Оглавление

ОТ АВТОРА-СОСТАВИТЕЛЯ

Александр Юрьевич Чесалов

Доктор технических наук, Член-Корреспондент РАЕН,

Член экспертной группы по вопросам цифровизации деятельности Уполномоченного по правам человека в Российской Федерации,

Член Экспертного совета при Комитете Государственной Думы по науке и высшему образованию по вопросам развития информационных технологий в сфере образования и науки.

Сертифицированный специалист: IBM Professional certificate foundations of AI; IBM Professional certificate Essential Technologies for Business и др.

Добрый день, дорогие друзья и коллеги!

Хочу представить Вам свою новую книгу — краткий словарь из более чем 1500 терминов и определений по цифровой экономике и информационным технологиям.

Эта книга поможет Вам сориентироваться во всем многообразии новых терминов и определений в период активных цифровых трансформаций и применения технологий четвертой промышленной революции во всех отраслях экономики Российской Федерации.

Первая редакция книги была представлена на 35-ой Московской международной книжной ярмарке в 2022 году.

На написание данной книги, а получается — это второй том глоссария, меня сподвигли несколько весьма значимых событий в моей жизни.

Первое из этих событий и, пожалуй, самое, как мне казалось, существенное — это мое участие в Конкурсе, проводимом Аналитическим Центром при Правительстве России по отбору получателей поддержки исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта, в том числе в области «сильного» искусственного интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта, в качестве менеджера и специалиста перед которым была поставлена задача создать Центр разработки и внедрения сильного и прикладного искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана, разработать и написать программу и план мероприятий Центра. Этому знаменательному событию я посвятил целую книгу «Как создать центр искусственного интеллекта за 100 дней», которая вышла в декабре 2021 года. Информацию о ней вы можете найти на моем блоге chesalov.com или на сайте ridero.ru.

Второе приятное событие — это мое ежегодное участие в Благотворительной ИТ-конференция «CISummIT Digital Hearts», которая проводится журналом «Современные Информационные Системы» и фондом Константина Хабенского. Конференция «CISummIT Digital Hearts» собирает самых активных участников ИТ-рынка, ведущих производителей и экспертов, чтобы поделиться своим опытом и собрать средства для помощи детям с заболеваниями головного мозга.

Третье — это международный форум «Этика искусственного интеллекта: начало доверия», который состоялся 26 октября 2021 года. В рамках этого форума была организована церемония торжественного подписания Национального кодекса этики искусственного интеллекта, а также мне представилась возможность сделать доклад на тему «Роль искусственного интеллекта в образовании».

Форум стал первой в России специализированной площадкой, где около полутора тысяч разработчиков и пользователей технологий искусственного интеллекта обсудили в рамках пяти параллельных секций шаги по эффективному внедрению этики искусственного интеллекта в приоритетных отраслях экономики Российской Федерации.

Уже в 2022 году я принял участие в работе собрания уполномоченных по этике искусственного интеллекта и присоединился к рабочей группе по созданию свода наилучших практик решения возникающих этических вопросов в жизненном цикле искусственного интеллекта.

Четвертое событие — это конечно же Международная конференция по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey, которая проходила как и в 2021, так и в 2022 году. Число спикеров конференции год от года стремительно увеличивается, а число онлайн-посещений исчисляется десятками миллионов человек. Особенностью события 2022 года стало появление нового термина «техноэкономика», которое, конечно же, не совсем новое, но точно пришедшее на смену «цифровой экономике».

Пятое — это мой доклад на Международном военно-техническом форуме «Армия-2022» на тему: «Разработка программно-аппаратных комплексов для решения широкого круга прикладных задач с использованием технологий машинного обучения и доверенного искусственного интеллекта в Оборонно-промышленном комплексе РФ».

И последнее из всех, а их было достаточно много — это участие в круглом столе «Информатизация профессиональной юридической деятельности: LegalTech и искусственный интеллект», проводимым Комитетом Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству совместно с Советом по развитию цифровой экономики при Совете Федерации.

Резюмируя всю свою вышеперечисленную «активность», могу сказать, что где бы я не выступал с разными докладами по теме «цифровая экономика» или, в особенности, «искусственный интеллект», с кем бы не обсуждал те или иные предметные темы, всегда возникали вопросы и жаркие споры среди участников мероприятий и ученых, относящиеся к терминам и определениям.

Как следствием этого, я увидел необходимость (для себя лично) в составлении краткого словаря, который бы мне помогал в выполнении повседневной работы и назвал его «глоссариум», по аналогии с латинским словом «glossarium», что означает словарь узкоспециализированных терминов.

Первый мой опыт в этой области был в составлении глоссария по искусственному интеллекту и информационным технологиям, который я опубликовал в декабре 2021 года. В нем первоначально было около 400 терминов. Затем, уже в 2022 году, я его существенно расширил до более чем 1000 актуальных терминов и определений.

В том же 2022 году, в коллективе с двумя соавторами (с которыми в 2021 году я работал над Программой Центра искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана) был подготовлен и опубликован Глоссариум из более чем 2500 терминов по направлению «искусственный интеллект».

Параллельно, трудясь над новым большим ИТ-проектом, я собрал для себя новый глоссарий по цифровой экономике и информационным технологиям.

Я, как автор-составитель, не претендую на авторство и уникальность представленных терминов и определений (конечно, коме тех, которые написал сам и сделал на них соответствующие ссылки). Тем не менее, я продолжаю работу в направлении по улучшению и наполнению этой книги новыми и уточненными терминами, и, возможно, в ближайшее время, на суд читателя будет представлен более основательный труд.

Также, хочу проинформировать уважаемого читателя о том, что эта книга является личным проектом автора и абсолютно свободным к распространению документом. Вы можете использовать эту книгу по-своему усмотрению, но ссылка на нее обязательна.

Буду Вам благодарен за любые отзывы, предложения и уточнения. Направляйте их, пожалуйста, на aleksander.chesalov@yandex.ru.

Подробно ознакомиться с моей работой и моими проектами в области цифровой экономики, искусственного интеллекта и создания различных ИТ-решений и систем Вы можете на моем персональном сайте chesalov.com.

Приятного Вам чтения и продуктивной работы!

Ваш, Александр Чесалов.

27.07.2022. Издание первое.

01.04.2023. Издание второе. Дополненное.

КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ПО ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ

«А»

А/Б тестирование (A/B testing) — это подход, который включает в себя тестирование двух вариантов, чтобы определить, какой из них лучше. Например, A/B-тестирование можно использовать, чтобы выяснить, какой из двух вариантов веб-страницы дает лучший коэффициент конверсии. Если предполагается, что версия А имеет лучший коэффициент конверсии, она используется в качестве основы для новой, немного отличающейся версии, а затем снова тестируется, чтобы найти более эффективную версию[1].

Автоматизация (Automation) — технология, с помощью которой процесс или процедура выполняется с минимальным участием человека.

Автоматизированная обработка персональных данных (Automated processing of personal data) — обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники.

Автоматизированная система (Automated system) — это организационно-техническая система, которая гарантирует выработку решений, основанных на автоматизации информационных процессов во всевозможных отраслях деятельности.

Автоматизированная система управления (Automated control system) — комплекс программных и программно-аппаратных средств, предназначенных для контроля за технологическим и (или) производственным оборудованием (исполнительными устройствами) и производимыми ими процессами, а также для управления такими оборудованием и процессами.

Автономное транспортное средство (Autonomous vehicle) — это вид транспорта, основанный на автономной системе управления. Управление автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов.

Автономный автомобиль (Unmanned car) — это транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и работать без участия человека. Пассажир-человек не обязан брать на себя управление транспортным средством в любое время, и пассажиру-человеку вообще не требуется присутствовать в транспортном средстве. Автономный автомобиль может проехать везде, где ездит традиционный автомобиль, и делать все то же, что и опытный водитель-человек[2].

Автономный искусственный интеллект (Autonomous artificial intelligence) — биологически инспирированная система, которая пытается воспроизвести устройство мозга, принципы его действия со всеми вытекающими отсюда свойствами.

Агрегат (Aggregate) — это сумма, созданная из более мелких единиц. Например, население области — это совокупность населения городов, сельских районов и т. д., входящих в состав области. Суммировать данные из меньших единиц в большую единицу[3].

Агрегатор (Aggregator) — это тип программного обеспечения, которое объединяет различные типы веб-контента и предоставляет его в виде легкодоступного списка. Агрегаторы каналов собирают такие данные, как онлайн-статьи из газет или цифровых изданий, публикации в блогах, видео, подкасты и т. д. Агрегатор каналов также известен как агрегатор новостей, программа для чтения каналов, агрегатор контента или программа для чтения RSS[4].

Адаптивная система (Adaptive system) — система, которая автоматически изменяет данные алгоритма своего функционирования и (иногда) свою структуру для поддержания или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий.

Адаптивный Дизайн (Adaptive Design) — это альтернатива фиксированному дизайну, основанная на создании отдельного дизайна программы (мобильного и настольного) для каждого пользователя. Адаптивный дизайн часто называют динамическим обслуживанием. Также, Адаптивный Дизайн относится к планированию адаптивного онлайн-сервиса, при котором внешний вид сервиса должен быть адаптивным. Адаптивная онлайн-служба использует один код с одного веб-адреса для обслуживания различных устройств пользователя (настольный компьютер, планшет, смартфон, обычный мобильный телефон), но отображает содержимое по-разному в зависимости от размера экрана[5],[6].

Аддитивное производство (Additive manufacturing) (AM) или аддитивное производство слоев (ALM) — это название промышленного производства для 3D-печати, управляемого компьютером процесса, который создает трехмерные объекты путем наложения материалов, обычно слоями[7].

Аддитивные технологии (Additive technologies) ― технологии послойного создания трехмерных объектов на основе их цифровых моделей («двойников»), позволяющие изготавливать изделия сложных геометрических форм и профилей.

Активная жизнь с помощью ассистивных технологий (Active assisted living AAL) — это концепции, продукты, услуги и системы, сочетающие технологии и социальную среду с целью улучшения качества жизни людей[8].

Алгоритм (Algorithm) — точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Мусы аль-Хорезми, который еще в 9 веке (ок. 820 г. н.э.) предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Также, Алгоритм (Algorithm) — это набор инструкций для решения проблемы или выполнения задачи. Одним из распространенных примеров алгоритма является рецепт, который состоит из конкретных инструкций по приготовлению блюда или еды. Каждое компьютеризированное устройство использует алгоритмы для выполнения своих функций в виде аппаратных или программных процедур. В финансах алгоритмы играют важную роль в разработке систем автоматизированной и высокочастотной торговли (HFT), а также в ценообразовании сложных финансовых инструментов, таких как производные финансовые инструменты[9].

Алгоритмическая оценка (Algorithmic Assessment) — это техническая оценка, которая помогает выявлять и устранять потенциальные риски и непредвиденные последствия использования систем искусственного интеллекта, чтобы вызвать доверие и создать поддерживающие системы вокруг принятия решений ИИ.

Алгоритмы машинного обучения (Machine learning algorithms) — это фрагменты кода, которые помогают пользователям исследовать и анализировать сложные наборы данных и находить в них смысл или закономерность. Каждый алгоритм — это конечный набор однозначных пошаговых инструкций, которые компьютер может выполнять для достижения определенной цели. В модели машинного обучения цель заключается в том, чтобы установить или обнаружить закономерности, с помощью которых пользователи могут создавать прогнозы либо классифицировать информацию. В алгоритмах машинного обучения используются параметры, основанные на учебных данных (подмножество данных, представляющее более широкий набор). При расширении учебных данных для более реалистичного представления мира с помощью алгоритма вычисляются более точные результаты. В различных алгоритмах применяются разные способы анализа данных. Они часто группируются по методам машинного обучения, в рамках которых используются: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. В наиболее популярных алгоритмах для прогнозирования целевых категорий, поиска необычных точек данных, прогнозирования значений и обнаружения сходства используются регрессия и классификация[10].

Анализ временных рядов (Time series analysis) — раздел машинного обучения и статистики, который анализирует временные данные. Многие типы задач машинного обучения требуют анализа временных рядов, включая классификацию, кластеризацию, прогнозирование и обнаружение аномалий. Например, вы можете использовать анализ временных рядов, чтобы спрогнозировать будущие продажи зимних пальто по месяцам на основе исторических данных о продажах.

Анализ экономического эффекта (Economic impact analysis) исследует влияние события на экономику в определенной области, от одного района до всего земного шара. Обычно он измеряет изменения в доходах от бизнеса, прибылях от бизнеса, личной заработной плате и / или рабочих местах. Анализируемое экономическое событие может включать в себя реализацию новой политики или проекта или просто присутствие предприятия или организации. Анализ экономического воздействия обычно проводится, когда общественность обеспокоена потенциальными последствиями предлагаемого проекта или политики[11].

Аналитика данных (Data analytics) — это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком[12].

Аналитика принятия решений (Decision intelligence) — это практическая дисциплина, используемая для улучшения процесса принятия решений путем четкого понимания и программной разработки того, как принимаются решения, и как итоговые результаты оцениваются, управляются и улучшаются с помощью обратной связи.

Антивирусное программное обеспечение (Antivirus software) — это программа или набор программ, предназначенных для предотвращения, поиска, обнаружения и удаления программных вирусов и других вредоносных программ, таких как черви, трояны, рекламное ПО и т.д.[13].

АПИ экономика (API economy) — это бизнес-модель, в которой использование интерфейсов прикладного программирования или API занимает центральное место. Используя API, компания может, например, сделать свои бизнес-процессы или данные доступными для других[14].

АПИ-как-услуга (API-AS-a-service) — это подход, который сочетает в себе экономию API и аренду программного обеспечения и предоставляет интерфейсы прикладного программирования как услугу[15].

Аппаратное обеспечение (Hardware) — система взаимосвязанных технических устройств, предназначенных для ввода (вывода), обработки и хранения данных.

Аппаратно-программный комплекс (Hardware-software complex) — это набор технических и программных средств, работающих совместно для выполнения одной или нескольких сходных задач.

Аппаратный Сервер (аппаратное обеспечение) (Hardware Server) — это выделенный или специализированный компьютер для выполнения сервисного программного обеспечения (в том числе серверов тех или иных задач) без непосредственного участия человека. Одновременное использование как высокопроизводительных процессоров, так и FPGA позволяет обрабатывать сложные гибридные приложения.

Артефакт (Artifact) — это один из многих видов материальных побочных продуктов, производимых в процессе разработки программного обеспечения. Некоторые артефакты (например, варианты использования, диаграммы классов и другие модели унифицированного языка моделирования (UML), требования и проектные документы) помогают описать функции, архитектуру и дизайн программного обеспечения. Другие артефакты связаны с самим процессом разработки, например, планы проектов, бизнес-кейсы и оценки рисков[16].

Архив (Archive) — это сайт, на котором хранятся, сохраняются и, возможно, перераспределяются лица, заинтересованные в использовании материалов, машиночитаемые материалы. Помещать или хранить в архиве[17].

Архивное хранилище (Archival Storage) — это источник данных, которые не нужны для повседневных операций организации, но к которым может потребоваться доступ время от времени. Используя архивное хранилище, организации могут использовать вторичные источники, сохраняя при этом защиту данных. Использование источников архивного хранения снижает необходимые затраты на первичное хранение и позволяет организации поддерживать данные, которые могут потребоваться для соблюдения нормативных или других требований[18].

Архивный пакет информации (AIC) (Archival Information Collection (AIC)) — это информация, содержание которой представляет собой агрегацию других пакетов архивной информации. Функция цифрового сохранения сохраняет способность регенерировать провалы (пакеты информации) по мере необходимости с течением времени[19].

Архитектура MACH (MACH Architecture) относится к набору технологий, которые используются для создания приложений, основанных, среди прочего, на принципах компонуемого бизнеса или компонуемой коммерции[20].

Архитектура вычислительной машины (Architecture of a computer) — концептуальная структура вычислительной машины, определяющая проведение обработки информации и включающая методы преобразования информации в данные и принципы взаимодействия технических средств и программного обеспечения.

Архитектура системы (Architecture of a system) — принципиальная организация системы, воплощенная в её элементах, их взаимоотношениях друг с другом и со средой, а также принципы, направляющие её проектирование и эволюцию.

Архитектурная группа описаний (Architectural description group, Architectural view) — представление системы в целом с точки зрения связанного набора интересов.

Архитектурный фреймворк (Architectural frameworks) — это высокоуровневые описания организации как системы; они охватывают структуру его основных компонентов на разных уровнях, взаимосвязи между этими компонентами и принципы, определяющие их эволюцию[21].

Атрибуты (XML) (Attributes (XML)) XML-элементы могут иметь атрибуты, которые описывают их дополнительно, например следующие: <Price currency=«Евро»> 25,43 </Price> В приведенном выше примере «валюта» является атрибутом «Цена», а значением атрибута является «Евро»[22].

Аутсорсинг (Outsourcing) — это деловая практика найма стороны за пределами компании для оказания услуг или создания товаров, которые традиционно выполнялись собственными сотрудниками и персоналом компании. Аутсорсинг — это практика, обычно применяемая компаниями в качестве меры по сокращению затрат. Таким образом, это может повлиять на широкий спектр рабочих мест, от поддержки клиентов до производства и бэк-офиса. Аутсорсинг был впервые признан бизнес-стратегией в 1989 году и стал неотъемлемой частью экономики бизнеса на протяжении 1990-х годов. Практика аутсорсинга вызывает серьезные споры во многих странах. Противники утверждают, что это привело к потере рабочих мест внутри страны, особенно в производственном секторе. Сторонники говорят, что это создает стимул для предприятий и компаний распределять ресурсы там, где они наиболее эффективны, и что аутсорсинг помогает поддерживать природу рыночной экономики в глобальном масштабе[23].

«Б»

База данных (Database) представляет собой организованный набор структурированной информации или данных, обычно хранящихся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Вместе данные и СУБД вместе со связанными с ними приложениями называются системой баз данных, часто сокращенной до просто базы данных. Данные в наиболее распространенных типах баз данных, работающих сегодня, обычно моделируются в виде строк и столбцов в ряде таблиц, чтобы сделать обработку и запросы к данным эффективными. Затем к данным можно легко получить доступ, управлять ими, изменять, обновлять, контролировать и организовывать. Большинство баз данных используют язык структурированных запросов (SQL) для записи и запроса данных[24].

Байт (Byte) — это восемь битов. Байт — это просто кусок из 8 единиц и нулей. Например: 01000001 — это байт. Компьютер часто работает с группами битов, а не с отдельными битами, и наименьшая группа битов, с которой обычно работает компьютер, — это байт. Байт равен одному столбцу в файле, записанном в символьном формате[25].

Безналичная экономика (Cashless Economy) — это система, в которой любые виды денежных транзакций осуществляются с помощью цифровых средств, таких как дебетовые карты, электронные переводы средств, мобильные платежи, интернет-банкинг, мобильные кошельки[26].

Безналичное общество (Cashless society) — это общество, в котором наличные деньги в виде физических банкнот и монет не принимаются ни в одной финансовой операции. Вместо этого люди и предприятия переводят деньги друг другу в цифровом виде — с помощью кредитных или дебетовых карт, электронных денежных переводов, криптовалюты или сервисов онлайн- и мобильных платежей, таких как PayPal и Apple Pay. Хотя ни одно существующее общество не является безналичным, многие экономисты считают, что потребительские предпочтения, конкурентное давление на бизнес, поиск прибыли банками и государственная политика, направленная на облегчение безналичных операций, вскоре приведут к появлению по крайней мере нескольких безналичных обществ[27].

Безопасность конечных точек (Endpoint security) во многих отношениях является прямым потомком первых форм защиты компьютеров на заре ИТ. Но это быстро развивающаяся категория, поскольку организации стремятся координировать контроль над ПК, серверами и телефонами в своих сетях, чтобы не допустить вредоносных программ и злоумышленников[28].

Безопасность критической информационной инфраструктуры (Security of a critical information infrastructure) — состояние защищенности критической информационной инфраструктуры, обеспечивающее ее устойчивое функционирование при проведении в отношении ее компьютерных атак.

Безопасность приложений (Application security) — это процесс повышения безопасности приложений путем поиска, исправления и повышения безопасности приложений. Многое из этого происходит на этапе разработки, но включает инструменты и методы для защиты приложений после их развертывания. Это становится все более важным, поскольку хакеры все чаще атакуют приложения[29].

Безопасное программное обеспечение и сервис (Safe software and service) — программное обеспечение и сервис, сертифицированные на соответствие требованиям к информационной безопасности, устанавливаемыми федеральным органом исполнительной власти, уполномоченным в области обеспечения безопасности, или федеральным органом исполнительной власти, уполномоченным в области противодействия техническим разведкам и технической защиты информации.

Беспилотное транспортное средство (Uncrewed vehicle) — это транспортное средство без человека на борту. Транспортные средства без экипажа могут быть либо дистанционно управляемыми, либо они могут быть автономными транспортными средствами, способными воспринимать окружающую среду и самостоятельно перемещаться[30].

Беспроводная сеть (Wireless network) — это компьютерная сеть, в которой используются беспроводные соединения для передачи данных между сетевыми узлами. Беспроводная сеть — это метод, с помощью которого дома, телекоммуникационные сети и бизнес-установки избегают дорогостоящего процесса ввода кабелей в здание или в качестве соединения между различными местоположениями оборудования. Административные телекоммуникационные сети обычно реализуются и администрируются с использованием радиосвязи. Эта реализация происходит на физическом уровне (слое) сетевой структуры модели OSI[31].

Беспроводная широкополосная связь (WiBB Wireless broadband) — это телекоммуникационная технология, которая обеспечивает высокоскоростной беспроводной доступ в Интернет или доступ к компьютерным сетям на большой территории. Этот термин включает как фиксированную, так и мобильную широкополосную связь[32].

БЕТА версия (BETA) — это термин, который относится к этапу разработки онлайн-сервиса, на котором сервис объединяется с точки зрения функциональности, но требуется подлинный пользовательский опыт, прежде чем сервис можно будет завершить ориентированным на пользователя способом. При разработке онлайн-сервиса цель бета-фазы состоит в том, чтобы распознать как проблемы программирования, так и процедуры, повышающие удобство использования. Бета-фаза особенно часто используется в связи с онлайн-сервисами и может быть либо бесплатной (открытая бета-версия), либо ограниченной для определенной целевой группы (закрытая бета-версия)[33].

Библиотека Keras — это библиотека Python, используемая для глубокого обучения и создания искусственных нейронных сетей. Выпущенный в 2015 году, Keras предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями. Keras предлагает несколько инструментов, которые упрощают работу с изображениями и текстовыми данными. Помимо стандартных нейронных сетей, Keras также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети. В качестве бэкэнда Keras обычно использует TensorFlow, Microsoft Cognitive toolkit или Theano. Он удобен для пользователя и требует минимального кода для выполнения функций и команд. Keras имеет модульную структуру и имеет несколько методов предварительной обработки данных. Keras также предлагает методы. evluate () и. predict_classes () для тестирования и оценки моделей. GitHub и Slack организуют форумы сообщества для Keras.

Библиотека Matplotlib — это комплексная, популярная библиотека Python с открытым исходным кодом для создания визуализаций «качества публикации». Визуализации могут быть статическими, анимированными или интерактивными. Он был эмулирован из MATLAB и, таким образом, содержит глобальные стили, очень похожие на MATLAB, включая иерархию объектов.

Библиотека Numpy — это библиотека Python, представленная в 2006 году для поддержки многомерных массивов и матриц. Библиотека также позволяет программистам выполнять высокоуровневые математические вычисления с массивами и матрицами. Можно сказать, что это объединение своих предшественников — The Numeric и Numarray. NumPy является неотъемлемой частью Python и по существу предоставляет программе математические функции типа MATLAB. По сравнению с обычными списками Python, он занимает меньше памяти, удобен в использовании и имеет более быструю обработку. При интеграции с другими библиотеками, такими как SciPy и / или Matplotlib, его можно эффективно использовать для целей анализа данных и анализа данных[34].

Библиотека Pandas (сокращение от «panel-data-s») — это инструмент машинного обучения, используемый для исследования, очистки, преобразования и визуализации данных, поэтому его можно использовать в моделях машинного обучения и обучении. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Pandas может обрабатывать три типа структур данных: серии, DataFrame и панель.

Библиотека Pytorch & Torch — это библиотека машинного обучения, которая в основном используется для приложений обработки естественного языка и компьютерного зрения. Разработанная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта и выпущенная в сентябре 2016 года, это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch для научных вычислений и машинного обучения. PyTorch предоставляет операции с объектом n-мерного массива, аналогичные NumPy, однако, кроме того, он предлагает более быстрые вычисления за счет интеграции с графическим процессором. PyTorch автоматически различает построение и обучение нейронных сетей. PyTorch — это внесла свой вклад в разработку нескольких программ глубокого обучения — Tesla Autopilot, Uber’s Pyro, PyTorch Lighten и т. д.

Библиотека Scikit-learn — это простая в освоении библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, построенная на NumPy, SciPy и matplotlib. Его можно использовать для классификации данных, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности, выбора модели и предварительной обработки.

Библиотека SciPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом для выполнения научных и технических вычислений на Python. Она была разработана открытым сообществом разработчиков, которое также поддерживает его поддержку и спонсирует разработки. SciPy предлагает несколько пакетов алгоритмов и функций, которые поддерживают научные вычисления: константы, кластер, fft, fftpack, интегрировать и т. д. SciPy по сути является частью стека NumPy и использует многомерные массивы в качестве структур данных, предоставляемых модулем NumPy. Первоначально выпущенный в 2001 году, она распространялась по лицензии BSD с репозиторием на GitHub.

Библиотека Seaborn — это библиотека визуализации данных Python для построения «привлекательных и информативных» статистических графиков. Seaborn основан на Matplotlib. Он включает в себя множество визуализаций на выбор, включая временные ряды и совместные графики.

Библиотека Theano — это библиотека Python, используемая для компиляции, определения, оптимизации и оценки математических выражений, содержащих многомерные массивы. Она была разработана Монреальским институтом алгоритмов обучения (MILA) при Монреальском университете и выпущена в 2007 году. Это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD. Библиотека построена поверх NumPy и имеет аналогичный интерфейс. Наряду с процессором он позволяет использовать графический процессор для ускорения вычислений. Theano вносит значительный вклад в крупномасштабные научные вычисления и связанные с ними исследования и поддерживается специальной группой из 13 разработчиков.

Библиотека тегов (Tag library) — это набор документов, объясняющих правильный способ разметки документов в XML для определенного DTD. Библиотека тегов выходит за рамки основных правил DTD, поскольку она предоставляет указатели на то, что считается «лучшей практикой»[35].

Бизнес цифровых технологий (Digital Technology business) — это бизнес, основной целью которого является как создание, так и продажа продуктов, услуг или решений цифровых технологий[36].

Бизнес-блог (б-блог) (Business Blog (b-blog)) — это блог опубликованных в неофициальных онлайн-статей, которые либо включены в систему внутренних коммуникаций компании (интранет), либо размещены в Интернете для всеобщего ознакомления. Деловые блоги используют более личный тон, чем корпоративные веб-сайты, и в основном используются для целей связей с общественностью. Деловой блог также может называться корпоративным блогом или корпоративным веб-журналом[37].

Бизнес-Дизайн (Business Design) — это концептуализация современной бизнес-модели. Бизнес-дизайн тесно связан с сервис-дизайном и разделяет некоторые его принципы, но применяет их к бизнес-концепции всей компании. Центральная идея бизнес-дизайна состоит в том, чтобы изменить бизнес-деятельность так, чтобы она была ориентирована на клиента, чтобы создать сильную лояльность клиентов[38].

Бизнес-инновации (Innovation in a company) — это процесс организации для внедрения новых идей, рабочих процессов, методологий, услуг или продуктов. Подобно инновациям в области ИТ, которые требуют новых способов использования технологий для создания более эффективной и гибкой организации, бизнес-инновации должны способствовать достижению целей во всей организации с упором на достижение основных бизнес-целей и инициатив. Инновации часто начинаются с генерации идей, при этом идеи сужаются во время сеансов мозгового штурма, после чего руководители рассматривают бизнес-жизнеспособность, осуществимость и желательность каждой идеи[39].

Бизнес-модель (Business model) — это план, определяющий источники дохода, клиентскую базу, продукты и детали финансирования. Он просто рассказывает, как бизнес зарабатывает деньги[40].

Бинанс USD (BUSD) (Binance) был создан биржей криптовалют Binance как стейблкоин, привязанный к доллару США. Стейблкоин был одобрен Департаментом финансовых услуг штата Нью-Йорк; таким образом, это также регулируется[41].

Бинанс монета (BNB) (Binance Coin) — это служебная криптовалюта, используемая в качестве способа оплаты сборов, связанных с торговлей на бирже Binance. Это третья по величине криптовалюта по рыночной капитализации.10 Те, кто использует токен в качестве платежного средства на бирже, могут торговать со скидкой. Блокчейн Binance Coin также является платформой, на которой работает децентрализованная биржа Binance. Биржа Binance была основана Чанпэном Чжао и является одной из наиболее широко используемых бирж в мире по объемам торгов[42].

Биометрия (Biometrics) — система распознавания людей. по одному или более физическим или поведенческим чертам.

Био-Техно-Система (Bio-Techno-System) — это гибридные системы между биологическими системами и техническими системами с помощью компьютера (науки)[43].

Бит (Bit) –это наименьшая единица информации, с которой может работать компьютер. Каждый бит равен либо «1», либо «0». Часто компьютеры работают с группами битов, а не с одним битом за раз; наименьшая группа битов, с которой обычно работает компьютер, — это байт, то есть 8 бит[44].

Биткойн (Bitcoin) — это криптовалюта, виртуальная валюта, предназначенная для использования в качестве денег и формы платежа вне контроля какого-либо одного лица, группы или организации, что устраняет необходимость участия третьих лиц в финансовых транзакциях. Он вознаграждается майнерам блокчейна за работу, проделанную для проверки транзакций, и может быть приобретен на нескольких биржах[45].

Блог (Blog) — это дискуссионный или информационный веб-сайт, опубликованный во всемирной паутине и состоящий из дискретных, часто неформальных текстовых записей (постов) в стиле дневника. Сообщения обычно отображаются в обратном хронологическом порядке, так что самое последнее сообщение появляется первым в верхней части веб-страницы[46].

Блогер (Blogger) — это тот, кто регулярно пишет для онлайн-журнала или веб-сайта. Политический блогер может еженедельно комментировать текущие события[47].

Блогосфера (Blogosphere) — это социальная вселенная, созданная онлайн-людьми с помощью платформ для публикации веб-журналов. Проще говоря, блогосфера — это жаргонный термин для всех блогов в Интернете. Блогосферу часто сравнивают с массовой журналистикой в том смысле, что каждый участник может публиковать сообщения на любую тему, которая вызывает у них личный интерес. Блогосфера является мощной социальной сетью, в которой многие популярные блогеры имеют аудиторию, исчисляемую тысячами, а в некоторых случаях и миллионами. Однако блогосфера также очень разнообразна, поэтому она не представляет собой единую социальную единицу, хотя некоторые социальные подгруппы внутри блогосферы таковы. Службы обмена сообщениями на основе сообщений, такие как Twitter, часто считаются частью блогосферы, несмотря на более короткую длину сообщений[48].

Блокирование персональных данных (Blocking of personal data) — временное прекращение обработки персональных данных (за исключением случаев, если обработка необходима для уточнения персональных данных).

Блокчейн (Blockchain) — это технология, которая используется для криптовалюты с использованием отдельных узлов, на которых работает система обмена криптовалютой. Обмены криптовалюты проверяются майнерами. Валидность майнеров проверяется другими узлами на корректность. Использование технологии блокчейн сокращает время транзакций и количество случаев мошенничества. Такие компании, как Tesla, принимают криптовалюту в качестве формы оплаты, но не все. В 2021 году Tesla начала принимать биткойны (BCH), а через несколько месяцев прекратила прием из-за экологических проблем с добычей биткойнов. Tesla прекратила принимать биткойны из-за экологических последствий майнинга криптовалюты. Майнинг криптовалют требует значительного количества электроэнергии, что приводит к значительному выбросу углекислого газа. Что касается биткойнов, существует несколько различных типов криптовалют, включая Ethereum (ETH), Litecoin (LTC), Cardano (ADA), Polkadot (DOT), Stellar (XLM), Dogecoin (DOGE), Biance Coin (BNB), Tether (USDT), Monero (XMR), а также многие другие и постоянное количество новых валют. А также, блокчейн Технология относится к тому, как операторы, которые не знают друг друга, могут создавать и поддерживать децентрализованные базы данных. Технология позволяет членам цепочки доверять друг другу, даже если они не знают друг друга. Наиболее известным применением технологии блокчейна является виртуальная валюта Биткойн[49],[50].

Большие Данные (BIG DATA) — это термин, который относятся к сбору, хранению, совместному использованию, поиску, анализу и представлению огромных, неорганизованных и постоянно растущих массивов данных с помощью статистики и информационных технологий. Поскольку Интернет вещей и промышленный Интернет продолжают распространяться, считается, что растет спрос на опыт, связанный с большими данными. А также, Большие данные (BIG DATA) определяется как большой объем информации об организации (как структурированной, так и неструктурированной), которую невозможно проанализировать с помощью традиционных вычислительных методов[51],[52].

Бытовой искусственный интеллект (Household artificial intelligence) — специализированные программы искусственного интеллекта, внедрённые в бытовые устройства и процессы.

Вариативность данных (Data variability) описывает, насколько далеко точки данных расположены друг от друга и от центра распределения. Наряду с мерами центральной тенденции меры изменчивости дают вам описательную статистику, которая обобщает ваши данные[53].

«В»

Ввод данных (Data entry) — это процесс преобразования устных или письменных ответов в электронную форму[54].

Веб-Аналитика, Или Отслеживание Посетителей (Web Analytics, Or Visitor Tracking) относится к отслеживанию посетителей веб-сайта и интерпретации их поведения при навигации. Веб-отслеживание позволяет дальше развивать онлайн-сервис[55].

Веб-Браузер (Web Browser) — это программа, которая позволяет человеку искать и использовать онлайн-сервисы в Интернете[56].

Веб-конференция (Web Conferencing) — это общий термин для различных видов технологий, которые позволяют двум или более людям из разных мест проводить живую конференцию через Интернет. История веб-конференций с 1990-х годов является частью истории технического прогресса в целом, при этом многие аспекты этих технологий зависят от других более крупных достижений, таких как Интернет и повышенная вычислительная мощность аппаратного обеспечения[57].

Веб-поисковая система (Web search engine) — это специализированный компьютерный сервер, который ищет информацию в Интернете. Результаты поиска по пользовательскому запросу часто возвращаются в виде списка (иногда называемого совпадениями). Посещения могут состоять из веб-страниц, изображений и других типов файлов. Некоторые поисковые системы также ищут и возвращают данные, доступные в общедоступных базах данных или открытых каталогах. Поисковые системы отличаются от веб-каталогов тем, что веб-каталоги поддерживаются редакторами-людьми, в то время как поисковые системы работают алгоритмически или за счет сочетания алгоритмического и человеческого ввода[58].

Веб-портал (Web Portal) — это специально разработанный веб-сайт, который часто служит единой точкой доступа к информации. Его также можно считать библиотекой персонализированного и категоризированного контента. Веб-портал помогает в навигации по поиску, персонализации, уведомлениях и интеграции информации, а также часто предоставляет такие функции, как управление задачами, совместная работа, бизнес-аналитика и интеграция приложений[59].

Веб-сайт (Website) — это набор общедоступных взаимосвязанных веб-страниц, которые имеют общее доменное имя. Веб-сайты могут создаваться и поддерживаться отдельным лицом, группой, предприятием или организацией для различных целей. Вместе все общедоступные веб-сайты составляют Всемирную паутину. Хотя его иногда называют «веб-страницей», это определение неверно, поскольку веб-сайт состоит из нескольких веб-страниц. Веб-сайт также известен как «веб-присутствие» или просто «сайт»[60].

Веб-экономика (Web Economy) — это экономика, основанная на цифровых вычислительных технологиях, но часто воспринимаемая как ведение бизнеса через рынки, основанные на Интернете и Всемирной паутине Она также известна как интернет-экономика, новая экономика или веб-экономика. Цифровая экономика переплетается с традиционной экономикой, что затрудняет четкое разграничение. Цифровая экономика является результатом миллиардов повседневных онлайн-соединений между людьми, предприятиями, устройствами, данными и процессами. Она основана на взаимосвязанности людей, организаций и машин благодаря Интернету, мобильным технологиям и Интернету вещей (IoT). Без Интернета цифровая экономика, на которой работает глобальная экономика, не существовала бы в ее нынешнем виде[61].

Вес (Weight) в обзорных исследованиях — это число, связанное со случаем или единицей анализа; вес используется как мера относительного вклада переменных этого случая при оценке всей совокупности. При использовании вероятностной выборки часто существует вероятность того, что некоторые элементы генеральной совокупности будут недостаточно или чрезмерно представлены в выборке. Чтобы обеспечить более точные оценки всей совокупности, каждому случаю присваиваются «веса», которые используются для корректировки общих результатов, чтобы они более точно соответствовали общей совокупности[62].

Взлом роста (Growth Hacking) — это термин, у которого нет устоявшегося определения. Хакер роста — это человек, который использует как традиционные, так и цифровые маркетинговые инструменты для легкого достижения измеримых результатов. Создание пользовательской базы SaaS-бизнеса — типичная цель для взлома роста. Хакера роста можно рассматривать как эксперта, который сокращает цикл «создание-измерение-обучение» в компаниях, применяющих принципы бережливого/гибкого производства[63].

Видео аналитика (Video analytics) — технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного использования различных данных, на основании анализа отслеживающих изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей.

Виртуализация (Virtualization) — это предоставление набора вычислительных ресурсов или их логическое объединение, абстрагированное от аппаратной реализации, и обеспечивающее при этом логическую изоляцию друг от друга вычислительных процессов, выполняемых на одном физическом ресурсе.

Виртуальная реальность (VR) (Virtual reality VR) — это смоделированный опыт, который может быть похож на реальный мир или полностью отличаться от него. Приложения виртуальной реальности включают развлечения (например, видеоигры), образование (например, медицинскую или военную подготовку) и бизнес (например, виртуальные встречи). Другие различные типы технологий в стиле VR включают дополненную реальность и смешанную реальность, иногда называемую расширенной реальностью или XR. Также, под виртуальной реальностью понимают искусственную среду, созданную с помощью программного обеспечения и представленную пользователю таким образом, что пользователь принимает ее как реальную среду. На компьютере виртуальная реальность в основном воспринимается двумя из пяти органов чувств: зрением и слухом. Простейшая форма виртуальной реальности — это трехмерное изображение, которое можно просматривать в интерактивном режиме на персональном компьютере, обычно манипулируя клавишами или мышью, чтобы содержимое изображения перемещалось в каком-либо направлении или увеличивалось или уменьшалось. Более изощренные усилия включают такие подходы, как круглые экраны, настоящие комнаты, дополненные носимыми компьютерами, и тактильные устройства, которые позволяют вам чувствовать отображаемые изображения. Виртуальную реальность можно разделить на:

Моделирование реальной среды для обучения и воспитания.

Разработка воображаемой среды для игры или интерактивной истории.

Язык моделирования виртуальной реальности (VRML) позволяет создателю задавать изображения и правила их отображения и взаимодействия с помощью текстовых операторов языка[64],[65].

Виртуальное сообщество (Virtual community) — это группа людей, которые могут встречаться или не встречаться друг с другом лицом к лицу, которые обмениваются словами и идеями посредством цифровых сетей[66].

Виртуальный голосовой ассистент (Virtual Voice Assistant) — высокотехнологичная система управления, которая может реагировать на голосовые команды.

Виртуальный офис (Virtual Office) предоставляет предприятиям физический адрес и услуги, связанные с офисом, без накладных расходов на длительную аренду и административный персонал. С виртуальным офисом сотрудники могут работать из любого места, но при этом иметь такие вещи, как почтовый адрес, услуги автоответчика, комнаты для совещаний и видеоконференцсвязь[67].

Владелец информации (Information owner) — это лицо или группа, ответственная за применение политик безопасности к информационному объекту[68].

Владелец сайта в сети «Интернет» (Internet site owner) — лицо, самостоятельно и по своему усмотрению определяющее порядок использования сайта в сети «Интернет», в том числе порядок размещения информации на таком сайте.

Внедрение Облака (Cloud Adoption) означает переход организации от собственных серверов и центров обработки данных к облачным решениям, размещенным у третьих лиц. Внедрение облачных технологий — это стратегическая инициатива организаций, обычно направленная на снижение затрат, снижение рисков и обеспечение масштабируемости. Организация может перейти в облако полностью или частично, в зависимости от своих потребностей и своей цифровой стратегии[69].

Внутренние инвестиции (Inward investment) предполагают, что внешняя или иностранная организация либо инвестирует, либо покупает товары местной экономики. Это иностранные деньги, которые приходят в отечественную экономику. Внутренние инвестиции отличаются от внешних инвестиций, которые представляют собой отток инвестиционного капитала из местных предприятий в иностранные экономики[70].

Волна (Wave) — это период опроса, в течение которого опрашивается вся группа и задаются одни и те же вопросы. Как правило, панельное исследование состоит из нескольких волн. Волны важны, потому что каждая волна обычно охватывает разные периоды времени и часто разные темы[71].

Временная сложность (Time complexity) — вычислительная сложность, описывающая время, необходимое для выполнения алгоритма. Временная сложность обычно оценивается путем подсчета количества элементарных операций, выполняемых алгоритмом, при условии, что выполнение каждой элементарной операции занимает фиксированное количество времени. Таким образом, время и количество элементарных операций, выполняемых алгоритмом, различаются не более чем на постоянный множитель[72].

Временной ряд (Time Series) — последовательность точек данных, записанных в определенное время и проиндексированных в соответствии с порядком их появления.

Временные данные (Temporal data) — это зафиксированные данные, показывающие состояние во времени.

Временные ряды (Time series) — это наблюдения за переменной, сделанные во времени. Многие экономические исследования, такие как Международная финансовая статистика МВФ, представляют собой файлы данных временных рядов. Своего рода временные ряды также могут быть построены на основе перекрестного исследования, если одни и те же вопросы задаются более одного раза в течение времени[73].

Всемирная паутина (World Wide Web) также известная как Интернет, WWW или W3, относится ко всем общедоступным веб-сайтам или страницам, к которым пользователи могут получить доступ на своих локальных компьютерах и других устройствах через Интернет. Эти страницы и документы связаны между собой посредством гиперссылок, по которым пользователи нажимают для получения информации. Эта информация может быть в разных форматах, включая текст, изображения, аудио и видео[74].

Вспомогательная технология (AT) (Assistive technology (AT)) — это любой элемент, элемент оборудования, программа или система продуктов, которые используются для увеличения, поддержания или улучшения функциональных возможностей людей с ограниченными возможностями[75].

Вспомогательный интеллект (Assistive intelligence) — системы на основе ИИ, которые помогают принимать решения или выполнять действия.

Встроенная система (Embedded system) — это компьютерная система, представляющая собой комбинацию компьютерного процессора, компьютерной памяти и периферийных устройств ввода/вывода, выполняющая определенную функцию в более крупной механической или электронной системе. Он встроен как часть полного устройства, часто включающего электрическое или электронное оборудование и механические части. Поскольку встроенная система обычно управляет физическими операциями машины, в которую она встроена, она часто имеет вычислительные ограничения в реальном времени. Встроенные системы управляют многими широко используемыми сегодня устройствами[76].

Вторичный анализ (Secondary analysis) — это процесс пересмотра существующих данных для решения новых вопросов или использования ранее не использовавшихся методов[77].

ВУКА (VUCA) — это сокращение от изменчивости, неопределенности, хаоса и двусмысленности[78].

Входящий маркетинг (Inbound marketing) — это бизнес-методология, которая привлекает клиентов, создавая ценный контент и опыт, адаптированный к ним. В то время как исходящий маркетинг прерывает вашу аудиторию контентом, который им не всегда нужен, входящий маркетинг формирует связи, которые они ищут, и решает проблемы, которые у них уже есть[79].

Входящий Маркетинг (Inbound Marketing) — это форма маркетинга, которая пытается привлечь свою целевую группу, предоставляя ей вещи, в которых она уже заинтересована, в отличие от традиционного прерывания или исходящего маркетинга. Входящий маркетинг — типичная методология для различных типов цифрового контента. Примеры входящего маркетинга включают полезные руководства и статьи в блогах[80].

Высокочастотная торговля (HFT) (High-frequency trading (HFT)) — это тип алгоритмической финансовой торговли, характеризующийся высокими скоростями, высокой скоростью оборота и высоким соотношением заказов к сделкам, который использует высокочастотные финансовые данные и инструменты электронной торговли. Хотя единого определения HFT не существует, среди его ключевых атрибутов очень сложные алгоритмы, совместное размещение и очень краткосрочные инвестиционные горизонты. HFT можно рассматривать как основную форму алгоритмической торговли финансами. В частности, это использование сложных технологических инструментов и компьютерных алгоритмов для быстрой торговли ценными бумагами. HFT использует запатентованные торговые стратегии, выполняемые компьютерами, для открытия и закрытия позиций за секунды или доли секунды[81].

Вычисление (Computation) — это любой тип арифметического или неарифметического вычисления, которое следует четко определенной модели (например, алгоритму)[82].

Вычислительная система (Computing system) — программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру, предназначенную для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений).

Вычислительная эффективность агента или обученной модели (Computational efficiency of an agent or a trained model) — количество вычислительных ресурсов, необходимых агенту для решения задачи на стадии инференса (вывод данных из модели).

Вычислительная эффективность интеллектуальной системы (Computational efficiency of an intelligent system) — количество вычислительных ресурсов, необходимых для обучения интеллектуальной системы с определенным уровнем производительности на том или ином объеме задач.

Вычислительные блоки (Compute Units) — блоки, которые работают как фильтр, который преобразовывает пакеты по определенным правилам. Набор команд вычислителя может быть ограничен, что гарантирует простую внутреннюю структуру и достаточно большую скорость работы.

Вычислительные модули (Compute modules) — подключаемые специализированные вычислители, предназначенные для решения узконаправленных задач, таких, как ускорение работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерное зрение, распознавание по голосу, машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта, построены на базе нейронного процессора — специализированного класса микропроцессоров и сопроцессоров (процессор, память, передача данных).

«Г»

Географическая информационная система (ГИС) (Geographic Information System) — это система, которая создает, управляет, анализирует и отображает все типы данных. ГИС связывает данные с картой, интегрируя данные о местоположении (где что-то находится) со всеми типами описательной информации (какие там вещи). Это обеспечивает основу для картирования и анализа, которые используются в науке и почти во всех отраслях промышленности. ГИС помогает пользователям понять закономерности, отношения и географический контекст. Преимущества включают улучшенную коммуникацию и эффективность, а также лучшее управление и принятие решений[83].

Геоэкономика (Geoeconomics) — это геополитическая экономика, подтверждающая экономическую мощь государства и достижение целей внешней политики экономическими средствами[84].

Геоэкономический инвариант (Geoeconomic Invariant) — это система эмпирически измеренных факторов, отражающих структуру отношений, относительно неизменных как во временном, так и в пространственном измерениях географических объектов[85].

Гиг-экономика (Gig economy) — это система свободного рынка, в которой распространены временные должности, а организации нанимают независимых работников для выполнения краткосрочных обязательств. Термин «концерт» — это жаргонное слово, обозначающее работу, которая длится определенный период времени. Традиционно этот термин использовался музыкантами для обозначения выступления[86].

Главный исследователь (Principal investigator) — это лицо или организация, ответственная за исследование; эквивалентно слову «автор» в библиографических ссылках[87].

Глобализация (Globalization) относится к распространению потоков финансовых продуктов, товаров, технологий, информации и рабочих мест через национальные границы и культуры. С экономической точки зрения он описывает взаимозависимость стран по всему миру, поддерживаемую свободной торговлей[88].

Глобальная информационная инфраструктура (ГИИ) (Global Information Infrastructure) — это всемирная взаимосвязь коммуникационных сетей, компьютеров, баз данных и бытовой электроники, которая делает огромные объемы информации доступными для пользователей. Глобальная информационная инфраструктура охватывает широкий спектр оборудования, включая камеры, сканеры, клавиатуры, факсимильные аппараты, компьютеры, коммутаторы, компакт-диски, видео- и аудиокассеты, кабели, провода, спутники, оптоволоконные линии передачи, сети всех типов, телевизоры, мониторы, принтеры и многое другое. Дружественный и враждебный персонал, принимающий решения и обрабатывающий передаваемую информацию, составляет важнейший компонент глобальной информационной инфраструктуры[89].

Глобальное информационное общество или цифровое общество будущего (Global information society or the digital society of the future) — это новое мировое общество знаний, которое существует и взаимодействует, а также тесно интегрировано в принципиально и качественно новую цифровую социальную, экономическую и культурную экосистему, в которой реализован свободный обмен информацией и знаниями, при помощи искусственного интеллекта, дополненной и виртуальной реальности, являющихся дополнительными интерфейсами взаимодействия людей и машин (компьютеров, роботов, носимых устройств и т.д.).

Глобальное наблюдение за информационным обществом (GISWatch) (Global Information Society Watch) — это пространство для совместного мониторинга выполнения международных (и национальных) обязательств, взятых правительствами на пути к созданию инклюзивного информационного общества[90].

Глобальный индекс кибербезопасности (GCI) (Global Cybersecurity Index) является надежным эталоном, который измеряет приверженность стран кибербезопасности на глобальном уровне, чтобы повысить осведомленность о важности и различных аспектах проблемы[91].

Глобальный Маркет Плейс (Global Market Place) — это все клиенты или возможные клиенты продукта или услуги во всех регионах мира вместе взятые. Другими словами, это сумма всех людей в мире, которые хотят или могут хотеть ваши продукты[92].

Глубокие Технологии (DEEP TECH) (Deep Technology) относится к стартапу, бизнес-идея которого основана на научном или ином обширном (глубоком) понимании технологии. Этот термин был принят, чтобы отделить определенные компании от других стартапов, которые также основаны на технологиях. Компания, занимающаяся глубокими технологиями, может, например, основывать свои операции на особенно сложной математике при создании программных алгоритмов. Компании, занимающиеся глубокими технологиями, обычно включают в себя компании, занимающиеся искусственным интеллектом, которые пытаются воспроизвести человеческое мышление, создают навигационные системы для летающих автомобилей и так далее[93].

Глубокое обучение (Deep learning) (также известное как глубокое структурированное обучение) является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым. Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, глубокие сети убеждений, глубокое обучение с подкреплением, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети, применялись в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, машинный перевод, биоинформатика, разработка лекарств, медицина. анализ изображений, наука о климате, проверка материалов и программы настольных игр, в которых они дали результаты, сравнимые, а в некоторых случаях и превосходящие возможности человека-эксперта[94].

Государство-как-Платформа (State-as-Platform) — это концепция трансформации государственного управления с использованием возможностей, которые нам дают новые технологии. Целевой функцией реализации идеи «Государство-как-Платформа» является благополучие граждан и содействие экономическому росту, основанному на внедрении технологий. В фокусе развертывания Платформы находится гражданин в условиях новой цифровой реальности. Государство должно создать условия, которые помогут человеку раскрыть свои способности, и сформировать комфортную и безопасную среду для его жизни и реализации потенциала, а также для создания и внедрения инновационных технологий.

Гражданское и общественное участие (Civic and Community Engagement) — это активность, которая включает такие виды деятельности, как волонтерство, голосование, а также участие в мероприятиях, укрепляющих сообщество (Совет городских библиотек, 2017 г.)[95].

Графический кластер (Graphics cluster) — это доминирующий высокоуровневый блок, включающий все ключевые графические составляющие.

Графический процессор (GPU) (Graphics processing unit) — это специализированная электронная схема, предназначенная для манипулирования и изменения памяти для ускорения создания изображений в кадровом буфере, предназначенном для вывода на устройство отображения. Графические процессоры используются во встроенных системах, мобильных телефонах, персональных компьютерах, рабочих станциях и игровых консолях[96].

Графы знаний (Knowledge graphs) — это структуры данных, представляющие знания о реальном мире, включая сущности люди, компании, цифровые активы и т. д.) и их отношения, которые придерживаются модели данных графа — сети узлов (вершин) и соединения (ребер/дуг).

Гугл Аналитика (Google Analytics) — это бесплатный аналитический инструмент, предоставляемый Google и предназначенный для отслеживания посетителей веб-сайта. Google Analytics также используется как инструмент для улучшения работы веб-сайтов[97].

Гугл-Реклама (Google Ads) (ранее Google Adwords) — это инструмент для рекламы по ключевым словам в поисковой системе Google. Google Ads стал чем-то вроде стандарта в интернет-маркетинге[98].

«Д»

Данные (Data) Для социальных наук данные обычно представляют собой числовые файлы, полученные из методологий социальных исследований или административных записей, из которых производится статистика[99].

Данные ограниченного использования (Restricted-use data) — это данные, которые содержат конфиденциальную информацию (обычно о людях), которая может позволить идентифицировать людей. Наличие конфиденциальной информации в депонированном цифровом контенте представляет собой проблему управления для долгосрочного хранения, чтобы гарантировать, что требования к архивному хранилищу для достижения распределенной избыточности учитывают, например, требования конфиденциальности[100].

Данные тестирования (Testing Data) — подмножество доступных данных, выбранных специалистом по данным для этапа тестирования разработки модели.

Двоичное число (Binary number) — это число, записанное в двоичной системе счисления, в которой используются только нули и единицы. Пример: Десятичное число 7 в двоичной системе счисления: 111[101].

Двоичный формат (Binary format) — это любой формат файла, в котором информация закодирована в каком-либо формате, отличном от стандартной схемы кодирования символов. Файл, записанный в двоичном формате, содержит информацию, которая не отображается в виде символов. Программное обеспечение, способное понимать конкретный метод кодирования информации в двоичном формате, должно использоваться для интерпретации информации в файле в двоичном формате. Двоичные форматы часто используются для хранения большего количества информации в меньшем объеме, чем это возможно в файле символьного формата. Их также можно быстрее искать и анализировать с помощью соответствующего программного обеспечения. Файл, записанный в двоичном формате, может хранить число «7» как двоичное число (а не как символ) всего в 3 битах (т. е. 111), но чаще используется 4 бита (т. е. 0111). Однако двоичные форматы обычно не переносимы. Файлы программного обеспечения записываются в двоичном формате. Примеры файлов с числовыми данными, распространяемых в двоичном формате, включают двоичные версии IBM файлов Центра исследований цен на ценные бумаги и Национального банка торговых данных Министерства торговли США на компакт-диске. Международный валютный фонд распространяет международную финансовую статистику в смешанном формате и двоичном (упаковано-десятичном) формате. SAS и SPSS хранят свои системные файлы в двоичном формате[102].

Дезинтермедиация (Disintermediation) — это устранение посредников между производителями и потребителями[103].

Действительный (xml) (Valid) — это XML-документ, правильность которого проверена на соответствие DTD или схеме. Процесс проверки подлинности документа называется валидацией. Обратите внимание, что это более строго, чем просто проверка правильности оформления документа[104].

Декомпрессия (Decompression) — это функция, которая используется для восстановления данных в несжатую форму после сжатия[105].

Деловая транзакция (Business Transaction) в контексте электронной коммерции — это любая денежная транзакция, совершаемая между потребителями или предприятиями через Интернет. Бизнес-транзакции высвобождают время при проведении онлайн, поскольку каждой стороне не нужно физически присутствовать для совершения транзакции[106].

Демократия участия (Participatory democracy) — это форма правления, при которой граждане участвуют индивидуально и напрямую в политических решениях и политике, влияющих на их жизнь, а не через избранных представителей. В этой модели сочетаются элементы прямой и представительной демократии[107].

Децентрализованное управление (Decentralized control) — процесс, при котором существенное количество управляющих воздействий, относящихся к данному объекту, вырабатываются самим объектом на основе самоуправления.

Децентрализованные приложения (dApps) (Decentralized applications) — это цифровые приложения или программы, которые существуют и работают в блокчейне или одноранговой (P2P) сети компьютеров, а не на одном компьютере. DApps (также называемые «dapps») находятся вне компетенции и контроля одного органа. DApps, которые часто создаются на платформе Ethereum, можно разрабатывать для различных целей, включая игры, финансы и социальные сети[108].

Децентрализованные финансы (DeFi) (Decentralized finance) — это новая финансовая технология, основанная на безопасных распределенных реестрах, аналогичных тем, которые используются в криптовалютах. Система устраняет контроль