Работа посвящена анализу методов машинного обучения для решения задач автоматической обработки документов. В исследовании рассмотрены такие методы, как классификация, извлечение информации, распознавание образов и обработка естественного языка и их применение в анализе текстовых данных. Проведен анализ существующих алгоритмов и моделей, включая, линейные модели, деревья решений, методы опорных векторов и проведено сравнение их эффективности в зависимости от различных условий и параметров. Особое внимание уделяется проблемам, с которыми сталкиваются специалисты при использовании методов машинного обучения в работе с документами, такими как качество данных, необходимость предварительной обработки и настройка параметров моделей. Приводятся перспективы дальнейших исследований в данной области и примеры возможной интеграции современных методов машинного обучения для повышения эффективности и точности автоматической обработки документов в различных отраслях.

Ключевые слова: машинное обучение, автоматическая обработка документов, вычислительный эксперимент, искусственный интеллект, модели классификации, программный комплекс

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье показана необходимость использования блоков осушки воздушных проб в газоанализаторах на основе элементов Пельтье. Приведены уравнения для теплового расчета процесса осушки воздущной пробы при помощи охлаждения её элементами Пельтье. Приведенные соотношения могут использоваться в алгоритме управления модулем осушения проб воздуха на основе элементов Пельтье для снижения уровня потребляемой охладителем мощности.

Ключевые слова: элемент Пельтье, газовая проба, осушка, газоанализатор, тепловой баланс, парциальное давление пара

05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления