• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Как организовывать "цифровой" учет предметов: опыт Пушкинского музея

Определенов В. В., Бузина Ю. В.

Справочник руководителя учреждения культуры. 2019. № 9. С. 1-6.

Глава в книге
Сайт музея. Чек-лист, который позволит оценить существующий сайт или спланировать работу над новым

Определенов В. В., Бузина Ю. В.

В кн.: Цифровое пространство музея. Сборник статей о цифровом опыте посетителя в современном музее. Политехнический музей, 2019.

Распознавание символов на клинописных таблицах при помощи моделей глубинного обучения

Опубликован отчет по исследовательской работе “Распознавание символов на клинописных таблицах при помощи моделей глубинного обучения” студентов 3 курса НИУ ВШЭ факультета «Бизнеса и менеджмента» образовательной программы «Бизнес-информатика».

Распознавание символов на клинописных таблицах при помощи моделей глубинного обучения

В рамках научно-исследовательского семинара «Цифровые инновации и бизнес в сфере культуры» студенты 3 курса изучали возможности применения моделей глубинного обучения для распознавания символов на клинописных таблицах. 
Клинопись на данный момент считается наиболее ранней из всех известных систем письма. Попытки дешифровать данный вид письменности предпринимались еще в 18 веке. На данный момент около 90% табличек так и остаются непереведенными. Решением этой проблемы может стать автоматический машинный перевод. 
Ниже представлена исследовательская работа студентов кафедры по данной теме. Команда проекта: Алвандян Нарек, Кан Максим, Сагайдачный Леонид (ББИ173).

"Распознавание символов на клинописных таблицах при помощи моделей глубинного обучения" (PDF, 1.07 Мб) 


Нынешняя ситуация такова, что около 90 процентов табличек так и остаются непереведенными.