id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
8,807 | 2026-02-24T09:06:49.040000Z | 2026-02-24T09:06:49.040000Z | Lec. | В перспективе планируется его развертывание на сервере ВИНИТИ РАН | false | true | false | |
8,806 | 2026-02-24T09:06:47.358000Z | 2026-02-24T09:06:47.358000Z | Lec. | Разработанное веб-приложение успешно запущено на сервере лаборатории САПР | false | true | false | |
8,805 | 2026-02-24T09:06:45.597000Z | 2026-02-24T09:06:45.597000Z | Lec. | Успешным тестированием реализованного веб-интерфейса и консольного приложения на примерах текстов для классификации | false | true | false | |
8,804 | 2026-02-24T09:06:43.834000Z | 2026-02-24T09:06:43.834000Z | Lec. | Достоверность полученных результатов подтверждается результатами проверки качества предсказаний рубрик ГРНТИ для моделей 1-го, 2-го и 3-го уровня на тестовых и валидационных датасетах | false | true | false | |
8,803 | 2026-02-24T09:06:42.066000Z | 2026-02-24T09:06:42.066000Z | Lec. | Разработанные модули подготовки данных для классификации, обучения, получения предсказаний и формирования отчетов реализуют универсальный подход для работы с моделями из Hugging Face | false | true | false | |
8,802 | 2026-02-24T09:06:40.304000Z | 2026-02-24T09:06:40.304000Z | Lec. | Бесплатный доступ к использованию системы; | false | true | false | |
8,801 | 2026-02-24T09:06:38.658000Z | 2026-02-24T09:06:38.658000Z | Lec. | Разработанная система классификации позволяет получать предсказания для всех трех уровней ГРНТИ; | false | true | false | |
8,800 | 2026-02-24T09:06:37.021000Z | 2026-02-24T09:06:37.021000Z | Lec. | Таким образом, все запланированные функциональные требования выполнены в полном объеме | false | true | false | |
8,799 | 2026-02-24T09:06:35.282000Z | 2026-02-24T09:06:35.282000Z | Lec. | Созданы модули для:. подготовки данных для классификации;. обучения LLM;. получения предсказаний;. формирования отчетов по результатам работы | false | true | false | |
8,798 | 2026-02-24T09:06:33.440000Z | 2026-02-24T09:06:33.440000Z | Lec. | Также создано консольное приложение, которое позволяет производить классификацию научных текстов | false | true | false | |
8,797 | 2026-02-24T09:06:31.190000Z | 2026-02-24T09:06:31.190000Z | Lec. | Разработанный веб-интерфейс успешно запущен на сервере и предоставляет пользователям возможность загружать тексты для классификации по рубрикам ГРНТИ | false | true | false | |
8,796 | 2026-02-24T09:06:29.488000Z | 2026-02-24T09:06:29.488000Z | Lec. | Разработано консольное приложение, позволяющее определять рубрики ГРНТИ как для отдельных текстовых файлов, так и для массива данных, представленных в CSV-таблице | false | true | false | |
8,795 | 2026-02-24T09:06:27.959000Z | 2026-02-24T09:06:27.959000Z | Lec. | Создан веб-интерфейс, развернутый на сервере, который позволяет пользователям получать предсказания категорий ГРНТИ (1-го, 2-го и 3-го уровня) для загруженных текстовых файлов | false | true | false | |
8,794 | 2026-02-24T09:06:26.193000Z | 2026-02-24T09:06:26.193000Z | Lec. | Разработанная система классификации рубрик научных работ по рубрикам ГРНТИ | false | true | false | |
8,793 | 2026-02-24T09:06:24.252000Z | 2026-02-24T09:06:24.252000Z | Lec. | Планируемый результат: | false | true | false | |
8,792 | 2026-02-24T09:06:22.847000Z | 2026-02-24T09:06:22.847000Z | Lec. | Разработать консольное приложение и графический интерфейс приложения | false | true | false | |
8,791 | 2026-02-24T09:06:20.967000Z | 2026-02-24T09:06:20.967000Z | Lec. | Провести сравнительный анализ полученных и существующих моделей; | false | true | false | |
8,790 | 2026-02-24T09:06:18.984000Z | 2026-02-24T09:06:18.984000Z | Lec. | Разработать модуль формирования отчетов с графиками для значений метрик качества и графиками изменения функции потерь при обучении; | false | true | false | |
8,789 | 2026-02-24T09:06:17.467000Z | 2026-02-24T09:06:17.467000Z | Lec. | Реализовать модуль обучения больших языковых моделей для multilabel классификации по рубрикам ГРНТИ и использовать его для обучения различных видов Больших Языковых Моделей (БЯМ, LLM); | false | true | false | |
8,788 | 2026-02-24T09:06:14.781000Z | 2026-02-24T09:06:14.781000Z | Lec. | Разработать модуль предобработки данных при их передаче в формате csv для консольного приложения и в формате txt для графического интерфейса пользователя; | false | true | false | |
8,787 | 2026-02-24T09:06:13.220000Z | 2026-02-24T09:06:13.220000Z | Lec. | Для получения предсказаний требуется реализовать эффективную систему классификации с использованием моделей машинного обучения, обученных на датасете научных работ предоставленном ВИНИТИ РАН | false | true | false | |
8,786 | 2026-02-24T09:06:11.437000Z | 2026-02-24T09:06:11.437000Z | Lec. | Целью работы является разработка программного обеспечения, которое позволит загружать названия, аннотации, ключевые слова научных статей и получать наиболее вероятные рубрики ГРНТИ для каждой статьи | false | true | false | |
8,785 | 2026-02-24T09:06:09.698000Z | 2026-02-24T09:06:09.698000Z | Lec. | Автоматизация поиска подходящих рубрик ГРНТИ поможет авторам научных работ существенно сократить время, увеличить точность, объективность решения задачи классификации, уменьшив влияние человеческого фактора | false | true | false | |
8,784 | 2026-02-24T09:06:07.913000Z | 2026-02-24T09:06:07.913000Z | Lec. | Поскольку количество рубрик велико, поиск нужной может занимать много времени | false | true | false | |
8,783 | 2026-02-24T09:06:05.927000Z | 2026-02-24T09:06:05.927000Z | Lec. | Этого достаточно для того, чтобы описать область знаний, к которой относится статья | false | true | false | |
8,782 | 2026-02-24T09:06:04.147000Z | 2026-02-24T09:06:04.147000Z | Lec. | Обычно используют 3 уровня классификатора | false | true | false | |
8,781 | 2026-02-24T09:06:02.538000Z | 2026-02-24T09:06:02.538000Z | Lec. | Государственного рубрикатора научно-технической информации (далее –ГРНТИ) | false | true | false | |
8,780 | 2026-02-24T09:06:00.795000Z | 2026-02-24T09:06:00.795000Z | Lec. | Каждая научная публикация должна иметь тематический код | false | true | false | |
8,779 | 2026-02-24T09:05:59.252000Z | 2026-02-24T09:05:59.252000Z | Lec. | Система основана на использовании современных нейронных сетей, и состоит из модулей предобработки текстов статей, обучения моделей нейронных сетей, классификации публикаций и генерации статистических отчетов по заданным критериям | false | true | false | |
8,778 | 2026-02-24T09:05:57.252000Z | 2026-02-24T09:05:57.252000Z | Lec. | Для обучения классификатора использовался датасет из 295000 текстов, предоставленных ВИНИТИ РАН | false | true | false | |
8,777 | 2026-02-24T09:05:55.417000Z | 2026-02-24T09:05:55.417000Z | Lec. | Система позволила оптимизировать время и трудозатраты сотрудников, повысила объективность и качество рубрикации, а также снизила влияние человеческого фактора при назначении рубрик новым документам | false | true | false | |
8,776 | 2026-02-24T09:05:53.648000Z | 2026-02-24T09:05:53.648000Z | Lec. | Были рассмотрены и исследованы алгоритмы машинного обучения, решающие задачи классификации текстов | false | true | false | |
8,775 | 2026-02-24T09:05:51.900000Z | 2026-02-24T09:05:51.900000Z | Lec. | В ходе реализации проекта создано специальное программное обеспечение, предназначенное для классификации текстов по уровням ГРНТИ | false | true | false | |
8,774 | 2026-02-24T09:05:50.142000Z | 2026-02-24T09:05:50.142000Z | Lec. | Список литературы 55 | false | false | false | |
8,773 | 2026-02-24T09:05:48.208000Z | 2026-02-24T09:05:48.208000Z | Lec. | Примеры работы ПО 46. 10.1 Веб интерфейс 46. 10.2 CLI интерфейс 53. 11 | false | false | false | |
8,772 | 2026-02-24T09:05:46.666000Z | 2026-02-24T09:05:46.666000Z | Lec. | Экономическая эффективность 44. 9.Перечень основных технических и научных результатов 44. 9.1 Научные результаты 44. 9.2 Технические результаты 45. 10 | false | false | false | |
8,771 | 2026-02-24T09:05:44.881000Z | 2026-02-24T09:05:44.881000Z | Lec. | Методика создания веб интерфейса 40. 7.5.1 Методика реализации бэкенда 40. 7.5.2 Методика реализации фронтеда 42. 8 | false | false | false | |
8,770 | 2026-02-24T09:05:43.117000Z | 2026-02-24T09:05:43.117000Z | Lec. | Методика создания консольной версии ПО 39. 7.5 | false | true | false | |
8,769 | 2026-02-24T09:05:41.447000Z | 2026-02-24T09:05:41.447000Z | Lec. | Методика создания модуля формирования отчетов для оценки результатов предсказания 38. 7.4 | false | true | false | |
8,768 | 2026-02-24T09:05:39.379000Z | 2026-02-24T09:05:39.379000Z | Lec. | Методика создания модуля обучения моделей 37. 7.3 | false | true | false | |
8,767 | 2026-02-24T09:05:37.467000Z | 2026-02-24T09:05:37.467000Z | Lec. | Методика создания модуля предобработки данных 36. 7.2 | false | true | false | |
8,766 | 2026-02-24T09:05:35.559000Z | 2026-02-24T09:05:35.559000Z | Lec. | Описание разработанной системы 36. 7.1 | false | true | false | |
8,765 | 2026-02-24T09:05:33.843000Z | 2026-02-24T09:05:33.843000Z | Lec. | Информация о составе проектной команды 36. 7 | false | true | false | |
8,764 | 2026-02-24T09:05:32.176000Z | 2026-02-24T09:05:32.176000Z | Lec. | Панов Елисей Николаевич 35. 6 | true | true | false | |
8,763 | 2026-02-24T09:05:30.672000Z | 2026-02-24T09:05:30.672000Z | Lec. | Еценкова Татьяна Владимировна 35. 5.4 | true | false | false | |
8,762 | 2026-02-24T09:05:29.047000Z | 2026-02-24T09:05:29.047000Z | Lec. | Горбунцов Александр Алексеевич 35. 5.3 | true | true | false | |
8,761 | 2026-02-24T09:05:27.456000Z | 2026-02-24T09:05:27.456000Z | Lec. | Аношин Виктор Иванович 34. 5.2 | true | false | false | |
8,760 | 2026-02-24T09:05:25.891000Z | 2026-02-24T09:05:25.891000Z | Lec. | Ход работы 34. 5.1 | false | true | false | |
8,759 | 2026-02-24T09:05:24.328000Z | 2026-02-24T09:05:24.328000Z | Lec. | Методика и результаты испытаний 13. 4.1 Эксперимент по использованию метода zero-shot learning для решения задачи multilabel классификации 13. 4.1.1 Zero-shot learning 13. 4.1.2 Подготовка данных 14. 4.1.3 Результаты 15. 4.2 Эксперименты по применению моделей машинного обучения с учителем 15. 4.3 Эксперимент по использованию словаря сокращений ВИНИТИ РАН 18. 4.3.1 Подготовка данных 18. 4.3.2 Результаты 21. 4.4 Эксперимент по использованию методов дообучения BERT для классификации по 1-му уровню ГРНТИ 23. 4.5 Эксперимент по использованию иерархического и плоского классификатора для 2-го уровня ГРНТИ 25. 4.5.1 Подготовка данных 25. 4.5.2 Плоский классификатор 28. 4.5.3 Иерархический классификатор 28. 4.5.4 Результаты 29. 4.6 Обучение модели для получения 3-го уровня ГРНТИ 31. 4.6.1 Подготовка данных 31. 4.6.2 Использование предсказаний моделей для 1-го, 2-го уровня ГРНТИ 31. 4.6.3 Результаты 33. 4.7 Результаты для выбранных моделей машинного обучения с учителем для 1-го, 2-го, 3-го уровня ГРНТИ 34. 5 | false | false | false | |
8,758 | 2026-02-24T09:05:17.524000Z | 2026-02-24T09:05:17.524000Z | Lec. | Существующие подходы для решения задачи классификации научных работ 12. 4 | false | false | false | |
8,757 | 2026-02-24T09:05:15.313000Z | 2026-02-24T09:05:15.313000Z | Lec. | Подходы к решению задачи автоматической классификации 8. 3.3 | false | true | false | |
8,756 | 2026-02-24T09:05:12.961000Z | 2026-02-24T09:05:12.961000Z | Lec. | Обзор датасета, предоставленного ВИНИТИ РАН 6. 3.2 | false | true | false | |
8,755 | 2026-02-24T09:05:10.944000Z | 2026-02-24T09:05:10.944000Z | Lec. | Реализация и внедрение результатов проекта 6. 3 | false | true | false | |
8,754 | 2026-02-24T09:05:08.962000Z | 2026-02-24T09:05:08.962000Z | Lec. | Степень обоснованности и достоверности полученных результатов 6. 2 | false | false | false | |
8,753 | 2026-02-24T09:05:07.468000Z | 2026-02-24T09:05:07.468000Z | Lec. | Новизна, преимущества решений, полученных в результате выполнения проекта 6. 1.6 | false | true | false | |
8,752 | 2026-02-24T09:05:05.753000Z | 2026-02-24T09:05:05.753000Z | Lec. | Аннотация 4 | false | true | false | |
8,751 | 2026-02-24T09:05:04.138000Z | 2026-02-24T09:05:04.138000Z | Lec. | Зунин Владимир Викторович | true | false | false | |
8,750 | 2026-02-24T09:05:02.589000Z | 2026-02-24T09:05:02.589000Z | Lec. | Старший преподаватель: | false | true | false | |
8,749 | 2026-02-24T09:04:59.609000Z | 2026-02-24T09:04:59.609000Z | Lec. | Руководитель проекта: | false | true | false | |
8,748 | 2026-02-24T09:04:55.353000Z | 2026-02-24T09:04:55.353000Z | Lec. | Панов Елисей Николаевич БИВ238 | true | false | false | |
8,747 | 2026-02-24T09:04:53.463000Z | 2026-02-24T09:04:53.463000Z | Lec. | Еценкова Татьяна Владимировна БИТ233 | true | false | false | |
8,746 | 2026-02-24T09:04:51.887000Z | 2026-02-24T09:04:51.887000Z | Lec. | Горбунцов Александр Алексеевич МКС244 | true | true | false | |
8,745 | 2026-02-24T09:04:50.140000Z | 2026-02-24T09:04:50.140000Z | Lec. | Аношин Виктор Иванович МПМИИ231 | true | false | false | |
8,744 | 2026-02-24T09:04:48.512000Z | 2026-02-24T09:04:48.512000Z | Lec. | ОТЧЕТ. по проектной работе. 2050: «Разработка программного обеспечения для классификации текстов» | false | true | false | |
8,743 | 2026-02-24T09:04:46.705000Z | 2026-02-24T09:04:46.705000Z | Lec. | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский институт «Высшая школа экономики» | false | false | false | |
8,742 | 2026-02-24T09:04:44.920000Z | 2026-02-24T09:04:44.920000Z | Lec. | URL: https://github.com/PSofya/Generator-semi-syntheticUAV-dataset (дата обращения: 08.05.2025). . | true | false | false | |
8,741 | 2026-02-24T09:04:42.994000Z | 2026-02-24T09:04:42.994000Z | Lec. | PSofya/Generator-semi-syntheticUAV-dataset [Электронный ресурс] | false | false | false | |
8,740 | 2026-02-24T09:04:41.249000Z | 2026-02-24T09:04:41.249000Z | Lec. | P. 2610–2625. 37 | false | false | false | |
8,739 | 2026-02-24T09:04:39.459000Z | 2026-02-24T09:04:39.459000Z | Lec. | Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020 | false | false | false | |
8,738 | 2026-02-24T09:04:37.719000Z | 2026-02-24T09:04:37.719000Z | Lec. | A Novel UAV Sensing Image Defogging Method // IEEE J | false | false | false | |
8,737 | 2026-02-24T09:04:35.876000Z | 2026-02-24T09:04:35.876000Z | Lec. | Gao T. et al | false | false | false | |
8,736 | 2026-02-24T09:04:34.140000Z | 2026-02-24T09:04:34.140000Z | Lec. | P. 45723–45733. 36 | false | false | false | |
8,735 | 2026-02-24T09:04:32.565000Z | 2026-02-24T09:04:32.565000Z | Lec. | Correction of Barrel Distortion in Fisheye Lens Images Using Image-Based Estimation of Distortion Parameters // IEEE Access | false | false | false | |
8,734 | 2026-02-24T09:04:30.877000Z | 2026-02-24T09:04:30.877000Z | Lec. | Lee M., Kim H., Paik J | false | false | false | |
8,733 | 2026-02-24T09:04:29.408000Z | 2026-02-24T09:04:29.408000Z | Lec. | P. 1335–1340. 35 | false | true | false | |
8,732 | 2026-02-24T09:04:27.554000Z | 2026-02-24T09:04:27.554000Z | Lec. | Vol. 28, № 8 | false | false | false | |
8,731 | 2026-02-24T09:04:25.783000Z | 2026-02-24T09:04:25.783000Z | Lec. | Intell. 2006 | false | false | false | |
8,730 | 2026-02-24T09:04:24.261000Z | 2026-02-24T09:04:24.261000Z | Lec. | A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses // IEEE Trans | false | false | false | |
8,729 | 2026-02-24T09:04:22.330000Z | 2026-02-24T09:04:22.330000Z | Lec. | Kannala J., Brandt S.S | true | false | false | |
8,728 | 2026-02-24T09:04:20.740000Z | 2026-02-24T09:04:20.740000Z | Lec. | URL: https://zenodo.org/records/14608566 (дата обращения: 15.04.2025). 34 | false | false | false | |
8,727 | 2026-02-24T09:04:18.809000Z | 2026-02-24T09:04:18.809000Z | Lec. | URL: https://map.openaerialmap.org/#/-4.193215370178222,39.70999292644015,15/latest/67f44fdca8488cf9bebb5356?_k=cc4o1h (дата обращения: 10.04.2025). 33 | false | false | false | |
8,726 | 2026-02-24T09:04:17.249000Z | 2026-02-24T09:04:17.249000Z | Lec. | UAV-VisLoc: A Large-scale Dataset for UAV Visual Localization. 2024 | false | false | false | |
8,725 | 2026-02-24T09:04:15.468000Z | 2026-02-24T09:04:15.468000Z | Lec. | Xu W. et al | false | false | false | |
8,724 | 2026-02-24T09:04:13.734000Z | 2026-02-24T09:04:13.734000Z | Lec. | P. 493–508. 31 | false | false | false | |
8,723 | 2026-02-24T09:04:11.931000Z | 2026-02-24T09:04:11.931000Z | Lec. | Image Process | false | false | false | |
8,722 | 2026-02-24T09:04:10.482000Z | 2026-02-24T09:04:10.482000Z | Lec. | Vision-Based UAV Self-Positioning in Low-Altitude Urban Environments // IEEE Trans | false | false | false | |
8,721 | 2026-02-24T09:04:08.601000Z | 2026-02-24T09:04:08.601000Z | Lec. | Dai M. et al | false | false | false | |
8,720 | 2026-02-24T09:04:06.856000Z | 2026-02-24T09:04:06.856000Z | Lec. | P. 4825–4839. 30 | false | false | false | |
8,719 | 2026-02-24T09:04:05.116000Z | 2026-02-24T09:04:05.116000Z | Lec. | Vol. 33, № 9 | false | false | false | |
8,718 | 2026-02-24T09:04:03.547000Z | 2026-02-24T09:04:03.547000Z | Lec. | Video Technol | false | false | false | |
8,717 | 2026-02-24T09:04:01.993000Z | 2026-02-24T09:04:01.993000Z | Lec. | Circuits Syst | false | false | false | |
8,716 | 2026-02-24T09:04:00.421000Z | 2026-02-24T09:04:00.421000Z | Lec. | SUES-200: A Multi-height Multi-scene Cross-view Image Benchmark Across Drone and Satellite // IEEE Trans | false | false | false | |
8,715 | 2026-02-24T09:03:58.523000Z | 2026-02-24T09:03:58.523000Z | Lec. | Zhu R. et al | false | false | false | |
8,714 | 2026-02-24T09:03:56.915000Z | 2026-02-24T09:03:56.915000Z | Lec. | P. 3639–3648. 29 | false | false | false | |
8,713 | 2026-02-24T09:03:55.108000Z | 2026-02-24T09:03:55.108000Z | Lec. | VIGOR: Cross-View Image Geo-localization beyond One-to-one Retrieval // Proc | false | false | false | |
8,712 | 2026-02-24T09:03:53.324000Z | 2026-02-24T09:03:53.324000Z | Lec. | Zhu S., Yang T., Chen C | false | false | false | |
8,711 | 2026-02-24T09:03:51.842000Z | 2026-02-24T09:03:51.842000Z | Lec. | P. 1–11. 28 | false | false | false | |
8,710 | 2026-02-24T09:03:50.040000Z | 2026-02-24T09:03:50.040000Z | Lec. | Wide-Area Image Geolocalization with Aerial Reference Imagery. 2015 | false | true | false | |
8,709 | 2026-02-24T09:03:48.109000Z | 2026-02-24T09:03:48.109000Z | Lec. | Workman S., Souvenir R., Jacobs N | true | false | false | |
8,708 | 2026-02-24T09:03:46.626000Z | 2026-02-24T09:03:46.626000Z | Lec. | URL: https://sovzond.ru/services/fotogrammetriya/seamless-orthomosaic-generation/ (дата обращения: 07.03.2025). 27 | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.