Научные конференции

Т.: +7(915)814-09-51 WhatsApp
E-mail:

Scientific articles foto2

Следующая XCVI Международная научно-практическая конференция Конференция «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education» проводится 14.06.2024 г. Сборник в США (Boston. USA). Статьи принимаются до 11.06.2024 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки.
Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

Информация о материале: Опубликовано: 19 января 2017; Просмотров: 1388

Суханов А. А., Маратканов А. С. АНАЛИЗ СПОСОБОВ СБОРА СОЦИАЛЬНЫХ ДАННЫХ ИЗ СЕТИ ИНТЕРНЕТ // International Scientific Review № 1(32) / International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education: XXX International Scientific and Practical Conference ( Boston, USA - 22 January, 2017). p. {см. сборник} Тип лицензии на данную статью – CC BY 3.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Суханов Александр Александрович / Sukhanov Aleksandr – магистрант;

Маратканов Александр Сергеевич / Maratkanov Aleksandr – магистрант, кафедра компьютерных систем и сетей, факультет информатики и систем управления, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, г. Москва

Abstract: users actively share their data. The problem of collecting such information becomes relevant. First of all, there is no universal way to collect that data. Also, many of the resources do not allow to collect information, so you have to use a variety of ways. Using API is the main way of gathering social data. But there are some other ways like semantic content analysis (parsing) web pages and collect data using the simulation of real user behavior. That ways of collecting social data have been considered in the article too.

Аннотация: сейчас пользователи активно делятся своими данными. В связи с этим возникает необходимость контролировать и анализировать эти данные. Из-за этого приобретает актуальность проблема сбора подобной информации. Так как не все ресурсы предоставляют возможность собирать информацию, приходится использовать множество способов. Основным способом является использование API. Но кроме этого в статье рассмотрены и такие способы, как семантический анализ содержимого (парсинг) веб-страниц, так и сбор данных с помощью эмуляции поведения пользователя.

Keywords: social data, API, parsing, Selenium, data crawling, social networks.

Ключевые слова: социальные данные, API, парсинг, Selenium, сбор данных, социальные сети.

Литература

Википедия. API. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/API/ (дата обращения: 08.12.2016).
Веб-сайт ВКонтакте. Работа с API. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://vk.com/dev/apiusage/ (дата обращения: 07.12.2016).
Stanford University. Web scraping with Beautiful Soup. [Electronic resource] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Selenium/ (date of access: 08.12.2016).
Википедия. Selenium. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Selenium/ (дата обращения: 06.12.2016).

Меткиanalysys, social, gathering, анализ, способов, интернет, сети, данных, социальных, сбора, internet

Информация о материале: Опубликовано: 19 января 2017; Просмотров: 1199

Суханов А. А., Маратканов А. С. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ИСТОЧНИОВ СОЦИАЛЬНЫХ ДАННЫХ В РОССИЙСКОМ СЕГМЕНТЕ СЕТИ ИНТЕРНЕТ // International Scientific Review № 1(32) / International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education: XXX International Scientific and Practical Conference ( Boston, USA - 22 January, 2017). p. {см. сборник} Тип лицензии на данную статью – CC BY 3.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Суханов Александр Александрович / Sukhanov Aleksandr – магистрант;

Маратканов Александр Сергеевич / Maratkanov Aleksandr – магистрант, кафедра компьютерных систем и сетей, факультет информатики и систем управления, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, г. Москва

Abstract: internet users actively share data about themselves. Searching queries, the number of positive and negative responses to certain news are social data, too. In this regard, such an analysis of the data source was produced. Such data can be used for marketing purposes and for research. The sources of social data as an RSS-feeds, search analytics services and social networks are considered in the article. Also, advantages and disadvantages of each way of gathering information are considered in the article.

Аннотация: в настоящее время пользователи интернета активно делятся данными о себе и выкладывают личную информацию в сеть. Но кроме этого, к социальным данным можно отнести и такую информацию как поисковые запросы, количество позитивных и негативных откликов на те или иные новости. В связи с этим был проведен анализ основных источников наибольшего числа подобных данных. Подобные данные можно использовать как в маркетинговых целях, так и в исследовательских. В статье рассмотрены такие источники социальных данных, как RSS-ленты, сервисы поисковой аналитики и социальные сети.

Keywords: social data, search analytics, data collection, social networks.

Ключевые слова: социальные данные, поисковая аналитика, сбор данных, социальные сети.

Литература

Онлайн статистика агентства LiveStats[Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.internetlivestats.com/ (дата обращения: 08.12.2016).
Веб-сайт Википедия. RSS. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/RSS/ (дата обращения: 07.12.2016).
Веб-сайт SEO-Pult. Яндекс.Вордстат. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://seopult.ru/library/Яндекс.Вордстат/ (дата обращения: 08.12.2016).
Веб-сайт http://www.toptenreviews.com/services/internet/best-social-media-monitoring/datasift-review/ (date of access: 06.12.2016).

Меткиanalysys, internet, russian, sources, social, анализ, основных, интернет, сети, сегменте, российском, данных, социальных, источниов

Информация о материале: Опубликовано: 19 января 2017; Просмотров: 1199

Ермолаев И. Д., Озеринникова К. В. ФАКТОР НАДЕЖНОСТИ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЗЕРВИРОВАНИЯ МОЩНОСТИ В УСТАНОВКАХ С ГАЗОТУРБИННОЙ НАДСТРОЙКОЙ // International Scientific Review № 1(32) / International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education: XXX International Scientific and Practical Conference ( Boston, USA - 22 January, 2017). p. {см. сборник} Тип лицензии на данную статью – CC BY 3.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Ермолаев Илья Дмитриевич / Ermolaev Ilya – студент, кафедра промышленной теплоэнергетики;

Озеринникова Ксения Владимировна / Ozerinnikova Ksenya - студент, кафедра теплоэнергетики, энергетический факультет, Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А., г. Саратов

Abstract: in this work development of a method of calculation of reliability of work of boiler rooms with a gas-turbine superstructure with definition of an optimum reserve of power on the basis of technical and economic comparison of options is conducted, indexes of economic efficiency of the considered options are defined. Practical value consists in recommendations about design and parametrical execution of the scheme of a boiler room with a gas-turbine superstructure of the production enterprise in the light of optimum reservation of power.

Аннотация: в данной работе ведется разработка методики расчета надежности работы котельных с газотурбинной надстройкой с определением оптимального резерва мощности на основе технико-экономического сопоставления вариантов, определены показатели экономической эффективности рассмотренных вариантов. Практическая ценность заключается в рекомендациях по конструктивному и параметрическому оформлению схемы котельной с газотурбинной надстройкой промышленного предприятия в свете оптимального резервирования мощности.

Keywords: reliability factor, Copper, Turbin, GTU, State graph, Power engineering.

Ключевые слова: фактор надежности, котел, турбина, ГТУ, граф состояния, энергетика.

Литература

Арсеньв Г. В. Энергетические установки.– Москва: «Высшая школа», 1991. 273 с.
Двойнишников В. А. Конструкция и расчёт котлов и котельных установок. Москва: Машиностроение, 1988. 157 с.
Тонкошкур А. Г. Использование ГТУ для децентрализованного энергоснабжения промышленных предприятий. Саратов: СГТУ, 2002. 86 с.
Гладышев Г. П., Аминов Р. З. Надежность теплоэнергетического оборудования ТЭС и АЭС. Москва: «Высшая школа», 1991. 303 с.

Меткиturbine, installations, power, reservation, optimum, problem, фактор, надежности, factor, reliability, надстройкой, газотурбинной, установках, мощности, резервирования, оптимального, задаче, superstructure

Информация о материале: Опубликовано: 21 декабря 2016; Просмотров: 1256

Сафронов С. В., Шарабанова А. В. Метод поиска координат приемных гидроакустических систем // International Scientific Review № 21(31) / International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education: XXIX International Scientific and Practical Conference ( Boston, USA - 22 December, 2016). p. {см. сборник} Тип лицензии на данную статью – CC BY 3.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Сафронов Сергей Владимирович / Safronov Sergej – магистрант;

Шарабанова Анастасия Вадимовна / Sharabanova Anastasia – магистрант, кафедра систем автоматического управления и контроля, Национальный исследовательский университет Московский государственный институт электронной техники, г. Зеленоград

Аннотация: в статье рассматривается метод поиска координат приемной гидроакустической системы, основанный на методе наименьших квадратов. В качестве примера используется дальномерная система, в которой путем измерения времени распространения сигнала определяются расстояния до трех или более излучателей. Координаты приемной системы находятся как точка пересечения сфер, центры которых расположены в точках установки излучателей, а радиусы равны наклонным расстояниям от излучателей до приемной системы.

Abstract: the article discusses the method of finding the coordinates of the reception hydroacoustic system based on the method of least squares. As an example, used distance measuring system in which by measuring the time of propagation of the signal determined by the distance from three or more emitters. The coordinates of the receiving system is located as the intersection of spheres, centres of which are located at the points of installation of the emitters, and the radii equal to the inclined distance from the emitters to the receiving system.

Ключевые слова: позиционирование подводного объекта, поиск координат, моделирование, Matlab.

Keywords: positioning an underwater object, location, modelling, Matlab.

Литература