https://rep.bntu.by/handle/data/137304 2026-04-05T15:21:43Z https://rep.bntu.by/handle/data/137492 Сценарии SpaceClaim в создании учебных моделей Напрасников, В. В.; Жуй, Ван Цзы; Ковалева, И. Л.; Новиков, С. Н. Одним их возможных подходов при формировании геометрической части конечно-элементной модели в процессе обучения студентов является использование языка IronPython в среде SpaceClaim с целью последующего моделирования на платформе ANSYS WorkBench. Описываются сравнительные преимущества Design Modeler и SpaceClaim для решения такой задачи. Приведен пример использования этого подхода в реальном учебном процессе. 2023-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/137491 Методы идентификации авторства в определении студенческого плагиата Парамонов, А. И.; Труханович, И. А. В современном образовательном контексте проблема плагиата является актуальной и требует разработки эффективных методов обнаружения и предотвращения данного явления. Рассмотрено применение методов идентификации авторства в области обнаружения студенческого плагиата. Исследованы различные подходы, используемые для проверки, обнаружения и анализа плагиата в различных работах. Рассмотрены как классические методы, в числе которых сравнение текстов и поиск сходства, так и современные методы, основанные на алгоритмах машинного обучения, а также их комбинирование и потенциальные модификации. Также обсуждены преимущества и ограничения каждого метода и даны рекомендации по выбору того или иного подхода в соответствии с конкретными требованиями исследования. Особое внимание уделено таким современным методам, как анализ метаданных и применение нейронных сетей. Стилистический анализ позволяет выявить авторские особенности, такие как выбор слов, предпочтительные формулировки и даже пунктуация. Лексические и синтаксические модели используются для выявления повторяющихся фраз и структур, которые могут указывать на плагиат. Статистические методы позволяют выявить аномалии в употреблении слов и фраз, а машинное обучение – создать модели, позволяющие рассчитать вероятность плагиата на основе большого количества данных. В конечном итоге предоставлено сравнение методов идентификации авторства в области определения студенческого плагиата, что имеет целью дать ценную информацию о различных подходах и их применимости, а также поможет исследователям и преподавателям разработать эффективные стратегии выявления и предотвращения плагиата в образовательной среде. 2023-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/137489 Причины роста количества кибератак: анализ технических и нетехнических факторов Васильев, А. В. Данная статья представляет анализ как технических, так и нетехнических факторов, способствующих нарастанию объема и разнообразия кибератак. Социальное взаимодействие в интернете способствует увеличению частоты кибератак и усугубляет разрушительные последствия, касающиеся не только технических аспектов, но и общественных и личных сфер. Ошибки и уязвимости в программном обеспечении, а также недостатки в сетевых протоколах, создают постоянную угрозу для безопасности, особенно в условиях растущего числа подключенных устройств и сложности управления критическими системами. Динамическая природа атак и постоянное развитие методов проникновения делают киберугрозы чрезвычайно адаптивными к условиям современной сетевой среды. Дополнительно, расширенное использование социальных сетей и виртуализация социальной жизни с одной стороны приносят больше комфорта, но с другой стороны, создают плодотворную почву для кибератак, увеличивая объем доступной информации для потенциальных злоумышленников. Повышение технической грамотности злоумышленников предоставляет им новые инструменты для нарушения цифровой безопасности. Наряду с этим, недостаточное осведомление и небрежное поведение пользователей в интернете ставят под угрозу защиту персональных и конфиденциальных данных. Данная работа доказывает, что киберриски увеличиваются как из-за постоянных технологических изменений в мире, так и из-за человеческих действий. Понимание динамики данных факторов становится критически важным для разработки более эффективных мер по защите цифровой среды. 2023-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/137488 Методика коллективной фиксации местоположения наблюдаемых чрезвычайных ситуаций методом прямой засечки на основе мобильного телекомуникационного приложения с картографическим интерфейсом Михеев, А. Г.; Брылёв, В. Д.; Грузинов, В. С.; Савельев, М. В. В современном ВУЗовском обучении требуется не только готовить студентов к выполнению работ по готовым заданиям в изученной ими предметной области. Также нужна подготовка студентов к самостоятельной деятельности, в которой студенты не работают по готовым заданиям, а, наоборот, ищут ниши в бизнесе, в которых они сами могут предложить в освоенной ими предметной области востребованные бизнесом решения. Это – другая сфера деятельности специалистов, которая тоже требует развития во время обучения в ВУЗе. Ее можно определить как «предпринимательские компетенции студента». В последние несколько лет в ВУЗовском обучении даже появилось направление «Стартап как диплом», в рамках которого выпускник университета защищает не условную учебную работу, а реальный технологический проект, имеющий бизнес-перспективы, на который у развивающих его студентов есть права собственности. Создание и ведение таких проектов изменяет отношения студента и преподавателя, для этой деятельности надо изменять традиционную методологию обучения. В качестве задачи преподавателей мы решили сделать следующее: Найти связанную с IT-разработкой предметную область, в которой за счет достижений последнего времени появились возможности быстрых, технически не очень сложных технологических решений, доступных студентам, при помощи которых можно создавать востребованные решения. В работе предложен проект разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом, в рамках которого студенты могут, выполняя посильные для себя задачи, создавать востребованные на практике программные приложения, а также разрабатывать стратегии развития связанных с ними бизнес-проектов. Проект посвящен решению задачи нахождения координат различных объектов и явлений, наблюдаемых на открытой местности путем обработки данных, вводимых одновременно несколькими находящимися в разных местах пользователями при помощи бытовых мобильных устройств без использования специального технологического оборудования типа теодолитов или тахеометров. В настоящее время проект разрабатывают студенты Департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при правительстве РФ и Московского государственного университета геодезии и картографии. В работе представлены описание проекта, кейсы работы с системой, предлагаемая архитектура решения. Даны ссылки на репозитории исходного кода. Приведены результаты работы пилотных версий программного обеспечения. 2023-01-01T00:00:00Z