Все выпуски

Биогидрохимический портрет Белого моря построен с помощью расчетов на CNPSi-модели по систематизированным среднемноголетним наблюдениям (среднемесячные гидрометеорологические, гидрохимические и гидробиологические параметры морской среды). Также в расчетах использована уточненная информация о выносе в морские акватории биогенных веществ со стоком основных рекритоков (Нива, Онега, Северная Двина, Мезень, Кемь, Кереть). Параметры морской среды — значения температуры, освещенности, прозрачности, биогенной нагрузки. Для девяти районов моря (заливы Кандалакшский, Онежский, Двинский, Мезенский, Соловецкие о-ва, Бассейн, Горло, Воронка, губа Чупа) характеристики портрета моря включают: изменение в течение года концентраций органических и минеральных соединений биогенных элементов (С, N, P, Si), биомассы организмов низших трофических звеньев (гетеротрофные бактерии, диатомовый фитопланктон, растительноядный и хищный зоопланктон) и другие показатели (скорости изменения концентраций веществ и биомасс организмов, внутренние и внешние потоки веществ, балансы отдельных веществ и биогенных элементов в целом). Расчетные по среднемноголетним данным показатели состояния морской среды (температура воды, соотношения минеральных фракций N < P) и доминирующего диатомового фитопланктона в море (обилие, продукция, биомасса, содержание хлорофилла а) сравнивали с результатами отдельных съемок (за 1972–1991 и 2007–2012 гг.) по районам моря. При очевидных отличиях способов оценки значений показателей (по наблюдениям — аналитические методы, а при расчетах на модели — вычисления по соответствующим уравнениям) отмечена близость расчетных показателей состояния фитопланктона приведенным в литературе данным по фитопланктону Белого моря. Так, литературные оценки годовой продукции диатомовых водорослей в Белом море находятся в пределах 1.5–3 млн т С (при продолжительности вегетации 180 сут), а по расчетам она составляет ~2 и 3.5 млн т С при принимаемых периодах вегетации в 150 и 180 сут соответственно.

В статье показана актуальность научно-исследовательских работ в области создания систем управления беспилотными автомобилями на основе технологий компьютерного зрения. Средства компьютерного зрения используются для решения большого количества различных задач, в том числе для определения местоположения автомобиля, обнаружения препятствий, определения пригодного для парковки места. Данные задачи являются ресурсоемкими и должны выполняться в реальном режиме времени. Поэтому актуальна разработка эффективных моделей, методов и средств, обеспечивающих достижение требуемых показателей времени и точности для применения в системах управления беспилотными автомобилями. При этом важное значение имеет выбор модели представления изображений. В данной работе рассмотрена модель на основе вейвлет-преобразования, позволяющая сформировать признаки, характеризующие оценки энергии точек изображения и отражающие их значимость с точки зрения вклада в общую энергию изображения. Для формирования модели энергетических признаков выполняется процедура, основанная на учете зависимостей между вейвлет-коэффициентами различных уровней и применении эвристических настроечных коэффициентов для усиления или ослабления влияния граничных и внутренних точек. На основе предложенной модели можно построить описания изображений для выделения и анализа их характерных особенностей, в том числе для выделения контуров, регионов и особых точек. Эффективность предлагаемого подхода к анализу изображений обусловлена тем, что рассматриваемые объекты, такие как дорожные знаки, дорожная разметка или номера автомобилей, которые необходимо обнаруживать и идентифицировать, характеризуются соответствующими признаками. Кроме того, использование вейвлет-преобразований позволяет производить одни и те же базовые операции для решения комплекса задач в бортовых системах беспилотных автомобилей, в том числе для задач первичной обработки, сегментации, описания, распознавания и сжатия изображений. Применение такого унифицированного подхода позволит сократить время на выполнение всех процедур и снизить требования к вычислительным ресурсам бортовой системы беспилотного автотранспортного средства.

Белки главного комплекса гистосовместимости (ГКГС) играют ключевую роль в работе адаптивной иммунной системы, и определение связывающихся с ними пептидов — важный шаг в разработке вакцин и понимании механизмов аутоиммунных заболеваний. На сегодняшний день существует ряд методов для предсказания связывания определенной аллели ГКГС с пептидом. Одним из лучших таких методов является NetMHCpan-4.0, основанный на ансамбле искусственных нейронных сетей. В данной работе представлена методология качественного улучшения архитектуры нейронной сети, лежащей в основе NetMHCpan-4.0. Предлагаемый метод использует технику построения ансамбля и добавляет в качестве входных данных оценку модели Поттса, взятой из статистической механики и являющейся обобщением модели Изинга. В общем случае модельо тражает взаимодействие спинов в кристаллической решетке. Применительно к задаче белок-пептидного взаимодействия вместо спинов используются типы аминокислот, находящихся в кармане связывания. В предлагаемом методе модель Поттса используется для более всестороннего представления физической природы взаимодействия полипептидных цепей, входящих в состав комплекса. Для оценки взаимодействия комплекса «ГКГС + пептид» нами используется двумерная модель Поттса с 20 состояниями (соответствующими основным аминокислотам). Решая обратную задачу с использованием данных об экспериментально подтвержденных взаимодействующих парах, мы получаем значения параметров модели Поттса, которые затем применяем для оценки новой пары «ГКГС + пептид», и дополняем этим значением входные данные нейронной сети. Такой подход, в сочетании с техникой построения ансамбля, позволяет улучшитьт очность предсказания, по метрике положительной прогностической значимости (PPV), по сравнению с базовой моделью.

В данной статье решается задача разработки технологии сбора исходных данных для построения моделей оценки функционального состояния человека. Данное состояние оценивается по зрачковой реакции человека на изменение освещенности на основе метода пупиллометрии. Данный метод предполагает сбор и анализ исходных данных (пупиллограмм), представленных в виде временных рядов, характеризующих динамику изменения зрачков человека на световое импульсное воздействие. Анализируются недостатки традиционного подхода к сбору исходных данных с применением методов компьютерного зрения и сглаживания временных рядов. Акцентируется внимание на важности качества исходных данных для построения адекватных математических моделей. Актуализируется необходимость ручной разметки окружностей радужной оболочки глаза и зрачка для повышения точности и качества исходных данных. Описываются этапы предложенной технологии сбора исходных данных. Приводится пример полученной пупиллограммы, имеющей гладкую форму и не содержащей выбросы, шумы, аномалии и пропущенные значения. На основе представленной технологии разработан программно-аппаратный комплекс, представляющий собой совокупность специального программного обеспечения, имеющего два основных модуля, и аппаратной части, реализованной на базе микрокомпьютера Raspberry Pi 4 Model B, с периферийным оборудованием, реализующим заданный функционал. Для оценки эффективности разработанной технологии используются модели однослойного персептрона и коллектива нейронных сетей, для построения которых использовались исходные данные о функциональном состоянии утомления человека. Проведенные исследования показали, что применение ручной разметки исходных данных (по сравнению с автоматическими методами компьютерного зрения) приводит к снижению числа ошибок 1-го и 2-года рода и, соответственно, повышению точности оценки функционального состояния человека. Таким образом, представленная технология сбора исходных данных может эффективно использоваться для построения адекватных моделей оценки функционального состояния человека по зрачковой реакции на изменение освещенности. Использование таких моделей актуально в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности, в частности мониторинга функционального состояния водителей.

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

Целью работы является исследование монотонной конечно-разностной схемы второго порядка точности, созданной на основе обобщения одномерной Z-схемы. Исследование проведено для модельных уравнений переноса несжимаемой среды. В работе описано двумерное обобщение Z-схемы с нелинейной коррекцией, использующей вместо потоков косые разности, содержащие значения из разных временных слоев. Численно проверена монотонность полученной нелинейной схемы для функций-ограничителей двух видов, как для гладких решений, так и для негладких, и получены численные оценки порядка точности построенной схемы. Построенная схема является абсолютно устойчивой, но теряет свойство монотонности при превышении шага Куранта. Отличительной особенностью предложенной конечно-разностной схемы является минимальность ее шаблона.

Построенная численная схема предназначена для моделей плазменных неустойчивостей различных масштабов в низкоширотной ионосферной плазме Земли. Одна из реальных задач, при решении которых возникают подобные уравнения, — это численное моделирование сильно нестационарных среднемасштабных процессов в земной ионосфере в условиях возникновения неустойчивости Рэлея – Тейлора и плазменных структур с меньшими масштабами, механизмами генерации которых являются неустойчивости других типов, что приводит к явлению F-рассеяния. Вследствие того, что процессы переноса в ионосферной плазме контролируются магнитным полем, в поперечном к магнитному полю направле- нии предполагается выполнение условия несжимаемости плазмы.

Рассматривалась ранее разработанная модель, описывающая динамику социальной напряженности общества, разделенного на две группы: элиту и народ. Эта модель учитывала влияние изменения экономической ситуации и взаимовлияние народа и элиты. Модель модифицирована путем включения в уравнение, описывающее напряженность народа, слагаемого, учитывающего адаптацию народа к создавшейся ситуации.

Оценка коэффициентов модели является важной задачей, решение которой позволяет получить информацию о характере взаимодействии элиты и народа. Предполагалось, что при оптимальных значениях коэффициентов решение системы уравнений модели наиболее близко к значениям индикатора, характеризующего социальную напряженность. В качестве индикатора социальной напряженности в данной работе использовался нормированный уровень убийств.

Исследуемая модель содержит семь коэффициентов. Два коэффициента, характеризующие степень влияния изменения экономической ситуации на элиту и народ, приняты равными между собой и одинаковыми для всех стран. Их оценки получены по упрощенной модели, учитывающей только изменение экономической ситуации и допускающей аналитическое решение.

С помощью байесовского подхода проведена оценка остальных пяти коэффициентов модели для постсоветских стран. Для всех рассматриваемых стран априорные плотности вероятностей четырех коэффициентов принимались одинаковыми. Априорная плотность вероятности пятого коэффициента считалась зависящей от режима правления (авторитарный или переходный). Принималось, что расчетное значение социальной напряженности совпадает с соответствующим значением индикатора напряженности в тех случаях, когда разность между ними не превышала 5%.

Проведенные расчеты показали, что для постсоветских стран получено хорошее совпадение расчетных значений напряженности народа и нормированного уровня убийств. Отметим, что совпадение удовлетворительно только в среднем, что естественно для достаточно грубой модели.

В работе получены следующие основные результаты: под влиянием некоторых значительных событий в 40% постсоветских стран наблюдалось быстрое изменение характера взаимодействия элиты и народа; региональные особенности оказывают некоторое влияние на взаимодействие элиты и народа; тип правления не оказывает существенного влияния на взаимодействие элиты и народа; предложен способ оценки стабильности страны по величине коэффициентов модели.

В данной статье нами предложен новый подход к анализу эконометрических параметров отрасли для уровня консолидированности отрасли. Исследование базируется на простой модели управления отраслью в соответствии с моделью из теории автоматического управления. Состояние отрасли оценивается на основе ежеквартальных эконометрических параметров получаемых в обезличенном виде от каждой компании отрасли через налогового регулятора.

Предложен подход к анализу отрасли, который не предусматривает отслеживания эконометрических показателей каждой компании, но рассматривает параметры всех компаний отрасли, как единого объекта.

Ежеквартальными эконометрическими параметрами для каждой компании отрасли являются доход, количество работников, налоги и сборы, уплачиваемые в бюджет, доход от продажи лицензионных прав на программное обеспечение.

Был использован ABC-метод анализа модифицированный до ABCD-метода (D — компании с нулевым вкладом в соответствующую отраслевую метрику) для различных отраслевых метрик. Были построены Парето-кривые для множества эконометрических параметров отрасли.

Для оценки степени монополизированности отрасли был рассчитан индекс Херфиндаля – Хиршмана (ИХХ) для наиболее чувствительных метрик отрасли. С использованием ИХХ было показано что пандемия COVID-19 не привела к существенным изменениям уровня монополизированности российской ИТ-отрасли.

В качестве наиболее наглядного подхода к отображению отрасли было предложено использовать диаграмму рассеяния в сочетании с присвоением компаниям отрасли цвета в соответствии с их позицией на Парето-кривой. Также продемонстрирован эффект влияния процедуры аккредитации путем отображения отрасли в формате диаграммы рассеяния c красно-черным отображением аккредитованных и неаккредитованных компаний, соответственно.

И заключительным результатом, отраженным в статье является предложение использования процедуры сквозной идентификации при организации цепочек поставок программного обеспечения с целью контроля структуры рынка программного обеспечения. Этот подход позволяет избежать множественного учета при продаже лицензий на программное обеспечение в рамках цепочек поставок.

Результаты работы могут быть положены в основу дальнейшего анализа ИТ-отрасли и перехода к агентному моделированию отрасли.

С помощью численных экспериментов показано, что в цепочке без дисперсии существует решение солитонного типа, но скорость движущейся уединенной волны со временем уменьшается. Физический механизм убывания скорости обусловлен возбуждением незатухающих колебаний сайтов при движении уединенной волны по цепочке. Сделана оценка расстояния, которое пройдет волна до остановки.

Представлена физико-математическая модель сушки угольных частиц в потоке газа и результаты расчета сушки частиц бурого угля в сушильной трубе. Показано, что для сушки угля может быть использован перегретый водяной пар. Предложена термодинамическая модель сушки частиц в сушильной трубе. Она позволяет провести предварительную оценку параметров процесса сушки.