SCI Библиотека

В статье рассматриваются разработанные методы детектирования и классификации объектов в транспортном потоке на данных космической съемки сверхвысокого пространственного разрешения. С появлением в свободном доступе больших объемов спутниковых данных все большую актуальность приобретает развитие методов машинного обучения на основании геопространственных данных, в частности, спутниковых. В настоящей работе обоснован выбор источника данных о транспортных потоках - спутниковых снимков сверхвысокого разрешения, рассмотрены основные проблемы и задачи, связанные с распознаванием и классификацией объектов. Целью автора является разработка цепочки алгоритмов, позволяющей с высокой точностью детектировать и классифицировать объекты в транспортных потоках. Исследования основаны на численной оценке качества работы алгоритмов. В работе используются методы распознавания образов, машинного обучения и обработки цифровых изображений. Научная новизна заключается в уникальном алгоритме извлечения изображений локальных участков улично-дорожной сети, алгоритме определения направления дорожного движения объекта, модернизации алгоритма селективного поиска. Следует подчеркнуть, что используемые данные съемки сверхвысокого разрешения появились в доступе для частного использования относительно недавно.

Предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. Метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения. Такой контроль позволяет повысить эффективность планирования и реализации мероприятий по парированию подобных угроз. Будущее значение уровня воды в точке измерения выбирается по результатам обработки данных, накопленных за все предыдущие паводковые периоды. В качестве анализируемых данных используются измеренные в равноотстоящие моменты времени значения температуры воздуха и уровня воды, вычислительные значения изменения уровня воды и температуры воздуха, а также прогнозные значения (по официальным данным гидрометслужбы) изменения температуры воздуха. На основании вычисления ретроспективной частоты изменения этой температуры и уровня воды в соответствующей точке в качестве прогнозируемого значения предлагается выбрать то, которому соответствует максимальная частота появления такого сочетания измеряемых параметров. Результаты экспериментальной оценки точности прогнозирования уровня воды в водных объектах Республики Башкортостан в паводковый период 2021 г. подтверждают применимость предложенного метода прогнозирования для поддержки принятия решений по парированию угроз в сложных распределенных системах от резкого подъема воды даже при недостаточно автоматизированной системе наблюдений. При более широком изменении высокоавтоматизированных программно-аппаратных комплексов мониторинга паводковой ситуации существенно возрастает количество анализируемых и обрабатываемых программными средствами данных. Это, с одной стороны, усложнит применение традиционных методов использования данных, а с другой - повысит эффективность и востребованность предложенного в данной работе метода.

В работе рассматриваются теоретические аспекты применения методов машинного обучения, в частности, адаптация глубоких моделей к управлению сетевыми топологиями TCP/IP электроэнергетических комплексов. Предметом исследования является подход к организации централизованного управления сегментами сети в рассматриваемой сфере. Изучение процессов взаимодействия субъектов электроэнергетических подразделений на основе разработанных онтологических моделей позволило выявить основные свойства полиформатных данных, которые могут быть уязвимыми при эксплуатации. Практическая значимость исследования заключается в создании многомодульной структуры отслеживания, классификации и прогнозировании изменений в потребляемом трафике, за счет которой возможно повышение эффективности функционирования сложных сетевых корпоративных структур. Проведено тестирование существующих алгоритмов получения хеш-функций. Его результаты позволили сделать вывод о целесообразности применения базового алгоритма шифрования BLAKE3 в качестве основного механизма верификации подлинности клиентов в сравнении с алгоритмами SHA-384, SHA-512, SHA-224, MD5. Показана реализация алгоритма нечеткого посимвольного сравнения в качестве модуля принятия решений, что подтверждает актуальность предлагаемого подхода при работе с нечеткими структурами данных. В качестве основного решения указанных проблем предложен подход к гибкому управлению сегментом электроэнергетических установок, представляемых комплексом генерирующих, электросетевых, энергосбытовых и других компаний. Основным результатом предлагаемого решения является централизованный анализ возможных изменений с учетом адаптации к сетевым нагрузкам на основе выделенных онтологических переменных. При реализации данного подхода возможна совместимость с существующими аппаратными сетевыми устройствами за счет уникальной архитектуры построенной топологии.

Проблема читаемости текста на естественном русском языке актуальна для людей с различными когнитивными нарушениями и для тех, кто слабо владеет языковыми знаниями, например, трудовых мигрантов и детей. Повышение доступности текстов (инструкций, указаний, рекомендаций) для указанных категорий граждан возможно путем использования автоматизированного алгоритма симплификации текста. В данном исследовании в качестве автоматизированного алгоритма симплификации используются глубокие нейронные архитектуры - трансформеры. В работе были применены следующие языковые модели: ruT5-base-absum, ruT5-base-paraphraser, ruT5_base_sum_gazeta, ruT5-base. Экспериментальные исследования проведены с использованием двух наборов данных - Института филологии и языковой коммуникации и из открытого репозитория Github. Для оценки моделей использован набор метрик: BLEU, индекс удобочитаемости Флеша, автоматический индекс удобочитаемости и разница длин предложений. С помощью тестового набора данных из перечисленных метрик извлекались статиcтические показатели, на основе которых сравнивались алгоритмы с различными параметрами обучения. Было проведено несколько экспериментов с указанными моделями, в которых использовались разные значения параметра скорости обучения для каждого набора данных, размеры батча, а также исключение из обучения дополнительного набора данных. Несмотря на различные показатели метрик при ручном сравнении выходы моделей слабо отличались друг от друга. Результаты экспериментальных исследований показали необходимость увеличения набора данных для обучения моделей, а также изменения параметров обучения моделей или использования других алгоритмов. Данное исследование является первым шагом к созданию системы поддержки принятия решений для автоматического упрощения текста и требует дальнейшего развития.

Статья посвящена проблеме персонализации интерфейса прикладных программ к индивидуальным особенностям пользователей на основе применения нейросетевых технологий. Новизной предложенного подхода является формирование прототипа интерфейса путем подбора каждого элемента меню отдельно, позволяющего сформировать персонализированный интерфейс. Предлагается использование инструментальной среды, включающей набор компонентов интерфейсной части, из которых динамически генерируется уникальный прототип интерфейса, адаптированный под особенности каждого пользователя. В качестве инструмента для подбора компонентов интерфейса использована глубокая нейронная сеть, представленная в виде многослойного перцептрона. Входными параметрами нейронной сети являются отличительные особенности пользователей, выходными - компоненты будущего прототипа интерфейса. В качестве критериев адаптации интерфейсной части приложений выбраны профессиональные, психофизиологические характеристики пользователей, их демографические особенности, а также эмоциональное состояние. Выходными параметрами являются компоненты интерфейса: размер шрифта текста и гиперссылок, размер и расстояние между элементами веб-страницы, вид подсказок и контекстного меню, сообщения пользователю, цветовая гамма, наличие окна для поиска информации и др. В результате разработана инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ c использованием нейросетевых технологий. В ходе работы программного средства пользователи проходят оценку своих характеристик с помощью базовых тестов IТ-сферы и психологии. Для определения эмоционального тона, возраста и пола в системе используется библиотека Deepface языка Python, которая реализует алгоритм на основе обученной сверточной нейронной сети. Внедрение предложенной инструментальной среды позволит обеспечить удобное взаимодействие между пользователями и программным приложением.

Проведён анализ применения нейронных сетей в адаптивных системах управления на основе вторичных источников. Обобщены результаты современных исследований в данном направлении и сделаны выводы о перспективах развития интеллектуальных адаптивных систем.

Представлены результаты экспериментальных исследований влияния эргономических факторов на боевую эффективность наводчика самоходного артиллерийского орудия при кратковременном выполнении алгоритмов наведения орудия с закрытых огневых позиций. Построены математические модели с применением искусственных нейронных сетей, оценивающие изменение боевой эффективности наводчика с учётом его индивидуальных особенностей и воздействия рабочей среды.

Актуальность. В статье рассматривается эффективность и возможность использования современных технологий в строительной индустрии.
Цель исследования: изучение новых тенденций в строительстве, оценка актуальности и эффективности внедрения и использования искусственного интеллекта в строительной индустрии, рассмотрение преимуществ и недостатков исследуемых инноваций в современных реалиях, анализ работоспособности и эффективности применения новых технологий в мировой строительной индустрии.
Материалы и методы: обзор и систематизация научных источников, изучение мнения сторонних экспертов и наблюдателей на ресурсах открытого доступа, порталах частных энтузиастов, вовлечённых в процесс исследования путей внедрения и реализации современных технологий в строительной индустрии.
Результаты и выводы: приведены методы и условия использования современных технологий в мировой практике, освещены недостатки и преимущества технологий, наглядно продемонстрированы результаты их работы. Рассмотрено понятие «искусственный интеллект», раскрыта необходимость его применения в строительной индустрии, проанализированы преимущества и недостатки использования новейших технологий.
Статья предназначена для ознакомления научного сообщества и широкого круга читателей с проведённой исследовательской работой в сфере современных технологий, применяемых в строительной индустрии.

Статья посвящена обзору задачи суммаризации текста в целом и анализу различных способов решения данной проблемы. С этой целью был выполнен обзор двух подходов суммаризации с примером программной реализации, выявлены плюсы и минусы каждого из них. Задача суммаризации текста остается актуальной, ее важность растет, и заставляет исследователей NLP разрабатывать и предлагать новые улучшенные варианты ее решения. Любой из предлагаемых методов предоставляет лишь шаблон, который содержит важную информацию текста. Вне зависимости от поставленной задачи всегда можно найти тот метод, ту предобработку и ту коррекцию результата, которыми она будет решена.

В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы, позволяющие проводить глобальный апостериорный вывод с использованием вторичных структур. При этом построение вторичных структур предполагает использование третичной структуры. Следовательно, возникает вопрос об обособленном применении третичной структуры в задаче апостериорного вывода. Этот вопрос рассматривался ранее, но было приведено только общее описание алгоритма, при этом учитывались лишь модели со скалярными оценками вероятности истинности. В данной работе приведен алгоритм, расширяющий вышеупомянутый до возможности его использования в случае интервальных оценок. Помимо этого, важным свойством алгебраической байесовской сети является ацикличность, и корректность работы перечисленных алгоритмов обеспечивается только для ацикличных сетей. Поэтому необходимо также уметь проверять ацикличность алгебраической байесовской сети с применением третичной структуры. Описание этого алгоритма также представлено в работе, в его основе лежит ранее доказанная теорема, которая связывает количество моделей фрагментов знаний в сети с количеством непустых сепараторов и количеством компонент связности сильных сужений в цикличной АБС, а также доказанная в данной статье теорема о принадлежности двух моделей фрагментов знаний к одной компоненте связности сильного сужения. Для всех разработанных алгоритмов доказана корректность работы, а также вычислена их оценка временной сложности.