ivdon3@bk.ru
В данной статье рассматривается применение сетей двунаправленной долговременной кратковременной памяти (Bi-LSTM) для генерации исходного кода. В исследовании анализируется, как Bi-LSTM обрабатывают последовательные данные в двух направлениях, собирая контекстную информацию как из прошлых, так и из будущих токенов для генерации синтаксически корректного и семантически согласованного кода. Представлен всесторонний анализ архитектур моделей, включая механизмы внедрения, сетевые конфигурации и уровни вывода. В исследовании подробно описываются процессы подготовки данных, особое внимание уделяется методам токенизации, которые позволяют сбалансировать объем словарного запаса с использованием терминологии, специфичной для предметной области. Методологии обучения, алгоритмы оптимизации и показатели оценки обсуждаются со сравнительными результатами по нескольким языкам программирования. Несмотря на многообещающие результаты, остаются проблемы с функциональной корректностью и генерацией сложной структуры кода. Будущие направления исследований включают механизмы внимания, инновационные архитектуры и усовершенствованные процедуры обучения.
Ключевые слова: генерация кода, глубокое обучение, рекуррентные нейронные сети, трансформаторы, токенизация
В статье представлен процесс проверки функционирования защищенной сети передачи данных, построенной на базе аппаратуры беспроводного широкополосного доступа с семиэлементной антенной решеткой (АБШД 7) и с одним антенным устройством (АБШД 1). Описаны условия проведения эксперимента, состав и комплектность аппаратуры. Приведены результаты проверок в различных режимах работы. Сделан вывод о возможности использования штатной бортовой аппаратуры связи в качестве ретранслятора при установке соответствующего программного режима.
Ключевые слова: передача данных, защищенная сеть, канал передачи данных, ретранслятор
В статье рассматривается проблема оптимизации глобальных сетей, а также существующие на данный момент программно-аппаратные решения. Цель исследования – определение технологической основы для разработки прототипа отечественного оптимизатора глобальной компьютерной сети (wide area network, WAN). При исследовании предметной области выяснилось, что отечественных решений в данной сфере, находящихся в свободном доступе, не существует. Полученное решение можно будет приспособить под конкретные требования компании-заказчика с помощью добавления необходимых модификаций в прототип.
Ключевые слова: глобальная сеть, дедупликация данных, оптимизатор WAN, пропускная способность
В статье приведены аспекты проектирования модуля работы с искусственным интеллектом для анализа видеопотоков с камер наблюдения с целью классификации объектов и интерпретации их действий в рамках задачи сбора статистической информации и фиксации сведений об аномальной активности объектов наблюдения. Представлены диаграмма последовательности процесса работы пользователя с активными мониторингами с помощью Telegram-бота и концептуальная схема взаимодействия информационно-аналитической системы питомника породистых собак на платформе «1С:Предприятие» с внешними сервисами.
Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект, распознавание действий, классификация объектов, YOLO, LSTM модель, поведенческие паттерны, поиск ключевых точек, 1С:Предприятие, Telegram-бот
В этой статье представлена техническая реализация сверточной цифровой сетевой системы распознавания лиц, которая способна работать в различных сценариях, таких как перекрытие, изменение угла обзора и поворот камеры. были проанализированы различные алгоритмы идентификации лиц с целью разработки модели, которая могла бы идентифицировать лица под разными углами. Система была экспериментально проверена на различных наборах данных и сравнена с ее точностью, скоростью обработки и устойчивостью к воздействию окружающей среды. Результаты показывают, что оптимизированная структура нашей сверточной нейронной сети обеспечивает точность более 90% в нормальных условиях и сохраняет достойную производительность при частичной окклюзии.
Ключевые слова: распознавание лиц, сверточные нейронные сети, модель, извлечение признаков, глубокое обучение, распознавание лиц, изображение
Это исследование является свидетельством потенциала сверточных нейронных сетей при активации softmax для классификации образцов богомола, медоеда и ласки. Модель была способна давать точные прогнозы с низким уровнем ошибок в классификации и обладала потенциалом для уменьшения различий в окружающей среде за счет минимизации их с помощью увеличения объема данных. Исследование показывает, как сети глубокого обучения можно было бы использовать для автоматизации таксономической классификации, что, в свою очередь, помогло бы идентифицировать виды с помощью изображений и крупномасштабного природоохранного мониторинга.
Ключевые слова: глубокое обучение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, набор данных, функция softmax, классификация изображений, дикая природа, расширение данных
Использование машинного обучения при работе с текстовыми документами существенно повышает эффективность работы и расширяет диапазон решаемых задач. В работе приведен анализ основных методов представления данных в цифровой формат и алгоритмов машинного обучения, сделан вывод об оптимальном решении для генеративных и дискриминативных задач.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, модели архитектуры трансформер, градиентный бустинг, большие языковые модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Данная статья посвящена изучению возможностей технологии машинного обучения для прогнозирования спроса на товары. В исследовании анализируются различные модели и возможности их применения в рамках задачи предсказания будущих продаж. Наибольшее внимание акцентировано на современных методах анализа временных рядов, в частности нейросетевые и статистические подходы. Полученные в ходе исследования результаты наглядно демонстрируют преимущества и недостатки разных моделей, степень влияния их параметров на точность прогноза в рамках задачи прогнозирования спроса. Практическая значимость полученных выводов определяется возможностью использования полученных результатов в анализе схожего набора данных Актуальность исследования обусловлена необходимостью точного прогнозирования спроса на товары для оптимизации запасов и сокращения издержек. Использование современных методов машинного обучения позволяет повышать точность предсказаний, что особенно важно в условиях нестабильного рынка и изменяющегося потребительского спроса.
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения, оценка спроса, точность прогнозирования, анализ временных последовательностей, предсказание объемов продаж, Python, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети
В статье рассмотрены методы машинного обучения, сферы их приложения, ограничения и возможности применения. Отдельно выделены достижения в области глубокого обучения, которые позволяют получить точные результаты с оптимальными затратами времени и сил. Также детально описана перспективная на сегодняшний день архитектура нейронных сетей трансформеров. В качестве альтернативного подхода предложено использовать в процессе конвертирования скана в элементы цифровой информационной модели генеративную состязательную сеть.
Ключевые слова: сканирование, облако точек, информационная модель, строительство, объекты, представление, нейронная сеть, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные веб-приложения становятся всё более сложными и функционально насыщенными, что создаёт необходимость в эффективных инструментах для управления зависимостями, оптимизации и сборки проектов. Сборщики позволяют оптимизировать код, что напрямую влияет на скорость загрузки и выполнения приложений. Цель работы - провести сравнительный анализ сборщиков JavaScript: Webpack, Parcel и Rollup, чтобы выявить их преимущества и недостатки с точки зрения эргономики фронтенд-разработки. Это включает в себя оценку удобства настройки, эффективности работы с ресурсами, скорости сборки и других факторов, влияющих на производительность разработчика и конечное качество веб-приложений. Проведено практическое тестирование сборщиков на примере стандартного веб-проекта. Оценена эргономика работы с инструментами: выделены критерии и проведено сравнение на основе полученных данных. Разработаны рекомендации по выбору оптимального инструмента для различных типов проектов в фронтенд-разработке. Результаты исследования могут быть использованы как основа для обучения новых специалистов, а также для улучшения существующих практик в разработке веб-приложений при принятии обоснованных решений по выбору технологий для долгосрочных проектов.
Ключевые слова: веб-разработка, эффективность разработки, эргономика, фронтенд-разработка, тестирование, сборщик
Данная статья исследует подход контент-ориентированной фильтрации в современных рекомендательных системах, уделяя особое внимание его ключевым принципам, методам реализации и метрикам оценки. В исследовании подчеркиваются преимущества контент-ориентированных систем в сценариях, требующих глубокого анализа объектов и моделирования пользовательских предпочтений, особенно в условиях недостатка данных для коллаборативной фильтрации.
Ключевые слова: контент - ориентированная фильтрация, рекомендательные системы, выделение характеристик, метрики сходства, персонализация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Статья посвящена комплексному анализу русскоязычных текстов с использованием нейросетевых моделей, в основу которых положен двунаправленный кодировщик представлений трансформера (Bidirectional Encoder Representations from Transformers – BERT). В работе применяются специализированные модели для русского языка: RuBERT-tiny, RuBERT-tiny2 и RuBERT-base-cased. Предложенный метод охватывает морфологический, синтаксический и семантический уровни анализа, включая лемматизацию, определение частей речи, морфологических признаков, синтаксических отношений, семантических ролей и связей. Использование моделей семейства BERT позволяет достичь точности выше 98% для лемматизации, 97% для определения частей речи и морфологических признаков, 96% для синтаксического анализа и 94% для семантического анализа. Метод подходит для задач, требующих глубокого понимания текста, и может быть оптимизирован для работы с большими корпусами.
Ключевые слова: русскоязычные тексты, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, лемматизация, RuBERT, обработка естественного языка
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Зависимость от мобильных игр признана Всемирной организацией здравоохранения игровым расстройством и представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения. Россия, с быстро растущим рынком мобильных игр, также сталкивается с этой проблемой. Целью исследования является изучение возможности использования нейронных сетей для раннего выявления и профилактики зависимости от мобильных игр в российском контексте. В рамках исследования была разработана и протестирована упрощенная модель нейронной сети на основе набора данных из 101 наблюдения. Разработанная модель показала потенциал в идентификации поведенческих паттернов, связанных с игровой зависимостью, но требует улучшения для повышения точности. Результаты подчеркивают значимость учета региональных особенностей и открывают перспективы для дальнейших исследований, включая использование более сложных архитектур нейронных сетей и разработку регионально адаптированных приложений.
Ключевые слова: нейронные сети, архитектуры нейронных сетей, автокодировщик, цифровая зависимость, игровая аддикция, цифровые технологии, машинное обучение, искусственный интеллект, зависимость от мобильных игр, игровое расстройство
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Статья посвящена исследованию применения методов машинного обучения для прогнозирования отказов промышленного оборудования. Проведен обзор современных подходов, таких как случайный лес, SVM и XGBoost, с акцентом на их точность, устойчивость и применимость к инженерным задачам. На основе анализа реальных данных (температура, давление, вибрация, влажность) обучены и сравнены модели, из которых XGBoost показал наилучшие результаты. Выявлены ключевые параметры, влияющие на поломки, и предложена система рекомендаций, основанная на статистическом анализе и предсказательной модели. Разработанное решение позволяет своевременно выявлять риски отказов и оптимизировать техническое обслуживание.
Ключевые слова: машинное обучение, предиктивное моделирование, управление оборудованием, прогнозирование отказов, анализ данных
Для успешной работы нейросетевых алгоритмов при обработке 3D-облаков точек необходимо обеспечение детального облака точек внешней среды. Подобная задача возникает при функционировании манипуляционного робота в новой среде, где перед обработкой облака точек сцены необходимо получить детальное представление внешней среды с помощью RGB-D камеры, закрепленной на конечном звене робота. Для решения этой проблемы в данном исследовании предлагается алгоритм для адаптивного управления манипуляционным роботом для построения модели внешней среды. За счет применения адаптивного подхода, в процессе исследования внешней среды манипуляционный робот перемещает RGB-D камеру с учетом изменений в текущей модели среды, внесенных предыдущим полученным RGB-D изображением. Полученные результаты позволяют судить об эффективности предложенного подхода, показывая, что за счет адаптивности он позволяет достичь больших показателей покрытия сцены.
Ключевые слова: модель среды, манипуляционный робот, адаптивный алгоритм управления, реконструкция поверхности, RGB-D камера, обработка визуальной информации
В статье рассматриваются методы моделирования распространения инфекционных заболеваний. Рассматриваются особенности обобщённого компартментального подхода к моделированию эпидемий, в рамках которого популяция подразделяется на непересекающиеся группы индивидов. Прогноз моделей, построенных при использовании данного подхода, подразумевает оценку численности групп индивидов во времени. Предложен метод оценки параметров модели по статистическим данным. Предложен метод оценки доверительных интервалов прогноза модели, основанный на серии стохастических запусков модели. Проведён вычислительный эксперимент, демонстрирующий работу предложенных методов на данных о распространении гриппа в странах Европы. Результаты показывают эффективность модели в прогнозировании динамики эпидемии и оценке доверительных интервалов прогноза. Обоснована возможность приложения описанных методов к моделированию хронических заболеваний.
Ключевые слова: моделирование эпидемий, компьютерное моделирование, компартментальные модели, SIR, стохастическое моделирование, оценка параметров, доверительный интервал, прогноз, грипп
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе выполнено моделирование управления полетом беспилотного воздушного суда (БВС). Предлагается распределенная система управления, последовательно включающая внутренний и внешний контуры для управления состоянием движения летательного аппарата. Эффективность управления каскадного ПД-регулятора (пропорционально-дифференциального) выше, чем у традиционного ПИД-регулятора (пропорционально-интегрально-дифференцирующего). Предложен новый каскадный алгоритм управления с ПД-контроллером. Сначала динамика БВС моделируется на основе метода Ньютона-Эйлера, затем состояние движения аппарата контролируется распределенной системой управления на основе каскадных уровней пропорционально-производных внутреннего и внешнего контуров. Результаты моделирования показывают, что контроллер, разработанный на основе пропорционально-производной скорости управления внутренним и внешним контурами, способен достичь быстрого отслеживания положения и ориентации БВС при внешних возмущениях и имеет хорошее качество управления. Разработанный алгоритм повысил эффективность управления на 5-7% по сравнению с традиционным ПИД-алгоритмом.
Ключевые слова: беспилотное воздушное судно, пропорционально-интегрально-дифференцирующий регулятор, каскадный пропорционально-дифференциальный регулятор, оптимизация алгоритма, алгоритм управления
В статье рассматривается процесс разработки и моделирования импеллера для беспилотного воздушного судна самолетного типа. Проведены аэродинамические и прочностные расчеты, определены ключевые конструктивные параметры, включая количество лопастей, мощность двигателя и выбор материала. Разработанные модели созданы в CAD-системе Компас 3D и изготовлены методом 3D - печати с использованием PETG-пластика. Проведены испытания тяги импеллера в зависимости от оборотов двигателя, что позволило оптимизировать конструкцию для максимальной эффективности.
Ключевые слова: импеллер, беспилотное воздушное судно, аэродинамика, 3D-моделирование, Компас 3D, аддитивные технологии, тяга, испытания, APM FEM
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье рассматривается вопрос повышения производительности и масштабируемости транзакционных систем на примере архитектуры шардированного блокчейна. Особое внимание уделяется применению подхода, основанного на поисковых запросах — модели, в которой транзакционные намерения пользователя обрабатываются асинхронно и агрегированно. Это позволяет значительно снизить нагрузку на сеть и достичь высокой пропускной способности без ухудшения пользовательского опыта. Предлагаемая архитектура базируется на полностью контролируемых смарт-аккаунтах, встроенных кошельках и сторонней обработке поисковых запросов пользователя через специализированный модуль. В результате достигается масштабируемость, отвечающая требованиям высокочастотной торговли и автоматизированных децентрализованных приложений. Приводятся ключевые метрики эффективности и сценарии применения вне финансового сектора.
Ключевые слова: блокчейн, технологии распределенного реестра, транзакционные системы, распределенные системы
Оценка технического состояния оборудования является важной задачей обеспечения стратегии эксплуатации и планирования ремонтных работ на предприятии. Одним из подходов к оценке состояния оборудования является использование известного показателя «индекс технического состояния», методика расчета которого утверждена Минэнерго РФ. В этой же методике предложена шкала оценки уровня технического состояния оборудования. Однако, вопрос о граничном или пороговом значении этого показателя, по которому можно судить о непригодности оборудования к дальнейшей эксплуатации, остается открытым. В работе предложена методика определения порогового значения модифицированного индекса технического состояния на основе допустимой вероятности безотказной работы оборудования с использованием статистических методов. Новизна работы заключается в предложении методики определения порогового значения модифицированного индекса технического состояния, разработанного автором, для оценки которого используются объективные данные, в отличии от субъективных оценок экспертов в существующих методиках. Проверка предлагаемой методики выполнялась на наборе статистических данных по деградации турбореактивных двухконтурных двигателей за 2008 год, предоставленном Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (National Aeronautics and Space Administration - NASA).
Ключевые слова: индекс технического состояния, модифицированный индекс технического состояния, пороговое значение, вероятность безотказной работы оборудования, сложный технический объект
В статье предлагается схема взаимодействия узлов защищенной сети передачи данных на базе аппаратуры беспроводного широкополосного доступа (АБШД). Описаны варианты исполнения конструкторско-технологической реализации АБШД: аппаратура АБШД 7 (с семиэлементной антенной решеткой) и аппаратура АБШД 1 (с одним антенным устройством). По каждому из вариантов представлен состав функионально законченных устройств и узлов, указаны технические характеристики аппаратуры. Приведено функциональное описание составных частей аппаратуры АБШД 7 и АБШД 1.
Ключевые слова: телекоммуникационная аппаратура, информационно-мониторинговая сеть, беспроводной широкополосный доступ, передача данных, защищенная сеть
В статье исследованы варианты конфигурации бортовой аппаратуры связи. Проведены моделирование и оценка вариантов размещения антенн на борту беспилотного летательного аппарата вертолетного типа (БЛА ВТ) с учетом влияния элементов конструкции и полезной нагрузки на диаграмму направленности антенн, приведены сводные результаты моделирования диаграмм направленности и анализа потерь, обусловленных влиянием элементов конструкции БЛА ВТ при различном размещении антенн. Проведен расчет бюджета потерь для разных сочетаний наземной и бортовой аппаратуры с учетом различных дальностей при максимальном перепаде высот. Предложены варианты реализации ретранслятора на базе БЛА-ВТ.
Ключевые слова: система управления, беспилотный ретранслятор, бортовая аппаратура связи, канал управления, приемо-передающий тракт
Сочетание системного анализа и долгосрочного планирования является важным условием для обеспечения устойчивого развития и повышения конкурентоспособности предприятий. В данном контексте использование метода анализа дерева событий Event Tree Analysis (дал ее ETA) играет ключевую роль в оценке выполнения стратегических целей, задач и выявлении потенциальных рисков. Данное исследование направлено на разработку и применение дерева событий для анализа различных аспектов деятельности системы, включая постановку целей, разработку стратегий и выполнение задач. Применение метода ETA позволяет не только моделировать возможные сценарии развития событий, но и разрабатывать меры по минимизации рисков, что способствует достижению долгосрочной устойчивости и успешного функционирования системы.
Ключевые слова: дерево событий, системный анализ, стратегическое планирование, управление рисками, минимизация угроз, устойчивое развитие, конкурентоспособность предприятий, количественный анализ, качественный анализ, зависимые события, условные вероятности
Рассматривается задача проектирование прототипа БПЛА и синтеза по его CAD-модели системы управления в рамках проекта по осмотру строительных объектов. Особое внимание уделено построению компьютерной модели квадрокоптера. На основе существующих методов выполнен энергетический расчет и предложен порядок синтеза регуляторов в контурах управления ориентацией и положение с учетом периода дискретизации используемых датчиков. Полученные путем моделирования результаты подтверждают предложенный алгоритм настройки регуляторов. Решение может быть использовано студентами и специалистами в построении автономных БПЛА или их компьютерных моделей.
Ключевые слова: квадрокоптер, компьютерное моделирование, синтез ПД-регулятора, конструирование БПЛА, стереокамера, осмотр помещений
Статья посвящена разработке методика автоматизированной оценки времени достижения порогового значения срабатывания пожарного извещателя по результатам моделирования пожара при определении расчетных величин индивидуального пожарного риска. Представлена функциональная модель и основной алгоритм предлагаемой технологии. Проведена апробация разработанной методики на примере моделирования пожара в здании торгового назначения на основе программного ядра FDS для различных сценариев. Представлены результаты сравнительного анализа решения задач оценки времени достижения порогового значения срабатывания пожарных извещателей для различных критериев на основе предложенной технологии и ручного метода.
Ключевые слова: индивидуальный пожарный риск, моделирование динамики развития пожара, полевая модель, автоматизация, алгоритм, FDS