Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства и др.

Иванов В.К.
Приложение ZAPP для самоконтроля при диабете: нужен ли искусственный интеллект? В 5-ти частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2025, дата обращения: 20.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: bif, innovation, ZAPP, базы данных, диабет, дневник, инсулин, искусственный интеллект, прогноз, самоконтроль
@online{146_b5bf92c8-4852-46eb-844d-bf3a12bfb88f,
title = {Приложение ZAPP для самоконтроля при диабете: нужен ли искусственный интеллект? В 5-ти частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://www.ivkconsulting.ru/поддержка-лечения-диабета-zapp-1/},
year = {2025},
date = {2025-04-29},
urldate = {2025-10-20},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Для кого приложение ZAPP? Это приложение может помочь людям, страдающим диабетом особенно диабетом 1-го типа или диабетом 2-го типа с инсулинотерапией. В чем заключается информационная поддержка лечения диабета? Она основана на автоматизированном ведении дневника самоконтроля больного. Дневник самоконтроля — это систематизированный набор ежедневных записей о питании больного, результатах анализа углеводов к крови, примененных дозах инсулина. Приложение, используя дневник, позволяет оценивать содержание углеводов в пище, обеспечивает мониторинг показателей содержания глюкозы в крови, дает информацию для оценки состояния. Результаты работы приложения могут быть использованы врачом для расчета доз инсулина и, возможно, других лекарств.</p><p>Приложение не заменяет консультаций врача, не определяет дозировку лекарств и способы их применения. Все результаты работы приложения не являются врачебными рекомендациями и носят исключительно информационный характер.</p><p>Основные разделы приложения: Инъекции, забор образцов и напоминания, Ввод данных самоконтроля, Просмотр данных дневника, Прогнозирование показателей, Прием лекарств.</p><p>Приложение ZAPP, как и приложение Текстоматика, реализовано в виде web-приложения на платформе Python/Flask. </p>},
keywords = {bif, innovation, ZAPP, базы данных, диабет, дневник, инсулин, искусственный интеллект, прогноз, самоконтроль},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Обучение модели Doc2Vec. Как проверить ее качество? В 2-х частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2025, дата обращения: 26.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, doc2vec, elib, fSimilarity, gensim, loss, machine learning, векторная модель, документ, искусственный интеллект, качество, машинное обучение, обучение, обучение без учителя, оценка, текст, функция потерь
@online{158_03954381-d669-4b34-a22e-dfdaf9aca5be,
title = {Обучение модели Doc2Vec. Как проверить ее качество? В 2-х частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://ivkconsulting.ru/качество-обучения-doc2vec},
year = {2025},
date = {2025-02-05},
urldate = {2025-10-26},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Использование модели Doc2Vec для оценки качества резюмирования (или суммаризации, автореферирования) текста дает результаты. Но насколько можно доверять этим результатам? Для того, чтобы проверить это, мы прежде всего должны убедиться в том, что модель обучена так, как надо. Это означает, что мы имеем приемлемые значения показателя качества обучения, которые обеспечиваются наилучшим сочетанием значений гиперпараметров модели. Ниже описываются результаты мини-исследования влияния одного из гиперпараметров – количества итераций (“эпох”) – на качество обучения модели Doc2Vec.</p><p>А для того чтобы проверить качество обученной модели, мы прежде всего должны убедиться в том, что мы имеем приемлемые значения индикатора качества обучения. Описываются результаты исследования эффективности предлагаемого нами индикатора качества обучения — функции потерь при обучении модели.</p>},
keywords = {autocheck, doc2vec, elib, fSimilarity, gensim, loss, machine learning, векторная модель, документ, искусственный интеллект, качество, машинное обучение, обучение, обучение без учителя, оценка, текст, функция потерь},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Приложение «Текстоматика» Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 20.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, fSimilarity, документ, искусственный интеллект, оценка, продукты, текст, текстоматика
@online{145_5efb2aa2-d36b-4917-8d07-a4059cc20b41,
title = {Приложение «Текстоматика»},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://www.ivkconsulting.ru/текстоматика/},
year = {2024},
date = {2024-12-30},
urldate = {2025-10-20},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Приложение для интеллектуальной оценки структуры и содержания текстовых документов. Инструмент текстовых коммуникаций.<br>Доступны различные алгоритмы оценки текстов в одном приложении. Установки на устройство не требуется, нужен только браузер. Поддержка основных текстовых форматов. Настройка числа и типов проверок. Оценка нескольких документов за один раз.<br>Полезно рецензентам, преподавателям, экспертам, редакторам, техническим писателям, исследователям, студентам.</p>},
keywords = {autocheck, fSimilarity, документ, искусственный интеллект, оценка, продукты, текст, текстоматика},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Бесплатные модели для резюмирования текста: шансы есть, но… В 3-х частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 24.10.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, elib, mbart, open source, rubert, искусственный интеллект, резюмирование, суммаризация, текст, языковая модель
@online{157_8d56fcb5-681e-483d-b80c-72d9747755ea,
title = {Бесплатные модели для резюмирования текста: шансы есть, но… В 3-х частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://www.ivkconsulting.ru/резюмирование-текстов/},
year = {2024},
date = {2024-03-28},
urldate = {2025-10-24},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Продолжаю свои короткие исследования интересных технологий и инструментов. Одна из таких технологий – резюмирование текстов. В этом материале я попытался оценить возможности некоторых open source моделей для выполнения этой задачи. Все мои исследования выполняются с позиций любопытного и активного пользователя, стремящегося применить современные достижения ИТ в своей повседневной практике. Они касаются прежде всего баз данных и нейронных сетей. </p>},
keywords = {autocheck, elib, mbart, open source, rubert, искусственный интеллект, резюмирование, суммаризация, текст, языковая модель},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Кому нужна оценка качества текстов: ответы искусственного интеллекта как индикатор мнения большинства. В 2-х частях Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 02.11.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, fSimilarity, GigaChat, YandexGPT, искусственный интеллект, качество, оценка, пользователь, текст
@online{159_0b8a084c-2887-4371-8d59-55bd5b09a0fb,
title = {Кому нужна оценка качества текстов: ответы искусственного интеллекта как индикатор мнения большинства. В 2-х частях},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://ivkconsulting.ru/оценка-качества-текстов},
year = {2024},
date = {2024-03-08},
urldate = {2025-11-02},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Почему в некоторых случаях, таких как оценка качества текстов, мнение искусственных интеллектов особенно важно? Очевидно, что при разработке, анализе или выборе любых технологий встает один банальный вопрос. А кому и с какой целью это вообще может быть нужно? Поскольку для меня оценка качества текстов и, тем более, интеллектуальная оценка представляет весомый профессиональный интерес, ответ на этот вопрос довольно актуален.</p>},
keywords = {autocheck, fSimilarity, GigaChat, YandexGPT, искусственный интеллект, качество, оценка, пользователь, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Мои продукты: обзор Электронный ресурс
Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова» 2024, дата обращения: 02.11.2025.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, database, education, innovation, ZAPP, базы данных, диабет, дневник, инсулин, искусственный интеллект, прогноз, самоконтроль
@online{160_85336449-10b4-45d7-acc2-01f7a007aed6,
title = {Мои продукты: обзор},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://ivkconsulting.ru/продукты},
year = {2024},
date = {2024-03-05},
urldate = {2025-11-02},
publisher = {ivkconsulting.ru},
organization = {Сайт «Текстоматика. Исследования и разработки В.К. Иванова»},
abstract = {<p>Продукты, которые я предлагаю и которые, возможно, будут полезными для вас. Здесь программное обеспечения, экспертиза научных материалов, рецензирование учебных работ, учебные курсы, консультации. Все то, чем я занимался, занимаюсь и предполагаю заниматься далее.</p>},
keywords = {autocheck, database, education, innovation, ZAPP, базы данных, диабет, дневник, инсулин, искусственный интеллект, прогноз, самоконтроль},
pubstate = {published},
tppubtype = {online}
}
Иванов В.К.
Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе Статья в сборнике
Источник: Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки, С. 135-141, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799512835.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность
@inproceedings{nokey,
title = {Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/bLTQh6wLF8kLQA},
isbn = {9785799512835},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки},
pages = {135-141},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье обосновано применение интеллектуальных методов семантического анализа содержания и качества текстовых документов. Отмечено, что профессиональная экспертиза таких документов является важной составляющей деятельности квалифицированных специалистов как на предприятиях, так и в образовательных учреждениях, готовящих кадры для предприятий. Показано применение разрабатываемого семантического анализатора содержания текстов. Описана сущность некоторых ключевых проверяемых характеристик текстов, таких как обстоятельность и уникальность, показано их сходство и различие. Обращено внимание на некоторые технологии оценки уникальности и сходства текстов. Указаны особенности применения современных моделей интеллектуального семантического анализа текстовой информации. Предложен вариант программной реализации такого анализа. Отмечены границы применения предлагаемых методов.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.},
keywords = {artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.
Иванов В.К.
Подход к интеллектуализации оценивания текстов письменных работ обучаемых Статья в сборнике
Источник: Актуальные проблемы качества образования в высшей школе: материалы докладов научно-практической конференции / под ред. В.Б. Петропавловской. Тверь: Тверской государственный технический университет, 2022 180 с., С. 57-64, ТвГТУ, 2022, ISBN: 9785799512262.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: artificial intelligence, assessment, autocheck, content, education, formality, indicator, knowledge control, structure, text, written work, искусственный интеллект, контроль знаний, оформление, оценивание, письменная работа, показатель, содержание, структура, текст
@inproceedings{nokey,
title = {Подход к интеллектуализации оценивания текстов письменных работ обучаемых},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/ds2FUXMgaVVlAA},
isbn = {9785799512262},
year = {2022},
date = {2022-09-30},
urldate = {2022-09-30},
booktitle = {Актуальные проблемы качества образования в высшей школе: материалы докладов научно-практической конференции / под ред. В.Б. Петропавловской. Тверь: Тверской государственный технический университет, 2022 180 с.},
pages = {57-64},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье предлагается подход к интеллектуализации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий студентам. Отмечается, что контроль знаний представляет собой вид деятельности преподавателя и студентов, в ходе которого выявляются усвоение студентами учебных материалов и овладение ими требуемыми знаниями и умениями. Письменный индивидуальный контроль знаний включает выполнение студентами контрольных заданий - письменных работ. В статье систематизировано описываются виды возможных проверок текстов, объекты проверки, возможные методы интеллектуальной реализации. Кратко обсуждаются содержание и результат проверок. Указываются особенности предлагаемого подхода, границы его применения. Подход к автоматизации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий с использованием методов искусственного интеллекта, описанный в статье, представляется перспективным направлением в совершенствовании образовательных цифровых технологий. Этот подход может стать основой для разработки соответствующих программных приложений, доступных преподавателям, экспертам, всем заинтересованным пользователям. Тем самым увеличивается степень оснащения учебного процесса интеллектуальными средствами, помогающими преподавателям и способствующими повышению качества обучения в целом.
Approach to the Intellectualization Evaluating of Works Text Written by Students
The article suggests an approach to the intellectualization of evaluation of works text written by students. Knowledge control is a teacher and students activity type during which students' assimilation of educational materials and their mastery of the required knowledge and skills are revealed. Individual written control of knowledge includes the control tasks performance by students, i .e. written works. The article systematically describes the possible text types, verification objects, possible methods of intellectual implementation. The content and result of the checks are briefly discussed. The features of the proposed approach and the limits of its application are indicated. The approach to automating the verification and evaluation of the works text that use artificial intelligence methods described in the article seems to be a promising direction in improving educational digital technologies. This approach can become the basis for the development of appropriate software applications available to teachers, experts, and all interested users. This increases the degree of equipping the educational process with intellectual tools that help teachers and contribute to improving the education quality in general.},
keywords = {artificial intelligence, assessment, autocheck, content, education, formality, indicator, knowledge control, structure, text, written work, искусственный интеллект, контроль знаний, оформление, оценивание, письменная работа, показатель, содержание, структура, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Approach to the Intellectualization Evaluating of Works Text Written by Students
The article suggests an approach to the intellectualization of evaluation of works text written by students. Knowledge control is a teacher and students activity type during which students' assimilation of educational materials and their mastery of the required knowledge and skills are revealed. Individual written control of knowledge includes the control tasks performance by students, i .e. written works. The article systematically describes the possible text types, verification objects, possible methods of intellectual implementation. The content and result of the checks are briefly discussed. The features of the proposed approach and the limits of its application are indicated. The approach to automating the verification and evaluation of the works text that use artificial intelligence methods described in the article seems to be a promising direction in improving educational digital technologies. This approach can become the basis for the development of appropriate software applications available to teachers, experts, and all interested users. This increases the degree of equipping the educational process with intellectual tools that help teachers and contribute to improving the education quality in general.
Иванов В.К., Палюх Б.В., Егерева И.А.
Интеллектуальный поиск инноваций и управление эволюцией производственной системы Статья в сборнике
Источник: VIII Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна, 18-20 мая 2015 г.) : сб. науч. трудов, С. 418-427, Коломна, 2015, (Иванов В.К., Палюх Б.В., Егерева И.А. Интеллектуальный поиск инноваций и управление эволюцией производственной системы : статья // VIII Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна, 18-20 мая 2015 г.) : сб. науч. трудов. - Москва, 2015. - Т. 1. - С. 418-427.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: bif, data centre, инновации, искусственный интеллект, предприятие, тематический поиск, хранилище
@inproceedings{99_96d40ede-9e70-4b23-bf73-129975692bf0,
title = {Интеллектуальный поиск инноваций и управление эволюцией производственной системы},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В. and Егерева И.А.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/iUJzF2wq1e37jQ},
year = {2015},
date = {2015-05-28},
urldate = {2015-05-28},
booktitle = {VIII Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна, 18-20 мая 2015 г.) : сб. науч. трудов},
volume = {1},
pages = {418-427},
publisher = {Коломна},
abstract = {<p>В статье излагаются ключевые элементы подхода к созданию системы интеллектуальной информационной поддержки инноваций на предприятии, основанного на интеграции механизмов поиска инновационных решений, методов управления эволюцией производственно-технологической системы с использованием созданного хранилища инновационных решений, алгоритмов согласованной оптимизации и идентификации технологических параметров. Рассмотрена возможность использования предложенного подхода применительно к базовому варианту модели функционирования производственно-технологической системы.</p>},
note = {Иванов В.К., Палюх Б.В., Егерева И.А. Интеллектуальный поиск инноваций и управление эволюцией производственной системы : статья // VIII Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна, 18-20 мая 2015 г.) : сб. науч. трудов. - Москва, 2015. - Т. 1. - С. 418-427.},
keywords = {bif, data centre, инновации, искусственный интеллект, предприятие, тематический поиск, хранилище},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Иванов В.К., Палюх Б.В., Егерева И.А., Виноградов Г.П.
Интеллектуальная информационная поддержка инноваций для управления эволюцией промышленного производства Статья в сборнике
Источник: Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015 (16-21 февраля 2015 г.) : аннотации докладов., МИФИ, 2015, (Интеллектуальная информационная поддержка инноваций для управления эволюцией промышленного производства: доклад / Палюх, Б.В., Иванов, В.К., Егерева, И.А., Виноградов, Г.П. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015 (16-21 февраля 2015 г.) : аннотации докладов. Т. 3 / Национальный исследовательский ядерный ун-т "МИФИ". - Москва, 2015.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: bif, data centre, инновации, искусственный интеллект, предприятие, тематический поиск, хранилище
@inproceedings{102_9798c3ac-2efd-4acb-a6e2-1c7b628c6b03,
title = {Интеллектуальная информационная поддержка инноваций для управления эволюцией промышленного производства},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В. and Егерева И.А. and Виноградов Г.П.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/gAew3_aBr2pXVQ},
year = {2015},
date = {2015-02-26},
urldate = {2025-01-21},
booktitle = {Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015 (16-21 февраля 2015 г.) : аннотации докладов.},
volume = {3},
publisher = {МИФИ},
abstract = {<p>В докладе излагаются ключевые элементы подхода к созданию системы интеллектуальной информационной поддержки инноваций на предприятии, основанного на интеграции механизмов поиска инновационных решений, соответствующего хранилища данных, методов управления эволюцией промышленного производства с использованием созданного хранилища инновационных решений, в том числе способов обмена информацией в соответствие с алгоритмами согласованной оптимизации и идентификации производственно-технологических параметров. Рассмотрена возможность использования предложенного подхода применительно к базовому варианту модели функционирования промышленного производства.</p>},
note = {Интеллектуальная информационная поддержка инноваций для управления эволюцией промышленного производства: доклад / Палюх, Б.В., Иванов, В.К., Егерева, И.А., Виноградов, Г.П. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015 (16-21 февраля 2015 г.) : аннотации докладов. Т. 3 / Национальный исследовательский ядерный ун-т "МИФИ". - Москва, 2015.},
keywords = {bif, data centre, инновации, искусственный интеллект, предприятие, тематический поиск, хранилище},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Я подготовил довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь точнее передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана предполагаемых структуры и содержания. Помогает.
Результаты см. выше.

