Информатика, вычислительная техника. Рубрика в журнале - Informatics. Economics. Management - Информатика. Экономика. Управление
Статья
В статье предлагается новый подход к повышению энергоэффективности протоколов управления потоком данных в беспроводных сенсорных сетях (WSN) с использованием скрытой марковской модели (HMM). Предлагаемая модель интегрирует HMM в процесс управления потоком данных, обеспечивая адаптивное принятие решений на основе наблюдаемых уровней энергии. Используя стохастические методы, система минимизирует потребление энергии, сохраняя производительность сети. Экспериментальные результаты показывают, что предлагаемый метод снижает потребление энергии до 19,05% по сравнению с существующими протоколами, тем самым продлевая срок службы сети.
Бесплатно
Математическое обеспечение и особенности управления несинхронизированным набором мобильных объектов
Статья
В статье рассматривается проблема эффективного управления несинхронизированным набором мобильных объектов. Для решения этой задачи предлагается подробно изучить существующие стратегии управления систем автономных мобильных объектов (АМО) с целью выбора наиболее практичного решения. В статье проанализированы несколько традиционных подходов к управлению для систем с несколькими АМО, а именно: методы, основанные на математическом обеспечении «ведущий-ведомые объекты» (ВВО), виртуальной структуре (ВС), поведении и консенсусе. Результаты анализа существующих решений показали, что подходы, основанные на ВВО, ВС и поведении, могут быть использованы для решения задач управления формированием АМО, однако у них есть недостатки. Метод, основанный на ВВО, не обладает надежной связью, а решения, основанные на ВС, не подходят для распределенной архитектуры из-за необходимости применения большого количества коммуникаций и вычислений. Подходы, основанные на поведении, трудно моделировать и они не могут гарантировать стабильность системы. Решить проблемы вышеперечисленных методов способен консенсусный подход, который основан на теории графов. Более того, результаты некоторых исследований показали, что подходы, основанные на ВВО, ВС и поведении, могут быть объединены в общую структуру консенсусного управления.
Бесплатно
Статья
В статье представлен подход к минимизации объемов матричного представления информации при взаимодействии автономных интеллектуальных систем. Показано, что важным этапом при анализе ограничений на значения параметров в пространстве действий автономных интеллектуальных систем является этап заполнения матриц зависимости параметров, а также матриц ограничений параметров. Ставится задача о необходимости минимизировать рост матриц с увеличением числа зависимостей и ограничений в системе. Изучены области влияния параметров, дана их графическая иллюстрация. Предложена процедура минимизации хранящейся информации в матрицах путем ограничения набора параметров. Введено понятие порога чувствительности матрицы зависимости. Сформулирована задача сохранения баланса повышения производительности и сохранения универсальности, для решения которой предложена процедура с динамическим распределением параметров для формирования матриц зависимости по областям значений.
Бесплатно
Нейронные сети как финансовый инструмент
Статья
Технологии искусственного интеллекта широко используются в разных областях экономики, и для такого метода, как нейронные сети, уже найдено достаточно много применений в этой сфере. В данной статье дано краткое представление строения и работы искусственной нейронной сети, а также рассмотрено её применение в экономике и представлен краткий обзор наиболее популярных современных нейропакетов. Отмечается, что выбор нейропакета зависит от того, какой критерий отбора будет взят в качестве основного. В работе представлена оценка пакетов по пяти наиболее распространенным параметрам.
Бесплатно
Нейросетевые методы прогнозирования в производственном секторе: MLP или RNN?
Статья
В статье рассматриваются методы глубокого обучения, применяемые для решения задач регрессии в производственном секторе. Основное внимание уделяется сравнению полносвязных нейронных сетей (MLP) и рекуррентных нейронных сетей (RNN, LSTM, GRU) в задачах прогнозирования ключевых показателей: объема производства, затрат, времени простоя оборудования, уровня брака и энергопотребления. Проведен анализ особенностей этих моделей, их преимуществ и ограничений в зависимости от структуры данных и их временных зависимостей. Рассматриваются практические примеры использования регрессионных моделей для оптимизации производственных процессов, бюджетного планирования и управления ресурсами. Особое внимание уделяется обработке исторических данных, включая временные ряды, а также вопросам выбора подходящей архитектуры нейронной сети в зависимости от поставленных задач. В статье приводятся рекомендации по применению MLP и RNN в различных сценариях, учитывающие вычислительные ресурсы, сложность реализации и эффективность прогнозирования. Сделан вывод о целесообразности использования MLP для задач с ограниченными временными зависимостями и RNN для анализа последовательных данных с выраженной динамикой. Полученные результаты могут быть полезны специалистам в области анализа данных, управления производством и планирования ресурсов.
Бесплатно
Обзор инструментов кластеризации в SEO-проектировании
Статья
В статье приведена краткая характеристика методов кластеризации, рассмотрен ряд инструментов кластеризации ключевых слов в SEO – проектировании в соответствии с методами кластеризации: логической группировки, семантической группировки и группировки по топам поисковой выдачи. Отмечается, что для каждого метода кластеризации предусмотрен ряд специальных инструментов, даны рекомендации для успешного разделения ключевых слов на кластеры. Рекомендуется первоначально разбить ключи с помощью утилит на основе семантической схожести и определить интент, а затем соотнести результаты с результатами группировки по топам поисковой выдачи той системы, под которую будет оптимизирован ресурс. Далее на основе корреляции результатов вносятся изменения в кластеры.
Бесплатно
Статья
Дефектация механического оборудования на производственных предприятиях всегда была важным звеном в производственном процессе. Наряду с компьютерной техникой, технологии искусственного интеллекта и различные интеллектуальные датчики широко используются в обрабатывающей промышленности. Объем данных, производимых производственными машинами и оборудованием на всех этапах производственного процесса, также быстро растет, особенно важно анализировать данные, генерируемые этими устройствами для обнаружения и даже прогнозирования неисправностей. Технология интеллектуального анализа данных предоставляет расширенные методы анализа данных для этой цели. В статье представлены основные концепции интеллектуального анализа данных, его процессов и ключевой технологии интеллектуального анализа данных, а также даны рекомендации по применению интеллектуального анализа данных для обнаружения неисправностей оборудования.
Бесплатно
Статья
В работе рассматриваются особенности применения многомерного тензорного анализа при исследовании сетей интегрального обслуживания. Отмечается, что в таких сетях в зависимости от нагрузки и от числа источников информации осуществляется выбор оборудования узла коммутации, учитываются его качественные и количественные характеристики, а также все затраты на установление и эксплуатацию. В работе в качестве основного инвариантного уравнения при анализе нагрузки сети взята формула интенсивности нагрузки и предложен тензор, учитывающий стоимость узла коммутации. Особенности применения метода отражаются в приведенных примерах расчетов для конкретных топологий сети. Показано, что метод позволяет анализировать сети интегрального обслуживания одновременно по нескольким характеристикам, а также обеспечивает возможность синтеза структуры сети по заранее заданным характеристикам.
Бесплатно
Статья
Технология двунаправленного кодирования от трансформеров (BERT), впервые разработанная исследователями Google в 2018 году, представляет собой прорыв в области обработки естественного языка (НЛП). BERT достиг самых современных результатов в ряде задач НЛП, используя архитектуру нейронной сети на основе одного трансформера. В этой работе рассматривается технический подход BERT, производительность на момент публикации и значительное влияние на исследования с момента выпуска. Мы предоставляем информацию об основах BERT, таких как преобразовательные кодеры и перенос обучения на основе универсальных языковых моделей. Основные технические инновации включают в себя глубокую двунаправленную обработку с целью моделирования языка в масках на этапе предварительной подготовки без использования BERT. Для оценки BERT был доработан и протестирован на одиннадцати задачах НЛП, начиная от ответов на вопросы и заканчивая анализом настроений с помощью теста GLUE, что позволило добиться новых самых современных результатов. Кроме того, в работе анализируется огромное исследовательское влияние BERT как доступного метода, превосходящего специализированные модели. BERT стал катализатором внедрения предварительного обучения и нейросетевой архитектуры трансформеров обучения для НЛП. В количественном отношении более 10 000 статей расширили BERT, и он широко интегрирован в отраслевые приложения. Будущие направления на основе шкалы BERT ориентированы в сторону миллиардов параметров и многоязычных представлений. Таким образом, в этой работе рассматриваются: метод, производительность, влияние и перспективы BERT как основополагающего метода НЛП.
Бесплатно
Применение булевой алгебры в программировании
Статья
Цифровая эпоха опирается на принципы булевой алгебры больше, чем на любую другую существующую математическую систему. Каждое аппаратное обеспечение, от микрочипов до крупномасштабных процессоров, разрабатывается с использованием булевых концепций. Без булевой алгебры не существовало бы двоичного кода, лежащего в основе каждой компьютерной операции. В статье рассматривается роль булевой алгебры как одного из фундаментальных математических инструментов, широко применяемого в программировании. Проанализированы основные логические операции и законы булевой алгебры, а также их реализация в популярных языках программирования. Особое внимание уделено использованию логических выражений в условных конструкциях, циклах и побитовых операциях. Описаны методы оптимизации логических выражений с целью повышения эффективности кода. Рассматриваются области практического применения булевой алгебры, включая в том числе и искусственный интеллект, проектирование цифровых схем, а также алгоритмы поиска и обработки данных. Используя булеву алгебру, поисковые системы могут быстро обрабатывать огромные объёмы данных, возвращая пользователям наиболее релевантные результаты. В заключении обоснована актуальность булевой логики в условиях развития современных вычислительных технологий и обозначены возможные перспективные направления дальнейших исследований.
Бесплатно
Статья
В настоящее время актуальными становятся мероприятия, направленные на сохранение аудиовизуального наследия. Сканирование и постобработка хроникально-документального, любительского и архивного киноматериала в эпоху Deepfake AI технологий становится серьёзной альтернативой «переписыванию» исторических реалий. В работе рассмотрено сканирование 8 мм и Super 8, с последующей постобработкой и цветокоррекцией. Представлена и проиллюстрирована предлагаемая методика, в рамках которой при постобработке использовались дискретные цифровые плагины цветокоррекции, контрастности, стабилизации. В случае со сканированием негативных киноматериалов применялась инверсия. Показано, что сканирование как негативных кинокопий, так и позитивных с применением нелинейных дискретных преобразований позволяет улучшить качество обработки уникальных короткометражных кинодокументов. При это следует отметить, что технологический процесс создания итоговой цифровой кинокопии 8-мм и Super 8 с применением нелинейных дискретных преобразований является достаточно трудоемким актом мультимедийной визуализации. Требуется определённый набор информационных и программно-пользовательских компетенций и широкий спектр системных знаний в сфере IT-редактирования в прикладных видеопрограммах.
Бесплатно
Прогнозирование васкулитной нейропатии с использованием подходов контролируемого машинного обучения
Статья
Васкулитная нейропатия — это вызванное воспалением заболевание нервов, которое часто остается недиагностированным до тех пор, пока не произойдет необратимое повреждение. В этом исследовании была разработана и проверена контролируемая модель машинного обучения для прогнозирования будущего возникновения васкулитной нейропатии с использованием данных электронных медицинских записей о 450 случаях и 1800 соответствующих контрольных группах. Прогнозирующий алгоритм проанализировал 134 структурированных признака, связанных с диагнозами, лекарствами, лабораторными анализами и клиническими записями. Выбранная модель логистической регрессии с регуляризацией L2 достигла AUC 0,92 (0,89–0,94 ДИ) внутри выборки и сохранила AUC 0,90 (0,84–0,93 ДИ) в когорте временной проверки. При пиковом рабочем пороге внешняя чувствительность составила 0,81, а специфичность 0,79. Среди децилей с самым высоким риском положительная прогностическая ценность достигла 47%. Ключевые особенности, определяющие прогнозы, включали маркеры воспаления, нейропатические симптомы и картины сосудистой визуализации. Эта методология демонстрирует возможность использования машинного обучения для раннего выявления надвигающейся васкулитной нейропатии до подтверждающей биопсии, чтобы обеспечить быстрое лечение и улучшить результаты.
Бесплатно
Прогнозирование истощения кредитных карт: обзор методов машинного обучения и глубокого обучения
Статья
Отток кредитных карт, когда клиенты закрывают счета своих кредитных карт, является серьезной проблемой для банков и других финансовых учреждений. Возможность точно прогнозировать отток может позволить компаниям принимать активные меры для удержания ценных клиентов. В этом обзоре мы рассмотрим, как методы машинного и глубокого обучения могут применяться для прогнозирования оттока кредитных карт. Сначала мы предоставим информацию об оттоке кредитных карт и объясним, почему это важная проблема. Далее мы обсудим распространенные алгоритмы машинного обучения, которые использовались для прогнозирования оттока, включая логистическую регрессию, случайные леса и деревья с градиентным усилением. Затем мы объясним, как методы глубокого обучения, такие как нейронные сети и модели последовательностей, могут улавливать более сложные закономерности из данных о клиентах. Также подробно рассматриваются доступные входные функции для моделей оттока. Мы сравниваем эффективность различных методов моделирования на основе прошлых исследований. Наконец, мы обсуждаем открытые проблемы и будущие направления прогнозного моделирования оттока с использованием машинного и глубокого обучения. Наш обзор синтезирует ключевые исследования в этой области и подчеркивает возможности для развития современного состояния. Более надежное прогнозирование оттока клиентов может позволить компаниям принимать целенаправленные меры для улучшения ситуации и удержания клиентов.
Бесплатно
Проектирование системы редактирования аудио и видео на основе OpenCV
Статья
С быстрым развитием Интернета такой новый носитель для восприятия мира и общения людей друг с другом, как аудио и видео, постепенно становится все более популярным среди населения планеты. Развитие мультимедийных технологий и технологий искусственного интеллекта стало вехой на пути к зрелости аудио- и видеотехнологий. В частности, короткие видеоплатформы постепенно становятся новой сетевой позицией для различных медиа-продвижений. Особенно в момент эпидемии все больше ценится канал понимания мира через аудио и видео. Общественность выдвигает повышенные требования к содержанию и подаче аудио- и видеоматериалов. Поэтому особенно важно производить качественное аудио-видео, отвечающее требованиям времени, чего невозможно достичь без эффективной системы аудио-видео монтажа. Кроме того, после предыдущих исследований и практики, применение технологии искусственного интеллекта в области визуализации также стало более зрелым, включая некоторые приложения в направлении развлечений. Применение технологии искусственного интеллекта в процессе редактирования видео может повысить эффективность редактирования, увеличить интерес к видеоконтенту и позволит создателям видео сосредоточиться на разработке контента, не тратя слишком много времени и энергии на операции редактирования видео, тем самым создавая видео более высокого качества. Предлагаемая разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены выявленные недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги исследования и перспективные направления. Данная разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров, в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги и перспективные направления.
Бесплатно
Различия в восприятии игроком видеоигр с использованием различных моделей виртуальных камер
Статья
В статье рассматриваются особенности восприятия игроком видеоигр жанра «Ролевая игра» (РПГ), обусловленные использованием различных типов виртуальных камер: камеры с постоянным ракурсом, управляемой и автоматической динамических камер. Авторы анализируют влияние выбранного типа камеры на геймплей, уровень погружения, эмоциональную вовлечённость и восприятие игрового мира. Исследование основано на анализе пользовательских отзывов, полученных в ходе тестирования специально разработанной игры, где последовательно применялись три модели камеры. Особое внимание уделяется различиям в оценке удобства, сложности выполнения игровых задач и общего впечатления между опытными и неопытными игроками. Результаты исследования показывают, что выбор модели камеры напрямую влияет на комфорт и успешность прохождения игры, а также на формирование игровых навыков. Полученные данные могут быть полезны разработчикам видеоигр при проектировании систем виртуальных камер, учитывающих уровень подготовки целевой аудитории и специфику жанра РПГ.
Бесплатно
Разработка модели K-Means для выявления наиболее выгодных предложений на рынке недвижимости Москвы
Статья
В статье рассматривается применение модели кластеризации K-Means для анализа рынка недвижимости Москвы. Основное внимание уделяется сегментации рынка с целью выявления наиболее выгодных предложений. Использованные данные включают параметры стоимости, площади, близости к метро, год постройки и другие характеристики объектов недвижимости. Метод "локтя" был применен для определения оптимального числа кластеров, которое впоследствии было увеличено до восьми для более точного сегментирования. Полученные результаты показали, что кластер 0 представляет собой наиболее доступные и выгодные предложения. Модель K-Means, разработанная в ходе исследования, может быть использована покупателями для оптимизации процесса выбора жилья, снижая временные и финансовые затраты.
Бесплатно
Современные кибератаки: классификация и способы защиты
Статья
В статье представлен анализ современных кибератак, их классификации, механизмов реализации и методов защиты. Особое внимание уделено рассмотрению наиболее распространённых видов атак, таких как фишинг, Ransomware, DDoS, атаки через цепочку поставок и вредоносное программное обеспечение. Выявлены ключевые цели атак, включая кражу данных, нарушение доступности, вымогательство и шпионаж. Проанализированы основные методы реализации кибератак, среди которых использование социальных манипуляций, эксплуатация уязвимостей и создание сетей заражённых устройств. На основе рассмотрения примеров реальных атак, включая случаи WannaCry, SolarWinds и Equifax, показаны их последствия для организаций и пользователей. Предложены методы защиты, включающие технические меры (фаерволы, системы обнаружения вторжений, шифрование), организационные меры (политики безопасности, управление доступом) и образовательные инициативы (обучение сотрудников, симуляции атак). Отдельное внимание уделено внедрению современных технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, которые позволяют своевременно выявлять и блокировать угрозы. Сделан вывод о важности комплексного подхода к информационной безопасности, сочетающего проактивные меры с обучением и постоянным мониторингом инфраструктуры. Представленные в статье рекомендации направлены на повышение устойчивости цифровых систем к кибератакам и снижение их негативных последствий.
Бесплатно
Статья
В статье анализируется применение искусственного интеллекта и передовых технологий для согласования кадровой политики с удовлетворённостью сотрудников. Рассматриваются модели предиктивной аналитики, анализа настроений и машинного обучения, позволяющие формировать гибкие и персонализированные HR-стратегии. Также обсуждаются техническая архитектура, алгоритмы, этические аспекты и передовой опыт внедрения решений на основе ИИ в управление персоналом.
Бесплатно
Технология LiDAR в автономных транспортных средствах
Статья
Технология LiDAR играет ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, обеспечивая высокую точность и надежность при картографировании и распознавании объектов в реальном времени. В данной статье представлен обзор технологии LiDAR, её принципов работы, преимуществ и ограничений, а также перспектив применения в автономных транспортных средствах. Рассматриваются основные компоненты LiDAR, методы интеграции с другими сенсорными системами и влияние внешних факторов на её работу. Приведены примеры успешных применений LiDAR в различных проектах и сделаны выводы о перспективах дальнейшего развития технологии. Статья предназначена для специалистов в области автономного транспорта и сенсорных технологий.
Бесплатно
