Прикладные информационные технологии. Рубрика в журнале - Проблемы информатики
CBPM: a dynamic pricing model for cloud-based sensing infrastructure
Статья научная
Wireless sensor networks with cloud computing arc drivers to a new stream of technologies like the Internet of Things and innovations in the communications. Cloud computing triumphs with multifaceted benefits to enterprises with cost saving economies, reduced operational, and support costs but higher productivity. The significant functionality of data collected and processed at wireless sensor nodes is rendered fast, uninterrupted and reliably with cloud computing and its optimized implementations. Therefore, sensor network firms arc partnering with cloud service providers, which lease computing infrastructure as required. This paper suggests a model for optimizing the computing potential of the wireless sensor network in conjunction with the pricing model of the cloud. Integration of concepts of cloud and sensor networks takes the advantage of the sealable and dynamic aspect of cloud being exploited for sensory data. The results show that the proposed method adapts well with performance expectations of sensor networks and reduces the cost specific overheads for its largely processing based functioning...
Бесплатно
Computer simulation of decentralized network
Статья научная
This paperis dedicated to the development of a software system for computer modeling (simulation) of a decentralized network with the ability to perform calculations on distributed nodes.The results of the creation of a such simulation system for decentralized computer networks arc discussed. This system is used during research and implementation of different cryptographic algorithms based on modular arithmetic.
Бесплатно
Optimization of the number of databases in the big data processing
Статья научная
Today, many organizations and companies increasingly need to use Big Data in order to increase their income, strengthen competitiveness, and study the interests of customers. However, most approaches to real-time processing and analysis of Big Data are based on the cooperation of several servers. In turn, the use of multiple servers limits the possibilities of many organizations and companies due to cost, management and other parameters. This research paper presents an approach for realtime processing and analysis of Big Data on a single server based on a distributed computing engine, and it is based on research that the approach leads to efficiency in terms of cost, reliability, integrity, network independence, and manageability. Also, in order to improve the efficiency of the approach, the methodology of optimizing the number of databases on a single server was developed. This methodology uses MinMaxScalcr, StandardScaler, RobustScaler, MaxAbsScalcr, QuantilcTransformcr Power Transformer scaling functions together with Machine Learning Linear Regression, Random Forest Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, Lasso Regression algorithms. The obtained results were analyzed and the effectiveness of the regression algorithm and scaling function was determined for the experimental data.
Бесплатно
Processing-in-memory: текущие направления развития технологии
Статья научная
Перемещение данных между центральным процессором и оперативной памятью является препятствием первого порядка на пути повышения производительности, масштабируемости и энергоэффективности современных систем. Компьютерные системы используют ряд методов для снижения накладных расходов, связанных с перемещением данных, начиная с традиционных механизмов и заканчивая новыми методами, такими как вычисления в памяти (Processingin-Memory, PIM). Эти методы можно разделить на два больших класса: вычисления рядом с памятью (processing-near-memory, PNM), когда вычисления выполняются в выделенных элементах обработки, и вычисление с использованием памяти (processing-using-memory, PUM), когда вычисления выполняются внутри массива памяти за счет использования внутренних аналоговых рабочих свойств запоминающего устройства. В работе рассматривается парадигма архитектур PIM и приводится обзор архитектур PUM, основанных на параллельных операциях DRAM и ассоциативных процессорах.
Бесплатно
Software-hardware facilities for cryptosystems based on polynomial RNS
Статья научная
This paperis dedicated to the development of software-hardware facilities for cryptosystems based on polynomial residue number system. Today, there is a significant increase in the transfer and processing of personal data from different sources, and this huge amount of data is stored in various information systems and environments. There arc many security threats to sensitive data that arc processed and stored on such systems. One of the most reliable ways to solve data protection problems in computer systems and networks is data encryption. With the development of communication networks and embed systems, there is a growing need to create efficient hardware solutions for performing encryption. The most of the known conventional software-hardware cryptosystems arc implemented using positional number system. The main difficulty with performance occurs during work with large data blocks (for instance, with long encryption keys) in cryptographic transformations. As a result of searching for ways to increase the productivity of electronic computers, methods of detecting and correcting errors, and building highly reliable computer systems, in the middle of the 20th century research has begun in the field of non-positional notation systems...
Бесплатно
Статья научная
В статье рассматривается проблема эффективного распределенного исполнения фрагментированных программ в системе LuNA системе автоматизации конструирования параллельных программ численного моделирования для мультикомпьютеров. В системе LuNA прикладной алгоритм описывается на языке высокого уровня, что делает это описание переносимым, но при этом встает сложная проблема обеспечения удовлетворительной эффективности исполнения этого алгоритма на заданном оборудовании и данных. Для преодоления этой проблемы привлекается дополнительное знание пользователя о структуре и свойствах алгоритма, а также о рекомендуемых способах его эффективного параллельного исполнения. Это знание формулируется в виде аннотаций к описанию алгоритма, называемых рекомендациями. При таком подходе пользователю не приходится программировать сложную распределенную логику и управление, а система использует знания пользователя для повышения эффективности работы. Рассматривается реализация этого подхода в системе LuNA. Представлены результаты сравнительного экспериментального исследования производительности.
Бесплатно
Статья научная
Возрастные биомаркеры - это качественные и количественные показатели процессов старения в организме человека. Биологический возраст организма имеет болвшое значение для определения его физиологического состояния. Появление машинного обучения привело к созданию широкого спектра предикторов возраста, которые различаются по значимости, простоте использования, стоимости, применению и интерпретируемости. В настоящем исследовании представлен и изучен неинвазивный класс визуальных фотографических индикаторов старения. В настоящей работе представлен простой и надежный индикатор возраста на основе глубоких нейронных сетей, использующих только анонимизированные фотографии уголков глаз человека. Обученная нейросеть показывает среднюю абсолютную ошибку менее трех лет в широком возрастном диапазоне конкретной человеческой популяции.
Бесплатно
Алгоритмы разбиения графов: обзор литературы
Статья обзорная
Работа посвящена разбору современных методов и алгоритмов разбиения графов. Исследованы и проанализированы точные решения, последовательные итерационные, многоуровневые, потоковые и параллельные алгоритмы. Отмечены как преимущества, так и слабые места алгоритмов, выявленные при их реализации.
Бесплатно
Статья обзорная
Статья представляет собой аналитический обзор научных публикаций на тему современных информационных технологий в области сбора, обработки и анализа данных для мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в условиях крупных городов. Показано, что главным трендом исследований в этой области является разработка технологических решений, связанных с использованием гсосснсорных сетей для создания систем мониторинга. Рассмотрены различные решения, описанные в современной научной литературе и предназначенные для применения на различных уровнях системы мониторинга атмосферы: на уровне сбора данных, на уровне обработки данных и на уровне анализа данных.
Бесплатно
Статья научная
Система cuSTAR разработана для реализации ассоциативных алгоритмов на GPU. Известно, что ассоциативные вычисления дают преимущество в решении проблем, для которых характерны поисковые запросы по большому объему неструктурированных данных. К такой проблеме относится и обработка геномов. С одной стороны, необходимо обрабатывать большие объемы данных. С другой стороны, различные задачи обработки последовательностей ДНК сводятся к сравнению двух последовательностей нуклеотидов. В этой работе мы рассмотрим используемые представления последовательностей нуклеотидов и их кодировку для использования системой cuSTAR.
Бесплатно
Вибрационная технология активного мониторинга в изучении взаимодействия геофизических полей
Статья научная
Рассматривается проблема изучения взаимодействия геофизических полей разной природы на основе предложенного авторами вибро-сейемо-акуетического метода зондирования природной среды. Обосновывается применимость подхода для предсказания геоэкологических рисков, порождаемых техногенными и природными взрывами. В качестве основных источников зондирования при этом используются маломощные в сравнении с мощными взрывами сейсмические вибраторы, что определяет их высокую экологичность в решении задач активного мониторинга природной и техногенной среды. Приводятся результаты исследований по изучению взаимодействия сейсмических, акустических и метео полей с приложением к решению задачи оценивания геоэкологических рисков для социальной среды. Результаты исследований обосновываются теоретически и экспериментально.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассматривается задача классификации литотипов с помощвю полносвязной нейронной сети. Тренировочными и тестовыми данными являются цветовые и текстурные признаки, полученные в результате анализа полноразмерных изображений керна. Преимущества такого подхода заключаются в возможности как обучать модель в реальном времени, так и адаптировать ее к новому набору данных посредством дообучения. Число признаков каждого тренировочного примера равнялось 48, число классов, соответствующих определенным литотипам - 20. В работе показано, что для задачи классификации с помощью нейронных сетей наиболее значимым параметром архитектуры модели является число слоев и узлов. В работе была предложена оценка сложности алгоритма в терминах O-нотации. Показано, что число выполняемых операций растет линейно O(m) по числу слоев и кубически O(n3) по числу нейронов в слое. Однако с точки зрения качества предсказания модели увеличение числа слоев не приводит к лучшим результатам. При анализе зависимости метрики fl-score от числа узлов для различных слоев было получено, что увеличение числа нейронов приводит к выигрышу в качестве предсказания.
Бесплатно
Возрастная зависимость соавторства при проведении научных исследований в академическом институте
Статья научная
Статья посвящена исследованию уровня соавторства ученых разных возрастных групп в научных работах сотрудников академического института естественнонаучного профиля. Исследования осуществлены на примере статистики конкретного института с использованием баз данных, включающих кадровые и производственные показатели научных работников. Показано, что число и состав соавторов зависят от возраста ученого. Показана также динамика числа соавторов на публикацию в рассматриваемый период (2001-2015 гг.)
Бесплатно
Восстановление геофизических моделей упругих сред с применением нейронных сетей
Статья научная
В работе представлены результаты исследования но восстановлению модели упругих сред с использованием нейронной сети. Разработаны две нейронные сети для идентификации объекта типа каверна в структуре модели геофизической среды: на основе LSTM-слоя, на основе U-nct архитектуры. В качестве каверны рассмотрен объект овальной формы, расположенный в прямоугольной модельной области. Обучение нейронной сети проведено на результатах решения прямой задачи геофизики но расчету волнового ноля от точечного источника в изотропной неоднородной среде. Представлено описание реализации нейронных сетей. На тестовых примерах показаны результаты работы обученных сетей по определению формы и положения кавернозного включения, а также сравнение времени обработки на тестовых примерах. Выявлено, что на кавернах произвольной формы нейронная сеть верно определяет местоположение объекта. Форма объекта при этом ошибочно определяется овальной.
Бесплатно
Выбор эмоций оператора в качестве обратной связи для обучения нейронных сетей
Статья научная
Работа посвящена изучению и выбору эмоции человека с наибольшей вероятностью распознавания для обучения нейронных сетей с использованием эмоций оператора в качестве обратной связи. На основании представленной программы поставлены и проведены эксперименты для исследования эмоций. В работе изучались следующие эмоции: «гнев», «отвращение», «испуг», «счастье», «грусть», «удивление» и «нейтральная эмоция». В ходе экспериментов определены эмоции человека, распознаваемые программой с наибольшей вероятностью. Вычислялись средние значения вероятности удачного или неудачного распознавания, и анализировалась схожесть эмоций. Сделаны предположения об использовании эмоций оператора в качестве обратной связи для обучения нейронных сетей. Решается задача сокращения времени для обучения нейронной сети, направленной на решение социально-значимых экономических задач. Предполагается, что подход позволит расширить область применения нейронных сетей в непрофильных отраслях за счет уменьшения требований к оператору/программисту и к вычислительным ресурсам.
Бесплатно
Выявление и картирование нефтяных загрязнений почв по данным дистанционного зондирования
Статья научная
Дистанционное зондирование потенциально может предоставить важную информацию для идентификации загрязненных участков, но существует явная нехватка конкретных утвержденных подходов. В этом исследовании Landsat8 был использован для мониторинга простран¬ственных и временных изменений загрязненных поверхностей на нефтяном месторождении Озен. В настоящее время исследуемый район состоит из дезинтегрированной поверхности, местами черной почвы и редкой растительности. Использование мультиспектральных наборов данных дало возможность наблюдать загрязненные участки на разных длинах волн. Изображения были усилены методами геоинформационных технологий, чтобы оптимизировать ин-формационное содержание для возможности применения автоматизированной классификации нефтяных загрязнений почвы.
Бесплатно
Гиперсеть научного соавторства. Анализ данных БД REPEC
Статья научная
Рассмотрены вопросы моделирования комплексной сети научного соавторства, представленной в виде гиперграфа, в отличие от традиционного подхода к изучению этого феномена, базирующегося на построении взвешенного либо невзвешенного графа. Приведены формальные сведения, необходимые для описания множественных отношений между группами соавторов, представлены две модели анализируемого объекта. На основе реальной информации, извлеченной из библиографической базы данных, сконструирован гиперграф сети соавторства, измерены его параметры и сформулированы основные свойства. Приведен содержательный пример. В результате работы феномен научного соавторства рассмотрен с новой точки зрения.
Бесплатно
Диагностика синусового ритма и мерцательной аритмии средствами искусственного интеллекта
Статья научная
Электрокардиограмма (ЭКГ) - наиболее используемая запись биологического сигнала в клинической медицине. Сигнал ЭКГ представляет собой график электрической активности сердца, получаемый с поверхности тела, чаще всего неинвазивно, с использованием электродов. На заре электрокардиографии врачу приходилось рассматривать график, записанный на листе бумаге, распознавая возможные патологии глазами, что нередко приводило к ошибкам при постановке диагноза. Сегодня же существует множество систем поддержки принятия решений, базирующихся на сложных алгоритмах, помогающих врачу в поиске артефактов, которые устанавливают как вид патологии, так и локализацию ее маркеров в сигнале. Однако, существует большое количество диагнозов, детектирование которых разработанными алгоритмами неэффективно. Более того, такие алгоритмы редко, но совершают ошибку. Перспективным решением для устранения существующих недостатков в экспертных системах специалисты видят применение методов искусственного интеллекта, показавших свою эффективность во множестве прикладных задач. В рамках данной статьи рассматривается применение нейронных сетей для решения задач диагностики. В качестве базовой архитектуры нейронной сети была выбрана UNct, адаптированная под обработку одномерного ЭКГ сигнала. Среди большого спектра состояний сердечно-сосудистой системы человека основное внимание было сконцентрировано на детектировании в сигнале большой длительности участков, классифицируемых специалистами как комплексы с превалированием синусового ритма и фибрилляции предсердий (мерцательной аритмии). Стоит отметить, что рассматриваемая в рамках работы нейронная сеть, после необходимых доработок, будет интегрирована в существующий диагностический комплекс „Кардио-Маяк“, разработанный на базе ННГУ им. Лобачевского.
Бесплатно
Динамика роста сети цитирования научных статей
Статья научная
Приведены результаты эмпирического исследования параметров процессов, обеспечивающих динамику развития сети цитирования статей: предпочтительное присоединение, старение информации и начальная привлекательность статей. Измерена скорость, с которой статьи получают новые цитирования, и показана со линейная зависимость от числа уже имеющихся цитирований. Также измерена скорость “старения” статей, влияющая на процесс получения цитирований. Приведена оценка параметра “начальная привлекательность” узлов.
Бесплатно
Имитационное моделирование прохождения ламинарного потока через локальное сужение в трубе
Статья научная
Исследован двумерный случай процесса прохождения ламинарного потока через сужение трубы. Двумерная постановка соответствует случаю с трехмерным потоком между двумя параллельными плоскостями. Использована клеточно-автоматная модель потока, имеющая целочисленный алфавит состояний клеток и синхронный режим работы. Получены зависимости скорости и давления от координаты вдоль направления движения потока при различных размерах сужения и различных градиентах давления на концах трубы.
Бесплатно
