Информатика, вычислительная техника. Рубрика в журнале - Informatics. Economics. Management - Информатика. Экономика. Управление

Публикации в рубрике (5): Информатика, вычислительная техника
все рубрики
Инструментальная поддержка интерпретации и динамической компиляции языков программирования систем промышленной автоматизации

Инструментальная поддержка интерпретации и динамической компиляции языков программирования систем промышленной автоматизации

А. В. Дроздов

Статья

Работа посвящена исследованию различных реализаций сред исполнения для языков промышленной автоматизации стандарта МЭК 61131-3 и проектированию среды исполнения, отличающейся от аналогов подходом к трансляции и выбором целевой платформы. Рассмотрена модель реализации, включающая в себя синтаксический разбор программного кода на языке ST стандарта МЭК 61131-3 посредством алгоритма LALR, последующая его интерпретация на виртуальной машине Java и динамическая компиляция в Java байткод. Рассмотрены и спроектированы части виртуальной машины, специфичные для языков промышленной автоматизации – планировщик задач и модуль управления конфигурацией подключаемых устройств. Разработана модель взаимодействия частей программы с применением архитектуры на основе плагинов.

Бесплатно

К вопросу учета опасностей при анализе надежности АСУ ТП опасных производств

К вопросу учета опасностей при анализе надежности АСУ ТП опасных производств

П.А. Кузнецов, Я.А. Тынченко, В.В. Колесник

Статья

В статье обоснована необходимость комплексного подхода к анализу надежности АСУ ТП с учетом стандартов МЭК 61508/МЭК 61511. Предлагается учитывать как опасность, так и уровень важности того или иного отказа компонентов АСУ ТП. Методика учёта показателей надежности АСУ ТП отличается от рассмотренных ранее иной функцией приоритета с учетом возможных дестабилизирующих факторов, воздействующих на систему резервирования. Важно, что для достижения требуемого уровня безопасности системы следует обеспечивать достижение ею показателей, заданных уровнем Safety Integrity Level. Такими показателями является SFF и вероятность опасных отказов, в частности, таким отказом будет считаться отказ модуля, оперирующего опасными энергиями или химическими веществами. В статье рассматривается типичный пример химически опасного производства (участок процесса получения поликарбоната). Приведенные в статье результаты иллюстрируют эффективность разработанного метода и его применимость к анализу и повышению показателей надежности АСУ ТП. Рассмотрен пример химического производства, однако следует отметить, что предложенный метод может быть применен для широкого круга технологических процессов опасных производств.

Бесплатно

Обзор инструментов кластеризации в SEO-проектировании

Обзор инструментов кластеризации в SEO-проектировании

А.А. Яблокова

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

Обнаружение неисправностей механического оборудования с использованием методов интеллектуального анализа данных

Обнаружение неисправностей механического оборудования с использованием методов интеллектуального анализа данных

М. А. Ковито

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

Проектирование системы редактирования аудио и видео на основе OpenCV

Проектирование системы редактирования аудио и видео на основе OpenCV

Юэханг Сонг, Борун Чен, Сяобинь Лю, Ху Вэйцзюнь, Се Сяньюй, Янь Юци

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

Журнал