В работе представлены результаты применения технологий мягких и квантовых вычислений для задач обучения, адаптации и самоорганизации интеллектуальной системы управления стабилизацией давления в азотной криогенной установке на фабрике магнитов в ЛФВЭ ОИЯИ. Проведено сравнение работы системы с применением разных типов моделей управления: ПИД-регулятор, ПИД-регулятор с применением генетического...
Одной из областей применения технологий искусственного интеллекта является решение задачи стабилизации при управлении техническими системами, в том числе системами промышленного класса.
В работе представлены результаты исследования по применению эволюционных и адаптивных алгоритмов в интеллектуальных системах управления для стабилизацией давления в азотной криогенной установке на фабрике...
Квантовые компьютеры обладают потенциалом решать проблемы, которые оказываются вычислительно сложными для некоторых классических алгоритмов. Однако создание физических квантовых устройств с большим количеством кубитов и высокой стабильностью остается на текущий момент сложной задачей. Разработка и отладка квантовых алгоритмов на симуляторах с классической архитектурой может использоваться не...
In the first part of the report, we examined control systems with constant coefficients of the conventional PID controller (based on genetic algorithm) and intelligent control systems based on soft computing technologies. For demonstration, MatLab / Simulink models and a test benchmark of the robot manipulator demonstrated. Advantages and limitations of intelligent control systems based on...
Алгоритм поиска научных публикаций на основе информации о внешнем цитировании с применением нейросетевых моделей
Базы данных научных публикаций в настоящее время насчитывают миллионы статей, методы поиска в них непрерывно развиваются: от традиционного текстового поиска к системам, которые учитывают дополнительную библиометрическую информацию (индексы цитирований), семантический поиск,...
According to the Food and Agriculture Organization, the world's food production needs to increase by 60-70 percent by 2050 to feed the growing population. However, the EU agricultural workforce has declined by 35% over the last decade, and 54% of agriculture companies have cited a shortage of staff as their main challenge. This, among other factors, has led to an increased interest in advanced...
Ensuring the confidentiality and protection of personal information in big data is an important aspect in data processing. One of the effective methods to achieve a high level of protection is depersonalization of data. The article presents an overview of modern methods of preserving personal data when conducting various kinds of research, in business analytics, etc. The influence of...
In the study of diseases of the elderly, five different types of instruments are used, each of which alone does not allow a reliable diagnosis. In addition, tests and examinations are carried out by a doctor who makes his conclusion. Often the doctor's conclusion contradicts the data of computer diagnostics. In this communication, an attempt is made to construct a computer diagnostics system...
Данный доклад посвящен исследованию задачи определения положения кистей рук по ключевым точкам на примере открытого датасета с использованием методов машинного обучения. Основное внимание уделено разработке ключевых признаков позволяющих построить качественную и компактную модель машинного обучения . Кроме того, в работе проводится исследования эффективности различных моделей машинного...
В докладе рассмотрен разработанный авторами метод определения общей̆ координации движения и состояния алкогольного опьянения по данным с виброметрических сенсоров смартфона, расположенного в области верхне-передней части бедра человека (в кармане). Анализ вибросигнала, поступающего с устройства, рассматривается во временной области. В качестве признаков модели машинного обучения...
During remote sensing of the Earth, satellite equipment registers solar radiation reflected by the earth's surface. This reflected radiation travels through the atmosphere, distorting the spectral characteristics of the radiation reaching the satellite's sensors. The task of atmospheric correction is to eliminate the influence of these distortions. Currently, data from most satellites are in...
Generative models have become widespread over the past few years, taking valuable part in content creation. Generative adversarial networks (GANs) are one of the most popular generative model types. However, computational powers required for training stable, large scale and high resolution models can be enormous, making training or even running such models an expensive process. Study of neural...
The study is devoted to developing an algorithm for extracting the names of organizations from poorly structured data. Bibliographic information about the publications from the abstract database Scopus was taken as the initial data.
The main problem in extracting names of organizations from affiliations, apart from the presence of typos, is that the requirements of journals and conferences to...
Natural language processing technologies are one of the key areas in the field of data analysis. Natural language processing performs a plenty of tasks, which include the task of named-entity recognition. It provides an opportunity to get value information from a large amount of data. The study is devoted to select better program packages for named-entity recognition from Russian news text....
The modern world every day is subjected to the digitalization in various spheres of life, due to the need to introduce more efficient and accurate methods of handling data. This paper focuses on the development of a system that can track the publication activity of researchers in a scientific organization. The system is developed in the framework of the project to track the publication...
The research is devoted to the development of requirements for new software that will automate the collection and analysis of data on the processing of a sample of biomaterial from existing systems. The paper compared the possibilities of data storage in information systems that are used in automated medical laboratories in Russia and abroad.
To improve the efficiency of the medical...
The study of Big Data is important, since the study of technologies in this area allows you to effectively use large amounts of information. The authors of the article studied data from scientific and news sources and present an analysis of development of big data technologies. The analysis examines the process of development of the Big Data market both in the world and in individual countries...
Linked open data is crucial for Semantic Web development due to the ability to provide both unambiguous computer interpretation and human understanding of information. Despite the active growth, including the variety of standards, methods, and tools for preparing linked data (LD), there is the gap between the idea and its ubiquity. It is still not easy to discover LD, difficult to link them,...
Efficient management and retrieval of scientific information are crucial in the era of big data and machine learning. This study presents a prototype of a recommendation system that helps researchers select the most suitable journal for publishing their scientific articles. The system utilizes metadata and keyword filtering techniques to retrieve relevant information from open APIs. By...
Определение степени семантической близости текстов является ключевым этапом в решении целого ряда задач – в поисковых системах, системах автоматического перевода, других областях, связанных с обработкой текста на естественном языке, и включает предварительную обработку текстов, векторизацию, извлечение признаков, выбор метрики, построение модели и т. д.
В статье [1] представлена...
Работа посвящена построению рекомендательной системы для анализа эффективности алгоритмов решения крупноразмерных задач многомерной оптимизации. Рассматривается несколько существующих систем выбора эффективных алгоритмов. Предлагается подход прогнозирования эффективности, основанный на проведении статистического анализа гибридными методами фильтрации данных, приводится сравнение с...
Humans and other animals can understand concepts from only a few examples. while standard machine learning algorithms require a large number of examples to extract hidden features. Unsupervised learning is procedure of revealing hidden features from unlabeled data.
In deep neural network training, unsupervised data pre-training increases the final accuracy of the algorithm by decreasing an...
One of the important tasks of gamma-ray astronomy is the modeling of Extesnive Air Showers (EAS) generated by cosmic rays. Monte Carlo generators are commonly used. One of the most popular programs for generating events in gamma-ray astronomy is the CORSIKA package based on the GEANT4 program. The problem with such generators is the extrime consumption of computer resources. One alternative...
Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (IACT) of gamma ray observatory TAIGA detect the Extesnive Air Showers (EASs), originating from the cosmic or gamma rays interactions with the atmosphere. Thereby telescopes obtain images of the EASs. The ability to extract the gamma rays from hadronic cosmic ray background in images is one of the main features of this type of detectors. However, in...
Проведены компьютерные исследования эффективности применения методов переноса глубокого обучения для решения задачи классификации биомедицинских изображений. В качестве моделей использовались трансформеры ViT, Swin и DeiT, предварительно обученные на наборе изображений ImageNet. Приведены сравнения результатов обученных моделей.
