Интерпретируются современные тенденции изучения звукосимволизма в зарубежном дискурсе в контексте NBIC-технологий (нано-, био-, инфокогнитивных технологий). Установлено, что исследования звукосимволизма в последние десятилетия активизировались. В поисках звукосимволических универсалий происходит увеличение числа языков сопоставления за счет баз больших данных (Big Data). Автор исследования может охватить 62 % языков мира, включающих 85 % языковых семей (Automated Similarity Judgment Program (ASJP), CLLD-Concepticon и др.), что позволяет повышать объем (Volume) материала, скорость (Velocity), достоверность (Veracity) и значимость (Value) исследования, учитывать факторы вариативности (Variety) и переменчивости (Variability) данных анализа, визуализировать (Visualisation) данные. Далее рассматриваются работы, посвященные природному базису звукосимволизма, в том числе на уровне синестезии и кросс-модальных эффектов. В современных исследованиях актуализированы классические гипотезы подра...
Современное состояние мирового сообщества характеризуется высокими темпами развития цифровых технологий и их практическим внедрением во многие сферы жизни. Цель статьи анализ системы мониторинга развития информационного общества и цифровой экономики как в Российской Федерации, так и за рубежом. В статье раскрыта роль международных организаций в создании методических основ исследований внедрения информационных технологий. Рассмотрена хронология разработки и внедрения основных регламентных документов, на основе которых осуществляется сбор данных по странам и их сопоставление. Особое внимание уделено исследованию места России в рейтингах, составленных различными международными организациями. Приведена система показателей национальной системы мониторинга состояния цифровой экономики, отражающая факторы развития информационного общества и использование информационных и коммуникационных технологий. Проведен анализ динамики валовой добавленной стоимости сектора информационнокоммуникационны...
сопровождение базы данных в процессе разработки, эксплуатации и добавления приложений; включает также создание и необходимую реорганизацию базы данных, создание резервных копий базы данных, назначение пользователям паролей и санкций доступа к базе данных.
метод обучения без учителя, обнаруживающий ассоциации среди элементов данных, например товары, которые часто покупают вместе; есть три типичные ассоциативные метрики: поддержка {X} показывает, как часто появляется X; достоверность {X->Y} показывает, как часто Y появляется в присутствии X; лифт {X->Y} показывает то, как часто X и Y появляются вместе, в сравнении с тем, как часто они появляются по отдельности.