Способ и система тестирования



Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования
Способ и система тестирования

 


Владельцы патента RU 2586030:

Котяшкин Иван Сергеевич (RU)

Изобретение относится к технологии тестирования, испытаний и контроля совокупности показателей объектов. Технический результат заключается в повышении точности обработки данных за счет создания обобщенной структуры теста путем приведения разнородных видов тестов к единообразию и стандартизации процедуры обработки и интерпретации результатов тестирования. Синергия унификации ядра теста, включающего экспертную систему обработки и интерпретации данных тестирования, и реализация на базе вычислительных средств позволяет использовать предложенное техническое решение в качестве универсального средства экспресс-тестирования различных типов объектов (биологических индивидуумов, их групп и объединений, продуктов, технических объектов) в разных областях деятельности (образование, здравоохранение, производство, квалиметрия, социальная среда). 2 н. и 9 з.п. ф-лы, 1 ил., 1 табл.

 

Техническое решение относится к методам и устройствам цифровых вычислений и обработки данных, специально предназначенных для специфических функций, а именно к технологии тестирования, испытаний и контроля совокупности показателей объектов.

Известно, что при корректном использовании тестирование является эффективным инструментом контроля статуса и качества различных объектов. География распространения тестов весьма обширна. Тестирование широко применяется в различных областях: образование (обучение) [2, 5, 13-15, 19, 20], оценка профпригодности [1-6, 10], здравоохранение (медицина, оценка качества жизни) [7-9], криминалистика [21], техника и производство (техническая квалиметрия, оценка технического уровня и качества продуктов) [16, 17], управление [5, 6], экономика [11, 12], бизнес [11,18].

При этом известные к настоящему времени способы и устройства тестирования повсеместно сводятся в основном к разработке уникальных (единственных в своем смысловом кластере) шкал показателей и дальнейшему анализу и интерпретации полученных суммарных показателей (атрибутов) объектов, которые носят, как правило, качественную (балльную) оценку. Исходные показатели объектов для интегральной оценки могут быть определены как с помощью измерений, так и посредством специальных вопросников (анкет).

Анализ уровня техники [1-21] и многих других источников показывает, что известные тесты существенно отличаются друг от друга при тестировании различных категорий объектов. Как правило, способы и устройства тестирования имеют специфику, обусловленную конкретной задачей и определенной (уникальной) областью применения теста, что делает невозможным их использование в другой области. Большинство известных опубликованных тестов предназначены в основном для «ручного» вычисления (расчета), достаточно сложны, а декларируемое упрощение и повышение точности подчас оборачивается противоположностью: ошибками, запутанностью, «непрозрачностью» (трудностью понимания), что приводит в конечном счете к неудобству, затруднениям (или даже невозможности) в практическом промышленном применении. Несмотря на то что тестирование в принципе имеет прогностический, во многом субъективный характер, видимость точности (используются сотые и даже тысячные доли баллов) и валидности цифровых значений показателей объектов и критериев (уровней) градуировки результатов теста часто камуфлирует их субъективность и маскируется «научной обоснованностью».

При этом известные «конкретные» тесты ограничены при редактировании и адаптации, требуют представительного эмпирического и статистического подтверждения, а экспрессность получения их результатов, в ряде случаев (например, при многочисленности тестируемых объектов), недостаточна.

В связи с этим возникает задача унификации общей процедуры тестирования и по возможности более полной формализации основных блоков структуры тестов.

Ближайшими аналогами являются [1, 2], из которых способ и система тестирования [1] по патенту US 7917449 В2 могут быть приняты за прототип.

В известном способе [1] тестирования определяют группы показателей объекта тестирования и перечень показателей в каждой группе, формируют балльную оценку совокупности показателей объекта тестирования в каждой группе, производят обработку всей полученной совокупности показателей и осуществляют интерпретацию результатов тестирования состояния объекта путем вынесения суждения о его статусе по градуированной шкале уровней атрибутов.

Известная система [1] тестирования выполнена на базе аппаратурно-программных средств вычислительной техники и содержит соединенные информационной и управляющей шинами блок входных данных - показателей тестируемого объекта (блок ВД), блок формирования матрицы данных (блок ФМД), блок памяти, блок обработки данных (блок ОД), блок формирования оценки и интерпретации результатов тестирования (блок ФОР) и блок отображения результатов тестирования (блок ОРТ), при этом блок ВД включает устройство ввода измеренных значений показателей (характеристик) тестируемого объекта и устройство ввода показателей из вопросника.

В силу своей спецификации функциональные возможности способа и системы [1] ограничены оценкой профессионального соответствия (профпригодности) тестируемых индивидуумов, и их применение в других областях (образование, медицина, техника и др.) невозможно. Технология [1] может использоваться только совместно с сетью Интернет и не может быть адаптирована (отредактирована) индивидуально пользователями.

Сущность предлагаемого технического решения заключается в создании обобщенной (унифицированной) структуры теста путем приведения разнородных видов (типов) тестов к единообразию и стандартизации (формализации) процедуры обработки и интерпретации результатов тестирования, являющихся «ядром» теста, а также в реализации предложенной технологии в унифицированном устройстве тестирования.

Основной технический результат - расширение функциональных возможностей способа и системы тестирования. Синергия унификации ядра теста, включающего экспертную систему обработки и интерпретации данных тестирования, и реализация на базе вычислительных средств позволяет использовать предложенное техническое решение в качестве универсального средства экспресс-тестирования различных типов объектов (биологических индивидуумов, их групп и объединений, продуктов, технических объектов) в разных областях (практически во всех) деятельности (образование, здравоохранение, производство, квалиметрия, социальная среда). Техническое решение с унифицированной шкалой уровней атрибутов, в отличие от известных аналогов, допускает редактирование и модификацию тестов путем манипуляции (изменения) входных данных, не затрагивая ядра теста и не искажая результатов тестирования.

Технический результат в способе тестирования достигается следующим образом.

Определяют группы показателей объекта тестирования и перечень показателей в каждой группе, формируют балльную оценку совокупности показателей объекта тестирования в каждой группе, производят обработку всей полученной совокупности показателей и осуществляют интерпретацию результатов тестирования состояния объекта путем вынесения суждения о его статусе по градуированной шкале уровней атрибутов.

Отличительная особенность способа заключается в том, что обработку всей полученной совокупности показателей проводят путем определения интегрального индекса обобщенной оценки А в соответствии с выражением

где Pn - количество баллов (балльная оценка) за каждый n-й вопрос в m-й группе показателей;

m - число групп показателей;

n - число показателей в группе;

Nn - коэффициент выравнивания (нормирования) между группами показателей, определяемый максимальным количеством баллов Pmax за каждый из n показателей в каждой m-й группе:

При этом интерпретацию результатов тестирования осуществляют по интервалам I шкалы S градуировки, соответствующим уровням качественной оценки атрибутов тестируемого объекта и определяемым выражением

где I - балльный размер интервала;

S - шкала градуировки результатов тестирования для их интерпретации;

K - количество интервалов (уровней) градуировки, каждому из которых присваивается качественная оценка;

Amax, Amin - определяемые эмпирически границы шкалы S градуировки, соответствующие максимальному Amax и минимальному Amin значениям интегрального индекса A обобщенной оценки результатов тестирования.

Отличием способа является то, что в качестве тестируемого объекта используют технические объекты или биообъекты, например человека.

При этом показатели объекта определяют путем измерений параметров (характеристик) объекта и/или посредством вопросника (анкетирования).

Способ также отличается тем, что шкалу градуировки принимают линейной с возрастанием количества баллов, уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута.

В частном случае выполнения способа для интерпретации результатов тестирования объекта путем вынесения суждения о его статусе используют приведенную 100-балльную шкалу градуировки, при этом количество интервалов шкалы градуировки выбирают равным от двух до шести, по меньшей мере двум, предпочтительно четырем.

Технический результат реализующей способ системы достигается следующим образом.

Система тестирования выполнена на базе аппаратурно-программных средств вычислительной техники и содержит соединенные информационной и управляющей шинами блок входных данных - показателей тестируемого объекта (блок ВД), блок формирования матрицы данных (блок ФМД), блок памяти, блок обработки данных (блок ОД), блок формирования оценки и интерпретации результатов тестирования (блок ФОР) и блок отображения результатов тестирования (блок ОРТ), при этом блок ВД включает устройство ввода измеренных значений показателей (характеристик) тестируемого объекта и устройство ввода показателей из вопросника.

Отличительная особенность системы заключается в том, что система тестирования выполнена унифицированной для различных технических и биологических объектов тестирования, при этом блок ОД выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм обработки всей полученной совокупности показателей путем определения интегрального индекса обобщенной оценки А в соответствии с выражением

где Pn - количество баллов (балльная оценка) за каждый n-й вопрос в m-й группе показателей;

m - число групп показателей;

n - число показателей в группе;

Nn - коэффициент выравнивания (нормирования) между группами показателей, определяемый максимальным количеством баллов Pmax за каждый из n показателей в каждой m-й группе:

При этом блок ФОР выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм вычисления интервалов I шкалы S градуировки, соответствующих уровням качественной оценки атрибутов тестируемого объекта и определяемых выражением

где I - балльный размер интервала;

S - шкала градуировки результатов тестирования для их интерпретации;

K - количество интервалов (уровней) градуировки, каждому из которых присваивается качественная оценка;

Amax, Amin - определяемые эмпирически границы шкалы S градуировки, соответствующие максимальному Amax и минимальному Amin значениям интегрального индекса A обобщенной оценки результатов тестирования.

Отличием системы является то, что блок ФМД выполнен с возможностью формирования m групп показателей (характеристик) n объекта тестирования, а также перечня из n показателей в каждой m-й группе с соответствующей балльной оценкой Pn каждого из n показателей.

Система также отличается тем, что блок ФОР формирует линейную шкалу градуировки результатов тестирования с возрастанием количества баллов, уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута, при этом количество интервалов (уровней) шкалы градуировки выбирается равным от двух до шести, по меньшей мере двум, предпочтительно четырем.

Кроме того, система отличается тем, что блок ФОР формирует приведенную R-балльную шкалу градуировки в соответствии с выражением

где AR - балльная оценка по приведенной R-балльной шкале градуировки.

В конкретных случаях реализации системы блоки ФМД, ОД и ФОР могут быть выполнены в виде программируемого процессора.

При этом блок ОРТ выполнен с возможностью отображения качественной оценки атрибутов тестируемого объекта как по показателям каждой группы, так и по всей совокупности показателей групп (интегральная оценка тестируемого объекта).

На чертеже представлена общая конструктивная схема унифицированной вычислительной системы, осуществляющей способ тестирования, где приняты следующие обозначения:

1 - блок входных данных (блок ВД);

1.1- устройство ввода измеренных показателей блока ВД;

1.2 - устройство ввода показателей из вопросника блока ВД;

2 - блок формирования матрицы данных (блок ФМД);

3 - блок обработки данных (блок ОД);

4 - блок формирования оценки и интерпретации результатов тестирования (блок ФОР);

5 - блок памяти;

6 - блок отображения результатов тестирования (блок ОРТ);

7 - информационная и управляющая шины.

Работа унифицированной системы по осуществлению способа тестирования заключается в следующем.

Блоком 1 ВД задаются измеренные показатели (устройство (1.1) и/или показатели из вопросника (устройство 1.2). Входными данными для блока 2 ФМД являются балльные оценки Pn совокупности из n показателей (характеристик) объекта тестирования в каждой m-й группе показателей, при этом показатели группируются в смысловые кластеры. Поскольку в качестве тестируемых объектов используются как технические объекты, так и биообъекты, то, например, кластеры показателей качества технических объектов (устройств, систем, комплексов) [16, 17] могут группироваться по критерию «сложность - стоимость - эффективность (технический результат)», а кластеры показателей социальной сферы могут группироваться в кластеры показателей профпригодности [1, 2, 10], в кластеры показателей знаний и навыков [3-6, 13-15, 19-21], в кластеры психогенеза, социогенеза и соматогенеза при комплексных тестах качества жизни [7 - 9] и т.п. Блок 2 ФМД выполнен с возможностью формирования m групп показателей (характеристик) n объекта тестирования, а также перечня из n показателей в каждой m-й группе с соответствующей балльной оценкой Pn каждого из n показателей и формирует матрицу балльных оценок Pn показателей n в каждой m-й группе (например, по технологии, описанной в [1-4]) вида:

По входным данным m, n, Pn матрицы данных, сформированных блоком 2 ФМД, блок 3 ОД реализует алгоритм обработки всей полученной совокупности показателей путем определения интегрального индекса обобщенной оценки А в соответствии с выражениями (1) и (2), при этом в каждой m-й группе показателей определяется максимальное количество баллов Рmах за каждый из n показателей. Поскольку в известных отдельных (уникальных) тестах число Рmах может варьироваться довольно широко: от 4-5 [7 - 9] до 100 (и даже 1000) [20], то в предложенной унифицированной технологии тестирования (в блоке 3 ОД) производится выравнивание (нормирование) между группами показателей посредством коэффициента выравнивания Nn, определяемого выражением (2).

Блок 4 ФОР обеспечивает формирование оценки и интерпретации результатов тестирования путем реализации алгоритма вычисления интервалов I шкалы S градуировки, соответствующих уровням качественной оценки атрибутов тестируемого объекта и определяемых выражением (3), где максимальное Amax и минимальное Amin значения интегрального индекса А определяются, как правило, эмпирически в процессе тестирования (см., например [2, 7-10]). Блок 4 ФОР формирует линейную шкалу градуировки результатов тестирования с возрастанием количества баллов, уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута, при этом количество интервалов (уровней) шкалы градуировки выбирается равным от двух до шести, по меньшей мере двум, предпочтительно четырем. Количество уровней шкалы градуировки определяется в зависимости от требуемой подробной (более частностной) оценки, при этом блок 4 ФОР в целях унификации различных типов тестов может формировать приведенную R-балльную шкалу градуировки в соответствии с выражением (4).

В известных тестах используются весьма разнообразные балльные шкалы градуировки (R=2, 3, 4, 5,…,20,…,100,…,1000) и различное количество уровней градуировки:

- два уровня (бинарная шкала): «хорошо-плохо» («есть-нет»);

- трехступенчатая шкала уровней: «низкий, средний, высокий»;

- четырехступенчатая шкала уровней: «отлично, хорошо, удовлетворительно, неудовлетворительно»;

- шкала из пяти уровней: «низкий, ниже среднего, средний, выше среднего, высокий»;

- шкала из 6 уровней (см., например, тест PISA [20] Программы международного оценивания обучающихся и рейтинга университетов).

С целью унификации процедуры тестирования может быть предложена наиболее распространенная приведенная 100-бальная шкала градуировки, а количество интервалов шкалы предпочтительно выбирать равным четырем (наиболее распространенная 4-ступенчатая шкала уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута в обучении [1-6, 13-15, 20], здравоохранении [7-9] и социально-производственной сфере [10-12, 16-19, 21]).

Конструктивно блок 2 ФМД, а также являющиеся унифицированным ядром системы тестирования блоки 3 и 4 ОД и ФОР могут быть выполнены в виде программируемого процессора. Блок 5 служит для хранения всех необходимых данных (в том числе вопросников) и результатов тестирования. Блок 6 ОРТ выполнен с возможностью отображения качественной оценки атрибутов тестируемого объекта как по показателям каждой группы, так и по всей совокупности показателей групп (интегральная оценка тестируемого объекта).

Анализ большого числа уникальных (узкоспециализированных) тестов [1-21] показывает, что все они являются частными случаями предложенной унифицированной (обобщенной) технологии тестирования и могут быть получены при использовании универсального ядра теста (блоков 3 и 4 ОД и ФОР) для конкретных входных данных, обусловленных спецификой тестирования. В качестве примеров узкоспециальных тестов, являющихся частными случаями предложенной унифицированной технологии тестирования? могут быть приведены тесты [2-4, 7-10] и др. Например, тест [7] оценки качества жизни является частным случаем предложенной технологии тестирования при входных данных: число m=3 групп показателей при числе n=156 показателей психогенеза, числе n=48 показателей в группах соматогенеза и социогенеза, балльная оценка каждого показателя n - от 0 до 3, 100-балльная шкала градуировки принята бинарной.

Таким образом, из описания системы, осуществляющей способ тестирования, и ее работы следует, что достигается ее назначение с указанным техническим результатом, который находится в причинно-следственной связи с совокупностью существенных признаков.

Источники информации

I. Прототип и аналоги:

1. US 2008082384 А1, 03.04.2008 (прототип).

2. RU 2184396 C1, 27.06.2002 (аналог).

3. RU 2314029 C2, 10.01.2008 (аналог способа).

4. RU 77716 U1, 27.10.2008 (аналог устройства).

5. RU 2186423 C2, 27.07.2002 (аналог устройства).

II. Дополнительные источники по уровню техники:

6. RU 73512 U1, 20.05.2008.

7. RU 2347528 C2, 27.02.2009.

8. RU 2341190 C2, 20.12.2008.

9. RU 2261045 C1, 27.09.2005.

10. RU 2320266 C1, 27.03.2008.

11. RU 2221265 C1, 10.01.2004.

12. RU 2326442 C1, 10.06.2008.

13. US 2008085501 A1, 10.04.2008.

14. WO 2006020249 A1, 23.02.2006.

15. US 6097927, 01.08.2000.

16. RU 2139554 C1, 10.10.1999.

17. RU 2227320 C2, 20.04.2004.

18. RU 2308759 C1, 20.10.2007.

19. Eysenk H.J. The structure of human personality. - London - N.Y., 1960. - 456 c.; Как измерить свой IQ. Тесты / Авт. - сост. А.Лидин. - Изд. 2-е. Ростов н/Д: Феникс, СПб.: ООО Изд-во «Северо-Запад, 2009. - 221 с.

20. Качество высшего образования / Под ред. М.П. Карпенко. - М.: Изд-во СГУ, 2012. - 291 с.

21. Варламов В.А., Варламов Г.В. Компьютерная детекция лжи. - М.: «Принт-Центр», 2010. - 944 с.

1. Способ тестирования, при котором определяют группы показателей объекта тестирования и перечень показателей в каждой группе, формируют балльную оценку совокупности показателей объекта тестирования в каждой группе, производят обработку всей полученной совокупности показателей и осуществляют интерпретацию результатов тестирования состояния объекта путем вынесения суждения о его статусе по градуированной шкале уровней атрибутов, отличающийся тем, что обработку всей полученной совокупности показателей проводят путем определения интегрального индекса обобщенной оценки A в соответствии с выражением
,
где Pn - количество баллов (балльная оценка) за каждый n-й вопрос в m-й группе показателей;
m - число групп показателей;
n - число показателей в группе;
Nn - коэффициент выравнивания - нормирования между группами показателей, определяемый максимальным количеством баллов Pmax за каждый из n показателей в каждой m-й группе:

а интерпретацию результатов тестирования осуществляют по интервалам I шкалы S градуировки, соответствующим уровням качественной оценки атрибутов тестируемого объекта и определяемым выражением

где I - балльный размер интервала;
S - шкала градуировки результатов тестирования для их интерпретации;
K - количество интервалов - уровней градуировки, каждому из которых присваивается качественная оценка;
Amax, Amin - определяемые эмпирически границы шкалы S градуировки, соответствующие максимальному Amax и минимальному Amin значениям интегрального индекса A обобщенной оценки результатов тестирования.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве тестируемого объекта используют технические объекты или биообъекты, например человека.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что показатели объекта определяют путем измерений параметров - характеристик объекта и/или посредством вопросника - анкетирования.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что шкалу градуировки принимают линейной с возрастанием количества баллов, уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что для интерпретации результатов тестирования объекта путем вынесения суждения о его статусе используют приведенную 100-балльную шкалу градуировки, при этом количество интервалов шкалы градуировки выбирают равным от двух до шести, по меньшей мере двум, предпочтительно четырем.

6. Система тестирования, выполненная на базе аппаратурно-программных средств вычислительной техники и содержащая соединенные информационной и управляющей шинами блок входных данных - показателей тестируемого объекта (блок ВД), блок формирования матрицы данных (блок ФМД), блок памяти, блок обработки данных (блок ОД), блок формирования оценки и интерпретации результатов тестирования (блок ФОР) и блок отображения результатов тестирования (блок ОРТ), при этом блок ВД включает устройство ввода измеренных значений показателей - характеристик тестируемого объекта и устройство ввода показателей из вопросника, отличающаяся тем, что система тестирования выполнена унифицированной для различных технических и биологических объектов тестирования, при этом блок ОД выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм обработки всей полученной совокупности показателей путем определения интегрального индекса обобщенной оценки A в соответствии с выражением
,
где Pn - количество баллов - балльная оценка за каждый n-й вопрос в m-й группе показателей;
m - число групп показателей;
n - число показателей в группе;
Nn - коэффициент выравнивания - нормирования между группами показателей, определяемый максимальным количеством баллов Pmax за каждый из n показателей в каждой m-й группе:

а блок ФОР выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм вычисления интервалов I шкалы S градуировки, соответствующих уровням качественной оценки атрибутов тестируемого объекта и определяемых выражением

где I - балльный размер интервала;
S - шкала градуировки результатов тестирования для их интерпретации;
K - количество интервалов - уровней градуировки, каждому из которых присваивается качественная оценка;
Amax, Amin - определяемые эмпирически границы шкалы S градуировки, соответствующие максимальному Amax и минимальному Amin значениям интегрального индекса A обобщенной оценки результатов тестирования.

7. Система по п.6, отличающаяся тем, что блок ФМД выполнен с возможностью формирования m групп показателей - характеристик n объекта тестирования, а также перечня из n показателей в каждой m-й группе с соответствующей балльной оценкой Pn каждого из n показателей.

8. Система по п.6, отличающаяся тем, что блок ФОР формирует линейную шкалу градуировки результатов тестирования с возрастанием количества баллов, уровней качественной оценки и степени выраженности тестируемого атрибута, при этом количество интервалов - уровней шкалы градуировки выбирается равным от двух до шести, по меньшей мере двум, предпочтительно четырем.

9. Система по п.6, отличающаяся тем, что блок ФОР формирует приведенную R-балльную шкалу градуировки в соответствии с выражением

где AR - балльная оценка по приведенной R-балльной шкале градуировки.

10. Система по п.6, отличающаяся тем, что блоки ФМД, ОД и ФОР выполнены в виде программируемого процессора.

11. Система по п.6, отличающаяся тем, что блок ОРТ выполнен с возможностью отображения качественной оценки атрибутов тестируемого объекта как по показателям каждой группы, так и по всей совокупности показателей групп интегральной оценкой тестируемого объекта.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к лабораторному оборудованию и может быть использовано в учебном процессе при получении курсантами военных академий знаний по управлению войсками.

Изобретение относится к системе контроля территорий и управления силами и средствами охраны. Технический результат заключается в автоматизации управления средствами охраны.

Изобретение относится к вычислительной технике, к устройствам обработки (квантования по времени) электрических случайных сигналов и может быть использовано при регистрации параметров, которые применяются в процессе дальнейшего анализа для восстановления исходной зависимости.

Изобретение относится к области управления качеством продукции, в частности, крупногабаритных топливных баков ракет. Способ заключается в выборе информативных параметров качества (ИПК) изготовления тонкостенной оболочки бака.

Изобретение относится к экспертизе документов. Технический результат - повышение достоверности определения принадлежности страниц документа к одному акту печати.

Изобретение относится к аккредитации, а точнее к системам и способам накопления аккредитации. Технический результат заключается в повышении достоверности обработки информации.

Предлагаемая группа изобретений относится к области электронной техники и может быть использована в системах управления, где требуется высокая надежность выполнения заданного режима, например, в системах управления космическими аппаратами, в авиационной технике и в других системах.

Изобретение относится к системе обработки голосового пользовательского ввода данных. Технический результат изобретения заключается в эффективности распознования голоса за счет возможности передачи двух голосовых запросов, причем второй запрос является уточнением первого запроса.

Изобретение относится к системам обработки предназначенного пользователю входящего сообщения электронной почты. Технический результат заключается в обеспечении возможности выявления незначащих лексических единиц в тексте сообщения электронной почты.

Изобретение относится к области управления данными поисковых систем. Технический результат - обеспечение непрерывного просмотра страниц на любом электронном устройстве при синхронизации посредством отображения хранящейся на сервере истории.

Изобретение относится к вычислительной технике и предназначено для оценки предпочтительного уровня унификации технических средств (ТС) и определения его оптимального уровня. Технический результат - повышение надежности и быстродействия устройства. Устройство для оценки уровня унификации ТС содержит группу из m первых регистров 1i (i=1…m), группу из m вторых регистров 2i, группу из m третьих регистров 3i, группу из m четвертых регистров 4i, пятый регистр 5, группу из m первых блоков умножения 6i, группу из m вторых блоков умножения 8i, группу из m первых сумматоров 9i, группу из n шестых регистров 10j, группу из n седьмых регистров 11j, группу из n третьих блоков умножения 12j (j=1…n), группу из m первых блоков деления 13i, второй сумматор 14, m вторых блоков деления 7i, триггер 15, первый элемент И 16, второй элемент И 17, элемент ИЛИ 18, первый элемент задержки 19, второй элемент задержки 20, третий элемент задержки 21, четвертый элемент задержки 22 и пятый элемент задержки 23, выход которого является третьим выходом 30 устройства, блок выбора максимального кода 24, выходы 28 и 29 которого являются первым и вторым выходами устройства, первый вход 27 устройства подсоединен к управляющему входу сумматора 14 и к входу первого элемента задержки 19. 1 ил.

Способ относится к медицине, а именно к медицинским информационным системам, и предназначен для предоставления данных, относящихся к пациентам медицинского учреждения. Для каждого из нескольких пациентов медицинского учреждения формируют совокупность данных. Каждой сформированной совокупности данных ставят в соответствие первый и второй коды доступа к совокупности данных. Причем каждый из первых кодов ставится в соответствие одной сформированной совокупности данных. Второй код ставится в соответствие более чем одной сформированной совокупности данных. Первый код состоит из первого кодового слова пациента, идентифицирующего пациента, и второго кодового слова пациента. При этом второе кодовое слово совместно с первым кодовым словом пациента дает право доступа к совокупности данных пациента медицинского учреждения. Сформированные совокупности данных вводят в базу данных, содержащую сведения о пациентах медицинского учреждения. Доступ к базе данных обеспечивается сервером управления базой данных медицинского учреждения. Формируют архив данных, характеризующих состояние здоровья пациента медицинского учреждения. Для каждого пациента медицинского учреждения дополнительно опрашивают медицинские учреждения, в которых зарегистрирован пациент. Получают последние во времени данные, характеризующие состояние здоровья пациента. Формируют третий код доступа. Причем третий код доступа совместно с первым кодом доступа идентифицирует часть сформированной совокупности данных пациента медицинского учреждения. А третий код доступа совместно со вторым кодом доступа дает право доступа к части совокупности данных пациентов медицинского учреждения. Способ позволяет повысить эффективность за счет автоматизации предоставления пользователю соответствующих ему данных в зависимости от его полномочий с получением доступа к части данных пациента медицинского учреждения, а также обеспечением одновременного доступа неограниченного числа пользователей. 10 ил.

Изобретение относится к системам и способам для тестирования и контроля данных о состоянии здоровья. Технический результат заключается в повышении надежности контроля. Пользовательский интерфейс для тестирующей системы включает дисплей для отображения информации, касающейся измерений данных о состоянии здоровья, выполненных тестирующей системой, причем данные о состоянии здоровья включают в себя данные, касающиеся концентрации аналита в образце биологической жидкости и пользовательское устройство ввода для приема информации от пользователя, причем дисплей выполнен с возможностью предоставления опций, выбираемых пользователем, на дисплее и инструктирования пользователя произвести ввод информации, касающейся концентрации аналита, и пользовательское устройство ввода соответственно выполнено с возможностью приема информации от пользователя в течение периода времени, которое начинается, когда тестирующая система принимает образец биологической жидкости и заканчивается, когда тестирующая система отображает измеренную концентрацию аналита на дисплее. 10 з.п. ф-лы, 11 ил.

Заявляемое изобретение относится к области электроэнергетики, а именно к глобальным автоматизированным системам, позволяющим контролировать работу разнородных объектов электроэнергетики подстанционного уровня, входящих в энергосистему и удалённых на значительное расстояние друг от друга и от оператора энергосистемы. Техническим результатом является обеспечение автоматизированной централизованной обработки информации об аварийных процессах, зафиксированных на всех контролируемых объектах электроэнергетики, входящих в энергосистему, на верхнем иерархическом уровне энергосистемы. Система содержит несколько разнородных контролируемых объектов электроэнергетики подстанционного уровня, входящих в энергосистему, при этом каждая подстанция может иметь различный набор устройств, которые потенциально могут быть источниками аварийной осциллографической информации. 1 з.п. ф-лы, 15 ил.

Цифровой фильтр обработки изображений, устройство генерирования изображения, устройство генерирования супер гибридного изображения, способ генерирования изображения, способ создания цифрового фильтра, способ генерирования супер гибридного изображения, способ изготовления печатного средства информации, способ изготовления электронного носителя информации и программа, и устройство генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способ генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способ изготовления печатного средства информации, способ изготовления электронного носителя информации и программа // 2589401
Изобретение относится к обработке изображений. Техническим результатом является уменьшение количества ошибок и повышение структурной устойчивости цифрового фильтра для обработки изображения без применения срезания. Цифровой фильтр для обработки изображений содержит блок декомпозиции и восстанавливающий блок. Блок декомпозиции получает сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением данных изображения, используя пинвил фреймлет в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями. Восстанавливающий блок получает данные восстановленного изображения посредством восстановления изображения путем суммирования сигналов поддиапазонов и генерирует данные восстановленного изображения ослаблением или усилением сигнала поддиапазона, соответствующего одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров. 19 н. и 27 з.п. ф-лы, 92 ил., 13 табл.

Изобретение относится к области информационных систем и может быть использовано для оптимизации процессов учета и контроля использования попутного нефтяного газа. Предложена информационная система учета попутного нефтяного газа предназначена для оптимизации процессов учета и контроля использования попутного нефтяного газа на нефтедобывающих предприятиях и процесса расчета платы за выбросы вредных (загрязняющих) веществ, образующихся при использовании или сжигании ПНГ. Система позволяет осуществлять в автоматическом режиме сбор информации с систем измерения количества и параметров попутного нефтяного газа (далее СИКГ); формировать отчетность об объемах добытого, использованного и сожженного ПНГ в различных разрезах структуры; рассчитывать плату за выбросы вредных (загрязняющих) веществ, образующихся при использовании ПНГ на собственные нужды и при сжигании ПНГ на факельных установках. Система призвана обеспечить решение следующих задач: - создание единого информационного пространства и увеличение эффективности взаимодействия между подразделениями, сотрудниками Компании и другими участниками процессов; - обеспечение участников процессов достоверной, своевременной и полной информацией об объемах добытого, использованного и сожженного ПНГ; - снижение трудозатрат участников процессов за счет автоматизации сбора информации с СИКГ, формирования отчетности об объемах добытого, использованного и сожженного ПНГ, расчета платы за выбросы вредных (загрязняющих) веществ, образующихся при использование ПНГ на собственные нужды и при сжигании ПНГ на факельных установках. Технический результат - оптимизация процесса учета и контроля использования попутного нефтяного газа. 1 ил.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам идентификации дыхательных сигналов в контексте компьютерной томографии. Способ идентификации фаз движения из сигнала нерегулярного циклического движения содержит этапы, на которых получают сигнал движения из монитора движения, включающий в себя множество циклов, и формируют соответствие, которое устанавливает соответствие фазы движения сигналу движения на основании и амплитуды и наклона сигнала движения. Система для идентификации фазы движения содержит коррелятор фазы движения, который включает в себя один или более процессоров, выполненных с возможностью идентификации набора меток времени сигнала движения для множества циклов движения в сигнале движения, индицирующем циклическое движение движущегося объекта, из монитора движения, на основании предварительно определенной интересующей фазы движения и установки соответствия фазы амплитуде/наклону, причем набор меток времени сигнала движения соответствует общей амплитуде сигнала. Использование изобретений позволяет повысить точность идентификации данных. 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 12 ил.

Изобретение относится к области автоматической настройки новых правил контроля приложений при вводе в эксплуатацию. Технический результат настоящего изобретения заключается в устранении противоречий между новыми или измененными правилами контроля приложений и действующими правилами контроля приложений за счет автоматической регулировки указанных правил контроля приложений. Настоящий результат достигается за счет использования способа автоматической регулировки правил контроля приложений, содержащего этапы, на которых: получают новое правило контроля приложений; проводят сбор информации о сети; проводят анализ нового правила контроля приложений на основе собранной информации, где анализ заключается в определении вердиктов, которые могут быть вынесены в случае ввода в эксплуатацию нового правила контроля приложений; сравнивают вынесенные вердикты нового правила контроля приложений с вердиктами действующих правил контроля приложений; выявляют, по крайней мере, одну коллизию при сравнении вердиктов правил контроля приложений; проводят регулировку нового правила контроля приложений в соответствии с выявленной, по крайней мере, одной коллизией. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к области оценки компьютерных ресурсов компьютерной сети по объектам интереса с учетом требований к компьютерным системам, на которых располагаются компьютерные ресурсы, и требований к объектам интереса как к содержимому компьютерных ресурсов. Технический результат настоящего изобретения заключается в обеспечении возможности определения компьютерных ресурсов в рамках компьютерной сети, подходящих для целей, заданных выбранными требованиями. Способ определения компьютерных ресурсов в компьютерной сети содержит этапы, на которых: а) формируют с помощью средства инвентаризации компьютерной сети список компьютерных ресурсов, находящихся на компьютерных системах, удовлетворяющих требованиям к компьютерным системам; где компьютерная сеть состоит, по меньшей мере, из двух компьютерных систем; где требования к компьютерным системам хранятся в базе данных требований к компьютерным системам средства хранения требований; б) собирают с помощью средства инвентаризации компьютерной сети информацию обо всех объектах интереса, имеющихся на компьютерных ресурсах из упомянутого списка компьютерных ресурсов; где компьютерный ресурс содержит в себе, по меньшей мере, один объект интереса; где объектами интереса являются файлы и программное обеспечение; в) анализируют с помощью средства анализа данных собранную информацию для определения объектов интереса, удовлетворяющих требованиям к объектам интереса; где требования к объектам интереса хранятся в базе данных требований к объектам интереса средства хранения требований; г) оценивают с помощью средства оценки компьютерных ресурсов каждый компьютерный ресурс из списка компьютерных ресурсов по количеству объектов интереса, удовлетворяющих требованиям к объектам интереса; д) определяют с помощью средства оценки компьютерных ресурсов, по меньшей мере один компьютерный ресурс, имеющий наивысшую оценку среди всех компьютерных ресурсов в рамках компьютерной сети, по результатам оценки, выполненным на этапе г). 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к области водоснабжения и водоотведения. Система содержит множество сетей водоснабжения (1), в состав которых включены узлы (2) учета воды у абонентов (4) со средствами вывода информации (3), и сетей водоотведения (5), в состав которых включены узлы (6) учета расхода сточных вод и датчики количества атмосферных осадков (8). Датчики выполнены с возможностью определения интенсивностей дождей. Сети водоснабжения и водоотведения разделены на зоны так, что зоны сетей водоснабжения совпадают с зонами сетей водоотведения. Узлы (6) учета расхода сточных вод установлены на выходе из каждой зоны водоотведения и дополнительно снабжены средствами вывода информации (7). Система дополнительно снабжена блоком (9) определения температуры наружного воздуха, блоком (10) определения фактической производительности, по меньшей мере, одной локальной системы поверхностного стока мегаполиса, блоком (11) определения водопотребления в зонах, к входу которого подключены выходы средств вывода информации (3) узлов (2) учета воды у абонентов (4), блоком (12) определения водоотведения в зонах, к входу которого подключены выходы средств вывода информации (7) узлов (6) учета расхода сточных вод, блоком (13) оценки объема атмосферных осадков в зонах, к входу которого подключены выходы датчиков количества атмосферных осадков (8), блоком (14) оценки водоотведения в зонах от индивидуальных источников водоснабжения, по меньшей мере, одним датчиком (15) уровня воды в водоеме (16) мегаполиса, блоком (17) формирования зональных баз данных, содержащих поля данных даты k, водопотребления , водоотведения , водоотведения от индивидуальных источников водоснабжения , уровней воды в водоеме мегаполиса Hk, объема атмосферных осадков, фактической производительности, по меньшей мере, одной локальной системы поверхностного стока, температуры наружного воздуха, к входу которого подключены выходы блока (9) определения температуры наружного воздуха, блока (10) определения фактической производительности, по меньшей мере, одной локальной системы поверхностного стока; блока (11) определения водопотребления в зонах, блока (12) определения водоотведения в зонах, блока (13) оценки объема атмосферных осадков в зонах, блока (14) оценки водоотведения в зонах от индивидуальных источников водоснабжения и, по меньшей мере, одного датчика (15) уровня воды в водоеме мегаполиса, блоком (18) первичной выборки данных из зональных баз данных по условию равенства нулю объема атмосферных осадков, к входу которого подключен выход блока (17) зональных баз данных, блоком (19) вторичной выборки данных из первичной выборки данных по условию положительной температуры наружного воздуха и равенства нулю фактической производительности, по меньшей мере, одной локальной системы поверхностного стока, к входу которого подключен выход блока (18) первичной выборки данных, блоком (20) третичной выборки данных из вторичной выборки данных по условию одновременного понижения/повышения уровня воды в водоеме мегаполиса и понижения/повышения водоотведения, к входу которого подключен выход блока (19) формирования вторичной выборки данных, блоком (21) оценки баланса, к входу которого подключен выход блока (20) третичной выборки данных. Блок (21) оценки баланса выполнен с возможностью формирования из третичной выборки данных множества n пар значений Vk = Vk водопотребл. - Vk водоотвед. - Vk водоотвед.и.и. и соответствующих им аргументов Hk, а также определения функции V=ƒ(H) притока воды из водоемов, которая в точках H1,…,Hk,…,Hn принимает значения, как можно более близкие к значениям V1,…Vk,…,Vn или равные этим значениям. Обеспечивается расширение области применения. 5 ил.
Наверх