Все выпуски

Алгоритмы сопряженных градиентов представляют собой важный класс алгоритмов безусловной оптимизации с хорошей локальной и глобальной сходимостью и скромными требованиями к памяти. Они занимают промежуточное место между методом наискорейшего спуска и методом Ньютона, поскольку требуют вычисленияи хранения только первых производных и как правило быстрее методов наискорейшего спуска. В данном исследовании рассмотрен новый подход в задаче восстановления изображений. Он наследует одновременно методу сопряженных градиентов Флетчера – Ривза (FR) и трехкомпонентному методу сопряженных градиентов (TTCG), и поэтому назван авторами гибридным трехкомпонентным методом сопряженных градиентов (HYCGM). Новое направление спуска в нем учитывает текущее направления градиента, предыдущее направления спуска и градиент из предыдущей итерации. Показано, что новый алгоритм обладает свойствами глобальной сходимости и монотонности при использовании неточного линейного поиска типа Вулфа при некоторых стандартных предположениях. Для подтверждения эффективности предложенного алгоритма приводятся результаты численных экспериментов предложенного метода в сравнении с классическим методом Флетчера – Ривза (FR) и трехкомпонентным методом Флетчера – Ривза (TTFR).

В докладе представлен ряд новостей и обновлений ALICE computing к RUN2 и RUN3.

В их числе:

– ввод в работу новой системы EOS;

– переход к файловой системе CVMFS для хранения ПО;

– план решения проблемы Long Term Data Preservation;

– обзор концепции “O square”, совмещающей офлайн- и онлайн-обработку данных;

– обзор существующих моделей использования виртуальных облаков для обработки данных ALICE.

Ряд нововведений показан на примере российских сайтов.

В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

В данной работе нами представлена база данных, спроектированная для хранения профилей физических свойств вдоль двойной спирали ДНК, и продемонстрировано ее использование для хранения, поиска и анализа промоторных последовательностей E. coli. Отличительным свойством предложенной базы данных является то, что весь профиль хранится как единый объект, который с точки зрения СУБД полностью подобен строке или числу. Такие объекты СУБД может сравнивать друг с другом и осуществлять быструю выборку на основании индексов. В базу данных загружена информация о 1227 известных промоторах. Для каждого промотора сохранена нуклеотидная последовательность, а также вычислен и загружен в базу профиль электростатического потенциала промоторной ДНК. Кроме того, каждый промотор связан с генами, транскипцию которых он регулирует, а также с записями о сайтах посадки транскрипционных факторов, влияющих на функционирование промотора. Организован доступ к базе данных через интернет; исходные коды доступны для скачивания, а содержимое базы данных может быть выслано авторами по запросу.

Статья посвящена вторичному использованию спектра в телекоммуникационных сетях. Акцентируется внимание, что одним из решений данной проблемы является применение технологий когнитивного радио и динамического доступа к спектру, для успешного функционирования которых необходим большой объем информации, включающий параметры базовых станций и абонентов сети. Хранение и обработка информации должны осуществляться при помощи карты радиосреды, которая представляет собой пространственно-временную базу данных всех активностей в сети и позволяет определять доступные для использования в заданное время частоты. В работе представлена двухуровневая модель для формирования карты радиосреды системы сотовой связи LTE, в которой выделены локальный и глобальный уровни, описываемая следующими параметрами: набор частот, ослабление сигнала, карта распространения сигналов, шаг сетки, текущий временной отсчет. Ключевыми объектами модели являются базовая станция и абонентское устройство. К основным параметрам базовой станции отнесены: наименование, идентификатор, координаты ячейки, номер, диапазон, мощность излучения, номера подключенных абонентских устройств, выделенные им ресурсные блоки. Для абонентских устройств в качестве параметров используются: наименование, идентификатор, местоположение, текущие координаты ячейки устройства, идентификатор рабочей базовой станции, частотный диапазон, номера ресурсных блоков для связи со станцией, мощность излучения, статус передачи данных, список номеров ближайших станций, расписания перемещения и сеансов связи устройств. Представлен алгоритм для реализации модели с учетом сценариев перемещения и сеансов связи абонентских устройств. Приводится методика расчета карты радиосреды в точке координатной сетки с учетом потерь при распространении радиосигналов от излучающих устройств. Программная реализация модели выполнена с использованием пакета MatLab. Описаны подходы, позволяющие повысить быстродействие ее работы. При моделировании выбор параметров осуществлялся с учетом данных действующих систем связи и экономии вычислительных ресурсов. Продемонстрированы результаты исследований программной реализации алгоритма формирования карты радиосреды, подтверждающие корректность разработанной модели.

В статье представлена технология построения систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанная на сервис-контейнерах с использованием Docker и веб-интерфейсе, работающем непосредственно в браузере без установки специализированного программного обеспечения на рабочую станцию врача. Предложена модульная архитектура, где для каждого прикладного модуля формируется самостоятельный сервис-контейнер, объединяющий мини-веб-сервер, пользовательский интерфейс и вычислительные компоненты обработки медицинских изображений. Взаимодействие между браузером и серверной частью реализовано через постоянное двунаправленное соединение по веб-сокетам с бинарной сериализацией сообщений в формате MessagePack, что обеспечивает малые задержки и эффективную передачу больших объeмов данных. Для локального хранения изображений и результатов анализа применены средства браузера (IndexedDB) с оболочкой Dexie.js, что ускоряет повторный доступ к данным. Трeхмерная визуализация и базовые операции с DICOM-данными реализованы с использованием библиотек Three.js и AMI.js: такая связка обеспечивает интеграцию интерактивных элементов, возникающих в контексте задачи (аннотации, ориентиры, метки, 3D-модели), в трeхмерные медицинские изображения.

Серверные компоненты и функциональные модули собраны в виде набора взаимодействующих контейнеров, управляемых средствами Docker. Рассмотрены выбор базовых образов, подходы к минимизации контейнеров до уровня исполняемых файлов без внешних зависимостей, организация многоступенчатой сборки, включающей отдельный «сборочный» контейнер. Описан сервис-хаб, выполняющий запуск прикладных контейнеров по обращению пользователя, проксирование запросов, управление сессиями и перевод контейнера из общего режима в монопольный при начале вычислений. Приведены примеры прикладных модулей (оценка фракционного резерва кровотока, расчeт количественного отношения потока, расчет смыкания створок аортального клапана), показана интеграция React-интерфейса и трeхмерной сцены, а также представлены политика версионирования, автоматизированные проверки воспроизводимости результатов и порядок развeртывания на целевой площадке.

Продемонстрировано, что контейнеризация обеспечивает переносимость и воспроизводимость программной среды, изоляцию зависимостей и масштабирование, а браузерный интерфейс — доступность, снижение требований к инфраструктуре и интерактивную визуализацию медицинских данных в реальном времени. Отмечены технические ограничения (зависимость от версий библиотек визуализации и форматов данных) и представлены практические меры их преодоления.

В данной статье рассматривается модель полностью роботизированного склада с глубокими стеллажами, предназначенного для хранения коробочных товаров. Основное внимание уделено оптимизации работы склада за счет дискретного мультиагентного моделирования движения шаттлов, выполняющих задачи по отгрузке и размещению коробок. Авторы исследуют различные стратегии размещения товаров в зонах склада, включая алгоритмы NCPA (Nearest Channel Positioning Algorithm), MECGP (Most Empty Channel Group Placement) и MFCGP (Most Filled Channel Group Placement), а также анализируют оптимальные схемы маршрутизации для заданной топологии.

Ключевым аспектом работы является определение оптимального количества шаттлов, обеспечивающего максимальную производительность склада. Результаты моделирования показывают, что увеличение числа роботов свыше 15 не приводит к значительному росту эффективности из-за учащения коллизий на пересечениях маршрутов. Кроме того, исследована динамика заполнения склада в течение 24 часов, что позволило выявить оптимальный уровень загруженности хранилища.

Разработанная модель позволяет не только оценивать производительность склада, но и оптимизировать распределение задач между роботами, минимизируя время обработки заказов. В перспективе планируется внедрение методов машинного обучения для дальнейшего улучшения управления складскими процессами.

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.

Сокрытие информации в цифровых изображениях является перспективным направлением кибербезопасности. Методы стеганографии обеспечивают незаметную передачу данных по открытому каналу связи втайне от злоумышленника. Эффективность встраивания информации зависит от того, насколько незаметным и робастным является скрытое вложение, а также от емкости встраивания. Однако показатели качества встраивания являются взаимно обратными и улучшение значения одного из них обычно приводит к ухудшению остальных. Баланс между ними может быть достигнут с помощью применения метаэвристической оптимизации. Метаэвристики позволяют находить оптимальные или близкие к ним решения для многих задач, в том числе трудно формализуемых, моделируя разные природные процессы, например эволюцию видов или поведение животных. В этой статье предлагается новый подход к сокрытию данных в гибридном пространственно-частотном домене цифровых изображений на основе метаэвристической оптимизации. В качестве операции встраивания выбрано изменение блока пикселей изображения в соответствии с некоторой матрицей изменений. Матрица изменений выбирается адаптивно для каждого блока с помощью алгоритмов метаэвристической оптимизации. В работе сравнивается эффективность трех метаэвристик, таких как генетический алгоритм (ГА), оптимизация роя частиц (ОРЧ) и дифференциальная эволюция (ДЭ), для поиска лучшей матрицы изменений. Результаты экспериментов показывают, что новый подход обеспечивает высокую незаметность встраивания, высокую емкость и безошибочное извлечение встроенной информации. При этом хранение и передача матриц изменений для каждого блока не требуются для извлечения данных, что уменьшает вероятность обнаружения скрытого вложения злоумышленником. Метаэвристики обеспечили прирост показателей незаметности и емкости по сравнению с предшествующим алгоритмом встраивания данных в коэффициенты дискретного косинусного преобразования по методу QIM [Evsutin, Melman, Meshcheryakov, 2021] соответственно на 26,02% и 30,18% для ГА, на 26,01% и 19,39% для ОРЧ, на 27,30% и 28,73% для ДЭ.

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.