www.b-b.by “лф. волна ¬рем€ работы јдрес: ћинск, ул.  озлова, д.3, оф.3. ѕишите на email  
  Ћогин: ѕароль:
    >>–егистраци€     «абыли пароль?    

 

“–»«, TRIZ, ј–»«, ARIZ, ћќƒ»‘» ј“ќ–, MODIFIER, “риколор, —путниковое “¬.: AI research.

ѕоиск по этой теме:   
[ Ќа главную | ¬ыбрать новую тему ]

iPavlov: проект разговорного искусственного интеллекта.
[2021-06-05 13:14:34]  (подробнее... | 15035 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕроект ЂCompinno-TRIZї (Ђ омпас “–»«-»нноваций).
[2021-10-21 12:36:31]  (подробнее... | 1148 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма ћќƒ»‘» ј“ќ– (верси€ 1.5).
[2021-10-21 14:45:28]  (подробнее... | 2373 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



MODIFIER program (version 1.5).
[2021-10-21 14:41:43]  (подробнее... | 1463 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма "“–»« - ј–»«".
[2021-04-09 16:39:25]  (подробнее... | 1192 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Ѕалабоба - нейросеть семейства YaLM используетс€ дл€ развлечени€.
[2021-06-18 11:49:15]  (подробнее... | 567 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕриложени€ форм. ассоц. св€зи - инструменты Ђћозговой Ўтурмї и Ђ—инектикаї.
[2021-06-23 18:18:44]  (подробнее... | 3701 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма - ќнтологи€ “–»«. ўедрин Ќ. ј.
[2021-04-13 16:32:43]  (подробнее... | 942 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Ќейросеть на патентах: Awtor.
[2021-06-05 13:03:32]  (подробнее... | 2244 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Ќейросеть GPT-2 научили писать код на — и —++
[2021-04-15 13:38:53]  dr написал "" (подробнее... | 3537 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Java и AI. ћожно ли написать искусственный интеллект на Java?
[2021-04-15 13:19:40]  rew написал "" (подробнее... | 14038 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма »» прошла тест “ьюринга.
[2021-04-14 17:16:57]  ron написал "" (подробнее... | 6591 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



–ынок технологий искусственного интеллекта.
[2021-04-14 16:58:40]  ron написал "" (подробнее... | 8657 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Oracle Artificial Intelligence (AI)
[2021-04-14 16:52:13]  oracle написал "" (подробнее... | 8379 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



»скусственный интеллект Microsoft Azure.
[2021-04-14 16:30:56]  ок написал "" (подробнее... | 2965 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕримеры программ с искусственным интеллектом.
[2021-04-14 16:14:24]  stavin написал "" (подробнее... | 5828 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Magenta - созд. музык. и худож. про. с помощью машинного обучени€.
[2021-04-14 14:33:17]  mikro написал "" (подробнее... | 2071 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



GPT-3 автоматически пишет код другой программы.
[2021-04-13 17:41:11]  shvartc написал "" (подробнее... | 2914 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



Ќейросеть DeepCoder учитс€ сама генерировать код.
[2021-04-13 17:24:23]  artur написал "" (подробнее... | 3119 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма Solving Mill.
[2021-04-13 15:43:58]   арлов написал "" (подробнее... | 2747 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



14 компьютерных программ дл€ креативных людей.
[2021-04-13 15:22:57]  ( омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма "Ќоватор", "Ёдисон".
[2021-04-12 17:24:39]  Ќиколай написал "" ( омментировать? | ¬сего: 0)



ѕ–ќ√–јћћЌџ≈ ѕ–ќƒ” “џ "“–»«-ЎјЌ—".
[2021-04-12 17:16:13]  pit написал "" ( омментировать? | ¬сего: 0)



ћетоды развити€ творческого мышлени€.
[2021-04-09 17:38:50]  anna написал "" (подробнее... | 19701 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма "“–»« - редактор" (верси€ бета).
[2021-04-09 17:21:03]  aleksey написал "" (подробнее... | 25338 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



IdeaFinder+ Цсистема управлени€ знани€ми
[2021-05-04 14:15:30]  ( омментировать? | ¬сего: 0)



»нженерные проекты с программой COMSOL MultiphysicsЃ.
[2021-05-06 13:20:29]  (подробнее... | 1130 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ѕрограмма ћќƒ»‘» ј“ќ– (верси€ 1.5).
[2021-04-23 15:13:55] 
ѕримечание: „асто возникает вопрос:
как соотнос€тс€ системы »скусственного »нтеллекта, построенные на архитектуре нейронных сетей (цифровых или аналоговых) и
инструменты ј–»« (методике, построенной на алгоритмах поиска инновационных решений - путеводителю по этапам рабочего процесса поиска решений изобретательских задач)?

«адачу, решаемую с помощью инструментов ј–»«, условно можно разбить на два этапа:

Ётап A.
Ќа этом этапе по методике ј–»« происходит:

1. ¬ы€влени€ противоречи€, существующего в рассматриваемой системе и перевода его из общего описани€ ("административного") в конкретное (например дл€ инж.- технических задач в "техническое" и, дальше в "физическое"), при этом вы€вл€ютс€ все элементы и действи€ в системе:

* —убъект или процесс непосредственно воздействующий;
* 2 части объекта или процесса, непосредственно принимающие воздействие (или возможны 2 таких объекта или процесса);
* ¬оздействие полезное (полезную функцию);
* ¬оздействие нежелательное (нежелательную функцию);
* “акже определ€етс€ врем€ и область воздействи€;

2. ѕостановки модели задачи, определение того, что должен делать неизвестный X-элемент (вещество или метод ("модификатор" свойств объекта или процесса)). (“аким образом формируютс€ необходимые гипотетические свойства или параметры неизвестного X-элемента, которые можно использовать в Ётапе B. ).

3. ‘ормировани€ (достижимого на практике частично) »деального  онечного –езультата (» –).


Ётап B.

1. ѕоиск/перебор вариантов X-элемента, из стандартных приЄмов решени€ противоречий.
2. ѕоиск/перебор вариантов X-элемента, из базы данных различных эффектов в разных област€х знани€ (Ќапример: физика, хими€, биологи€, математика (геометри€) и т.д.).
3. ќценочное сравнение вариантов найденных решений на приближение их параметров к параметрам гипотетического »деального  онечного –езультата (» –), и выбор наилучших вариантов.




“аким образом, дл€ создани€ в будущем автономной компьютерной программы, моделирующей и решающей задачи, по оптимизации параметров в какой-либо сфере человеческой де€тельности средствами ј–»«, “–»«, должны выполн€тьс€ следующие этапы
(участие человека при этом предполагаетс€ только на этапе ввода начальных данных, а в случае использовани€ программы в составе роботизированной системы, внешние данные поступают "от окружающей обстановки и ситуации"):

- Ќа Ётапе ј. необходимо провести компонентный и функциональный анализ системы, выделить область и врем€ возникновени€ (несовместимости) противоречи€ действий в рассматриваемой системе, сформировать (» –), найти и сформировать необходимые гипотетические свойства или параметры неизвестного X-элемента дл€ решени€ задачи. (— такой задачей (анализа системы и формировани€ параметров X-элемента) может справитьс€ соответствующий программный алгоритм, без нейронной сети).

- Ќа Ётапе B. необходим достаточно объЄмный поиск/перебор вариантов (в базах данных) по заданным на Ётапе ј. критери€м, дл€ нахождени€ заданных свойства или параметров X-элемента к конкретной задаче и фильтрацией полученных результатов.
¬от с такими задачами и могут справитьс€ нейронные сети, так как, нейронные сети - на сегодн€ это своеобразные "фильтры", которые €вл€ютс€ всего лишь цифровыми (или аналоговыми) самонастраивающимис€ программами с обратной св€зью, (машинное обучение Ч много параметрическа€ задача нелинейной оптимизации).

¬ нейронных сет€х сигнал (носитель информации) многократно "фильтруетс€" через несколько слоЄв нейронной сети, обладающих различными заданными функци€ми, которые содержат элементы, обладающие варьируемой пропускной способностью (определ€емой "весом св€зей" между информационными объектами содержащимис€ в сигнале) и имеют обратную св€зь, котора€ корректирует пропускную способность элементов сло€ сети (коррекци€ определ€етс€ "весом св€зей" между информационными объектами содержащимис€ в сигнале - функци€ самонастройки (или самообучени€)).

ƒл€ формировани€ обратной св€зи происходит сравнение параметров выходного сигнала с заданными критери€ми.

»скусственные нейронные сети используют специфическую вычислительную архитектуру, копирующую принцип работы нейронных сетей живых организмов.
Ќейронные сети, например, могут использоватьс€ дл€ распознавание заданных "объектов - образов", на фоне соответствующих "помех":

- визуальных - изображений (подвижных/неподвижных), текстовых, лексических, семантических (смысловых);
- акустических - разговорных, музыкальных, лексических, семантических (смысловых);
- вкусовых;
- обон€тельных;
- ос€зательных - ощущение боли, температуры;
- чувство равновеси€ и положени€ в пространстве, ускорение, ощущение веса (аналог-вестибул€рный аппарат);
- др.

 роме распознавани€, »скусственные нейронные сети примен€ют дл€:

-  лассификации Ч распределение данных по параметрам.
- ѕрин€ти€ решений и управление.
-  ластеризации - разбиение множества входных сигналов на классы, при этом ни количество, ни признаки классов заранее не известны.
- ѕрогнозировани€ - способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными.
- јппроксимации - любой непрерывной функции с некоторой наперед заданной точностью.
- —жати€ данных и ассоциативной пам€ти - вы€влению взаимосв€зей между различными параметрами дает возможность представить данные более компактно, если данные тесно св€заны между собой.
ќбратный процесс это восстановление исходного набора данных по части информации Ч называетс€ (авто) ассоциативной пам€тью.
јссоциативна€ пам€ть позвол€ет также восстанавливать исходный сигнал/образ из зашумленных/поврежденных входных данных.
- јнализа данных.
- –ешени€ оптимизационных задач.
- Ќахождени€ паттернов в больших объемах данных.
- ќриентации в пространстве.
- др.



Ёти операции соответствуют (аналогичны) только некоторым част€м ≈стественного »нтеллекта, и не €вл€ютс€ философским пон€тием - "—ознание".
‘илософи€ сознани€.


ѕ–»ћ≈–: использовани€ в будущем такой автономно работающей программы, использующей инструменты ј–»«, “–»« и нейронную сеть, в составе роботизированной мобильной системы с роботом - манипул€тором.

¬нешние данные поступают "от окружающей обстановки и мен€ющейс€ ситуации".

 онечна€ цель движени€ Ђусловногої робота, находитс€ на другом берегу реки:

1. ¬од€ное преп€тствие обнаружено (распознано), визуальными, инфракрасными, акустическими, радиоэлектронными, тактильными или другими средствами (камеры, антенны, датчики).
јнализ собранной информации вы€вл€ет, что плотность вещества реки не позвол€ет роботу безопасно продолжать движение, погружение в реку гарантированно.

2. ќбнаружен (распознан) перечень ресурсов, наход€щихс€ вокруг (вышеперечисленными средствами).

3. ѕо шагам ј–»« вы€влены все компоненты системы (см. выше) и противоречие.
(роботу надо достичь цели на другом берегу, но погружение в реку (вода) повредит электронные и механические устройства робота ),
поставлена задача и обозначен » –.

4. ѕоиск/перебор вариантов решени€ из стандартных приЄмов решени€ задач (ј–»«), привлечение по необходимости базы справочников различных (физических, химических, геометрических, биологических и др. ) эффектов.

5. ќценка вариантов решени€ и их применимости с учЄтом имеющихс€ ресурсов.

6. ќтбор рационального варианта решени€ с учЄтом имеющихс€ ресурсов из сгенерированных программой вариантов и его выполнение в заданное врем€.

Ќапример, варианты и решени€, упрощЄнно, могут быть такие:

- построить летательный аппарат - нет (нет технологического оборудовани€, долго, нет ресурсов, фантастика);
- построить мост - нет (долго, нет оборудовани€, нет ресурсов, фантастика);
- построить дорожку из камней Ц уже ближе к реализации (решение зависит от: достаточно ли мала глубина, достаточно ли камней подход€щих);
- построить подводный вездеход - нет (нет ресурсов, нет технологического оборудовани€, долго, фантастика);
- замораживать воду и продвигатьс€ по льду - нет (нет ресурсов, нет технологического оборудовани€, долго, фантастика);
- построить подводную лодку - нет (нет ресурсов, нет технологического оборудовани€, долго, фантастика);
- построить лодку Ц уже ближе к реализации (но, нет оборудовани€, недостаточно ресурсов, долго);
- построить плот из дерева - уже ближе к реализации (достаточно долго, нужны пилы, топоры, дерево надо спиливать, вырубать);
- построить подводный укреплЄнный тоннель - нет (нет оборудовани€, недостаточно ресурсов, долго);
- построить дамбу из пески и камней - нет (нет оборудовани€, недостаточно трудовых ресурсов, долго);
- построить дерев€нную катапульту - нет (нет оборудовани€, долго, нет м€гкого приземлени€ на другом берегу);
- построить плавучий мост из тростника - нет (недостаточно тростника, долго);
- построить плот из пустых бутылок и бочек - уже ближе к реализации (быстро, не требует сложного оборудовани€, но бутылок мало, бочек мало);
- построить плот из пустых бутылок, дерева, бочек, тростника - да (быстро, не требует сложного оборудовани€, всех материалов понемногу есть Ђпод ногамиї);
- бросить верЄвку на другой берег с крюком на конце, зацепитьс€, нат€нуть, зав€зать за что-то, перебратьс€ по ней на другой берег - уже ближе к реализации (быстро, если есть из чего сплести верЄвку-трос, достаточной прочности и если ширина реки позвол€ет добросить крюк).
- найти и вычислить по карте рассто€ние до ближайшего моста или парома - уже ближе к реализации (быстро, не требует сложного оборудовани€, зависит от рассто€ни€ и наличи€ св€зи);
- найти местных жителей и арендовать или купить у них лодку - уже ближе к реализации (быстро, не требует сложного оборудовани€, зависит от наличи€ местных жителей и лодки, наличи€ денег);
- найти интернет-магазин и заказать срочную доставку лодки или плота - уже ближе к реализации (быстро, требует наличи€ св€зи, зависит от близости склада интернет-магазина и возможности срочной доставки, наличи€ денег);
- и др.

Ќа этом примере показан принцип решени€ нестандартных задач такой автономной программой, использующей инструменты ј–»«, “–»« и нейронную сеть.

(подробнее... | 2627 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 5)



MODIFIER program (version 1.5).
[2021-10-21 12:57:44] 
ѕримечание: The question often arises:
how correlate Artificial Intelligence systems, built on the architecture of neural networks (digital or analog) and
ARIZ tools (a methodology based on algorithms for finding innovative solutions - a guide to the stages of the search workflow solutions of inventive problems)?

A task solved with ARIZ tools can be conditionally divided into two stages:

Stage A.
At this stage, according to the ARIZ method, there is:

1. Revealing a contradiction that exists in the system under consideration and translating it from a general description ("administrative")
into a specific one (for example, for engineering tasks into "technical" and further into the "physical"),
while identifying all the elements and actions in the system:

* Subject or process directly influencing;
* 2 parts of an object or process that directly receive the impact (or 2 such objects or processes are possible);
* Impact useful (useful function);
* Impact unwanted (unwanted function);
* The time and area of ​​influence is also determined;

2. Statement of the problem model, determination of what the unknown X-element (substance or method ("modifier" of the object or process properties) should do).
(This generates the necessary hypothetical properties or parameters of the unknown X-element that can be used in Step B. ).

3. Formation (partially achievable in practice) Ideal Final Result (IFR).


Stage B.

1. Search / enumeration of variants of the X-element, from standard methods of solving contradictions.
2. Search / enumeration of variants of the X-element, from a database of various effects in different fields of knowledge
(For example: physics, chemistry, biology, mathematics (geometry), etc.).
3. Evaluative comparison of the variants of the found solutions for the approximation of their parameters
to the parameters of the hypothetical Ideal Final Result (IFR), and selection of the best options.




Thus, in order to create in the future an autonomous computer program that simulates and solves problems,
to optimize parameters in any area of human activity by means of ARIZ, TRIZ, the following stages should be performed
(human participation in this is assumed only at the stage of inputting initial data,
and in the case of using the program as part of a robotic system, external data comes "from the environment and the situation"):

- At Stage A. , it is necessary to conduct a component and functional analysis of the system, highlight the area
and time of occurrence (incompatibility) of the contradiction of actions in the system under consideration, form (IFR),
find and form the necessary hypothetical properties or parameters of the unknown X- element for solving the problem.
(Such a task (system analysis and formation of X-element parameters) can be handled by an appropriate software algorithm,
without a neural network).

- At Stage B. , a sufficiently voluminous search / enumeration of options (in databases) is required according to the criteria specified at
Stage A. to find the specified properties or parameters of the X-element for a specific task and filtering the results.
These are the tasks that neural networks can cope with, since neural networks are today a kind of "filters"
that are just digital (or analog) self-adjusting programs with feedback
(machine learning is a multi-parametric nonlinear optimization problem).

In neural networks, the signal (information carrier) is repeatedly "filtered" through several layers
of the neural network with various specified functions, which contain elements with variable bandwidth
(determined by the "weight of connections" between information objects contained in the signal)
and have feedback that corrects the bandwidth of network layer elements
(correction is determined by the "weight of connections" between information objects contained in the signal -
a function of self-tuning (or self-learning)).

To generate feedback, the parameters of the output signal are compared with the specified criteria.

Artificial neural networks use a specific computational architecture that copies the principle of the neural networks of living organisms.
Neural networks, for example, can be used to recognize the given "objects - images" against the background of the corresponding "noise":

- visual - images (moving / motionless), text, lexical, semantic;
- acoustic - colloquial, musical, lexical, semantic;
- gustatory;
- olfactory;
- tactile - sensation of pain, temperature;
- a sense of balance and position in space, acceleration, a sense of weight (analogue-vestibular apparatus);
- others

In addition to recognition, Artificial neural networks are used for:

- Classifications - distribution of data by parameters.
- Decision making and management.
- Clustering - splitting the set of input signals into classes, while neither the number nor the attributes of the classes are known in advance.
- Forecasting - the ability to generalize and highlight hidden dependencies between input and output data.
- Approximations - any continuous function with some predetermined accuracy.
- Data compression and associative memory - identifying relationships between various parameters
makes it possible to present data more compactly if the data are closely related to each other.
The reverse process is the restoration of the original dataset from a piece of information - called (auto) associative memory.
Associative memory also allows you to recover the original signal / image from noisy / corrupted input data.
- Data analysis.
- Solutions to optimization problems.
- Finding patterns in large amounts of data.
- Orientation in space.
- others.



These operations correspond (are similar) only to some parts of the Natural Intellect, and are not a philosophical concept - "Consciousness".
Philosophy of Consciousness.
Philosophy of Consciousness 01.


EXAMPLE: future use of such an autonomously working program using ARIZ, TRIZ tools
and a neural network as part of a robotic mobile system with a robotic manipulator.

External data comes "from the environment and the changing situation".

The ultimate goal of the movement of the "conditional" robot is on the other side of the river:

1. The water obstacle is detected (recognized), by visual, infrared, acoustic, electronic, tactile or other means (cameras, antennas, sensors).
Analysis of the collected information reveals that the density of the river
substance does not allow the robot to continue moving safely, immersion in the river is guaranteed.

2. Discovered (recognized) a list of resources located around (by the above means).

3. By the steps of ARIZ, all components of the system (see above) and a contradiction have been identified.
(the robot needs to reach the goal on the other side, but immersion in the river (water) will damage the electronic
and mechanical devices of the robot),
the task is set and the IFR is indicated.

4. Search / enumeration of solution options from standard methods of problem solving (ARIZ), attraction,
if necessary, of a base of reference books of various (physical, chemical, geometric, biological, etc.) effects.

5. Evaluation of solution options and their applicability, taking into account the available resources.

6. Selection of a rational solution, taking into account the available resources from the options generated by the program,
and its implementation at a given time.

For example, options and solutions, simplified, can be as follows:

- to build an aircraft - no (no technological equipment, long time, no resources, fantastic);
- to build a bridge - no (long time, no equipment, no resources, fantastic);
- to build a path of stones - already closer to implementation (the decision depends on: is the depth small enough, whether there are enough suitable stones);
- to build an underwater all-terrain vehicle - no (no resources, no technological equipment, long time, fantastic);
- to freeze water and move on ice - no (no resources, no technological equipment, long time, fantastic);
- to build a submarine - no (no resources, no technological equipment, long time, fantastic);
- to build a boat - already closer to implementation (but, there is no equipment, not enough resources, for a long time);
- to build a raft from wood - is closer to implementation (it takes a long time, you need saws, axes, the tree needs to be cut down, cut down);
- build an underwater fortified tunnel - no (no equipment, insufficient resources, long);
- to build a dam of sand and stones - no (no equipment, insufficient labor resources, long);
- build a wooden catapult - no (no equipment, long time, no soft landing on the other side);
- build a floating bridge from reeds - no (not enough reeds, long);
- to build a raft from empty bottles and barrels - already closer to implementation
(quickly, does not require complex equipment, but there are few bottles, few barrels);
- build a raft from empty bottles, wood, barrels, reeds - yes
(quickly, does not require complicated equipment, there is a little bit of all the materials "under your feet");
- throw a rope to the other bank with a hook at the end, catch on, pull, tie for something, cross it
to the other bank - it is closer to implementation
(quickly, if there is something to weave a rope-hawser, of sufficient strength and if the width of the river lets you throw a hook).
- find and calculate the distance to the nearest bridge or ferry on the map - already closer to implementation
(quickly, does not require complex equipment, depends on the distance and availability of communication);
- find local residents and rent or buy a boat from them - already closer to implementation
(quickly, does not require complex equipment, depends on the availability of local residents and a boat, the availability of money);
- find an online store and order an urgent delivery of a boat or raft - already closer to implementation
(quickly, requires communication, depends on the proximity of the online stores warehouse
and the possibility of urgent delivery, availability of money);
- and etc.

This example shows the principle of solving non-standard tasks with such an autonomous program
using ARIZ, TRIZ and a neural network.

(подробнее... | 1464 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



ќбзор цифровых приложений по инновационной де€тельности.
[2021-06-24 16:36:47] 
ѕримечание:

Ithink Analyst,
https://thesystemsthinker.com/ithink-the-visual-thinking-tool/
https://www.simio.com/
https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/operational-model

Workflow Modeler,
https://www.nintex.com/using-nintex/nintex-workflow-cloud/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_term=%2Bworkflow&_bk=%2Bworkflow&_bt=493344899406&_bm=b&_bn=g&_bg=117083063019&utm_gclid=Cj0KCQjw2tCGBhCLARIsABJGmZ40QqI4Hp36K3qRSe2JZ_LB48xXkF5ADnCNCTCoS_sNCrEjl43uBQIaAmhrEALw_wcB&utm_campaign=Search_SRCH_INTL_workflow_BMM&gclid=Cj0KCQjw2tCGBhCLARIsABJGmZ40QqI4Hp36K3qRSe2JZ_LB48xXkF5ADnCNCTCoS_sNCrEjl43uBQIaAmhrEALw_wcB
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212017313002430
https://www.omnitracker.com/en/products/omnitracker/?utm_term=software%20for%20workflow&utm_campaign=ON-RU-EN&utm_source=adwords&utm_medium=ppc&hsa_acc=3033923453&hsa_cam=265943712&hsa_grp=21341258352&hsa_ad=178704245498&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-5769395414&hsa_kw=software%20for%20workflow&hsa_mt=p&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gclid=Cj0KCQjw2tCGBhCLARIsABJGmZ5IY55i54CzPbTrp_5RY9R-Vd50fOmQYvff4n6PFmCqARI3XyL13BIaAoeuEALw_wcB

IBM WebSphere Business Modeler,
https://www.ibm.com/support/pages/tutorials-and-samples-websphere-business-modeler-version-62
https://www.ibm.com/support/pages/tutorials-and-samples-websphere-business-modeler-v61
http://www.bptrends.com/surveys/07-2007%207-BP%20Modeling%20Report%20-%20IBM.pdf
https://www.researchgate.net/publication/224166407_Survey_of_simulation_capabilities_of_the_IBM_WebSphere_Business_Modeler_business_process_modeling_tool_on_the_example_of_Processing_a_loan_application
http://asu.ugatu.ac.ru/_modules/_pages/index.php?action=view&id=26
https://gsom.spbu.ru/files/upload/career/presentations/ibm_271108.pdf

Hyperion Performance Scorecard,
https://docs.oracle.com/cd/E12825_01/epm.111/hps_user.pdf
https://www.cfin.ru/software/hyperion/hps/index.shtml
https://www.cfin.ru/software/hyperion/hps/function.shtml
https://ru.scribd.com/document/38641592/Hyperion-Performance-Scorecard-Datasheet

»Ќ“јЋ≈¬:  орпоративный навигатор,
https://www.intalev.ru/products/navigator/
https://issuu.com/intalev/docs/intalev_buklet_software

ќ–√-ћастер ѕро,
http://bigc.ru/instruments/bigmasterpro/bm/om/
http://bigc.ru/instruments/
https://bpmsoft.org/orgmaster/
https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-otechestvennyh-programmnyh-produktov-dlya-biznes-modelirovaniya
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80_%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F
https://ru.wikipedia.org/wiki/GMAT
https://studbooks.net/2278858/informatika/znakomstvo_s_sistemoy_organizatsionnogo_modelirovaniya_org-master

Ѕизнес-»нженер,
http://www.betec.ru/index.php?id=18&sid=11
https://plansys.ru/software/be
https://studfile.net/preview/6469076/page:8/
https://bpmsoft.org/biznes-inzhener-8-0/

dia$par,
https://diasparbusiness.com/cis-ru/what-is-diaspar/
https://diasparbusiness.com/cis-ru/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_content=erp&gclid=Cj0KCQjw2tCGBhCLARIsABJGmZ5fn3oDprGKTwdOUvy4_AplTGDwNVz23qRQJ7MEpGvZfDvJvs9dWokaArinEALw_wcB
https://diasparbusiness.com/cis-ru/enterprise-operating-system/
http://www.erp-online.ru/software/diaspar/
https://www.clouderp.ru/tool/1919/

SAP Strategic Enterprise Management,
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.129.8205&rep=rep1&type=pdf
https://help.sap.com/doc/ca9fcf535b804808e10000000a174cb4/2.6/en-US/7c9fcf535b804808e10000000a174cb4.html
https://stanfordexeced.stanford.edu/summer-programs/?cid=7013l000001NEDzAAO&campaignid=71700000083076717&adgroupid=58700007035910040&adgroup=ESO-NT+-+Strategy+-+Program&kwid=43700063309949608&matchtype=b&feeditemid=&targetid=kwd-316211977121&utm_source=GOOGLE&utm_medium=cpc&utm_campaign=ESO-NT+-+Strategy+(INTL)&utm_term=%2Bstrategic+%2Bmanagement+%2Bprogram&utm_content=517762270232&loc_physical_ms=1001493&loc_interest_ms=&network=g&adposition=&target=&device=c&devicemodel=&gclid=Cj0KCQjw2tCGBhCLARIsABJGmZ7jutPlugL1s7tgbPDR0h8Z1w_5qHZ1cj8UAFDTylrgkAwFhlQpZREaAgN3EALw_wcB&gclsrc=aw.ds
https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:SAP_SEM_(Strategic_Enterprise_Management)

Vantage Team Builder,
http://citforum.ru/database/case/glava5_2_1.shtml
https://cyberpedia.su/7xdea2.html
https://studref.com/528162/informatika/team_builder_westmount_case_uniface
https://it.wikireading.ru/58402
https://otherreferats.allbest.ru/programming/00096125_0.html
https://works.doklad.ru/view/1h7zxbIt7fQ/all.html
https://allbest.ru/o-2c0a65635a3ac68a4d53a88421316d37.html
https://works.doklad.ru/view/1h7zxbIt7fQ/all.html
http://dit.isuct.ru/IVT/BOOKS/KIS/KIS5/infsistpr_10.html
https://studfile.net/preview/6129433/page:15/
https://studopedia.ru/2_119340_Vantage-Team-Builder-Westmount-I-CASE.html

Designer/2000,
http://www.codenet.ru/db/other/case/glava5_3.php
http://www.mstu.edu.ru/study/materials/zelenkov/ch_5_7.html
http://www.blacksheepnetworks.com/security/resources/oracle/faqdes2k.htm

†Silverrun,
http://citforum.ru/database/case/glava5_1_1.shtml
https://www.osp.ru/dbms/1995/03/13031440
https://studizba.com/lectures/10-informatika-i-programmirovanie/270-case-sredstva-v-informacionnyh-tehnologiyah/3421-silverrun-i-jam.html
http://www.hardline.ru/2/22/955/
http://mf.grsu.by/UchProc/konspekt/i02/ch3.0/ch3.2
https://bobych.ru/referat/34/7739/1.html

†ERwin+BPwin,
https://coollib.com/b/147153/read
http://programming-lang.com/ru/comp_db/maklakov/0/j0.html
https://study.urfu.ru/Aid/Publication/7246/1/Tebayikina.pdf
http://citforum.ru/database/case/glava5_4.shtml
https://docplayer.ru/31151153-Rabota-s-case-sredstvami-bpwin-erwin.html
https://wm-help.net/lib/b/book/3102032702/60
https://itteach.ru/bpwin/bpwin-i-erwin-case-sredstva-dlya-razrabotki-informatsionnich-sistem
https://studopedia.org/9-27592.html
https://it.wikireading.ru/39316

†S-Designor,
http://citforum.ru/database/kbd96/69.shtml
https://www.osp.ru/news/articles/1996/0131/13031461
https://studfile.net/preview/2969258/page:27/
http://www.csom.ru/category/articles/lokalnye_sredstva_erwin_bpwin_s-designor_case_analitik.html
http://www.codenet.ru/db/other/case/glava5_4.php
https://hsbi.hse.ru/articles/case-sredstva-proektirovaniya-baz-dannykh/
https://ppt-online.org/685884

CASE.јналитик,
https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=47730
https://studfile.net/preview/896638/page:6/
https://studepedia.org/index.php?vol=1&post=106332
https://3ys.ru/instrumentalnye-sredstva-proektirovaniya-avtomatizirovannykh-sistem-obrabotki-informatsii-i-upravleniya-asoiu/paket-case-analitik.html

Rational Rose,
http://citforum.ru/database/case/glava5_5.shtml
http://www.interface.ru/public/rose98/rose98.htm
https://intuit.ru/studies/professional_retraining/941/courses/229/lecture/5963
https://wm-help.net/lib/b/book/4205506485/131
https://ozlib.com/1004389/ekonomika/case_sredstvo_rational_rose
https://www.kpms.ru/Automatization/Rational_Rose.htm
https://infourok.ru/case-sredstvo-ibm-rational-rose-4771455.html
http://www.caseclub.ru/zip/book_rational_rose_2002.pdf

†и ....

ƒанное ѕќ не имеет пр€мого отношени€ к автоматизации решени€ задач с использованием “–»«, но содержит полезные и необходимые функции, которые могут быть учтены или полностью заимствованы при разработке индивидуального ѕќ дл€ целей  омпании.


«аключение

1. »сход€ из действующей в  омпании концепции массового обучени€ инструментам “–»« широких слоев инженерно-технических и управленческих работников (»“–), целесообразно сосредоточить свои силы на разработке продуктов, не требующих от пользователей специальной подготовки.

¬ качестве таких продуктов могут быть определены јћѕ»– (как ѕќ дл€ поддержки при проведении первых, самосто€тельно выполн€емых проектов) и iConsultant, как ѕќ дл€ последующей оперативной работы.

ƒемонстрационные (а при возможности Ц лицензионные версии) продуктов ЂGoldfire Innovatorї, ЂЌоваторї, ЂCompinno TRIZї могут быть протестированы на предмет составлени€ более детального представлени€ об их принципиальных возможност€х, а также Ц о возможност€х доработки имеющегос€ функционала под цели обучени€ “–»« в  омпании.

ѕрограмма ЂTech Optimizerї уже была успешно протестирована в учебном процессе на обучении групп внутренних тренеров Ђ—ибирьї (»ркутск, модуль є2), Ђ≈вропаї (ћосква, модуль є2) дл€ проведени€ функционального анализа и функционально-идеального моделировани€.

¬ ходе тестировани€ были зафиксированы два существенных недостатка, делающих применение данного †ѕќ в  омпании не подход€щим дл€ массового обучени€ “–»«:

1) ѕќ не использует технологию »скусственного »нтеллекта, а потому не упрощает процесс поиска решени€, хот€ и может подойти дл€ использовани€ более опытным “–»«-решателем, т.к. значительно сокращает врем€ на проведение функционально-идеального моделировани€;

2) ѕќ не развиваетс€ (не дорабатываетс€ и не обновл€етс€) разработчиками в насто€щее врем€, а потому Ђморально устарелої, хот€ и имеет значительный потенциал развити€ в части автоматизации отдельных инструментов “–»« и может быть полезно не столько в цел€х обучени€, сколько дл€ решени€ определенных задач на этапах выполнени€ ѕроектов.


2. ÷елесообразно начать работы по активизации исследований и разработок по тематике Ђ»скусственный »нтеллектї (»»).

ѕроведены предварительные оценки времени реализации  онцепций использовани€ »» дл€:

1) дл€ создани€ ѕќ, осуществл€ющего процедуру валидации ѕроектов, открываемых на предпри€ти€х;

2) дл€ создани€ ѕќ, осуществл€ющего обучение »“– основным инструментам “–»«;

3) дл€ создани€ ѕќ, осуществл€ющего консультационную поддержку в ходе решени€ задач в рамках ѕроектов, открытых на предпри€ти€х  омпании.

Ќаиболее перспективной и реализуемой (с точки зрени€ уровн€ развити€ и доступности имеющихс€ на рынке ѕќ технологий) представл€етс€ треть€  онцепци€.

ѕараллельно с детальной проработкой плана ее реализации имеет смысл развернуть работы в области јнализа патентов в цел€х вы€влени€ новых приемов устранени€ противоречий.
¬ частности, первым этапом работы может стать исследование массива, с которым когда-то работал √.—. јльтшуллер.
(подробнее... | 27936 байтов еще |  омментировать? | ¬сего: 0)



· √лавна€
· ¬итрина
· ƒобавить статью
· ƒќ— ј ќЅЏя¬Ћ≈Ќ»…
·  онтакт
· ѕоиск по сайту
· —татьи

18 гостей и 0 пользователей.

¬ы јнонимный пользователь. ¬ы можете зарегистрироватьс€, нажав здесь.




Ћогин

ѕароль

Ќе зарегистрировались? ¬ы можете сделать это, нажав здесь.  огда ¬ы зарегистрируетесь, ¬ы получите полный доступ ко всем разделам сайта.

Ј √лавна€
Ј ќЅќ–”ƒќ¬јЌ»≈ ƒЋя ѕ–»®ћј —ѕ”“Ќ» ќ¬ќ√ќ и Ё‘»–Ќќ√ќ “¬




www.onliner.by www.kufar.by www.tut.by 
Ѕелорусский портал, Ќовости Ѕеларуси и мира, 
статьи, комментарии, почта, каталоги, форум
финансы, афиша, работа www.av.by www.yandex.by
„астное торговое унитарное предпри€тие Ѕ≈Ћ—ј“плюс. —видетельство о регистрации є 190991566.
¬ыдано ћ√» , дата выдачи 19.03.2008 г.    ”Ќѕ 190991566.    —ведени€ о розничном торговом объекте включены в “орговый реестр –еспублики Ѕеларусь.
јдрес: ћинск, ул.  озлова, д.3, оф.3.    √ор. тлф./факс   +375 (17) 35-49-777.    A1   +375 (44) 5-8888-77.    Ћайф   +375 (25) 7-88888-7.    ћ“—   +375 (29) 752-44-78.
Copyright (b-b)© 2005 by (b-b)
PHP-Nuke Copyright © 2005 by Francisco Burzi. This is free software, and you may redistribute it under the GPL. PHP-Nuke comes with absolutely no warranty, for details, see the license.
ќткрытие страницы: 0.96 секунды
The Russian localization - project Rus-PhpNuke.com