известны две, ставшие уже классическими, задачи геометрической нормализации цифрового образа текста: компенсация глобального угла наклона документа и устранение локальных наклонов его текстовых фрагментов. В работе ученых из ФИЦ ИУ РАН и ООО "Смарт Энджинс Сервис" впервые предложено решение этих двух задач на базе единого метода анализа образа быстрого преобразования Хафа.

Методы вейвлет-анализа в сочетании с процедурами пороговой обработки широко используются в задачах непараметрической регрессии при оценивании функции сигнала по зашумленным данным. Иногда природа данных такова, что регистрация наблюдений производится в случайные моменты времени. Если точки отсчетов образуют вариационный ряд, построенный по выборке из равномерного распределения на отрезке регистрации данных (что случается, например, при изучении интенсивности излучения космических объектов), то использование стандартных процедур пороговой обработки оказывается адекватным.

При вероятностном моделировании и анализе сложных управляющих систем массового обслуживания нескольких конфликтных входных потоков, один из подходов - обращение к так называемому нелокальному описанию различных составных блоков системы. При таком описании часто теряется информация об истинных моментах прихода и ухода требований в системе. Это приводит к сложностям при определении периода занятости - одного из классических показателей качества функционирования. Учеными из Нижегородского государственного университета им.

Разработка мер по преодолению отрицательных последствий повышения температуры земной поверхности требует обоснованных прогнозов изменения выбросов в атмосферу парниковых газов метана и углекислого газа. Особую важность этот вопрос имеет для арктических районов территорий России, на которых наблюдаются наиболее высокие темпы изменения среднегодовой температуры воздуха.

В последнее время термин галлюцинации стал нередко встречаться в публикациях, посвящённых большим языковым моделям. Специальное исследование галлюцинаций, возникающих в GPT-3.5-turbo и GPT-4, провели ученые из Московского государственного лингвистического университета. О возможных причинах их возникновения и стратегиях по борьбе с ними читайте в 3-м выпуске журнала "Искусственный интеллект и принятие решений" за 2024 год.