Узлы Wiki

Приоритетные...

5. Системы бизнес-анализа

Системы сбора, хранения, обработки, анализа, моделирования и визуализации массивов данных, в том числе в части систем бизнес-анализа (BI, ETL, EDW, OLAP, Data Mining, DSS)
Обеспечение сбора данных:

— хранилище неструктурированных данных (проектная документация, технологические регламенты, инструкции, записи в журналах и производственных системах) для реализации решений на базе искусственного интеллекта

— автономная семантическая сегментация, классификация и идентификация, разбиение на объекты и распознавание мелких деталей

— Обеспечение сбора данных в режиме реального времени с устройств IIoT (интернет вещей/датчики и установки различного типа, в том числе MIoT) и реализации решений на основе этих данных

— захват изменений данных (CDC) для отечественных СУБД, функционирующих в гетерогенной среде СУБД

— провижен – автоматизация настройки бизнес-решения, снижения затрат на внедрение

— разграничение данных для разных заказчиков в одной инсталляции

— автоматизированное выставление счетов за использование SaaS, ВааS, DBaaS, MWaaS, PaaS — визуализация для создания 2D и 3D моделей физических активов с целью интеграции с производственными данными и управления производственными активами, в том числе на основе цифровых двойников

— обработка данных 3D сканирования

— предиктивная (Predictive) и дополненная (Augmented) аналитика, в том числе интеграция с инструментами продвинутой обработки данных (Data Science), автоматическая обработка и интерпретация данных с использованием ИИ, включая технологии семантического анализа данных из различных источников

— модернизация ПО с целью запуска системы на операционных системах отечественной разработки

— интеграция в ИТ-ландшафт крупных предприятий (мониторинг, отказоустойчивость, совместимость с платформами виртуализации, возможность развертывания в нескольких средах – dev, test, prod и др.)

Управление данными:

— управление основными данными MDM/MDG, в том числе единой экосистемой для промышленных предприятий / отраслевой экосистемой MDM

— семантический динамический анализ образов и сцен с учетом контекста и комплексирования данных из различных источников, включая видео, текст, голос

— хранение, обработка и поиск многопараметрических биометрических данных в СУБД общего назначения

— биометрическая идентификация без потребности в физическом носителе

— оптимизация передачи данных

– оптимизированный протокол передачи данных и SDK для интеграции протокола в существующие системы для VR/AR специфичных задач

— мониторинг и визуализация параметров инженерных систем, энергопотребления, ресурсов в энергосистемах, на предприятиях, объектах ЖКХ для оценки энергоэффективности потребителей и формирования рекомендаций по ресурсосбережению

— создание единой информационной экосистемы предприятий / интегрированных структур / отраслей, функционирующие в гетерогенной среде ОС, ИС и СУБД — сбор, анализ и визуализация гетерогенных данных из различных источников, включая сеть Интернет (ETL)

— решение математических задач класса линейного смешанночисленного программирования (MILP), функционирующие на отечественных платформах

— создание, обучение и использование моделей прогнозирования с использованием ИИ, функционирующие на отечественных платформах

— сбор и разметка обучающих данных (датасетов) для машинного обучения с использованием технологий активного обучения, обеспечивающие эффективную работу больших распределенных коллективов разметчиков и механизмы обмена данными в формате маркетплейса

— поиск в больших массивах документов и данных на естественном языке с использованием ИИ

— визуализация многомерных данных для анализа больших данных

— обработка запросов на русском языке (NLP) для идентификации и извлечения намерений пользователей и настраиваемых именованных сущностей на базе механизмов нечеткого поиска

— организация ввода и обработки данных из любых источников с использованием технологий ИИ

— определение на карте траектории движения объекта на базе видеоряда, полученного с камер

— определение типа, возраста и других параметров протяженных объектов (лесных массивов, сельхозугодий, акватории и др.) на базе фотоснимков, в том числе для целей таксации

— детектирование и классификация событий с распределенных оптоволоконных систем мониторинга протяженных объектов

Обеспечение целостности и непротиворечивости данных (консенсус) с распределенным реестром:

— создание и исполнение децентрализованных приложений и смарт-контрактов:

— организация и синхронизация данных на базе распределенного реестра, сокращающие время на подтверждение блоков, позволяющие разворачивать полные ноды на смартфонах, — обеспечение конфиденциальности данных и безопасности обращения к внешним данным

Анализ и управление версиями:

— компиляторы, поддерживающие синтаксис языков С++

— анализ исходного кода на закладки и уязвимости — управление версиями

Интеграция и бесшовный переход с иностранных систем:

— бесшовный переход с иностранных программных и аппаратных систем ВКС на отечественное ПО

— поддержка процессоров с архитектурой ARM

— удаленный доступ для пользователей

— модернизация сети передачи данных за счет внедрения технологии SD-WAN

Обеспечение:

— функциональности программного обеспечения на уровне мировых аналогов, используемых в государственных органах и государственных компаниях с учетом требований к функциональным, техническим и эксплуатационным характеристикам, предъявляемым государственными органами и государственными компаниями к соответствующим классам (типам) программного обеспечения

— совместимости прикладных российских программных продуктов между собой, а также с отечественным компьютерным и серверным оборудованием

— работоспособности прикладного программного обеспечения при использовании общесистемного программного обеспечения (операционные системы, серверное и связующее ПО, базы данных и другое ПО), сведения о котором включены в единый реестр российского ПО

7833 Просмотров
Добавить комментарии