 |
НТЦ «ПОИСК-ИТ» завершил НИР по исследованию современных технологий и программных продуктов, используемых для обработки неструктурированной информации
Компания НТЦ «ПОИСК-ИТ», завершила научно- исследовательскую работу «Комплекс теоретических и экспериментальных исследований, направленных на разработку принципов и путей создания современных информационно-аналитических систем для органов государственной власти», выполненную по заказу Министерства связи и массовых коммуникаций РФ. Все работы по Государственному контракту были проведены в требуемые сроки. Объектом исследований, проводимых в рамках настоящей НИР, являлись современные технологии и программные продукты, используемые для обработки неструктурированной информации. Целью настоящей работы было повышение эффективности информационно-аналитической деятельности органов государственной власти, за счет внедрения современных технологий обработки информации, получаемой из Интернета, по радио и ТВ-каналам. В ходе выполнения данного проекта был проведен сравнительный анализ подходов и технологий, используемых в современных информационно-аналитических системах для обработки неструктурированной информации; разработаны принципы создания типовой информационно-аналитической системы для органов государственной власти (ИАС ОГВ); проведена - сравнительная оценка вариантов построения типовой ИАС ОГВ. Новизна полученных результатов заключается в том, что впервые на основе комплекса проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработан макет типовой ИАС Органов Государственной власти, позволяющий обрабатывать как текстовую, так и аудиовизуальную информацию. По оценкам заказчика, полученных в данной НИР результатов достаточно для начала опытно-конструкторской работы по созданию типовой ИАС ОГВ. Внедрение типовой ИАС ОГВ, разработанной в рамках данной НИР повысит оперативность и качество принимаемых решений, поможет сократить издержки на управление за счет создания соответствующих ведомственных информационно-аналитических систем.
Контактное лицо: Шеина Ольга
Компания: НТЦ "ПОИСК-ИТ"
Добавлен: 23:36, 07.12.2009
Количество просмотров: 765
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия608 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия599 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия677 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |