Бидний тухай
Багш ажилтан
Баримт бичгийн бүтцэд шинжилгээ хийж, доторх бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нь зөв ангилснаар баримт бичгийг цахимжуулж, компьютерын тусламжтайгаар түүнээс мэдээлэл хайх, эх хэл боловсруулалтад ашиглах, гар ажиллагааны ажлыг автоматжуулах гэх мэт олон талт хэрэглэхүүнтэй. Хэдийгээр хэрэглээ, шаардлага өндөр байдаг ч бэлэн боловсруулсан өгөгдөл болон технологийн хязгаарлалтаас болж Монгол хэл дээрх баримт бичгийн шинжилгээний загварууд одоогоор бидний судалснаар ховор байна. Энэхүү судалгааны ажлаар трансформер архитектуртай, долоон хэл дээр урьдчилан сургасан LayoutXLM [1] загварыг нэмж сургах аргаар Монгол хэл дээрх баримт бичгийн шинжилгээний загварыг хийхийг зорив. Уг моделийг нэмж сургахдаа Монгол хэл дээрх “толгой хэсэг”, ”асуулт”, ”хариулт”, ”бусад” гэх дөрвөн төрлийн токеноос бүрдсэн, ойролцоогоор 2000 гаруй асуулт хариулттай, нийт 30 гаруй баримт бичвэрийн өгөгдлийг ангилж, бэлдэж, боловсруулсан бөгөөд уг өгөгдлөө ашиглан баримт бичгийн токен ангиллын 81 хувийн оновчтой модель сургав.
Монгол соёл, урлагийн дүрс тэмдгийн судалгаанд компьютерын ухааны арга хэрэглэх боломж үр дүнгийн талаар энэхүү өгүүлэлдээ орууллаа. Уламжлалт соёлын нэг болох адууны тамганы дүрс нь эртнээс хэрэглээнд байсаар ирсэн бөгөөд үүнийг монгол орны нутагт орших археологийн олдвор болох хад, чулуун дээр дүрслэн үлдээсэн элдэв тамгадтай харьцуулсан судалгаанаас харж болох юм. Хадны дүрс адууны тамганы холбоо хамаарлыг тогтоохдоо компьютерын ухааны арга ашигласан ба үр дүн доор харууллаа. Монгол нутагт байх хад чулуунд дүрсэлсэн тамган дүрс тухайн газарт амьдарч буй малчдын адуунд тамга хэлбэрээр уламжлагдан иржээ гэж хэлж болох үр дүнг бидний хийсэн судалгаанаас харж болно. Урлаг судлалын талаас нь авч үзвэл өнөөгийн монгол үндэстний адууны тамганаас ч эртний монголчуудын соёлын шинж байдал тодрон гардаг. Өөрөөр хэлбэл Монголчуудын тамгаар дамжсан соёлын улбаа тасралтгүй тов тодоор үлджээ. Энэ удаад бид Хэнтий аймгийн малчдын адууны тамгыг тус нутагт орших Рашаан хад хэмээх газарт байх том чулуунд сийлж үлдээсэн тамганы дүрстэй харьцуулах ажлыг хийсэн. Үүгээрээ урлаг, соёлын судалгаанд орчин үеийн судалгааны арга ашиглах нь үр дүнтэй болохыг мөн харуулахыг зорьсон.
Abstract: One of the valuable cultural heritages created by the Mongolian people among the many national heritages belonging to the intangible cultural heritage is traditional folk games. In this article, we consider the Mongolian national game and the possibilities of creating innovative works through its oral tradition. These include: 1) Analyzing the narratives and images of the legends of the games using computer science methods, determining the uniqueness, reflecting national identity, history, and culture, and presenting them to the world. 2) Create events, characters, and images from specific game meanings and play procedures, and use them to create video games, interactive programs, and games. 3) The possibility of creating educational games to teach players about the traditional customs of the game, 4) The possibility to play the Mongolian game Naadgai in AR/ VR augmentation by creating reality, virtual reality or artificial players, 5) Using generative AI, images can be created from language text or text meaning. For example, a man with wide cheeks, a tall narrow nose, brown face, etc. - 20 - 6) A multi-episode game or multi-episode animated series can be made from just one game. Furthermore, we can make souvenirs based on the movies and games we create. In order to do the above, a large team of folklorists, linguists, artists, character designers, computer graphic artists, artificial intelligence and computer science researchers will be required to work together
Монголчуудын эртний өвөг болох Хүннү нарын археологийн олдворууд дээр дүрслэн үлдээсэн дүрс тэмдгүүдийг өнөөгийн урлагийн болон ахуйн хэрэглээнд өвлөн ирсэн байдлыг дэлхий нийтэд сонирхон судалсаар байна. Тэгвэл бид энэ удаагийн судалгааны ажлаар Хүннүгийн үеийн археологийн олдворууд дээрх зарим дүрс тэмдгийг тамганд хэрхэн уламжлагдсан байдлыг харьцуулан судаллаа. Хүннүгийн үеийн эдгээр дүрсүүд нь овгийн тамга, хаадын зоосны тамга, эртний үсэг бичгийн дүрстэй холбогдох шинжтэй хэдий ч энэ удаагийн судалгаагаар монгол адууны тамганы хамааралд голлон анхаарч үзлээ. Ингэснээр монголчуудын эртнээс нааш уламжлан ирсэн дүрс тэмдэг, түүгээр дамжсан соёлын залгамжийг таних, судалгааны эргэлтэд оруулах, өвлүүлэн уламжлуулах, хөгжүүлэх зэрэг ач холбогдолтой гэж үзэж байна.
Mongolian historical and cultural monuments on settlement areas of stone inscriptions, stone images, rock-drawings, remains of cities, architecture are still telling us their stories. These monuments depict the understanding of the word, philosophical and artistic outlook, beliefs, religion, national art, language, culture and traditions of Mongols.[1] Nowadays computer science, specially artificial intelligence is becoming applied in the other science fields. The main problem is how to apply and which algorithm can classify the objects correctly. In this paper, we propose a method to classify rock-drawing images from natural field rock image. We found out the best method and parameters of state-of-the-art machine learning algorithms. In experimental result, we evaluate our results with 10-fold cross validation and split 66% strategies.
Энэхүү судалгааны ажлаар хүүхдийн сэтгэл хөдлөл, хэвийн байдал, инээмсэглэлтэй царайг таних, дүн шинжилгээ хийсэн үр дүнг танилцуулж байна. Энэ танилцуулж аргачлал нь хүүхдийн сэтгэл хөдлөлийн царайнаас илрүүлэхийн тулд дүрс боловсруулалт машин сургалтын аргуудыг хослуулан хэрэглэж, өөрчлөлт ихтэй цөөн өгөгдөл дээр танилт хийх боломжийг эрэлхийлсэн болно. Туршилтын үр дүнгээр 3 төрлийн ангилалд дундажаар 75%-ийн зөв танилттай байна.
Archival document image analysis is one of the important studies in computer vision. There are many research works published in this topic such as layout classification, optical character recognition, date classification, writer recognition so on. We created a Mongolian archival dataset by extracting text, images, and tables from images of archive documents using the image processing, and to compare a created dataset with the performance of a foreign database that uses the same algorithm for machine/deep learning in the same environment.
Монгол малчид тамга тэмдгийг сонгон хэрэглэхдээ уг язгуур, бэлгэдлийн утга агуулга, нутаг усны онцлог зэргийг харгазан сонгодог байсан уламжлалтай. Монгол угсаатны онцлог соёл, уламжлалын ялгааг таних нэг сурвалж нь тамганы дүрс гэж үзэх үндэслэлтэй юм. Энэ ажлаар бид Архангай аймгийн малчдын адууны тамганы төрөл ангилал, илэрхийлэх утга агуулгын талаар судлан онцлогийг харуулхыг зорьсон. Бидний судалгааны үр дүнд тухайн аймгийн малчдын тамганы бүртгэлийн сан үүсгэх нийтд таниулах, тухайн сум орон нутагт тамганы давхардал үүсэхгүй байх малын хулгайн гэмт хэрэгтэй тэмцэх ажилд тодорхой баттай мэдээллийн сурвалж болох цаашлаад монгол орны нийт малчдын адууны тамганы нэгдсэн мэдээллийн сан үүсгэх ажлын нэг хэсэг болох, дээрх аймагт зонхилон хэрэглэж байгаа тамганы дүрс нь угсаатны оцлогийг илэрхийлэх уламжлалыг хэрхэн тусгасан зэргийг харж болох юм. Мөн шинээр тамга авах малчин судалгаанд үндэслэсэн дүрс сонгох, түүний утга бэлгэдэлийг харгалзан үзэх, дээр нь өөрийн эцэг өвгөдөөс уламжлан ирсэн тамганы онцлогийг нэмэлтээр оруулж өгч болох юм.
Түүх, шастираас үзвэл Монгол ардын уртын дуу нь нэн эртний улбаатай аман зохиолын томоохон төрөл зүйлийн нэг юм. Арвин сан хөмрөгтэй Монгол ардын аман зохиол нь хэдэн өдрөөр хайлдаг хөлгөн их туйлсаас эхлээд ерөөл, магтаал, хэдэн арван шад шүлэг бүхий уртын дууны шүлэг зэрэг нь амнаас ам дамжин өнөө бидэнд уламжлагдан ирсэн бөгөөд бүтнээр нь өгүүлж байж төгөлдөр утга бүрнээ илэрхийлэгддэг. Уртын дуугаа гадаад ертөнцөд танин мэдүүлэх нь зөвхөн аялгуу, эгшгийн хүрээнд л байгаа юм. Тэгвэл шүлгийн утга, агуулгаас, ёс заншил, Монголчуудын оюун сэтгэлгээг тайлж мэдэх учиртай юм. Үүнийг орчин цагийн мэдээллийн технологийн хөгжил, судалгааны аргыг ашиглан шинэлэг аргаар судлан, хөгжүүлэх боломжийг эрэлхийлэн энэхүү судалгааг салбар дундын хэлбэрээр эхлүүлж байна. Энэхүү өгүүлэлдээ уртын дууны хэмжээг илэрхийлдэг айзам, суман, бэсрэг дууг дууны нэр, утга, шүлэг, тухайн дууны бадгийн тоо, мөрийн тоо, үгийн тоо зэргээр бүртгэлжүүлэн, мөн аялгууны үргэлжлэх хугацааны хувьд бадгийн үргэлжлэх хугацаа, 5 үгийн үргэлжлэх хугацаа, 1 үгийн үргэлжлэх дундаж хугацаа, хамгийн урт дуулагдаж байгаа үгийн үргэлжлэх хугацаа зэрэг үзүүлэлтээр бүртгэн машин сургалтын аргаар ангилах боломжийг судалж үзлээ.
Монголчууд олон зуун жил модон бараар ном хэвлэж ирсэн түүхтэй. Түүнээс нь бид түүх, соёл өв уламжлалаа мэдэж, түгээн дэлгэрүүлсээр ирсэн.Энэхүү судалгааны ажлын үр дүнгээр монгол уламжлалт судар номын бүтэц, төрөл, ангилал, онцлогийг судлан улмаар компьютерийн ухааны арга ашиглан нэгдсэн сан үүсгэх таних боломжыг бүрдүүлэх зорилготой юм. Үүгээрээ уламжлалт соёлын өвийн судалгаа шинжилгээний ажилд шинжлэх ухааны салбар дундын аргуудыг ашиглах нь илүү үр дүнтэй, эрдэм шинжилгээг шинэ шатанд хөгжүүлэх боломжтойг харуулахыг зорилоо.
Дуу, хөгжим гэдэг хүн төрөлхтнийг хил хязгааргүйгээр холбож байдаг оюуны хэлмэрч юм. Аль ч үндэстэн өөрсдийн уламжлалт соёл, урлагаа дээдлэн үзэж, судлан дэлгэрүүлж байдгийн адил манай ардын язгуур урлагийн үнэт өв болсон уртын дуу, ардын хөгжмийн талаар ч судлан хөгжүүлэх арвин хөмрөгийг өвөг дээдсээс уламжлан үлдээжээ. Монгол ардын уртын дуу болон ардын хөгжмийн соёл Монгол оронд эрт цагаас дэлгэрэн хөгжсөн тухай салбарын судалгаанууд чамгүй бий. Монголчууд уртын дуу дуулах дэг, соёлоо хөгжүүлж хөгжимтэй хоршин дуулж, дэлгэрүүлэн баяжуулах болжээ. Ихэнхдээ морин хуур хөгжмөөр уртын дуутай хоршин хөгжимддөг бол лимбэ хөгжмөөр хожим хорших болсон. Харин ятга хөгжимтэй хоршдог байсан сурвалж бий бөгөөд харамсалтай нь өнөө цагт энэ сайхан уламжлал үгүй болжээ. Гэхдээ энэхүү уламжлалыг сэргээх боломж дуучид, хөгжимчдөд бүрэн бий. Иймийн тул энэ төрлийн судалгаа хийх нь судлаач бидний үүрэг болоод байна. Энэхүү өгүүллэлдээ бид ардын уртын дууг хөгжимтэй дуулах уламжлал, уртын дууг даган хөгжимддөг монгол ардын үндэсний хөгжмийн түүх, эдгээрийг технологийн хөгжилтэй хослуулан судлах боломж зэргийг харьцуулан дүгнэлээ.
Mongolian folk songs are inspired by Mongolian labor songs and are classified into long and short songs. Mongolian long songs have ancient origins, are rich in legends, and are a great source of folklore. So it was inscribed by UNESCO in 2008. Mongolian written literature is formed under the direct influence of oral literature. Mongolian long song has 3 classes: ayzam, suman, and besreg by their lyrics and structure. In ayzam long song, the world perfectly embodies the philosophical nature of world phenomena and the nature of human life. Suman long song has a wide range of topics such as the common way of life, respect for ancestors, respect for fathers, respect for mountains and water, livestock and animal husbandry, as well as the history of Mongolia. Besreg long songs are dominated by commanded and trained characters. In this paper, we proposed a method to classify their 3 types of long songs using machine learning, based on their lyrics structures without semantic information. We collected lyrics of over 80 long songs and extracted 11 features from every single song. The features are the name of a song, number of the verse, number of lines, number of words, general value, double value, elapsed time of verse, elapsed time of 5 words, and the longest elapsed time of 1 word, full text, and type label. In experimental results, our proposed features show on average 78% recognition rates in function type machine learning methods, to classify the ayzam, suman, and besreg classes.
Аливаа улс орны археологийн судалгаанд хадны зургийг сайжруулах аргууд нэлээд хэрэглэгдэж байна. Түүнтэй нэгэн адилаар монгол орны хадны зургийг дижитал сайжруулалтын арга ашиглан дүрсийг илүү тод болгох шаардлага тулгарч байна. Сайжруулалт хийснээр хадны зурагт дүрслэгдсэн буга, аргал янгир, тамга тэмдэг зэрэг дүрсүүдийг илрүүлэх, цаашид машин сургалтын аргаар ангилах боломжийг бүрдүүлэх юм. Ингэснээр монголын археологийн дургалуудыг судалгааны эргэлтэд оруулах, он цагийн хамаарлыг тогтоох, дүрсийг тайлбарлах, хадны зургийн цахим сан үүсгэх ач холбогдол мөн бий болно. Бид энэ судалгааны ажлаар зосон болон сийлмэл зургийн төрлөөс сонгон авч, дижитал сайжруулалтын зарим програм хангамжийг ашиглан өнгөний параметрүүдийн утгын зурвасыг туршилтаар тодорхойллоо.
Монголын соёлын өвийн үнэт олдворуудын он цагийн хамаарлыг тогтоох, материал, хэлбэрийн ялгааг харуулах, олдворын нэгдсэн цахим сан үүсгэх, судалгааны эргэлтэд оруулах, ангилал үүсгэх зэрэгт өнөө үеийн шинэ технологийг ашиглах нь үндэсний үйлдвэрлэлийн бүтээгдэхүүн болон график дизайн, дүрслэх урлаг, түүх, археологийн судалгаанд чухал ач холбогдолтой юм. Энэ судалгааны ажлаар хүннүгийн үеийн археологийн олдворын дүрсээс шавар болон төмөрлөг савнуудыг хэлбэрийн хувьд машин сургалтын аргаар ангилах загварыг санал болгож байна. Бидний судалгааны загварыг дээр дурьдсанчлан олон төрлийн өгөгдлийн хувьд давтан хийж тухайн өгөгдөлд тохирох арга, тэдгээрийн параметрийг олох нь бусад судалгаанд шууд ашиглах боломжтой юм. Туршилтын үр дүнгээр 2 ангиллын 150 дүрсийн хувьд түгээмэл хэрэглэгддэг машин сургалтын аргууд дундажаар 80% танилтын нарийвчлалтай байгаа нь уг загварын боломжтойг харуулж байна.
Барилга, байгууламжийн хана, тааз, шал, хаалга зэргийн гадаргуу дээрх сэв, хагарал зэргийг автоматаар олж илрүүлэх нь компьютер харааны шинэлэг судалгааны нэг юм. Бид гадаргуугийн сэв, согогийг илрүүлэх зорилгоор гүн сургалтын Deep CNN загварыг боловсруулан туршилт хийхэд үр дүн зарим төрлийн гадаргуугийн сэвийг 85-аас 95 хувь хүртэл оновчтой илрүүлсэн.
Барилга, байгууламжийн хана, тааз, шал, хаалга зэргийн гадаргуу дээрх сэв, хагарал зэргийг автоматаар олж илрүүлэх судалгаа нь Олон Улсын хэмжээнд бо- лон Монгол Улсад шинэлэг судалгааны талбар юм. ОУ-ын хэмжээнд дүрс боловс- руулалтын чиглэлд судалгаа хийдэг судлаач, эрдэмтэд нь орчны нөлөөлөл болон су- далгааны объектын хувьд тодорхой нөхцөл дор судалгааг хийсэн байна. Бид барил- га, байгууламжийн гадаргуугийн сэв, согогийг илрүүлэх зорилгоор зураг боловсруу- лалт болон машин сургалтын аргуудыг хослуулан туршилтууд хийсэн бөгөөд энэхүү ажилд танилцуулж буй загвар нь зарим төрлийн гадаргуугийн сэвийг 80 хувиас 90 хувь хүртэл оновчтой илрүүлсэн.
Монгол ардын дуу нь Монгол хүмүүний аж амьдралаас үүдсэн хөдөлмөрийн дуунаас сэдэвлэгдэн гарсан байдаг. Монгол ардын дууг дотор нь уртын болон богино дуу гэж ангилах бөгөөд уртын дуу нь нэн эртний улбаатай, домог түүх арвинтай, аман зохиолын томоохон зүйл юм. Манай бичгийн уран зохиол аман зохиолын шууд нөлөөнд үүсэн бүрэлдсэн байдаг. Уртын дууны яруу найраг нь бичгийн шинж давамгайлсан, яруу сэтгэлгээний дуулал маягтай байдаг бөгөөд нэн ялангуяа айзам уртын дуунд ертөнц дэлхийн үзэгдэл, хүмүүний амьдралын жам ёсны тухай гүн ухааны шинжийг төгс агуулсан байдаг бол суман уртын дуунд эгэл ардын аж төрөх ёс, ахас дээдэс, ижий, ааваа хүндлэх, уул, усаа дээдлэх ухаан, мал, аж ахуй зэрэг түгээмэл сэдвээс гадна Монголчуудын түүхийн ороо, бусгаа цагийг ч танин харж болохоор өргөн дэлгэр агуулгатай байна. Харин бэсрэг дуунд захин, сургасан шинж давамгайлж байдаг нь ер Монголчуудын аль ч үеийн түүхийг уртын дууны шүлэг, яруу найргаас харж болох юм. Эдгээр дууны төгс утга нь хэр олон түрлэг байна, бүгдийг дуулж байж бүрэн илэрхийлэгдэж гарч ирдэг ч өнөө цагт бүгдийг дуулах, түүнийг сонсоод суух бодит боломж тун хомс юм. Ялангуяа уртын дуугаа гадаад ертөнцөд танин мэдүүлэх нь зөвхөн аялгуу, эгшгийн хүрээнд л байгаа юм. Тэгвэл шүлгийн утга, агуулгаас, ёс заншил, Монголчуудын оюун сэтгэлгээг тайлж мэдэх учиртай юм. Үүнийг орчин цагийн мэдээллийн технологийн хөгжил, судалгааны аргыг ашиглан шинэлэг аргаар судлан, дууны утгыг дүрсээр илэрхийлэх боломж байгааг энэ салбарын эрдэмтэд олж хараад, салбар дундын судалгааг нэлээд хөгжүүлээд байна.
Энэхүү судалгааны ажлын үр дүнгээр монгол уламжлалт дүрс тэмдгийг судлах, урлаг судлалд компьютерийн ухааны арга технологийг нэвтрүүлэх боломжийг адууны тамганы дүрсийн жишээн дээр харуулав. Адууны тамганы дүрсийн төрөл, бүтэц, харилцан хамаарлыг тодорхойлж, утгаар, нэрээр, дүрсээр нарийвчлан ангилж дүрсийг компьютер ашиглан таниулах алгоритмыг боловсруулж туршив. Үүгээрээ орчин үеийн судалгаа шинжилгээний ажилд шинжлэх ухааны салбар дундын аргуудыг ашиглах нь илүү үр дүнтэй, эрдэм шинжилгээг шинэ шатанд хөгжүүлэх боломжтойг харуулсан.
Дүрс тэмдгийн тогтолцоо нь тухайн улс үндэстний түүх, соёл урлаг, үйлдвэрлэлийн хөгжлийг харуулдаг. Монгол Улс уламжлалт дүрс, тэмдгийн хэрэглээний нэн эртний арвин түүхтэй, өнөөг хүртэл өвлөгдөн ирсэн түүх, соёл урлаг, археологи, шинжлэх ухааны үнэт эх сурвалжтай орон. Одоогоор Монгол улсад хэрэглэгдэж байгаа адууны тамганы 2000 орчим дүрс байна. Бид энэ ажлаараа адууны тамгыг уламжлал, бэлгэдэл зүй, зохиомжийн үүднээс задлан шинжилж, бүлэглэн дүрс, нэрээр ангиллаа. Ингэснээр тамга тэмдгийн хэрэглээг өргөтгөх, тамганы дүрсийг цахим хэлбэрт таниулах боломж бүрдэх, монгол хэв шинж бүхий бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх, монгол малчин шинэ тамга сонгох боломж бүрдэх, тухайн тамганы утга бэлгэдэл зүйг хиймэл оюуны арга ашиглан зөв таних, цааш өвлүүлэн авч явах зэрэг ач холбогдолтой юм.
Дэлхийн эрүүл мэндийн байгууллага (ДЭМБ)-аас 2019 оны 12 сард БНХАУ-ын Ухань мужид Ковид-19 вирусийн анхны тохиолдол бүртгэгдсэн талаар мэдээлснээс хойш одоогоор дэлхийн 220 гаруй оронд тархаад байна. Тус халдварын тархалтаас сэргийлэхийн тулд хэсэгчилсэн болон нийтийг хамарсан хөл хориог тогтоох, халдвар хамгааллын дэглэм сахиулах, вакцинжуулах зэрэг арга хэмжээг авч байна. Халдварын хор хөнөөлийг таамаглаж урьдчилан сэргийлэх, тэмцэх стратеги, менежментээ зөв авч явуулсан улс орнууд буцаад хэвийн горимдоо орж эхлэж байна. Монгол улсын хувьд 2020 оны 11 сараас цар тахлыг дотооддоо алдаж эхэлсэн. Энэхүү судалгааны ажлаар цар тахал хүн амын дунд тархаж буй тоо хэмжээг 2020 оны 11 дүгээр сарын 9-өөс 2021 оны 4 дүгээр сарын 12-ныг хүртэлх мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, “Монголын Мэдээллийн Технологи 2020” эрдэм шинжилгээний хуралд оролцсон дэлхий нийтийн тархалт дээр хийсэн загвар болох Holt Winter’s Exponential ашиглан 2021 оны 8 дугаар сар хүртэлх тархалтыг МУ-ын увьд урьдчилан таамаглалаа. Иймд судалгааны ажлын үр дүн нь дэлхий нийтэд вакцинжуулалт эрчимжихээс өмнөх тархалтаар МУ-д тархвал гэсэн машин сургалтын загвар дээр үндэслэсэн гэж үзэхэд 2021 оны 7 сар гэхэд нийт халдвар авсан хүний тоо нэг сая хүрэх магадлалтайг үзүүлсэн бөгөөд мөн вакцинжуулалт болон халдвар хамгааллын дэглэм, хэсэгчилсэн хорио цээрийн дэглэм үр дүнгээ өгч 60%, 80% тус тус тархалтаас сэргийлнэ гэж үзвэл харгалзан 400 мянга, 200 мянга орчимд хүрч болзошгүй. Судалгаанаас вакцинжуулалтыг эрчимжүүлэх, халдвар хамгааллын дэглэмийг чанд сахих, шаардлагатай үед хол хориог авахаас өөр аргагүйг илэрхийлж байна.
We introduce a novel approach for generating 2D RGB color images with a plot from the micro text (tweet) to be used for the overall polarity classification process of sentiment analysis. Researchers generally use word embedding and external resource‐based embedding techniques for text preprocessing of sentiment analysis through machine learning, neural networks, and natural language processing approaches. We sought to identify alternative ways to represent tweets for text classification. According to the experimental results, using the new ‘Text2Plot’ representation method could increase F1 scores by 27.2% for Convolutional neural networks, 10.3% for support vector machine, and 4.4% for random forest models compared to using simple vectors as features for sentiment analysis. Hence, we propose this new method as a useful text representation approach for sentiment analysis, natural language processing tasks, and image processing problems. © 2021 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by Wiley Periodicals LLC.
Дэлхийн эрүүл мэндийн байгууллага (ДЭМБ)-аас 2019 оны 12 сард БНХАУ-ын Ухань мужид COVID-19 вирусийн анхны тохиолдол бүртгэгдсэн талаар мэдээлснээс хойш богино хугацаанд дэлхийн ихэнх улс оронд халдвар тархав. Тус халдварын тархалтаас сэргийлэхийн тулд олон нийтийг хамарсан хөл хорио зэргийг тогтоосон байсан ч бага багаар хязгаарлалтуудыг цуцалж байна. Гэсэн хэдий ч тус халдварын хор хөнөөлийг таамаглаж урьдчилан сэргийлэх, цаашид авч хэрэгжүүлэх үйл ажиллагаатай холбогдуулан шийдвэр гаргах шаардлагатай байна. Энэхүү судалгааны ажлаар COVID-19 цар тахал хүн амын дунд тархаж буй тоо хэмжээг 2020 оны 2 сарын 20-оос 2020 оны 9 сарын 30-ыг хүртэлх мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, Holt Winter’s Exponential болон Damped Trend аргыг ашиглан нэг жилийн хугацаан дахь тархалтыг Дэлхий дахинд болон Монгол Улсын хувьд урьдчилан таамаглалаа. Судалгааны ажлын үр дүнг өнөөгийн нөхцөл байдал өөрчлөгдөхгүйгээр үргэлжлэнэ гэж үзэхэд дэлхий даяар 2021 оны 10 сарын 31 гэхэд нийт халдвар авсан хүний тоо дэлхий дахинд 1,3 тэрбум, Монгол Улсад 608 хүрч, дэлхий дахинд 9,2 сая хүн нас барах хандлага судалгаа харуулж байгаа боловч, гадны болон гэнэтийн хүчин зүйлс нөлөөлвөл таамаглал өөрчлөгдөх магадлалтай юм.
On 31 December 2019, the World Health Organization (WHO) was informed of a cluster of cases of pneumonia of unknown cause detected in Wuhan City, Hubei Province of China. From this time, the disease had spread well outside China, reaching countries in all parts of the globe. In this research, we conducted experiments to predict COVID-19 epidemic trends using Holt's linear trend of exponential smoothing method. In experiments, we used epidemiological data contains confirmed cases, deaths, and recovered cases from 22 January 2020 to 20 April 2020. According to the experimental results, where the current situation would not change, in the first quarter of 2021, the number of confirmed cases is forecasted to reach 30 million, and deaths reach 2.4 million.
Дэлхийн эрүүл мэндийн байгууллага (ДЭМБ)-аас 2019 оны 12 сард БНХАУ-ийн Ухань мужид COVID-19 вирусийн анхны тохиолдол бүртгэгдсэн талаар мэдээлснээс хойш богино хугацаанд дэлхийн ихэнх улс оронд халдвар тархав. Тус халдварын тархалтаас сэргийлэхийн тулд олныг нийтийг хамарсан хөл хорионы дэглэм тогтоод байна. Тиймээс тус халдварын хор хөнөөлийг таамаглаж урьдчилан сэргийлэх, цаашид авч хэрэгжүүлэх үйл ажиллагаатай холбогдуулан шийдвэр гаргах шаардлагатай тулгарч байна. Энэхүү судалгааны ажлаар COVID-19 цар тахал хүн амын дунд тархаж буй тоо хэмжээг 2020 оны 2 сарын 20-оос 4 сарын 23-ийг хүртэлх тархалтын мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, вирусийн тархалтыг Damped Trend аргыг ашиглан нэг жилийн хугацаанд тархалтыг Дэлхий дахинд болон Монгол Улсын хувьд урьдчилан таамаглалаа. Судалгааны ажлын үр дүнг өнөөгийн нөхцөл байдал өөрчлөгдөхгүйгээр үргэлжлэнэ гэж үзэхэд дэлхий даяар 2021 оны 4 сарын 2 гэхэд нийт халдвар авсан хүний тоо 30 саяд хүрч, 2.50 сая хүн нас барах хандлагатай байна. Харин Монгол Улсын хувьд хяналт сайтай гэж авч үзвэл 2020 оны 6 сарын 17-ны өдөр хүртэл 46 тохиодол илэрч, цаашид тогтворжих хандлага судалгаа харуулж байгаа боловч, гадны болон гэнэтийн хүчин зүйлс нөлөөлвөл таамаглал өөрчлөгдөх магадлалтай юм.
Mongolian historical and cultural monuments on settlement areas of stone inscriptions, stone images, rock-drawings, remains of cities, architecture are still telling us their stories. These monuments depict the understanding of the word, philosophical and artistic outlook, beliefs, religion, national art, language, culture and traditions of Mongols [1]. Nowadays computer science, especially computer vision is applying in the other science fields. The main problem is how to apply and which algorithm can detect and classify the objects correctly. In this paper, we propose a method to detect object from Mongolian nomadic environment images. This work proposes a method for object detection that is the combination of the binary operations in the edge detection results. We found out the best method and parameters of state-of-the-art machine learning algorithms. In experimental result, we evaluate our results with 10-fold cross validation and split 66% strategies.
Олон нийтийн сүлжээн дэх пост, жиргээ, блог зэрэг цахим агуулга улам бүр нэмэгдэж байна. Уг судалгаанд англи хэл дээр бичигдсэн жиргээний сэтгэгдлийн туйлшрал буюу эерэг, сөрөг, энгийн гэсэн хандлагыг гүн сургалтын Convolutional Neural Network аргыг хэрэглэн автоматаар ангилах ажлыг тусгасан. Уг систем байснаар улсын болон бизнесийн байгууллагууд цаг үед нь нийгмийн сэтгэгдлийг мэдэрч үйл ажиллагаандаа тусгах боломжтой болох юм. Өгөгдлийг хэл боловсруулалтын багаж, нөөцүүдийг хэрэглэн есөн үе шаттайгаар боловсруулсан нь үгсийн сангийн хэмжээг багасгаж, үр дүнг нэмэгдүүлсэн. Загварт үгнээс векторт шилжүүлэхэд “Word2Vec”-ийг өргөтгөж хэрэглэсэн. Цаашид загварыг илүү сайжруулах, монгол хэл дээр турших боломжтой гэж үзэж байна.
Хураангуй. Дүрс тэмдгийн тогтолцоо нь тухайн улс үндэстний түүх, соёл урлаг, үйлдвэрлэлийн хөгжлийг харуулдаг. Монгол Улс уламжлалт дүрс, тэмдгийн хэрэглээний нэн эртний арвин түүхтэй, өнөөг хүртэл өвлөгдөн ирсэн түүх, соёл урлаг, археологи, шинжлэх ухааны үнэт эх сурвалжтай орон. Одоогоор Монгол улсад хэрэглэгдэж байгаа адууны тамганы 2000 орчим дүрс байна. Бид энэ ажлаараа адууны тамгыг уламжлал, бэлгэдэл зүй, зохиомжийн үүднээс задлан шинжилж, бүлэглэн дүрс, нэрээр ангиллаа. Ингэснээр монгол малчин шинэ тамга сонгох боломж бүрдэх, тухайн тамганы утга бэлгэдэл зүйг зөв таних, цааш өвлүүлэн авч явах зэрэг ач холбогдолтой юм.
Over 350 million people across the world suffer from major depressive disorder (MDD). More than 10% of MDD patients have suicide intent, while it has been reported that more than 40% patients did not consult their doctors for MDD. In order to increase consultation rate of potential MDD patients, we developed a novel MDD screening system which can be used at home without help of health-care professionals. Using a fingertip photoplethysmograph (PPG) sensor as a substitute of electrocardiograph (ECG), the system discriminates MDD patients from healthy subjects using autonomic nerve transient responses induced by a mental task (random number generation) via logistic regression analysis. The nine logistic regression variables are averages of heart rate (HR), high frequency (HF) component of heart rate variability (HRV), and the low frequency (LF)/HF ratio of HRV before, during, and after the mental task. We conducted a clinical test of the proposed system. Participants were 6 MDD patients (4 females and 2 males, aged 23–60 years) from Shizuoka Saiseikai General Hospital psychiatry outpatient unit and 14 healthy volunteers from University of Electro-Communications (6 females and 8 males, aged 21–63 years). The average PPG- and ECG (as a reference)-derived HR, HF and LF/HF were significantly correlated with each other (HR; r = 1.00, p < 0.0001, HF; r = 0.98, p < 0.0001, LF/HF; r = 0.98, p < 0.0001). Leave-one-out cross validation (LOOCV) revealed 83% sensitivity and 93% specificity. The proposed system appears promising for future MDD self-screening at home and are expected to encourage psychiatric visits for potential MDD patients.
