Все выпуски

В данной статье осуществляется сравнение эффективности некоторых современных методов и практик стохастической оптимизации применительно к задаче цифрового предыскажения сигнала (DPD), которое является важной составляющей процесса обработки сигнала на базовых станциях, обеспечивающих беспроводную связь. В частности, рассматривается два круга вопросов о возможностях применения стохастических методов для обучения моделей класса Винера – Гаммерштейна в рамках подхода минимизации эмпирического риска: касательно улучшения глубины и скорости сходимости данного метода оптимизации и относительно близости самой постановки задачи (выбранной модели симуляции) к наблюдаемому в действительности поведению устройства. Так, в первой части этого исследования внимание будет сосредоточено на вопросе о нахождении наиболее эффективного метода оптимизации и дополнительных к нему модификаций. Во второй части предлагается новая квази-онлайн-постановка задачи и, соответственно, среда для тестирования эффективности методов, благодаря которым результаты численного моделирования удается привести в соответствие с поведением реального прототипа устройства DPD. В рамках этой новой постановки далее осуществляется повторное тестирование некоторых избранных практик, более подробно рассмотренных в первой части исследования, и также обнаруживаются и подчеркиваются преимущества нового лидирующего метода оптимизации, оказывающегося теперь также наиболее эффективным и в практических тестах. Для конкретной рассмотренной модели максимально достигнутое улучшение глубины сходимости составило 7% в стандартном режиме и 5% в онлайн-постановке (при том что метрика сама по себе имеет логарифмическую шкалу). Также благодаря дополнительным техникам оказывается возможным сократить время обучения модели DPD вдвое, сохранив улучшение глубины сходимости на 3% и 6% для стандартного и онлайн-режимов соответственно. Все сравнения производятся с методом оптимизации Adam, который был отмечен как лучший стохастический метод для задачи DPD из рассматриваемых в предшествующей работе [Pasechnyuk et al., 2021], и с методом оптимизации Adamax, который оказывается наиболее эффективным в предлагаемом онлайн-режиме.

Посты социальных сетей играют важную роль в отражении ситуации на финансовом рынке, а их анализ является мощным инструментом ведения торговли. В статье описан результат исследования влияния деятельности социальных медиа на движение финансового рынка. Сначала отбирается топ инфлюенсеров, активность которых считается авторитетной в криптовалютном сообществе. Сообщения в Twitter используются в качестве данных. Подобные тексты обычно сильно зашумлены, так как включают сленг и сокращения, поэтому представлены методы подготовки первичных текстовых данных, включающих в себя обработку Stanza, регулярными выражениями. Рассмотрено два подхода представления момента времени в формате текстовых данных. Так исследуется влияние либо одного твита, либо целого пакета, состоящего из твитов, собранных за определенный период времени. Также рассмотрен статистический подход в виде частотного анализа, введены метрики, способные отразить значимость того или иного слова при выявлении зависимости между изменением цены и постами в Twitter. Частотный анализ подразумевает исследование распределений встречаемости различных слов и биграмм в тексте для положительного, отрицательного либо общего трендов. Для построения разметки изменения на рынке перерабатываются в бинарный вектор с помощью различных параметров, задавая таким образом задачу бинарной классификации. Параметры для свечей Binance подбираются для лучшего описания движения рынка криптовалюты, их вариативность также исследуется в данной статье. Оценка эмоционального окраса текстовых данных изучается с помощью Stanford Core NLP. Результат статистического анализа представляет непосредственно практический интерес, так как предполагает выбор признаков для дальнейшей бинарной или мультиклассовой задач классификации. Представленные методы анализа текста способствуют повышению точности моделей, решающих задачи обработки естественного языка, с помощью отбора слов, улучшения качества векторизации. Такие алгоритмы зачастую используются в автоматизированных торговых стратегиях для предсказания цены актива, тренда ее движения.

Хранение — это существенная и дорогая часть облачных вычислений как с точки зрения требований сети, так и организации доступа к данным, поэтому выбор архитектуры хранения может быть критическим для любого приложения. В этой работе мы сможем посмотреть на типы облачных архитектур для обработки и хранения данных, основанных на доказанной технологии хранения в сети масштаба пред- приятия. Преимущество облачных вычислений — это способность визуализировать и разделять ресурсы среди различных приложений для наилучшего использования сервера. Мы обсуждаем и оцениваем распределенную обработку данных, архитектуры баз данных для облачных вычислений и очередь баз данных в локальной сети и для условий реального времени.

Радиофармацевтические препараты, меченные радиоизотопами йода, в настоящее время широко применяются в визуализирующих и невизуализирующих методах ядерной медицины. При оценке результатов радионуклидных исследований структурно-функционального состояния органов и тканей существенную роль приобретает параллельное моделирование кинетики радиофармпрепарата в организме. Сложность такого моделирования заключается в двух противоположных аспектах. С одной стороны, в чрезмерном упрощении анатомо-физиологических особенностей организма при разбиении его на компартменты, что может приводить к потере или искажению значимой для клинической диагностики информации, с другой — в излишнем учете всех возможных взаимосвязей функционирования органов и систем, что, наоборот, приведет к появлению избыточного количества абсолютно бесполезных для клинической интерпретации математических данных, либо модель становится вообще неразрешимой. В нашей работе вырабатывается единый подход к построению математических моделей кинетики радиофармпрепаратов с изотопами йода в организме человека при диагностических и терапевтических процедурах ядерной медицины. На основе данного подхода разработаны трех- и четырехкамерные фармакокинетические модели и созданы соответствующие им расчетные программы на языке программирования C⁺⁺ для обработки и оценки результатов радионуклидной диагностики и терапии. Предложены различные способы идентификации модельных параметров на основе количественных данных радионуклидных исследований функционального состояния жизненно важных органов. Приведены и проанализированы результаты фармакокинетического моделирования при радионуклидной диагностике печени, почек и щитовидной железы с помощью йодсодержащих радиофармпрепаратов. С использованием клинико-диагностических данных определены индивидуальные фармакокинетические параметры транспорта разных радиофармпрепаратов в организме (транспортные константы, периоды полувыведения, максимальная активность в органе и время ее достижения). Показано, что фармакокинетические характеристики для каждого пациента являются сугубо индивидуальными и не могут быть описаны усредненными кинетическими параметрами. В рамках трех фармакокинетических моделей получены и проанализированы зависимости «активность – время» для разных органов и тканей, в том числе для тканей, в которых активность радиофармпрепарата невозможно или затруднительно измерить клиническими методами. Также обсуждаются особенности и результаты моделирования и дозиметрического планирования радиойодтерапии щитовидной железы. Показано, что значения поглощенных радиационных доз очень чувствительны к кинетическим параметрам камерной модели — транспортным константам. Поэтому при индивидуальном дозиметрическом планировании радиойодтерапии следует уделять особое внимание получению точных количественных данных ультразвукового исследования и радиометрии щитовидной железы и на их основе идентификации параметров моделирования. Работа основана на принципах и методах фармакокинетики. Для численного решения систем дифференциальных уравнений фармакокинетических моделей мы использовали методы Рунге–Кутты и метод Розенброка. Для нахождения минимума функции нескольких переменных при идентификации параметров моделирования использовался метод Хука–Дживса.

Посты в социальных сетях способны как предсказывать движение финансового рынка, так и в некоторых случаях даже определять его направление. Анализ постов в Twitter способствует прогнозированию цен на криптовалюту. Специфика рассматриваемого сообщества заключается в особенной лексике. Так, в постах используются сленговые выражения, аббревиатуры и сокращения, наличие которых затрудняет векторизацию текстовых данных, в следствие чего рассматриваются методы предобработки такие, как лемматизация Stanza и применение регулярных выражений. В этой статье описываются простейшие модели машинного обучения, которые могут работать, несмотря на такие проблемы, как нехватка данных и короткие сроки прогнозирования. Решается задача бинарной текстовой классификации, в условиях которой слово рассматривается как элемент бинарного вектора единицы данных. Базисные слова определяются на основе частотного анализа упоминаний того или иного слова. Разметка составляется на основе свечей Binance с варьируемыми параметрами для более точного описания тренда изменения цены. В работе вводятся метрики, отражающие распределение слов в зависимости от их принадлежности к положительному или отрицательному классам. Для решения задачи классификации использовались dense-модель с подобранными при помощи Keras Tuner параметрами, логистическая регрессия, классификатор случайного леса, наивный байесовский классификатор, способный работать с малочисленной выборкой, что весьма актуально для нашей задачи, и метод k-ближайших соседей. Было проведено сравнение построенных моделей на основе метрики точности предсказанных меток. В ходе исследования было выяснено, что наилучшим подходом является использование моделей, которые предсказывают ценовые движения одной монеты. Наши модели имеют дело с постами, содержащими упоминания проекта LUNA, которого на данный момент уже не существует. Данный подход к решению бинарной классификации текстовых данных широко применяется для предсказания цены актива, тренда ее движения, что часто используется в автоматизированной торговле.

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

В статье проведен анализ эмпирических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира за период с начала XIX века по настоящее время. В качестве показателей, характеризующих долгосрочную демографическую и экономическую динамику стран мира, были выбраны данные по численности населения и ВВП ряда стран мира за период 1500–2016 годов. Страны выбирались таким образом, чтобы в их число вошли представители с различным уровнем развития (развитые и развивающиеся страны), а также страны из различных регионов мира (Северная Америка, Южная Америка, Европа, Азия, Африка). Для моделирования и обработки данных использована специально разработанная математическая модель. Представленная модель является автономной системой дифференциальных уравнений, которая описывает процессы социально-экономической модернизации, в том числе процесс перехода от аграрного общества к индустриальному и постиндустриальному. В модель заложена идея о том, что процесс модернизации начинается с возникновения в традиционном обществе инновационного сектора, развивающегося на основе новых технологий. Население из традиционного сектора постепенно перемещается в инновационный сектор. Модернизация завершается, когда большая часть населения переходит в инновационный сектор.

При работе с моделью использовались статистические методы обработки данных, методы Big Data, включая иерархическую кластеризацию. С помощью разработанного алгоритма на базе метода случайного спуска были идентифицированы параметры модели и проведена ее верификация на основе эмпирических рядов, а также проведено тестирование модели с использованием статистических данных, отражающих изменения, наблюдаемые в развитых и развивающихся странах в период происходящей в течение последних столетий модернизации. Тестирование модели продемонстрировало ее высокое качество — отклонения расчетных кривых от статистических данных, как правило, небольшие и происходят в периоды войн и экономических кризисов. Проведенный анализ статистических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира позволил определить общие закономерности и формализовать их в виде математической модели. Модель будет использоваться с целью прогноза демографической и экономической динамики в различных странах мира.

Современные масштабные научные проекты становятся все более информационно ёмкими, и обработка хранимых данных в режиме offline является невозможной. Требуется высокая пропускная способность при вычислениях или Вычисления Потока Данных, чтобы иметь возможность обрабатывать терабайты данных в секунду; такие данные не могут быть элементами длительного хранения. Общепринятые дата-центры, основанные на стандартном аппаратном обеспечении, являются дорогими и настроены на вычислительную мощность. Общая пропускная способность может быть увеличена с помощью массивного параллелизма, чаще всего за счет повышенной вычислительной мощности и потребления энергии. Система ARM на основе ИС (SoC) может решить проблему системы ввода/вывода и соотношение CPU, доступность и эффективность использования энергии, так как ARM SoC являются элементами массового производства и разработаны на основе эффективного использования энергии в мобильных устройствах. На данный момент такой элемент обработки находится в разработке и нацелен на пропускную способность ввода/вывода в 20 Гб/c и значительную вычислительную мощность. Рассмотрены возможности ввода/вывода потребления системы ARM на основе ИС вместе с вычислением производительности и тестами на пропускную способность ввода/вывода.

Обнаружение противоречивости в онлайн-дискурсе имеет важное значение для управления связями с общественностью, что позволяет информировать различные процессы от законотворчества до предпринимательства. В данной работе предлагается подход к обнаружению противоречивости в онлайн-контенте на основе анализа выражаемых эмоций. Противоречивость онлайн-контента определяется как феномен провоцирования разногласий и конфликтов в обсуждениях. Данная работа развивает предыдущие семантические методы, анализируя численные оценки именно эмоционального окраса сообщений. В качестве инструментов обнаружения противоречивости рассматриваются современные языковые модели для распознавания эмоций и распознавания именованных сущностей. Результаты работы этих моделей были агрегированы по сущностям для оценки их эмоциональной коннотации. Был предложен показатель эмоциональной дивергенции, основанный на дисперсии эмоций, для количественной оценки противоречивости контента. Затем сущности с достаточно высокой эмоциональной дивергенцией по отношению к специфике коммуникаций в рамках сообщества были отобраны в качестве маркеров противоречивости. Проведены эксперименты на данных Reddit, связанных с политическим кризисом в Шри-Ланке 2022 года, которые подтверждают возможность показателя эмоциональной дивергенции обнаруживать противоречивость. Всего было собрано два набора данных с использованием различных методологий: одна была направлена на извлечение более ранних сообщений, а другая была предназначена для сбора более свежих записей. Собранные данные включали обсуждения политики, общественных деятелей, организаций и локаций, связанных с обозначенным кризисом. При измерении на данных с ручной разметкой, предложенный метод достиг значения полноты 0,705 и точности около 0,496 для первого набора данных, в то время как для второго набора были зафиксированы значения полноты 0,716 и точности 0,436. Основными факторами, ограничивающими точность, стали качество низлежащих моделей и ложные срабатывания: широко обсуждаемые, но непротиворечивые маркеры. Наконец, было установлено, что изучение типичного распределения эмоций в контенте социальных медиа может быть полезным для повышения качества обнаружения противоречивости.

Виртуальные машины обычно ассоциируются с возможностью создавать их по требованию для предоставления клиентам разнородных веб-сервисов, однако, автоматическое создание виртуальных машин для запуска на них вычислений общего назначения на практике широко не используется. Такой сценарий использования виртуализации полезен в среде высокопроизводительных вычислений, где большинство ресурсов не потребляется разнородными сервисами, а используется для пакетной обработки данных. В этом случае для запуска каждого приложения создается отдельный кластер виртуальных машин, а запись выходных данных производится на сетевое хранилище. После того как приложение завершает свое выполнение, кластер уничтожается, высвобождая занятые вычислительные ресурсы. После определенных изменений данный подход может быть использован для предоставления виртуального рабочего стола в интерактивном режиме. Эксперименты показывают, что процесс создания виртуальных кластеров по требованию может быть эффективно реализован в обоих случаях.