Файл: В юридической деятельности.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1157

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Понятие информационных технологий. Терминология и объект информатики.

2. Количественная мера информации.

3. Понятие энтропии.

4. Современные информационные технологии в деятельности МВД России.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:

1. Информационные процессы и их особенности.

2. Кодирование информации.

Преимущества цифровой передачи видеоданныхКроме очевидных преимуществ формата, сам способ формирования цифрового изображения также несет в себе существенные преимущества. Цифровой сигнал не ослабляется при передаче на расстояние, как аналоговый сигнал. Поэтому если он принимается вообще, то принимается без искажений. Цифровой сигнал не подвержен помехам, характерным для работы нецифрового оборудования, таким как тени, «туман» или «снег». Передается же цифровой сигнал в компрессированном виде, что намного сужает требуемую полосу пропускания канала. В цифровом телевидении применяется схема компрессии MPEG-2 – та же, что и на DVD.Любая компрессия – это компромисс. Самое высокое качество у некомпрессированного цифрового видео, но для этого необходимо передавать невероятное количество данных. Такую пропускную способность можно обеспечить только в локальной сети. Чтобы передавать цифровой сигнал по существующим каналам, изображение с разрешением примерно вчетверо выше по сравнению с обычным нецифровым компрессируется в соотношении 77:1. «Чудо компрессии» позволяет не только передавать в эфир превосходное изображение. Благодаря запасу полосы пропускания, появляется возможность передавать цифровое аудио 7.1, то есть настоящий окутывающий звук (surround sound).Важнейшим компонентом HDTV служит совсем крошечная деталь – скромный пиксель. В аналоговом телевидении элементы изображения, из которых состоит красная, зеленая и синяя компоненты, представляют собой вертикальные прямоугольники. В HDTV они квадратные, как на компьютерных мониторах, и более, чем в четверо меньше пикселов аналогового ТВ, так что мелкие детали получаются намного четче, что позволяет разглядеть каждую пору на коже кинозвезды. 2. Информационные кросс - технологииК данному классу отнесены технологии пользователя, ориентированные на следующие (или аналогичные) виды преобразования информации:• распознавания символов;• звук-текст;• текст-звук;• автоматический перевод. Оптическое распознавание символов (OCR)Когда страница текста отсканирована в ПК, она представлена в виде состоящего из пикселей растрового изображения. Такой формат не воспринимается компьютером как текст, а как изображение текста и текстовые редакторы не способны к обработке подобных изображений. Чтобы превра­тить группы пикселей в доступные для редактирования символы и слова, изображение должно пройти сложный процесс, известный как оптическое распознавание символов (optical character recognition – OCR).В то время как переход от символьной информации к графической (растровой) достаточно элементарен и без труда осуществляется, например при выводе текста на экран или печать, обратный переход (от печатного текста к текстовому файлу в машинном коде) весьма затруднителен. Именно в связи с этим для ввода информации в ЭВМ исстари использовались перфоленты, перфокарты и др. промежуточные носители, а не исходные «бумажные» документы, что было бы гораздо удобнее. «В защиту» перфокарт скажем здесь, что наиболее «продвинутые» устройства перфорации делали надпечатку на карте для проверки ее содержания.Первые шаги в области оптического распознавания символов были предприняты в конце 50-х гг. XX в. Принципы распознавания, заложенные в то время, используются в большинстве систем OCR: сравнить изображение с имеющимися эталонами и выбрать наиболее подходящий.В середине 70-х гг. была предложена технология для ввода информации в ЭВМ, заключающаяся в следующем: исходный документ печатается на бланке с помощью пишущей машинки, оборудованной стилизованнымшрифтом (каждый символ комбинируется из ограниченного числа вертикальных, горизонтальных, наклонных черточек, подобно тому, как это делаем мы и сейчас, нанося на почтовый конверт цифры индекса); полученный «машинный документ» считывается оптоэлектрическим устройством (собственно OCR), которое кодирует каждый символ и определяет его позицию на листе; информация переносится в память ЭВМ, образуя электронный образ документа или документ во внутреннем представлении. Очевидно, что по сравнению с перфолентами (перфокартами) OCR-документ лучше хотя бы тем, что он без особого труда может быть прочитан и проверен человеком и, вообще, представляет собой «твердую копию» соответствующего введенного документа. Было разработано несколько модификаций подобных шрифтов, разной степени «удобочитаемости» (OCR A (рис 1), OCR В (рис 2) и пр.). Рис. 1. OCR – A Рис. 2. OCR – BОчевидно также, что считывающее устройство представляет собой сканер, хотя и специализированный(считывание стилизованных символов), но интеллектуальный(распознавание их).OCR – технология в данном виде просуществовала недолго и в настоящее время приобрела следующий вид: считывание исходного документа осуществляется универсальным сканером, осуществляющим создание растрового образа и запись его в оперативную память и/или в файл; функции распознавания полностью возлагаются на программные продукты, которые, естественно, получили название OCR-software. Исследования в этом направлении начались в конце 1950–х гг., и с тех пор технологии непрерывно совершенствовались. В 1970-х гг. и в начале 1980-х гг. программное обеспечение оптического распознавания символов все еще обладало очень ограниченными возможностями и могло работать только с некоторыми типами и размерами шрифтов. В настоящее время программное обеспечение оптического распознавания символов намного более интеллектуально и может распознать фактически все шрифты, даже при невысоком качестве изображения документа.Основные методы оптического распознаванияОдин из самых ранних методов оптического распознавания символов базировался на сопоставлении матриц или сравнении с образцом букв. Большинство шрифтов имеют формат Times, Courier или Helvetica и размер от 10 до 14 пунктов (точек). Программы оптического распознавания символов, которые используют метод сопоставления с образцом, имеют точечные рисунки для каждого символа каждого размера и шрифта.Сравнивая базу данных точечных рисунков с рисунками отсканированных символов, программа пытается их распознавать. Эта ранняя система успешно работала только с непропорциональными шрифтами (подобно Courier), где символы в тексте хорошо отделены друг от друга. Сложные документы с различными шрифтами оказываются уже вне возможностей таких программ. Рис. 3. Разные подходы к распознаваниюВыделение признаков было следующим шагом в развитии оптического распознавания символов. При этом распознавание символов основывается на идентификации их универсальных особенностей, чтобы сделать распознавание символов независимым от шрифтов. Если бы все символы могли быть идентифицированы, используя правила, по которым элементы букв (например, окружности и линии) присоединяются друг к другу, то индивидуальные символы могли быть описаны незави­симо от их шрифта. Например: символ «а» может быть представлен как состоящий из окружности в центре снизу, прямой линии справа и дуги окружности сверху в центре (рис. 3).Если отсканированный символ имеет эти особенности, он может быть правильно идентифицирован как символ «а» программой оптического распознавания.Выделение признаков было шагом вперед сравнительно с соответствием матриц, но практические результаты оказались весьма чувствительными к качеству печати. Дополнительные пометки на странице или пятна на бумаге существенно снижали точность обработки. Устранение такого «шума» само по себе стало целой областью исследований, пытающейся определить, какие биты печати не являются частью индивидуальных символов. Если шум идентифицирован, достоверные символьные фрагменты могут тогда быть объединены в наиболее вероятные формы символа.Некоторые программы сначала используют сопоставление с образцом и/или метод выделения признаков для того, чтобы распознать столько символов, сколько возможно, а затем уточняют результат, используя грамматическую проверку правильности написания для восстановления нераспознанных символов. Например, если программа оптического распознавания символов неспособна распознать символ «е» в слове «th


Дадим каждому из перечисленных видов АИС краткое описание.

Автоматизированные информационно-справочной системой (АИСС) в области права – это автоматизированные информационные системы, предназначенные для сбора, систематизации, хранения и поиска правовой информации по запросам пользователей.

АИСС используются для накопления и постоянного корректирования больших массивов информации о лицах, фактах и предметах, представляющих интерес. Эти системы работают преимущественно по принципу «запрос – ответ», поэтому обработка информации в них связана в основном не с преобразованием первичных данных, а с их поиском.

Автоматизированные базы данных в значительной степени упрощают работу специалистов в области криминалистики. Современная практика эксперта-криминалиста основывается на достаточно широком ряде баз данных и автоматизированных информационных систем криминалистического профиля, позволяющих решать следующие задачи:

  • анализ взрывчатых веществ (АИС «Взрывчатые вещества»);

  • анализ текстильных волокон (АИС «Волокно»);

  • анализ рентгенограмм (АИС «Фазан»);

  • анализ автоэмалей (АИС «Марка»);

  • анализ красителей шариковых ручек (АИС «Спектр»);

  • анализ стекол автомобильных фар (АИС «Стекло»);

  • анализ бумаги (АИС «Бумага»);

  • создание библиотек инфракрасных спектров (АИС «БИРСИ», Германия);

  • анализ металлов и сплавов (или их следов).

Практическая ценность применения подобных автоматизированных информационных систем в деятельности органов внутренних дел не вызывает сомнений. Так, например, АИС по взрывчатым веществам гражданского и военного применения, а также боеприпасам предоставляет возможность определять состав, марку взрывчатых веществ на основе экспериментальных данных; банки данных «Модель оружия-гильзы» являются поисковой базой для установления типа оружия по пуле или гильзе.

В законотворческой деятельности использование автоматизированных информационно-поисковых систем также имеет большое значение. Эти системы играют роль незаменимого помощника для учета предшествующего законодательства на этапе разработки новых нормативных актов. Необходимость увязки всех вновь создаваемых нормативных актов с уже действующими, недопущение повторений одних и тех же норм в различных правовых актах, признание определенных нормативных актов утратившими силу – работа очень трудоемкая. Ручной отбор необходимых правовых документов может не только занять достаточно длительное время, но и привести к тому, что многие нормативные акты останутся вне поля зрения специалистов.


Машинный поиск существенно повышает оперативность подготовки новых нормативных актов и перечней нормативных актов, утративших силу.

Наибольшее применение автоматизированные информационно-поисковые системы находят в правоприменительной деятельности, которая связана с необходимостью работы с правовой информацией.

Получение необходимых нормативных правовых документов из средств массовой информации требует больших временных затрат. Эта задача становится еще более сложной, если речь идет о различных ведомственных нормативных актах, которые далеко не всегда издаются в периодической печати. С использованием информационно-поисковых систем задача быстрого подбора необходимых документов существенно упрощается по сравнению с поиском в средствах массовой информации. Кроме того, информационно-поисковые системы являются весьма полезным инструментом для людей, не имеющих специального юридического образования и не знающих, какие конкретно нормативные правовые акты регулируют тот или иной вопрос. Такие проблемы нередко возникают и перед юристами, не являющимися специалистами в рассматриваемой правовой области. Этих трудностей можно избежать, воспользовавшись различными поисковыми возможностями, предоставляемыми современными автоматизированными системами правовой информации. Системы классификации (хронологические, тематические, по реквизитам документов и т.п.) таких компьютерных баз позволяют на хорошем уровне решать многие задачи.

Автоматизированными информационно-логическими системами (АИЛС) правовой информации называются автоматизированные информационные системы, призванные на базе хранящегося в них, специально систематизированного массива правовой информации с помощью специальных логических процедур решать задачи анализа правовой информации.

Этот класс информационных систем предназначен для решения на основе систематизированной правовой информации различного вида простейших логических задач. В результате работы систем этого класса происходит не только поиск необходимой при решении задач правовой информации (как в информационно-поисковых), но и с помощью определенных логических процедур синтез новых сведений, не содержащихся явно в отобранной правовой информации.

Сравнительно новым и перспективным направлением использования компьютерных технологий являются экспертные системы (ЭС), относящиеся к системам искусственного интеллекта.

Эти системы способны накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи, объясняя ход решения. С помощью экспертных систем решаются задачи неформализованные, слабо структурируемые, алгоритмы решения которых не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них.



Автоматизированные рабочие места (АРМ) — индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенный для автоматизации профессионального труда специалиста. В состав АРМ входят, как правило, персональный компьютер, принтер, графопостроитель, сканер и другие устройства, а также прикладные программы, призванные решать конкретные задачи из профессиональной деятельности.

Автоматизированные системы управления (АСУ) — комплекс программных и технических средств, предназначенных для автоматизации управления различными объектами.

Основная функция АСУ — обеспечение руководства информацией. Автоматизированная система управления обеспечивает автоматизированный сбор и передачу информации об управляемом объекте, переработку информации и выдачу управляемых воздействий на объект управления.

Примером современной АСУ ОВД является АСУ «Дежурная часть» (АСУ ДЧ), которая предназначена для автоматизации управления силами и средствами подразделений и служб ОВД в процессе оперативного peaгирования на преступления и правонарушения. АСУ выполняет следующие основные функции: автоматизированный сбор и анализ информации об оперативной обстановке в городе, выдача решений и целеуказаний подразделениям ОВД, экипажам патрульных автомобилей, контроль за их исполнением в реальном масштабе времени; автоматизированный сбор, обработка, хранение, документирование и отображение на средствах индивидуального и коллективного пользования в ДЧ и подразделениях ОВД информации о расстановке сил и средств, о положении и числе патрульных автомобилей, фактах преступлений и правонарушений на фоне электронных карт; автоматизированный сбор по каналам связи из подразделений и служб ОВД информации о лицах, совершивших правонарушения, о похищенных вещах, угнанных транспортных средствах, другой оперативно-розыскной и справочной информации, а также выдача информации по запросам подразделений ОВД из региональных и общегородских банков данных; автоматическая регистрация деятельности подразделений ОВД, подготовка аналитических и статистических отчетов, ретроспективный анализ процессов и событий.

Автоматизированная система информационного обеспечения (АСИО) — это автоматизированная информационная система, обеспечивающая максимально полное удовлетворение информационно-правовых потребностей различных правовых образований на основе эффективной организации и использования информационных ресурсов.


Еще одним классификационным признаком АИС может выступать характер информации, которой оперирует ИС. В этом случае принято выделять следующие виды ИС: фактографические, документальные и интеллектуальные (экспертные системы), на каждом из которых подробней остановимся позднее.



Рис. 1. Виды ИС

2. Характерные особенности
документальных информационных систем (ДИС)


Одной из особенностей документальных информационных систем является, то, что они не предполагают выдачу однозначного ответа на поставленный вопрос. Базу данных таких систем образует совокупность неструктурированных текстовых документов (статьи, книги, рефераты, тексты законов) и графических объектов, снабженная тем или иным формализованным аппаратом поиска.

Цель системы, как правило, - выдать в ответ на запрос пользователя список документов или объектов, в какой-то мере удовлетворяющих сформулированным в запросе условиям. Например: выдать список всех статей, в которых встречается слово «закон». Принципиальной особенностью документальной системы является ее способность, с одной стороны, выдавать ненужные пользователю документы (например, где некоторое слово употреблено в ином смысле, чем предполагалось), а с другой - не выдавать нужные (например, если автор употребил какой-то синоним или ошибся в написании). Документальная система должна уметь по контексту определять смысл того или иного термина, например, различать «ромашка» (растение), «ромашка» (тип печатающей головки принтера).

Поэтому, в широком смысле под документальной информационной системой мы будем понимать – некое объемное хранилище документов с возможностью поиска (еще одно их название — информационно-поисковые системы (ИПС)) и выдачи, необходимых пользователю.

Под документом понимают хранящийся в информационной базе, объект произвольной структуры, содержащий информацию произвольного характера, доступ, к которому можно получить по его реквизитам.

Реквизитами документа являются свойства этого документа, позволяющие однозначно его идентифицировать. Примерами реквизитов могут служить название документа, его номер, дата создания, имена создателей, электронная подпись и т.д. В качестве примеров документов можно привести статьи, тексты приказов и распоряжений, бухгалтерские документы, карты местности, звуковые записи и т.д. Важно еще раз подчеркнуть, что структура объекта, который мы назвали документом, может носить самый произвольный характер: форматы для текстовых документов (обычный текстовый формат, формат Word, формат PDF, формат DjVu, формат HTML и т.д.), таблицы, графические файлы и т.п.


В зависимости от особенностей реализации хранилища документов и механизмов поиска, ДИС можно разделить на две группы: системы на основе индексирования; семантически-навигационные или гипертекстовые системы.

В гипертекстовых системах документы, которые помещаются в хранилище документов, оснащаются специальными навигационными конструкциями (гиперссылками), соответствующими смысловым связям между различными документами или отдельными фрагментами одного документа.

В системах на основе индексирования исходные документы помещаются в базу без какого-либо дополнительного преобразования, но при этом смысловое содержание каждого документа отображается в некоторое поисковое пространство. Процесс отображения документа в поисковое пространство называется индексированием и заключается в присвоении каждому документу некоторого индекса — координаты в поисковом пространстве. Формализованное представление индекса документа называется поисковым образом документа (ПОД). Пользователь выражает свои информационные потребности, посредством специального языка, формируя поисковый образ запроса (ПОЗ) к базе документов.

На основе определенных критериев ДИС осуществляет поиск и выдачу документов, поисковые образы которых соответствуют поисковым образам запроса пользователя.

Остановимся подробней на качественном и количественном показателе соответствия найденных в системе документов, информационным потребностям пользователя.



Рис. 2. Показатели соответствия найденных в системе документов,
информационным потребностям пользователя

Таким образом, под релевантностью (адекватностью) обычно понимают степень практической применимости результата или социальной применимость некоторого варианта решения задачи. В контексте указанной тематики, понятие релевантности можно уточнить следующим образом: – это соответствие найденного документа заданному информационному запросу, определяемое либо неким неформальным путем (содержательная релевантность) либо по определенному алгоритму (формальная релевантность). В терминах ДИС – это соответствие, определяемое путем сравнения поискового образа запроса (ПОЗ) с поисковым образом документа (ПОД) по определенному алгоритму [2].

Под пертинентностью в общем смысле понимают соотношение объема полезной информации к общему объему полученной информации, в терминах ИС – это соответствие найденных информационно-поисковой системой документов информационным потребностям пользователя, независимо от того, как точно и полно они выражены в тексте информационного запроса.