Все выпуски

При распознавании рабочих на изображениях строительной площадки, получаемых с камер наблюдения, типичной является ситуация, при которой объекты детекции имеют сильно различающийся пространственный масштаб относительно друг друга и других объектов. Повышение точности детекции мелких объектов может быть обеспечено путем использования Feature-Fused модификации детектора SSD (Single Shot Detector). Вместе с применением на инференсе нарезки изображения с перекрытием такая модель хорошо справляется с детекцией мелких объектов. Однако при практическом использовании данного подхода требуется ручная настройка параметров нарезки. При этом снижается точность детекции объектов на сценах, отличающихся от сцен, использованных при обучении, а также крупных объектов. В данной работе предложен алгоритм автоматического выбора оптимальных параметров нарезки изображения в зависимости от соотношений характерных геометрических размеров объектов на изображении. Нами разработан двухпроходной вариант детектора Feature-Fused SSD для автоматического определения параметров нарезки изображения. На первом проходе применяется усеченная версия детектора, позволяющая определять характерные размеры объектов интереса. На втором проходе осуществляется финальная детекция объектов с параметрами нарезки, выбранными после первого прохода. Был собран датасет с изображениями рабочих на строительной площадке. Датасет включает крупные, мелкие и разноплановые изображения рабочих. Для сравнения результатов детекции для однопроходного алгоритма без разбиения входного изображения, однопроходного алгоритма с равномерным разбиением и двухпроходного алгоритма с подбором оптимального разбиения рассматривались тесты по детекции отдельно крупных объектов, очень мелких объектов, с высокой плотностью объектов как на переднем, так и на заднем плане, только на заднем плане. В диапазоне рассмотренных нами случаев наш подход превосходит подходы, взятые в сравнение, позволяет хорошо бороться с проблемой двойных детекций и демонстрирует качество 0,82–0,91 по метрике mAP (mean Average Precision).

В работе представлены результаты трехмерного численного моделирования теплогидравлических процессов в промежуточном теплообменнике перспективного реактора на быстрых нейтронах с натриевым теплоносителем (БН) с учетом разработанного методического подхода.

Промежуточный теплообменник (ПТО) размещен в корпусе реактора и предназначен для передачи тепла от натрия первого контура, циркулирующего в межтрубном пространстве, натрию второго контура, циркулирующему внутри труб. Перед входными окнами ПТО при интегральной компоновке оборудования первого контура в реакторе БН имеет место температурное расслоение теплоносителя из-за неполного перемешивания разнотемпературных потоков на выходе из активной зоны. Внутри ПТО в районе входных и выходных окон теплообменника также реализуется сложное продольно-поперечное течение теплоносителя, которое приводит к неравномерному распределению расхода теплоносителя в межтрубном пространстве и, как следствие, к неравномерному распределению температуры и эффективности теплообмена по высоте и радиусу трубного пучка.

С целью подтверждения заложенных в проекте теплогидравлических параметров ПТО перспективного реактора БН был разработан методический подход для трехмерного численного моделирования теплообменника, размещенного в корпусе реактора, учитывающий трехмерную картину течения натрия на входе и внутри ПТО, а также обосновывающий рекомендации для упрощения геометрии расчетной модели ПТО. Численное моделирование теплогидравлических процессов в ПТО перспективного реактора БН проводилось с использованием программного комплекса FlowVision со стандартной $k-\varepsilon$-моделью турбулентности и моделью турбулентного теплопереноса LMS. Для повышения представительности численного моделирования трубного пучка ПТО выполнены верификационные расчеты однотрубного и многотрубного теплообменников «натрий – натрий» с соответствующими конструкции ПТО геометрическими характеристиками. Для определения входных граничных условий в модели ПТО выполнен дополнительный трехмерный расчет с учетом неравномерной картины течения в верхней смесительной камере реактора. Расчетная модель ПТО была оптимизирована за счет упрощения дистанционирующих поясов и выбора секторной модели. В результате численного моделирования ПТО получены распределения скорости натрия первого контура, температуры натрия первого и второго контуров. Удовлетворительное согласование результатов расчета с проектными данными по интегральным параметрам подтвердило принятые проектные теплогидравлические характеристики ПТО перспективного реактора БН.

В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новыха лгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.

Данная работа посвящена численному исследованию высокоскоростных слоев смешения сжимаемых потоков. Рассматриваемая задача имеет широкий спектр применения в практических задачах и, несмотря на кажущуюся простоту, является достаточно сложной в плане моделирования, потому что в слое смешения в результате неустойчивости тангенциального разрыва скоростей поток от ламинарного течения переходит к турбулентному режиму. Поэтому полученные численные результаты рассмотренной задачи сильно зависят от адекватности используемых моделей турбулентности. В представленной работе данная задача исследуется на основе двухжидкостного подхода к проблеме турбулентности. Данный подход возник сравнительно недавно и достаточно быстро развивается. Главное преимущество двухжидкостного подхода — в том, что он ведет к замкнутой системе уравнений, тогда как известно, что давний подход Рейнольдса ведет к незамкнутой системе. В работе представлены суть двухжидкостного подхода для моделирования турбулентной сжимаемой среды и методика численной реализации предлагаемой модели. Для получения стационарного решения поставленной задачи применен метод установления и использована теория пограничного слоя Прандтля, которая ведет к упрощенной системе уравнений. В рассматриваемой задаче происходит смешение высокоскоростных потоков. Следовательно, необходимо моделировать также перенос тепла и давление нельзя считать постоянным, как это делается для несжимаемых потоков. При численной реализации конвективные члены в гидродинамических уравнениях аппроксимировались против потока вторым порядка точности в явном виде, а диффузионные члены в правых частях уравнений аппроксимировались центральной разностью в неявном виде. Для реализации полученных уравнений использовался метод прогонки. Для коррекции скорости через давления использован метод SIMPLE. В работе проведено исследование двухжидкостной модели турбулентности при различных начальных возмущениях потока. Полученные численные результаты показали, что хорошее соответствие с известными опытными данными наблюдается при интенсивности турбулентности на входе $0,1 < I < 1 \%$. Для демонстрации эффективности предлагаемой модели турбулентности представлены также данные известных экспериментов, а также результаты моделей $k − kL + J$ и LES. Показано, что двухжидкостная модель по точности не уступает известным современным моделям, а по затрате вычислительных ресурсов является более экономичной.

Извлечение событий и персонажей из повествований является фундаментальной задачей при анализе и обработке текста на естественном языке. Методы извлечения событий применяются в самых разных областях — от обобщения различных документов до анализа медицинских записей. Мы определяли события на основе структуры под названием «четыре W» (кто, что, когда, где), чтобы охватить все основные компоненты событий, такие как действующие лица, действия, время и места. В этой статье мы рассмотрели два основных метода извлечения событий: статистический анализ синтаксических деревьев и семантическая маркировка ролей. Хотя эти методы были изучены разными исследователями по отдельности, мы напрямую сравнили эффективность двух подходов на собранном нами наборе данных, который мы разметили.

Наш анализ показал, что статистический анализ синтаксических деревьев превосходит семантическую маркировку ролей при выделении событий и символов, особенно при определении конкретных деталей. Тем не менее, семантическая маркировка ролей продемонстрировала хорошую эффективность при правильной идентификации действующих лиц. Мы оценили эффективность обоих подходов, сравнив различные показатели, такие как точность, отзывчивость и F1-баллы, продемонстрировав, таким образом, их соответствующие преимущества и ограничения.

Более того, в рамках нашей работы мы предложили различные варианты применения методов извлечения событий, которые мы планируем изучить в дальнейшем. Области, в которых мы хотим применить эти методы, включают анализ кода и установление авторства исходного кода. Мы рассматриваем возможность использования методов извлечения событий для определения ключевых элементов кода в виде назначений переменных и вызовов функций, что в дальнейшем может помочь ученым проанализировать поведение программ и определить участников проекта. Наша работа дает новое понимание эффективности статистического анализа и методов семантической маркировки ролей, предлагая исследователям новые направления для применения этих методов.

Безопасное проведение аварийно-восстановительных работ на аварийных морских газоконденсатных скважинах возможно при учете опасных факторов, препятствующих проведению противофонтанных мероприятий. Одним из таких факторов является загазованность района работ вследствие выхода из водной толщи большого количества легкого, по сравнению с воздухом, природного газа, а также паров более тяжелых компонентов газового конденсата (ГК). Для оценки распределения взрывоопасных концентраций паров нефтепродукта в приводном слое атмосферы необходимо определить характеристики источника загазованности. На основании анализа теоретических работ, посвященных формированию поля скорости в верхнем слое моря вследствие выхода на поверхность большого количества газа, предложена аналитическая модель для расчета размеров области, в которой происходит испарение значительного количества поступающего на поверхность ГК при авариях на мелководных скважинах. Рассматривается стационарный режим истечения пластового продукта при открытом фонтанировании газонефтяных скважин морского базирования при подводном расположении их устья. Построена малопараметрическая модель испарения нефтепродуктов из пленок различной толщины. Показано, что размер зоны интенсивного испарения ГК при подводном выбросе на мелководных скважинах определяется объемным потоком жидкой фракции ГК, его фракционным составом и выбранным порогом для оценки потока паров нефтепродукта в атмосферу. В контексте данной работы мелководными называются скважины при дебите газа от 1 до 20 млн м³ на глубинах порядка 50–200 метров. В этом случае струя пластового флюида из устья скважины на морском дне трансформируется в пузырьковый шлейф, типичная для летне-осеннего периода стратификация водной толщи не ограничивает выход шлейфа на поверхность моря, а скорость подъема пузырьков позволяет не принимать во внимание процесс растворения газа. Проведенный анализ был ограничен условиями близкими к штилевым. Такие условия благоприятны для проведения морских операций, однако неблагоприятны с точки зрения рассеяния высоких концентраций паров нефтепродуктов в приводном слое атмосферы над морем. В результате проведенной работы предложено аналитическое соотношение для приближенной оценки зоны интенсивного испарения ГК.

В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

Эффективность систем связи и передачи данных (ССиПД), являющихся неотъемлемой составляющей современных систем практически в любой области науки и техники, во многом зависит от стабильности частоты формируемых сигналов. Формируемые в ССиПД сигналы могут рассматриваться как процессы, частота которых изменяется под действием совокупности внешних воздействий. Изменение частоты сигналов приводит к уменьшению отношения «сигнал/шум» (ОСШ) и, соответственно, ухудшению характеристик ССиПД, таких как вероятность битовой ошибки, пропускная способность. Описание таких изменений частоты сигналов наиболее удобно рассматривать как случайные процессы, аппарат которых находит широкое применение при построении математических моделей, описывающих функционирование систем и устройств в различных областях науки и техники. При этом во многих случаях характеристики случайного процесса, такие как закон распределения, математическое ожидание и дисперсия, могут являться неизвестными или известными с погрешностями, не позволяющими получить приемлемые по точности оценки параметров сигналов. В статье предлагается алгоритм решения задачи по определению характеристик случайного процесса (частоты сигнала) на основе набора отсчетов его частоты, позволяющих определить выборочное среднее, выборочную дисперсию и закон распределения отклонений частоты в генеральной совокупности. Основой данного алгоритма является сравнение измеренных на некотором временном интервале значений наблюдаемого случайного процесса с набором того же количества случайных значений, сформированных на основе модельных законов распределения. В качестве модельных законов распределения могут рассматриваться законы распределения, принятые на основе математических моделей этих систем и устройств или соответствующие аналогичным системам и устройствам. В качестве математического ожидания и дисперсии при формировании набора случайных значений для принятого модельного закона распределения принимаются выборочные среднее значение и дисперсия, полученные по результатам измерений наблюдаемого случайного процесса. Особенность алгоритма заключается в проведении сравнения упорядоченных по возрастанию или убыванию измеренных значений наблюдаемого случайного процесса и сформированных наборов значений в соответствии с принятыми моделями законов распределения. Приведены результаты математического моделирования, иллюстрирующие применение данного алгоритма.

В статье предлагается архитектурное решение организации сверточной нейронной сети (СНС), ориентированное на аппаратную реализацию на конечных устройствах (edge-устройствах) в условиях ограниченных ресурсов. С этой целью предложен подход к сжатию спектрограмм до заданного размера (28×28) с использованием дискретизации, моноконверсии, оконного преобразования Фурье и двумерной интерполяции. Разработана сбалансированная процедура свертки на базе компактных сверточных фильтров, размер которых обеспечивает необходимый для edge-устройств баланс между вычислительной сложностью и точностью. Предложен алгоритм, позволяющий выполнять операции свертки и вычисления градиента функции ошибки на сверточном слое за один такт, обеспечивая повышение производительности режимов инференса и обучения СНС. Проведена оптимизация соотношения между обучаемостью сети и ее устойчивостью к переобучению за счет применения метода регуляризации Dropout с коэффициентом отбрасывания 0,5 для полносвязного слоя.

Работоспособность предложенного решения продемонстрирована на примере задачи распознавания аудиоспектрограмм звуков двигателей автомобилей и самолетов. СНС обучалась на сбалансированном наборе данных, состоящем из 7160 аудиозаписей. Обученная сеть демонстрировала высокую точность распознавания (95%), низкие значения функции потерь (<0,2), сбалансированные метрики «точность/полнота/F-мера», что свидетельствует об эффективности разработанной модели СНС.

Предложен метод численного решения квазигидродинамических уравнений на неструктурированных треугольных сетках. В качестве сетки была использована триангуляция Делоне. Система уравнений аппроксимировалась с помощью метода конечных объемов. Граница области аппроксимировалась прямоугольными треугольниками. На основе данного алгоритма была разработана программа и проведена серия тестов, результаты которых показали, что данный алгоритм дает результаты, которые хорошо совпадают с результатами расчетов, выполненных на регулярных сетках.