ГОСТ Р 70321.4-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся зданий на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
01.01.2023
действует
Название англ.: Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for recognition of buildings under construction on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedureОбласть применения: Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся зданий (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера. Типовая методика проведения испытаний алгоритмов ИИ для распознавания зданий на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.1, алгоритмов ИИ для определения типов жилых зданий – в ГОСТ Р 70321.2, алгоритмов ИИ для оценки площадки жилых зданий – в ГОСТ Р 70321.3Нормативные ссылки: ГОСТ ISO/IEC 17000;ГОСТ Р 52438;ГОСТ Р 59276;ГОСТ Р 59753-2021;ГОСТ Р 59754;ГОСТ Р 59792;ГОСТ Р 59898-2021;ГОСТ Р 70321.1-2022;ГОСТ Р 70321.2-2022;ГОСТ Р 70321.3;ГОСТ Р ИСО 6707-1;СП 42.13330
ГОСТ Р 70321.5-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
01.01.2023
действует
Название англ.: Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for determination the characteristics of wood-shrub vegetation on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedureОбласть применения: Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний алгоритмов ИИ при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размераНормативные ссылки:ГОСТ 19.301;ГОСТ ISO/IEC 17000;ГОСТ ISO/IEC 17025-2019;ГОСТ Р 52438;ГОСТ Р 58973-2020;ГОСТ Р 59276;ГОСТ Р 59753-2021;ГОСТ Р 59754-2021;ГОСТ Р 59792;ГОСТ Р 59795-2021;ГОСТ Р 59898-2021;СП 42.13330;СП 475.1325800
ГОСТ Р 70321.6-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания объектов дорожно-транспортной сети на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
01.01.2023
действует
Название англ.: Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for recognition of objects of road networks on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedureОбласть применения: Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания объектов дорожно-транспортной сети (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера. Типовая методика проведения испытаний алгоритмов ИИ для определения типов объектов дорожно-транспортной сети на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.7Нормативные ссылки:ГОСТ 19.301;ГОСТ ISO/IEC 17000;ГОСТ ISO/IEC 17025-2019;ГОСТ Р 52438;ГОСТ Р 58973-2020;ГОСТ Р 59276;ГОСТ Р 59753-2021;ГОСТ Р 59754-2021;ГОСТ Р 59792;ГОСТ Р 59795-2021;ГОСТ Р 59898-2021;ГОСТ Р 70321.7;СП 42.13330
ГОСТ Р 70321.7-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов объектов дорожно-транспортной сети на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
01.01.2023
действует
Название англ.: Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for classification types of objects of road networks on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedureОбласть применения: Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов объектов дорожно-транспортной сети (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера. Типовая методика проведения испытаний алгоритмов ИИ для распознавания объектов дорожно-транспортной сети на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.6Нормативные ссылки: ГОСТ ISO/IEC 17000;ГОСТ Р 52438;ГОСТ Р 59276;ГОСТ Р 59753-2021;ГОСТ Р 59754-2021;ГОСТ Р 59792;ГОСТ Р 59898-2021;ГОСТ Р 70321.6-2022;СП 42.13330
ГОСТ Р 70370-2022 Системы промышленной автоматизации и интеграция. Управление устареванием. Требования к процессам информационного обмена для учета изменений номенклатуры продукции и непрерывности производства
01.01.2023
действует
Название англ.: Industrial automation systems and integration. Obsolescence management. Information exchange process requirements for product portfolio changes and production continuity recordОбласть применения: Настоящий стандарт устанавливает требования к обмену данными в рамках цепочки поставок и определяет совокупность данных и сведений, используемых в качестве исходной информации для управления процессами устаревания продукцииНормативные ссылки:ГОСТ 7.0.64;ГОСТ Р 56129
ГОСТ Р 70394-2022 Информатизация здоровья. Обмен данными с медицинскими приборами в месте оказания медицинской помощи. Часть 10103. Номенклатура. Имплантируемые кардиологические приборы
01.03.2023
действует
Название англ.: Health informatics. Point-of-care medical device communication. Part 10103. Nomenclature. Implantable device, cardiacОбласть применения: Настоящий стандарт для формирования терминологии, используемой в области имплантируемых кардиологических приборов, устанавливает их базовую номенклатуру, представленную в стандарте ISO/IEEE 11073-10101:2004. В эту номенклатуру входят такие имплантируемые приборы, как кардиостимуляторы, дефибрилляторы, приборы сердечной ресинхронизирующей терапии и имплантируемые кардиомониторы. В этой номенклатуре определены специальные термины, необходимые для передачи клинически значимой сводной информации, которая была получена в ходе запроса прибора. Расширения номенклатуры могут использоваться в сочетании с другими частями стандарта IEEE 11073 (например, ISO/IEEE 11073-10201 [B2]) или с другими стандартами, например, Health Level Seven International (HL7)Нормативные ссылки: ISO/IEEE 11073-10103:2014, IEEE 11073-10101:2004;The Unified Code for Units of Measure
ГОСТ Р 70395-2022 Информатизация здоровья. Формат биосигналов. Часть 2. Электрокардиография
01.03.2023
действует
Название англ.: Health informatics. Medical waveform format. Part 2. ElectrocardiographyОбласть применения: Настоящий стандарт определяет применение правил кодирования формата биосигналов (MFER) для описания стандартных форм биосигналов электрокардиограммы, измеренных в физиологических лабораториях, больничных палатах, клиниках и при медицинских осмотрах первичного звена. Он охватывает электрокардиограммы, такие как в 12 отведениях, 15 отведениях, 18 отведениях, отведение Кабрера, отведение Nehb, отведение Франка, отведение XYZ, а также тесты с физической нагрузкой, которые измеряются контрольным оборудованием, таким как электрокардиографы и мониторы пациента, совместимые с MFERНормативные ссылки: ISO/TS 22077-2:2015, ISO 22077-1
Название англ.: Unified technology «Digital Social Lawyer»Область применения: Настоящий стандарт распространяется на область досудебного правового урегулирования в рамках организации взаимодействия граждан и Фонда социального страхования Российской Федерации (ФСС РФ) на основе юридически значимого электронного документооборота при предоставлении государственных услуг в электронном виде, в том числе с участием МФЦ, в целях разрешения правовых конфликтов в социальной сфере с использованием цифровых технологий. Применение стандарта позволит снизить нагрузку на судебную систему, освободить получателей мер государственной социальной поддержки от нерационального использования времени и дополнительных затрат на юридическую защиту их прав при разрешении споров. Настоящий стандарт также распространяются на сферу использования цифровых технологий в деятельности ФСС РФ работающих граждан от возможного ухудшения материального и (или) социального положения, в том числе по не зависящим от них обстоятельствам (в результате заболевания, травмы, несчастного случая на производстве или профессионального заболевания, беременности и родов, рождения ребенка (детей), ухода за ребенком в возрасте до полутора лет). Настоящий стандарт может быть применен при оказании государственных услуг на основе ЕЦП, создаваемой в рамках цифровой и функциональной трансформации социальной сферы в Российской Федерации для ее использования Министерством труда и социальной защиты, Пенсионным фондом Российской Федерации (ПФ РФ) и федеральными учреждениями медико-социальной экспертизы, а также при переходе к предоставлению региональных и муниципальных мер социальной поддержки, оказанию государственных услуг и осуществлению функций в формате «Социального казначейства». Требования настоящего стандарта могут быть учтены: - при организации информационного взаимодействия между гражданами, организациями, органами публичной власти и их должностными лицами, судебными и правоохранительными органами, правозащитными организациями (адвокатура, нотариат), Уполномоченным по правам человека в Российской Федерации, Уполномоченным по правам потребителей финансовых услуг, Уполномоченным при Президенте Российской Федерации по правам ребенка, Уполномоченным по защите прав предпринимателей, многофункциональными центрами и другими субъектами; - проектировании, разработке, внедрении и использовании информационных систем и информационно-технологической инфраструктуры, а также использовании информационных (цифровых) сервисов в сфере публичного управления и предоставления услуг в социальной сфере; - организации оказания правовой помощи, в том числе бесплатной, совершенствовании деятельности юридических служб организаций, а также в иных сферах юридической практики, в том числе за счет внедрения единой технологии «Цифровой социальный юрист» или ее отдельных компонентовНормативные ссылки:ГОСТ 33707;ГОСТ Р 1.2;ГОСТ Р 1.5;ГОСТ Р 1.12;ГОСТ Р 52131;ГОСТ Р 52872;ГОСТ Р 55386;ГОСТ Р 56823;ГОСТ Р 58591;ГОСТ Р 7.0.101;ГОСТ Р ИСО 10002;ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546;ГОСТ Р ИСО/МЭК 27002;ГОСТ Р ИСО 30300;ГОСТ Р 54471;ГОСТ Р 54930;ГОСТ Р 54989;ГОСТ Р 55681;ОК 003-2017;ОК 029-2014;ОК 034-2014
ГОСТ Р 70569-2022 Информационные технологии. Сетецентрические информационно-управляющие системы. Интероперабельность
30.03.2023
действует
Название англ.: Information technologies. Network-centric information-control systems. InteroperabilityОбласть применения: Настоящий стандарт распространяется на сетецентрические информационно-управляющие системы (СЦ ИУС). Настоящий стандарт устанавливает основные положения по обеспечению интероперабельности СЦ ИУС в ходе их создания и развитияНормативные ссылки:ГОСТ Р 1.12;ГОСТ Р 55062;ГОСТ Р 59796;ГОСТ Р ИСО 11354-1;ГОСТ Р ИСО 11354-2;ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000;ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010
ГОСТ Р 70642-2023 Информационная технология. Качество в обучении, образовании и подготовке. Основные положения и эталонная структура
01.03.2023
действует
Название англ.: Information technology. Learning, education and training. Metadata for learning resourcesОбласть применения: В стандарте представлены общий подход и структура системы обеспечения качества, менеджмент и повышение качества в области обучения, образования и подготовки с использованием информационных технологий (электронного обучения). В стандарте рассмотрена эталонная система качества (ЭСК) для электронного обучения, которая является общей и универсальной моделью для описания, определения и понимания критических свойств, характеристик и показателей качества. ЭСК сочетает в себе общую уточненную процессную модель с дескриптивной моделью процессовНормативные ссылки: ISO/IEC 40180:2017, ГОСТ Р 54837;ГОСТ Р ИСО 9000;ГОСТ Р ИСО 9001;ГОСТ Р ИСО 14001;ГОСТ Р ИСО/МЭК 11179-3
ГОСТ Р 70321.4-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся зданий на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
ГОСТ Р 52438;