Электронный каталог

32.973.26-018
Ш 20
Шангина, Е. И.
    Теория компьютерной графики: история становления и ее значение для методологии геометро-графического образования / Е. И. Шангина // Высшее образование сегодня . - 2019. - №10. - С. 52-56
ББК 32.973.26-018

Рубрики: Компьютерное программирование

Кл.слова (ненормированные):
научная теория -- система знаний -- геометрическое знание -- геометро-графическая модель -- компьютерная графика -- подготовка специалистов -- бифуркация -- синергетика -- принцип неустойчивости -- геометрическое моделирование
Аннотация: Представлена концепция становления компьютерной графики. Рассмотрена эволюция научной теории, предложена ее трактовка как неограниченной последовательности процессов самоорганизации системы научных знаний. С этих позиций проанализированы основные этапы эволюции геометрического знания вплоть до возникновения компьютерной графики. Показано значение исследования истории становления геометрического моделирования для его преподавания в высшей школе и определения методологических основ формирования структуры и содержания геометро-графического образования.
Держатели документа:
ЗКГУ

32.81
P25

    Parameters of the distributed databases of information systems when splitting data with application of algorithms of multidimensional parity / A. Zh. Karipzhanova [et al.] // Известия Национальной академии наук Республики Казахстан=News of National academy of sciences of the Republic of Kazakhstan. - 2019. - №5. - Р. 82-90. - (Серия геологии и технических наук=Series of geology and technical sciences)
ББК 32.81

Рубрики: Кибернетика

Кл.слова (ненормированные):
безопасная информация -- облачные технологии -- распределенное хранение -- расщепление данных -- система безопасности Big Data -- многомерная четность -- места хранения -- резервирование -- хранение данных -- угрозы
Аннотация: К настоящему времени общепринятым методом предотвращения потери информации является многократное резервирование, что приводит к огромным материальным затратам. Разработанная авторами статьи система безопасности Big Data с применением алгоритмов многомерной четности, устойчивых к частичным потерям мест хранения, показала повышенный уровень безопасности, в частности при использовании в облачных технологиях. В этом алгоритме данные расщепляются на большое число файлов, каждый из которых не может содержать даже одного бита рассредоточенной в облаке исходной информации. Реализованная авторами система не требует дополнительной дорогой инфраструктуры резервирования, легко масштабируется, расширяется, причем по мере увеличения размеров инфраструктуры с добавления единиц хранения автоматически увеличивается безопасность и надежность хранения данных. Получены результаты тестирования параметров безопасности основных базовых подсистем технологии распределенного хранения с расщеплением данных. Результаты показали соответствие параметров безопасности современным требованиям и, соответственно, возможность уменьшения доминирования дорогой инфраструктуры резервирования и Backup. Технология распределенного хранения с расщеплением данных воплощает в себе новую парадигму безопасности, открывающую возможность эффективного противодействия многочисленным угрозам хранимой информации и большим вычислениям.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Karipzhanova, A. Zh.
Sagindykov, K. M.
Gudov, А.М.
Kalin Dimitrov

32.81
A29
Akhmed-Zaki, D. Zh.
    Three dimensional visualization of models and physical characteristics of oil and [Текст] / D. Zh. Akhmed-Zaki, O. N. Turar, A. R. Rakhymova // Вестник Казахского национального университета имени Аль-Фараби=Journal оf Al-Farabi Kazakh national university. - Аlmaty, 2018. - №3. - Р. 92-105. - (Серия математика, механика, информатика=Series mathematics, mechanics, computer science)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
компьютерная графика -- компьютерная анимация -- машинная графика -- виртуальная реальность -- OpenGL -- OpenVR -- шейдер -- визуализация -- визуализация сеточной модели
Аннотация: В работе описаны основные действия для трехмерной визуализаций сеточных моделей нефтяных и газовых месторождений для систем виртуальной реальности. Работа была реализована на языке программирования C ++, для визуализации модели была использована библиотека OpenGL и для визуализации модели в виртуальной среде использовалась библиотека OpenVR в дополнении с программой SteamVR. Созданный модуль визуализации требует подключения специальных оборудований для работы с виртуальной средой, таких как шлем виртуальной реальности, базовые станции и контроллеры. В качестве входных данных для прорисовки модели предложены геометрические данные и физические характеристики модели в формате .GRDECL.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Turar, O.N.
Rakhymova, A.R.

32.81
A36
Alimzhanov, Ye. S.
    Educational Data and Learning Analytics in KazNU MOOCs Platform [Текст] / Ye. S. Alimzhanov, M. Ye. Mansurova // Вестник Казахского национального университета имени Аль-Фараби=Journal оf Al-Farabi Kazakh national university. - Аlmaty, 2018. - №3. - Р. 106-115. - (Серия математика, механика, информатика=Series mathematics, mechanics, computer science)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
МООК -- анализ обучения -- образовательные данные -- онлайн обучение -- смешанное обучение -- аналитика -- студенты -- инновационный подход
Аннотация: Начальный ажиотаж вокруг массовых открытых онлайн курсов (MOOК) пошел на спад, но число новых учащихся на платформах MOOК все еще растет. Из-за низких показателей завершения МООК по сравнению с зарегистрированными студентами, важным этапом является установление и утверждение стандартов качества для этих курсов. Использование образовательных данных и аналитики обучения для улучшения планов уроков и предоставления курсов станет инновационным подходом для учителей, разработчиков учебных программ и политики в области образования. Аналитика обучения онлайн курсов может быть использована для улучшения образовательного процесса смешиванием дистанционных и традиционных моделей обучения. В данной работе представлены некоторые наблюдения о поведении слушателей курсов, полученные путем анализа данных, накопленных при проведении 13 МООК. Результаты показывают, что качество межличностного взаимодействия в рамках курса имеет положительный и существенный характер для учащихся.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Mansurova, M.Ye.

32.81
K34
Kenzhebek, Y. G.
    Development of a hybrid parallel algorithm (MPI + OpenMP) for solving the [Текст] / Y. G. Kenzhebek, S. B. Baryssova, Т. S. Imankulov // Вестник Казахского национального университета имени Аль-Фараби=Journal оf Al-Farabi Kazakh national university. - Аlmaty, 2018. - №3. - Р. 116-126. - (Серия математика, механика, информатика=Series mathematics, mechanics, computer science)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
высокопроизводительные вычисления -- гибридные технологии -- параллельные вычисления -- MPI -- OpenMP -- решение задачи Дирихле -- двумерное уравнение Пуассона -- итерационный метод Якоби
Аннотация: В данной статье представлена разработка гибридного параллельного алгоритма для решения задачи Дирихле для двумерного уравнения Пуассона. В качестве технологии для распараллеливания были выбраны MPI и OpenMP. Для численного последовательного решения уравнения Пуассона использовалась явная схема «крест» (итерационный метод Якоби). Параллельный алгоритм был реализован методом декомпозицией областей, а именно одномерная декомпозиция. В статье в виде таблиц и графиков показаны ускорения и эффективности параллельных алгоритмов при использовании технологий MPI и Open-MP по отдельности и были сравнены с ускорением и эффективностью гибридного алгоритма MPI + OpenMP. Так же, обоснован выбор архитектуры гибридной программы и объяснены распределения данных между процессами. Полученные результаты говорят об эффективности использования гибридного алгоритма для решения подобных задач и показывают ускорение времени в 1,5-2 раза. Представленный алгоритм протестирован на кластере вычислительного центра Новосибирского Государственного Университета для различного количества точек расчетной области (от 64х64 до 1024х1024). Результаты представленной работы можно применить для моделирования задач гидродинамики, экологии, аэродинамики, распространение химических реагентов, распространение тепла и других физических процессов.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Baryssova, S.B.
Imankulov, Т.S.

32.841
K80
Kozhagulov, Y. T.
    Face detection of integral image by Viola-Jones method [Текст] / Y. T. Kozhagulov, M. K. Ibraimov, D. M. Zhexebay, S. A. Sarmanbetov // Вестник Казахского национального университета имени Аль-Фараби=Journal оf Al-Farabi Kazakh national university. - Almaty, 2018. - №3(66). - Р. 76-83. - (Серия физическая=Series of physical)
ББК 32.841

Рубрики: Радиофизика

Кл.слова (ненормированные):
метод Виолы-Джонса -- интегральное изображение -- Хаар каскад -- обнаружение лиц -- MatLab -- детектирование -- определения лиц -- функции -- черты лица
Аннотация: Работа посвящена исследованию по детектированию человеческого лица с помощью метода Виолы-Джонса, который является одним из быстрых и эффективных методов обнаружения лиц. Были использованы две Хаар подобных функции для определения области глаз, так как уменьшается количество возможных ложных срабатывании этих функции при детектировании и увеличивается точность определения лиц. Одна из них измеряет разницу в интенсивности между областью глаз и верхней щеки. Вторая функция сравнивает интенсивности в области глаз с интенсивностью через мост носа. Показано, что с помощью этих двух функции можно определить черты лица с разными размерами рисунка.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Ibraimov, M.K.
Zhexebay, D.M.
Sarmanbetov, S.A.

32
В 58

    Влияние технологических параметров получения углеродных пленочных наноструктур [Текст] / И. А. Цыганов [и др.] // Вестник Казахского национального университета имени Аль-Фараби. - Алматы, 2018. - №1(64). - С. 25-31. - ( Серия физическая)
ББК 32

Рубрики: Радиоэлектроника

Кл.слова (ненормированные):
углеродные пленочные наноструктуры -- наноалмазы -- магнетронное распыление -- рамановская спектроскопия -- сканирующая электронная микроскопия -- технологические параметры -- полупроводниковые подложки -- смесь газов -- температурные закономерности -- наноматериалы
Аннотация: Рассмотрено влияние технологических параметров пленочных углеродных наноструктур, полученных на металлических и полупроводниковых подложках методом магнетронного ионноплазменного распыления. Приведены результаты по влиянию смеси газов Ar+H2 и Ar+CH4 на структуру пленок, которые были исследованы с использованием сканирующей электронной микроскопии и спектроскопии комбинационного рассеяния. По данным спектров КР, представленным в статье, описаны особенности структур, полученных образцов, которые сильно отличаются в зависимости от использованной смеси газов. Из результатов микрофотографий СЭМ оценено распределение и средние размеры обнаруженных наноразмерных углеродных фрагментов. Проанализированные данные отражают свойства углеродных пленочных наноструктур в зависимости от технологических параметров и условий подготовки мишеней. Выявлены температурные закономерности и зависимость используемой смеси рабочего газа.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Цыганов, И.А.
Гусейнов, Н.Р.
Кожантаева, А.С.
Узакбаева, Н.Н.
Шадиярбекова, А.Н.
Ерболаев, А.А.
Исаев, А.С.
Жумагулов, М.М.
Толеуханова, А.К.

32.81
A13
Abdiakhmetova , Z. M
    Data processing in electrocardioqraphs by wavelet transformation for early forecasting of parossysmal arthritis [Текст] / Z.M Abdiakhmetova // Әл - Фараби ат. ҚҰУ Хабаршы = Вестник КазНУ им Аль - Фараби. - Алматы, 2018. - №1(97). - Р. . 111-119. - (Математика, механика, информатика сериясы = Серия математика, механика, информатика)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
электрокардиограмма -- вейвлетное преобразование -- пароксизмальная мерцательная аритмия
Аннотация: Являются основной причиной смертности в разных странах. Качество сигнала ЭКГ можетбыть затронут и ухудшен различными источниками, такими как состояние пациента, базовоеблуждание, контакт электродов ЭКГ и другие. Кроме того, если ЭКГ контролируетсявизуально, вероятность получения человеческой ошибки высок, каждый 10-результатинтерпретируется с ошибкой (Brikena Xhaja, 2015: 305-312). А также по многим ЭКГ снимкампросто не возможно провести визуальный анализ частотных данных сигнала. Морфологиянизкоамплитудных высокочастотных сигналов, так называемых Р волн, скрывает ценнуюинформацию для раннего доклинического прогнозирования болезней. То есть необходимостьпоиска новых методов ранней доклинической диагностики все еще актуальна. Посколькубольшая часть клинически полезной информации в ЭКГ обнаруживается в интервалах и амплитудах, определяемых ее значимыми точками (характерные пики и границыволн), разработка точных и надежных методов автоматического разграничения ЭКГявляется предметом серьезной важности, особенно для анализа длинных записей(Juan Pablo Martinez, 2014: 570-581). Проблемы извлечения из электрофизиологическогосигнала информации, которую невозможно получить при визуальном анализе записи, атакже проблемы автоматизации традиционных алгоритмов врачебного анализа являютсяактуальными в связи с недостатком исследований в данной области. Целью исследованияявляется поиск новых областей применения метода вейвлетного преобразования вобработке сигналов. Получившее широкое распространение в 2000 годах в исследованиисвойств сигналов вейвлетное преобразование позволяет с помощью аппроксимирующихи детализирующих коэффициентов «разглядеть» скрытые частотно-временные данныесигнала. Полученные результаты показывают, что предлагаемый алгоритм обеспечиваетреальную эффективность в обработке первичных сигналов для задачи выделениядетализирующих коэффициентов ЭКГ сигнала. Наше исследование показывает, что вейвлет-анализ Морлета интервалов Р, который применять легко и недорого, может достовернопредсказать частоту симптоматических эпизодов пароксизмальной мерцательной аритмииу пациентов без клинически и эхокардиографически выраженной болезни сердца. Вейвлетанализ может способствовать нашему пониманию электрофизиологических механизмов,лежащих в основе генерации и рецидивов пароксизмальной мерцательной аритмии, иможет позволить идентифицировать пациентов с высоким риском увеличения рецидивовпароксизмальной мерцательной аритмии, тем самым создавая перспективу раннегоприменения неинвазивных и инвазивных терапевтических стратегий для предотвращениябудущих событий пароксизмальной мерцательной аритмии. Литература
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Nurmakhanova, Zh.M

32.81
B19
Balakayeva , G. T
    Modeling the processing of a large amount of data [Текст] / G.T Balakayeva // Әл - Фараби ат. ҚҰУ Хабаршы = Вестник КазНУ им Аль - Фараби. - Алматы, 2018. - №1(97). - Р. 120-127. - (Математика, механика, информатика сериясы=Серия математика, механика, информатика. Journal of Mathematics, Mechanics, Computer Science.)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
Большие обьемы данных -- обработка данных -- анализ -- моделирование -- методы
Аннотация: Определение больших объемов данных, BigData, используется для обозначения такихтехнологий как хранение и анализ значительного объема данных, при обработке которыхтребуется высокая скорость, и принятие решений в режиме реального времени. Обычно, когдаговорят о серьезной аналитической обработке, особенно если используют термин DataMining,подразумевают, что данных огромное количество. Не существует универсальных способованализа или алгоритмов, пригодных для любых случаев и любых объемов информации.Методы анализа данных существенно отличаются друг от друга по производительности,качеству результатов, удобству применения и требованиям к данным. Оптимизацияможет производиться на различных уровнях: оборудование, базы данных, аналитическаяплатформа, подготовка исходных данных, специализированные алгоритмы. Большие данные– это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции. Во-первых,обрабатывать большие по сравнению со "стандартными" сценариями объемы данных. Во-вторых, уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах. Тоесть данных не просто много, но их постоянно становится все больше и больше. В-третьих,они должны уметь работать со структурированными и плохо структурированными даннымипараллельно в разных аспектах. Большие данные предполагают, что на вход алгоритмыполучают поток не всегда структурированной информации и что из него можно извлечьбольше, чем какую-то одну идею. Результаты исследования используются авторами примоделировании больших данных и разработке веб-приложения.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Darkenbayev, D.K

32.81
B19
Balakayeva , G. T
    Mathematical and numerical modeling of transfer processes in the cleaning ofexhaust gases in an automobile neutralizer [Текст] / G.T Balakayeva // Әл - Фараби ат. ҚҰУ Хабаршы = Вестник КазНУ им Аль - Фараби. - Алматы, 2018. - №1(97). - Р. 127-133. - (Математика, механика, информатика сериясы=Серия математика, механика, информатика. Journal of Mathematics, Mechanics, Computer Science.)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
нейтрализатор -- каталитический нейтрализатор -- итерационный метод -- метод прогонки
Аннотация: Every year, the atmosphere in Kazakhstan is polluted approximately 5-7 million tons of pollutants,about a third of which belong to the vehicle. Also excess pollution of the air basin of the cities ofthe Republic is caused by pollution of pollutants by metallurgy, oil refining and chemical industryfactories, automobile and railway transport. The harmful substances emitted by motor transportadversely affect the air, water reservoirs, soil and the planet’s biosphere. At Nowadays car engineconsumes about 3 kilogram of atmospheric oxygen when liters of gasoline per 1 kg are burned.Every car delivers 60 m3of gas per hour, and the truck produces 120 m3of gas. These substancesare very dangerous for living organisms and finding solution for the problem of cleaning exhaustedgases is very actual.The purpose of this article is mathematical and numerical modeling on transfer processes in motor-car neutralizer with usage modern programming language and modern computing technologies.The solution of such a problem brings a certain contribution to the protection of the environmentfrom automobile exhaust gases. The task of cleaning at exhaust gases is investigated, that is tosay catalytic oxidation of exhausted gases automobile neutralizer . The mathematical model thereis a system of differential equations warm and mass transfer including heat generation from thechemical reaction. The equation system is solved through numerical methods and to create anddevelop an algorithm of computing the task of cleaning exhaust gases in automobile neutralizer.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Akimbay, Sh.