ivdon3@bk.ru
Задача распознавания изображений в видеофайлах – одна из фундаментальных проблем в области компьютерного зрения и анализе видеофайлов. Каждый день производится огромное количество видеоматериала, и зачастую требуется их анализ c распознаванием. На данный момент любой анализ видео основывается на методах распознавания по всем кадрам из видео. Также зачастую при анализе видео происходит распознавание одного конкретного класса (либо лица, либо объекты). Производя последовательный анализ всех кадров, программа выдаёт много избыточной информации (например, подряд сразу несколько десятков таймкодов на одну персону, если она достаточно долго находится в кадре) и, соответственно, не отличаются достаточным быстродействием. В данной работе рассмотрена методика для автоматического анализа видеофайлов на предмет детектирования наличия персон и достопримечательностей, использующая распознавание по ключевым, неповторяющимся кадрам, на основе алгоритмов для их извлечения. Распознавание достопримечательностей и лиц по ключевым кадрам позволит значительно снизить вычислительные затраты, а также избежать переполнения повторяющейся информацией. Эффективность предложенной методики оценивается с точки зрения точности и скорости на наборе тестовых видео.
Ключевые слова: ключевой кадр, распознавание, компьютерное зрение, алгоритм, видео
Предложен новый математический аппарат контроля адекватности выбора интервала дискретизации сигнала с точки зрения учета основных высокочастотных составляющих и выявления возможностей его увеличения. Он базируется на построении специальных алиасинг-грамм по измеренным отсчетам сигнала. Алиасинг-граммы представляют собой графики среднеквадратических отклонений амплитудных спектров условно эталонного дискретного сигнала, заданного с наибольшей частотой дискретизации и вспомогательных дискретных сигналов, полученных на том же интервале наблюдения, но с меньшими частотами дискретизации. Анализируя подобные графики, легко выявить частоты дискретизации, приводящие к появлению эффекта алиасинга в случае дискретизации, а, следовательно, к искажению спектра сигнала. Для ускорения и упрощения построения алиасинг-грамм предложено в качестве вспомогательных использовать сигналы, полученные из эталонного путем прореживания. Показано, что данный аппарат эффективен и в случае возникновения эффекта растекания спектра. Он может быть применен в самообучаемых измерительных системах.
Ключевые слова: интервал дискретизации, алиасинг, амплитудный спектр, алиасинг-грамма, прореживание отсчетов, растекание спектра
2.2.11 - Информационно-измерительные и управляющие системы , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассмотрена графическая нотация с использованием трехмерной визуализации для представления моделей автоматизированных систем по методологии автоматизации интеллектуального труда (МАИТ). Целью исследования является повышение эффективности процесса моделирования автоматизированных систем за счет более полного представления моделей. Метод исследования: системный подход. В результате исследования были сформулированы описание и правила формирования соответствующей графической нотации для этапов начального и концептуального моделирования предметных задач по МАИТ, правила формирования представлений для статических и динамических структур модели, а также представления их взаимосвязи. Кроме того, были рассмотрены правила визуального выделения и сокрытия элементов диаграмм графической нотации, что делает ее пригодной для реализации в качестве программного модуля с графическим интерфейсом для CASE-средств, позволяющих производить моделирование по МАИТ. Подобное решение позволяет визуализировать модель в целом и повысить эффективность работы специалистов аналитиков, производящих моделирование по методологии.
Ключевые слова: методология автоматизации интеллектуального труда, моделирование автоматизированных систем, концептуальное моделирование, графическая нотация, трехмерная визуализация
В настоящей работе авторами статьи раскрываются многие актуальные проблемы, связанные с модернизацией инклюзивного образования в России. Авторы работы делают акцент на практике преподавания иностранного языка в высших учебных учреждениях. В статье также представлены модели вовлеченности лиц с ОВЗ, релевантные современной образовательной среде высших учебных заведений. Помимо этого, также дано краткое описание исторической и правовой основы инклюзии в России. Авторы работы на основе проведенного анализа отмечают, что в высших учебных заведениях инклюзивное образование еще находится на стадии формирования. В связи с этим авторы работы делают вывод, что для успешного внедрения инклюзивного образования требуется научно осмыслить проблему и создать методологическую базу.
Ключевые слова: инклюзивное образование, лица с ОВЗ, равный доступ, качественное образование, интеграция, синергия, правовая основа, адаптация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования
Работа направлена на моделирование системы управления продольно-резательным станком бумагоделательной машины с целью улучшения качества выпускаемой продукции и исключения брака по плотности намотки. Разработанная автоматизированная система реализует функции управления режимами работы станка, распределения нагрузок несущих валов, торможения раската и натяжения бумажного полотна.
Ключевые слова: продольно-резательный станок, бумагоделательная машина, автоматизированная система управления, перемотный станок, прижимной вал, разматыватель, наматыватель, разгонный вал, отклоняющий вал, режущая секция
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье представлены выражения, позволяющие вычислить величину энергопотребления конечных узлов при передаче сообщения в беспроводной сенсорной сети. Получены данные о значениях, которые принимает величина энергопотребления конечного узла сенсорной сети в зависимости от величины затухания сигналов при передаче по беспроводному каналу, а также от устанавливаемых значений выходной мощности и коэффициента расширения спектра передаваемых сигналов.
Ключевые слова: интернет вещей, Internet of Things, сенсорная сеть, LoRaWAN, IoT-система, энергопотребление конечного узла, коэффициент расширения спектра, выходная мощность
В статье рассматривается метод обнаружения локальных участков со скрытыми дефектами у изделий, длина которых на несколько порядков больше других размеров, при обработке информации от неразрушающего контроля изделия. Для получения необходимой информации используются различные средства интроскопии и излучения разной природы. Обработка информации, получаемой с помощью сканирующего контроля, должна обнаруживать участки с дефектами и определить их природу. Для сравнения различных методов обработки и выбора оптимального способа обработки информации использован метод компьютерного моделирования, с помощью которого выполнена имитация процесс получения информации и ее обработки, что упрощает подбор наиболее подходящего способа обнаружения дефекта. В статье описаны типичные модели принимаемого сигнала и приведены результаты моделирования.
Ключевые слова: дефекты, неразрушающий контроль, протяженные изделия, имитационная модель, скользящее усреднение, временные ряды
2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются проведенные исследования изменения выходного сигналы с измерительного устройства для оценки качества смешивания натуральных и химических волокон в полуфабрикатах прядильного производства, полученных на ленточной машине при различных переходах. Построение полиномиальных моделей при анализе данных позволяет интерпретировать информации о равномерности распределения волокон в ленте, не учитывая влияния на изменения её линейной плотности.
Ключевые слова: качество смешивания волокон, линейная плотность, инфракрасный метод оценки, оценка данных, линейный полином, полиномиальная функция
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности
В статье рассматривается задача криптоанализа системы защиты информации, основанной на трудно решаемой задаче диофантовых уравнений. Описывается математическая модель такой системы защиты и предлагается решение задачи криптоанализа с использованием искусственной иммунной системы, адаптированной для решения диофантовых уравнений. В работе рассматриваются основные принципы построения искусственных иммунных систем и приводятся результаты экспериментов по оценке эффективности предложенной системы на диофантовых уравнениях степени, не превышающей шести. Полученные результаты демонстрируют возможность применения искусственных иммунных систем для решения задачи криптоанализа систем защиты информации, основанных на диофантовых уравнениях.
Ключевые слова: криптоанализ, система защиты информации, диофантовы уравнения, искусственная иммунная система, адаптивный алгоритм, оценка эффективности
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Определение эмоций человека по речи является актуальной задачей на данный момент, потому как оно может быть применено в различных отраслях, таких как экономика, медицина, маркетинг, безопасность и образование. В данной работе рассматривается распознавание человеческих эмоций именно по речи, т.к. речь является информативным показателем, который достаточно трудно подделать. В работе рассматривается нейросетевой подход к решению задачи. Была реализована рекуррентная нейронная сеть с памятью LSTM, а также собран собственный датасет, на котором модель обучалась. Датасет включает в себя речь русскоговорящих актеров, что повысит качество работы модели для русскоговорящих пользователей.
Ключевые слова: нейронная сеть, определение эмоций, речь, классификация, глубокое обучение, рекуррентная модель, LSTM
В данной статье рассмотрены аспекты проектирования онтологии для сферы информационной безопасности. Приведены примеры использования онтологий в рассматриваемой предметной области, в том числе в области управления рисками информационной безопасности, классификации угроз и уязвимостей, мониторинга инцидентов, а также рассмотрены примеры существующих разработок онтологий по защите информации. Определена актуальность разработки правовых онтологий и значимость проектирования юридической онтологии для рассматриваемой предметной области информационной безопасности ввиду наличия большой нормативно-правой базы.
Ключевые слова: безопасность, защита информации, информационная безопасность, информация, модель предметной области, нормативный правовой акт, онтология, онтологический подход, проектирование, юридическая онтология
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Данная статья представляет исследование, посвященное применению нейросетевой модели YOLOv8 для обнаружения дорожных знаков. В ходе исследования была разработана и обучена модель на основе YOLOv8, которая успешно детектируют дорожные знаки в реальном времени. Статья также представляет результаты экспериментов, в которых модель YOLOv8 сравнивается с другими широко используемыми методами обнаружения знаков. Полученные результаты имеют практическую значимость в области безопасности дорожного движения, предлагая инновационный подход к автоматическому обнаружению дорожных знаков, что способствует улучшению контроля скорости и снижению аварийности на дорогах.
Ключевые слова: машинное обучение, дорожные знаки, сверточные нейронные сети, распознавание образов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье представлена математическая модель для оценки применимости интеллектуальных чат-ботов в изучении диалектов иностранных языков. Модель учитывает ключевые параметры чат-ботов и их способности адаптироваться к различным диалектам, оценивая качество ответов чат-бота как на основе определенных критериев, так и в целом. В рамках экспериментального исследования с немецкими диалектами оценивались такие чат-боты, как ChatGPT-3.5, GPT-4, YouChat, Bard, DeepSeek и Chatsonic. Результаты показали, что модели OpenAI (ChatGPT-3.5 и GPT-4) предоставляют наиболее широкие возможности для изучения диалектов, при этом ChatGPT-3.5 лучше всего справляется с баварским и австрийским диалектами, а YouChat - со швейцарским. Эти находки предоставляют практические рекомендации для выбора чат-ботов при изучении диалектов и являются основой для дальнейших исследований эффективности образовательных технологий на базе искусственного интеллекта.
Ключевые слова: большая языковая модель, чат-бот, оценка качества, изучение иностранного языка, технология искусственного интеллекта в образовании
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.12.3 - Междисциплинарные исследования языка
В данном исследовании мы представляем исследование методов обработки естественного языка и машинного обучения, с особым акцентом на алгоритмах глубокого обучения. В ходе исследования было исследовано применение моделей с долгосрочной краткосрочной памятью с механизмами внимания для задач суммаризации текста. В качестве набора данных для экспериментов использовались новостные статьи и соответствующие им резюме. В статье обсуждаются предварительные этапы обработки данных, включая очистку текста и токенизацию. В рамках исследования также исследуется влияние различных гиперпараметров на производительность модели. Результаты демонстрируют эффективность предложенного подхода в генерации кратких резюме на основе обширных текстов. Полученные результаты способствуют развитию методов обработки естественного языка и машинного обучения для суммаризации текста.
Ключевые слова: извлекающая суммаризация текста, последовательность-последовательность, долгосрочная краткосрочная память, кодировщик-декодировщик, модель суммаризации, обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение, механизм внимания
На топливную эффективность самосвалов влияют такие переменные реального мира, как параметры транспортного средства, дорожные условия, погодные параметры и поведение водителя. Прогнозирование расхода топлива за поездку с использованием динамических данных о состоянии дорог может эффективно сократить затраты и время, связанные с испытаниями на дорогах. В данной статье предлагаются новые модели для прогнозирования расхода топлива самосвалов на открытых горных работах. Модели объединяют локально собранные данные с датчиков самосвалов и анализируют их для расширения своих возможностей. Архитектурный дизайн состоит из двух отдельных частей, первоначально основанных на двойной долговременной кратковременной памяти (LSTM) и двойных плотных слоях глубоких нейронных сетей (DNNs). Новая гибридная архитектура улучшает производительность предложенной модели по сравнению с другими моделями, особенно с точки зрения измерения точности. Показатели MAE, RMSE, MSE и R2 свидетельствуют о высокой точности прогноза.
Ключевые слова: алгоритм LSTM, DNN, плотность, прогнозирование, расход топлива, карьеры
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.9.5 - Эксплуатация автомобильного транспорта
Задача планирования отправки сообщений известных объёмов из исходных пунктов в пункты назначения c известными потребностями. При этом предполагается, что затраты на передачу информации с одной стороны пропорциональны передаваемым объёмам и стоимости передачи единицы информации по выбранным каналам связи, а с другой стороны связаны с фиксированной абонентской платой за использование каналов, не зависящей от объёма передаваемой информации. Показателем качества плана при такой постановке являются суммарные затраты на отправку всего запланированного объёма сообщений. Проведена сравнительная характеристика эффективности методов получения оптимальных планов с помощью линеаризованной целевой функции и точного решения одним из комбинаторных методов.
Ключевые слова: передача сообщений, транспортная задача, критерий минимума суммарных затрат, вычислительная сложность алгоритма, линеаризация целевой функции
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассмотрены методы обнаружения выбросов, основанные на различных техниках машинного обучения: контролируемые (англ. supervised), неконтролируемые (англ. unsupervised), полуконтролируемые (англ. semi-supervised). Обозначены особенности применения тех или иных методов, указаны их достоинства и ограничения. Установлено, что не существует универсального способа обнаружения выбросов подходящего для различных данных, поэтому выбор того или иного конкретного метода для реализации исследований следует производить исходя из анализа преимуществ и ограничений присущих выбранному способу с обязательным учетом возможностей располагаемых вычислительных мощностей и характеристик имеющихся в наличии данных, в том числе включающих их классификацию на выбросы и нормальные данные, а также объем.
Ключевые слова: выбросы, машинное обучение, обнаружение выбросов, анализ данных, интеллектуальный анализ данных, большие данные, анализ главных компонент, регрессия, изолирующий лес, машина опорных векторов
В данной статье исследуется процесс оптимизации пакета Quantum Espresso для эффективного использования графического процессора (GPU) от Nvidia с помощью технологии CUDA. Quantum Espresso является мощным инструментом для квантово-механического моделирования и расчета свойств материалов. Однако, оригинальная версия пакета не была разработана для использования на GPU, поэтому требуется оптимизация для достижения наилучшей производительности.
Ключевые слова: Quantum Espresso, GPU, CUDA, ускорение вычислений
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье рассматривается процесс сбора исходных данных для кадастровой оценки объектов культурного наследия. Выявлено, что объекты культурного наследия обладают целым рядом особенностей среди прочих объектов недвижимости, поэтому следует уделять особое внимание методике оценки таких объектов. Целью исследования является анализ и выявление проблемных вопросов сбора исходных данных об объектах культурного наследия при проведении государственной кадастровой оценки. Результаты исследования показали ряд проблемных вопросов, связанных с видом объекта культурного наследия, с его привязкой к кадастровому номеру и с возможностью интерпретации полученной информации для приведения её к автоматической обработке данных.
Ключевые слова: государственная кадастровая оценка, объект культурного наследия, сбор исходных данных, межведомственное взаимодействие, статус объекта культурного наследия
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Порядок замещения должностей педагогических работников ВУЗов, относящихся к профессорско-преподавательскому составу, регламентируются федеральными законами и локальными нормативными актами. При этом возникает необходимость хранения и обмена большим количеством документов между различными участниками конкурсных мероприятий. В работе была поставлена цель автоматизации процесса проведения конкурсных мероприятий и использование общего хранилища данных, с помощью которого возможно ускорить делопроизводство, сэкономить время и расходные материалы, обеспечить безопасность хранения, передачи и обработки информации. В статье отражены полученные результаты автоматизации процесса конкурсного отбора в Санкт-Петербургском государственном архитектурно-строительном университете.
Ключевые слова: высшие учебные заведения, избрание по конкурсу, профессорско-преподавательский состав, автоматизация
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Современный цикл создания имитационных моделей не обходится без аналитиков, моделистов, разработчиков и специалистов из разных областей. Существует множество известных инструментов для упрощения имитационного моделирования, в дополнение к ним предлагается использовать большие языковые модели (БЯМ), состоящие из нейронных сетей. В качестве примера в статье была рассмотрена модель GPT-4. Такие модели могут снизить затраты, будь то финансовых или временных, при создании имитационных моделей. Были приведены примеры использования GPT-4, по результатам которых делается предположение о том, что с помощью БЯМ можно заменить или существенно снизить трудоемкость использования труда большого количества специалистов и даже пропустить этап формализации. Проведена работа по сравнению процессов создания моделей и проведения экспериментов при использовании разных инструментов ИМ и результаты оформлены в сравнительную таблицу. Сравнение проведено по основным критериям ИМ. Эксперименты с GPT-4 успешно показали что создание имитационных моделей с помощью БЯМ заметно ускоряется и имеет большую перспективу в данной области.
Ключевые слова: имитационное моделирование, большая языковая модель, нейронная сеть, GPT-4, среда моделирования, математическая модель
Данное исследование является пилотным. Цель исследования - выявление характера взаимосвязи между коэффициентом Пуассона и когезией, на примере грунтового массива. Основная задача исследования - выявление зависимости коэффициента Пуассона и коэффициента сцепления для получения предела разрушения материала (в настоящем исследовании грунтового массива) – пластических течений в материале. Исследование ведется методами математического моделирования. Для достижения поставленной цели необходимо обосновать возможность выполнения данного эксперимента с помощью краевой задачи, а также выполнить ранжирование количества численных экспериментов методом планирования эксперимента для получения экстремумов. Далее необходимо выполнить сам численный эксперимент по выявлению зависимости между коэффициентом Пуассона и когезией. Полученные данные будут использоваться для составления обратной задачи в новом российском программном продукте в области геотехнического и геомеханического моделирования.
Ключевые слова: коэффициент Пуассона, когезия, грунтовый массив, численный эксперимент, метод конечных элементов, математическое моделирование, пластическое течение, деформация, напряжение
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.9 - Строительная механика , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья представляет собой обзорную работу, посвященную методам и технологиям, используемым при анализе уязвимостей в информационных системах. В статье описываются основные этапы проведения анализа уязвимостей, такие, как сбор информации о системе, сканирование системы на предмет уязвимости и анализ результатов сканирования. Также рассматриваются методы защиты от уязвимостей, такие, как регулярное обновление программного обеспечения, проведение анализа уязвимостей и разработка стратегии безопасности данных.
Ключевые слова: анализ уязвимостей, безопасность данных, угрозы информационной безопасности, защита от атак, информационная безопасность, компьютерная безопасность, риск безопасности, уязвимость сети, система безопасности, защита
В публикации рассматривается определение среды общих данных. Выдвигаются основные критерии выбора СОД. Приведен обобщенный анализ слабых сторон всех существующих систем СОД. Статья поможет лучше разбираться в СОД и сделать правильный выбор системы.
Ключевые слова: среда общих данных, проектирование, строительство, информация, информационное моделирование, СОД, критерии, управление, организация информации, передача информации
2.1.7 - Технология и организация строительства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Данная статья посвящена решению задачи исследования и обнаружения вредоносного ПО. Метод, реализованный в работе, позволяет динамически обнаруживать вредоносные программы для Android с помощью графов системных вызовов с использованием графовых нейронных сетей. Задача данной работы заключается в создании компьютерной модели для метода, разработанного с целью обнаружения и исследования вредоносного ПО. Исследования на этой теме имеют важность в математическом и программном моделировании, а также в применении алгоритмов управления системными вызовами на устройствах Android. Оригинальность данного направления заключается в постоянном совершенствовании подходов в борьбе с вредоносным ПО, а также в ограниченной информации об использовании компьютерной симуляции для исследования таких явлений и особенностей в мире.
Ключевые слова: системные вызовы, андроид, вирус, вредоносное ПО, нейронные сети, искусственный интеллект, нечеткая логика
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации