Все выпуски

Although human skills are heavily involved in the Requirements Engineering process, in particular, in requirements elicitation, analysis and specification, still methodology and formalism play a determining role in providing clarity and enabling analysis. In this paper, we propose a method for deriving formal specifications, which are applicable to dependable software systems. First, we clarify what the method itself is. Computer science has a proliferation of languages and methods, but the difference between the two is not always clear. This is a conceptual contribution. Furthermore, we propose the idea of Layered Fault Tolerant Specification (LFTS). The principle consists in layering specifications in (at least) two different layers: one for normal behaviors and others (if more than one) for abnormal behaviors. Abnormal behaviors are described in terms of an Error Injector (EI), which represent a model of the expected erroneous interference coming from the environment. This structure has been inspired by the notion of an idealized Fault Tolerant component, but the combination of LFTS and EI using rely guarantee thinking to describe interference is our second contribution. The overall result is the definition of a method for the specification of systems that do not run in isolation but in the real, physical world. We propose an approach that is pragmatic to its target audience: techniques must scale and be usable by non-experts, if they are to make it into an industrial setting. This article is making tentative steps, but the recent trends in Software Engineering such as Microservices, smart and software-defined buildings, M2M micropayments and Devops are relevant fields continue the investigation concerning dependability and rely guarantee thinking.

Although human skills are heavily involved in the Requirements Engineering process, in particular, in requirements elicitation, analysis and specification, still methodology and formalism play a determining role in providing clarity and enabling analysis. In this paper, we propose a method for deriving formal specifications, which are applicable to dependable software systems. First, we clarify what the method itself is. Computer science has a proliferation of languages and methods, but the difference between the two is not always clear. This is a conceptual contribution. Furthermore, we propose the idea of Layered Fault Tolerant Specification (LFTS). The principle consists in layering specifications in (at least) two different layers: one for normal behaviors and others (if more than one) for abnormal behaviors. Abnormal behaviors are described in terms of an Error Injector (EI), which represent a model of the expected erroneous interference coming from the environment. This structure has been inspired by the notion of an idealized Fault Tolerant component, but the combination of LFTS and EI using rely guarantee thinking to describe interference is our second contribution. The overall result is the definition of a method for the specification of systems that do not run in isolation but in the real, physical world. We propose an approach that is pragmatic to its target audience: techniques must scale and be usable by non-experts, if they are to make it into an industrial setting. This article is making tentative steps, but the recent trends in Software Engineering such as Microservices, smart and software-defined buildings, M2M micropayments and Devops are relevant fields continue the investigation concerning dependability and rely guarantee thinking.

Появление технологий лазерного сканирования произвело настоящую революцию в лесном хозяйстве. Их использование позволило перейти от изучения лесных массивов с помощью ручных измерений к компьютерному анализу точечных стереоизображений, называемых облаками точек.

Автоматическое вычисление некоторых параметров деревьев (таких как диаметр ствола) по облаку точек требует удаления точек листвы. Для выполнения этой операции необходима предварительная сегментация стереоизображения на классы «листва» и «ствол». Решение этой задачи зачастую включает использование методов машинного обучения.

Одним из самых популярных классификаторов, используемых для сегментации стереоизображений деревьев, является случайный лес. Этот классификатор достаточно требователен к объему памяти. В то же время размер модели машинного обучения может быть критичным при необходимости ее пересылки, что требуется, например, при выполнении распределенного обучения. В данной работе ставится цель найти классификатор, который был бы менее требовательным по памяти, но при этом имел бы сравнимую точность сегментации. Поиск выполняется среди таких классификаторов, как логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор и решающее дерево. Кроме того, исследуется способ уточнения сегментации, выполненной решающим деревом, с помощью логистической регрессии.

Эксперименты проводились на данных из коллекции университета Гейдельберга. Было показано, что классификация с помощью решающего дерева, корректируемая с помощью логистической регрессии, способна давать результат, лишь немного проигрывающий результату случайного леса по точности, затрачивая при этом меньше времени и оперативной памяти. Разница в сбалансированной точности составляет не более процента на всех рассмотренных облаках, при этом суммарный размер и время предсказания классификаторов решающего дерева и логистической регрессии на порядок меньше, чем у случайного леса.

The advent of laser scanning technologies has revolutionized forestry. Their use made it possible to switch from studying woodlands using manual measurements to computer analysis of stereo point images called point clouds.

Automatic calculation of some tree parameters (such as trunk diameter) using a point cloud requires the removal of foliage points. To perform this operation, a preliminary segmentation of the stereo image into the “foliage” and “trunk” classes is required. The solution to this problem often involves the use of machine learning methods.

One of the most popular classifiers used for segmentation of stereo images of trees is a random forest. This classifier is quite demanding on the amount of memory. At the same time, the size of the machine learning model can be critical if it needs to be sent by wire, which is required, for example, when performing distributed learning. In this paper, the goal is to find a classifier that would be less demanding in terms of memory, but at the same time would have comparable segmentation accuracy. The search is performed among classifiers such as logistic regression, naive Bayes classifier, and decision tree. In addition, a method for segmentation refinement performed by a decision tree using logistic regression is being investigated.

The experiments were conducted on data from the collection of the University of Heidelberg. The collection contains hand-marked stereo images of trees of various species, both coniferous and deciduous, typical of the forests of Central Europe.

It has been shown that classification using a decision tree, adjusted using logistic regression, is able to produce a result that is only slightly inferior to the result of a random forest in accuracy, while spending less time and RAM. The difference in balanced accuracy is no more than one percent on all the clouds considered, while the total size and inference time of the decision tree and logistic regression classifiers is an order of magnitude smaller than of the random forest classifier.

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.

The article presents a technology for building clinical decision support systems (CDSS) based on service containers using Docker and a web interface that runs directly in the browser without installing specialized software on workstation of a clinician. A modular architecture is proposed in which each application module is packaged as an independent service container combining a lightweight web server, a user interface, and computational components for medical image processing. Communication between the browser and the server side is implemented via a persistent bidirectional WebSocket connection with binary message serialization (MessagePack), which provides low latency and efficient transfer of large data. For local storage of images and analysis of results, browser facilities (IndexedDB with the Dexie.js wrapper) are used to speed up repeated data access. Three-dimensional visualization and basic operations with DICOM data are implemented with Three.js and AMI.js: this toolchain supports the integration of interactive elements arising from the task context (annotations, landmarks, markers, 3D models) into volumetric medical images.

Server components and functional modules are assembled as a set of interacting containers managed by Docker. The paper discusses the choice of base images, approaches to minimizing containers down to runtime-only executables without external utilities, and the organization of multi-stage builds with a dedicated build container. It describes a hub service that launches application containers on user request, performs request proxying, manages sessions, and switches a container from shared to exclusive mode at the start of computations. Examples of application modules are provided (fractional flow reserve estimation, quantitative flow ratio computation, aortic valve closure modeling), along with the integration of a React-based interface with a three-dimensional scene, a versioning policy, automated reproducibility checks, and the deployment procedure on the target platform.

It is demonstrated that containerization ensures portability and reproducibility of the software environment, dependency isolation and scalability, while the browser-based interface provides accessibility, reduced infrastructure requirements, and interactive real-time visualization of medical data. Technical limitations are noted (dependence on versions of visualization libraries and data formats) together with practical mitigation measures.

Изоформный состав гена CD44 тесно связан с прогрессированием злокачественных опухолей и формированием раковых стволовых клеток. Хотя механизм альтернативного сплайсинга обеспечивает выборочное включение вариабельных экзонов этого гена, общий регуляторный ландшафт данного процесса до сих пор остается малоизученным.

В настоящей работе предложен новый вычислительный подход к анализу регуляции сплайсинга, основанный на моделировании долей экспрессии транскриптов с помощью аппарата бета-регрессии. Автор реализовал математическую модель в виде глубокого нейросетевого регрессора, который совместно оценивает параметры вероятностного распределения и применяет регуляризацию методом эластичной сети для отбора наиболее значимых биологических признаков. Разработанный метод успешно применен для идентификации рибонуклеиново-связывающих белков, выполняющих роль факторов сплайсинга и напрямую управляющих выбором сайтов сборки гена CD44 в клетках колоректального рака. В построенных регрессионных моделях целевыми переменными выступают строго нормированные доли экспрессии изоформ, а в качестве признаков используются уровни экспрессии потенциальных регуляторов.

В ходе исследования детально сопоставлены две схемы постановки задачи машинного обучения. Первая схема реализует классический подход «один против всех», предполагающий построение отдельной изолированной модели для каждой рассматриваемой изоформы. Второй подход представляет собой метод дерева изоформ, базирующийся на последовательном иерархическом разбиении транскриптов по наличию вариабельных экзонов с независимым подбором регуляторных белков на каждом этапе алгоритма. Вычислительная корректность программной реализации была предварительно подтверждена на искусственно сгенерированных данных: модель продемонстрировала высокую точность восстановления параметров при полном отсутствии систематического смещения оценок. Последующий сравнительный анализ на клинических данных выявил явное преимущество схемы «один против всех» с точки зрения итогового качества и стабильности предсказаний.

Биологический анализ результатов не только подтвердил участие известных регуляторов гена CD44, но и позволил выявить новые потенциальные факторы регуляции, среди которых выделяются белки ACO1, NUDT21 и AGO2. Для фактора ACO1 автор сформулировал оригинальную гипотезу, напрямую связывающую внутриклеточный метаболизм железа и регуляцию изоформного состава гена CD44. Полученные выводы существенно расширяют текущее понимание молекулярных механизмов онкогенеза.

Aberrant alternative splicing of the CD44 gene drives colorectal cancer progression and facilitates the emergence of cancer stem cells. Although biomedical research recognizes this transmembrane glycoprotein as a major catalyst of malignancy, deciphering its multi-isoform regulatory networks remains a complex analytical challenge. To address this knowledge gap, this study presents a machine learning framework designed to decode these biological mechanisms. The author constructed a neural network regressor based on beta regression to model bounded isoform proportions. This computational architecture jointly estimates both the mean and the precision parameters of the underlying probability distribution. Furthermore, the system employs elastic net regularization to perform quantitative feature selection from highdimensional molecular expression data.

The investigation evaluates the proposed framework using gene expression profiles from colorectal cancer patients. The primary objective involves identifying specific ribonucleic acid-binding proteins acting as regulatory splicing factors. The experimental design contrasts two distinct mathematical modeling strategies. The first configuration incorporates an independent ”one-vs-all” approach that treats each transcript variant as an isolated regression target. The second formulation utilizes a structured ”isoform tree” method that directly mirrors hierarchical exon inclusion relationships. Validation experiments on synthetically generated datasets confirmed the mathematical integrity of the network. The model recovered true distribution parameters with precision and exhibited no systematic bias. Comprehensive empirical comparisons subsequently demonstrated that the independent ”one-vs-all” layout consistently outperforms the hierarchical tree configuration in predictive stability and accuracy.

The computational analysis maps the regulatory landscape of the CD44 gene. The framework validates several established splicing factors while uncovering new candidate proteins, including ACO1, NUDT21, and AGO2. Based on these statistical associations, the paper introduces a biological hypothesis. This concept functionally connects intracellular iron metabolism via the ACO1 protein with the shifting balance of CD44 variants. These discoveries provide deeper insights into oncogenic splicing regulation. Ultimately, they highlight molecular targets for future therapeutic interventions aimed at suppressing the cancer stem cell phenotype.

Работа посвящена суррогатному моделированию термомеханических откликов процесса лазерной полировки кварцевого стекла по данным конечно-элементных расчетов. Исследуется зависимость температурных и механических характеристик процесса от мощности лазерного излучения, скорости перемещения источника и радиуса лазерного пятна. Для аппроксимации откликов сопоставлены классические и регуляризованные регрессионные модели, методы опорных векторов, ансамбли деревьев решений, физически структурированные модели, тензорные B-сплайны и эволюционно синтезированные нейронные сети. Сравнение выполнено при едином разбиении исходных данных на обучающую, валидационную и независимую тестовую выборки. Наименьшие ошибки прогнозирования для всех исследованных откликов обеспечили стекинг-ансамбли на основе Random Forest, Gradient Boosting и XGBoost; коэффициенты детерминации на тестовой выборке превышали 0,998. Физически структурированные модели уступали ансамблям по абсолютной точности, однако обеспечивали гладкое и интерпретируемое представление зависимостей между параметрами лазерного воздействия и термомеханическими откликами. Эволюционный поиск позволил полу- чить нейросетевую модель с двумя выходами для совместного прогнозирования максимальной температуры и максимального эквивалентного напряжения. В исследованном наборе данных скорость перемещения источника имеет наибольшую перестановочную значимость для качества прогнозирования выбранных моделей. Результаты исследования показывают, что выбор суррогатной модели должен определяться решаемой задачей: ансамблевые модели целесообразны для высокоточного прогнозирования, физически структурированные — для анализа зависимостей и интерпретации, нейросетевые — для совместного прогнозирования взаимосвязанных откликов. Построенные модели могут служить вычислительной основой для анализа режимов и последующей многокритериальной оптимизации лазерной полировки кварцевого стекла.

The study addresses surrogate modeling of thermomechanical responses in quartz-glass laser polishing using finiteelement simulation data. The relationships between thermal and mechanical responses and the main process parameters — laser power, source travel speed, and laser-spot radius — are investigated. Classical and regularized regression models, supportvector regression, tree-based ensembles, physics-structured models, tensor-product B-splines, and evolutionarily synthesized neural networks are compared using a common training, validation, and independent test split. Stacking ensembles based on Random Forest, Gradient Boosting, and XGBoost provided the lowest prediction errors for all investigated responses, with test coefficients of determination above 0.998. Physics-structured models were less accurate in terms of minimum prediction error but provided smooth and interpretable relationships between laser-processing parameters and thermomechanical responses. Evolutionary architecture search produced a two-output neural-network model for simultaneous prediction of the maximum temperature and maximum equivalent stress. Within the investigated dataset, source travel speed has the highest permutation importance for the predictive accuracy of the selected models. The results demonstrate that different classes of surrogate models are suitable for different modeling objectives: ensemble models are preferable when high predictive accuracy is required, physics-structured models are useful for response analysis and physical interpretation, and neural models provide simultaneous approximation of coupled thermal and mechanical responses. The developed surrogate models can therefore be used as a computationally efficient basis for analyzing laser-polishing regimes and for subsequent multicriteria optimization with simultaneous consideration of temperature and stress constraints.

Рассматривается компьютерная модель компонентного анализа бинарных сред, основанная на применении нового метода — акустической рефлектоимпедансометрии и реализованная в среде графического программирования LabVIEW. Обсуждаются перспективы метрологического и приборного обеспечения экспериментальных приложений модели.

A computer model of component analysis of binary media, based on application of a new method acoustic reflecto-impedancemetry and realized in graphic programming environment LabVIEW is considered. Prospects of metrological and instrumental provisions of experimental applications of the model are discussed.

Цель работы — обоснование и разработка методики прогноза динамики респираторных реакций человека на основе математического моделирования. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи: разработаны и обоснованы общая структура и формализованное описание модели респираторной системы; построен и программно реализован алгоритм модели газообмена организма; проведены вычислительный эксперимент и проверка модели на адекватность на основе литературных данных и собственных экспериментальных исследований.

В данном варианте в комплексную модель вошел новый модифицированный вариант частной модели физико-химических свойств крови и кислотно-щелочного баланса. При разработке модели в основу формализованного описания была положена концепция разделения физиологической системы регуляции на активные и пассивные подсистемы регуляции. Разработка модели проводилась поэтапно. Комплексная модель газообмена состояла из следующих частных моделей: базовой биофизической модели системы газообмена; модели физико-химических свойств крови и кислотно-щелочного баланса; модели пассивных механизмов газообмена, разработанной на основе уравнений материального баланса Гродинза Ф.; модели химической регуляции, разработанной на основе многофакторной модели Грея Д.

При программной реализации модели расчеты выполнялись в среде программирования MatLab. Для решения уравнений использовался метод Рунге–Кутты–Фехлберга. При этом предполагается, что модель будет представлена в виде компьютерной исследовательской программы, позволяющей реализовать различные гипотезы о механизме наблюдаемых процессов. Рассчитаны предполагаемые величины основных показателей газообмена в условиях гиперкапнии и гипоксии. Результаты расчетов, как по характеру, так и количественно, достаточно хорошо согласуются с данными, полученными в исследованиях на испытателях. Проведенная проверка на адекватность подтвердила, что погрешность вычислений находится в пределах погрешности данных медико-биологических экспериментов. Модель можно использовать при теоретическом прогнозировании динамики респираторных реакций организма человека в условиях измененной газовой среды.

The aim of the work was to study and develop methods of forecasting the dynamics of the human respiratory reactions, based on mathematical modeling. To achieve this goal have been set and solved the following tasks: developed and justified the overall structure and formalized description of the model Respiro-reflex system; built and implemented the algorithm in software models of gas exchange of the body; computational experiments and checking the adequacy of the model-based Lite-ture data and our own experimental studies.

In this embodiment, a new comprehensive model entered partial model modified version of physicochemical properties and blood acid-base balance. In developing the model as the basis of a formalized description was based on the concept of separation of physiologically-fi system of regulation on active and passive subsystems regulation. Development of the model was carried out in stages. Integrated model of gas exchange consisted of the following special models: basic biophysical models of gas exchange system; model physicochemical properties and blood acid-base balance; passive mechanisms of gas exchange model developed on the basis of mass balance equations Grodinza F.; chemical regulation model developed on the basis of a multifactor model D. Gray.

For a software implementation of the model, calculations were made in MatLab programming environment. To solve the equations of the method of Runge–Kutta–Fehlberga. It is assumed that the model will be presented in the form of a computer research program, which allows implements vat various hypotheses about the mechanism of the observed processes. Calculate the expected value of the basic indicators of gas exchange under giperkap Britain and hypoxia. The results of calculations as the nature of, and quantity is good enough co-agree with the data obtained in the studies on the testers. The audit on Adek-vatnost confirmed that the error calculation is within error of copper-to-biological experiments. The model can be used in the theoretical prediction of the dynamics of the respiratory reactions of the human body in a changed atmosphere.

Рассмотрены основные современные сценарии изменений гидрохимического и температурного режимов вод Азовского моря на долгосрочную перспективу. Предложены новые схемы моделей механизмов адаптации водорослей к изменениям гидрохимического режима и температуры среды. По сравнению с традиционными эколого-эволюционными схемами данные модели имеют относительно малую размерность, высокое быстродействие и позволяют проводить разнообразные расчеты на многолетнюю перспективу (эволюционно значимые времена). На основе математической эколого-эволюционной модели нижних трофических уровней экосистемы оценено влияние изменения указанных факторов среды на динамику биомасс и микроэволюцию азовских водорослей. В каждом сценарии расчеты производились на 100 лет, при этом устанавливались финальные значения переменных и параметров, не зависящие от выбора момента старта в модели. В процессе такого асимптотического компьютерного анализа обнаружено, что в результате потепления климата и температурной адаптации организмов происходит естественное увеличение среднегодовой биомассы теплолюбивых водорослей (Pyrrophyta и Cyanophyta). Однако для ряда диатомовых водорослей (Bacillariophyta), даже с учетом их температурной адаптации, среднегодовая биомасса может неожиданно уменьшиться. Вероятно, это явление связано с ужесточением конкуренции между видами с близкими температурными параметрами существования. Также было исследовано воздействие вариации химического состава стока р. Дон на динамику биогенных веществ и водорослей Азовского моря. Оказалось, что соотношение органических форм азота и фосфора в водах моря мало изменяется. Данное явление стабилизации будет иметь место для всех высокопродуктивных водоемов с низкой проточностью, так как обусловлено преимущественно автохтонным происхождением органического вещества.

Base long-term modern scenarios of hydrochemical and temperature regimes of the Sea of Azov were considered. New schemes of modeling mechanisms of algal adaptation to changes in the hydrochemical regime and temperature were proposed. In comparison to the traditional ecological-evolutionary schemes, these models have a relatively small dimension, high speed and allow carrying out various calculations on long-term perspective (evolutionally significant times). Based on the ecology-evolutionary model of the lower trophic levels the impact of these environmental factors on the dynamics and microevolution of algae in the Sea of Azov was estimated. In each scenario, the calculations were made for 100 years, with the final values of the variables and parameters not depending on the choice of the initial values. In the process of such asymptotic computer analysis, it was found that as a result of climate warming and temperature adaptation of organisms, the average annual biomass of thermophilic algae (Pyrrophyta and Cyanophyta) naturally increases. However, for a number of diatom algae (Bacillariophyta), even with their temperature adaptation, the average annual biomass may unexpectedly decrease. Probably, this phenomenon is associated with a toughening of competition between species with close temperature parameters of existence. The influence of the variation in the chemical composition of the Don River’s flow on the dynamics of nutrients and algae of the Sea of Azov was also investigated. It turned out that the ratio of organic forms of nitrogen and phosphorus in sea waters varies little. This stabilization phenomenon will take place for all high-productive reservoirs with low flow, due to autochthonous origin of larger part of organic matter in water bodies of this type.

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.

The article shows the relevance of research work in the field of creating control systems for unmanned vehicles based on computer vision technologies. Computer vision tools are used to solve a large number of different tasks, including to determine the location of the car, detect obstacles, determine a suitable parking space. These tasks are resource intensive and have to be performed in real time. Therefore, it is important to develop effective models, methods and tools that ensure the achievement of the required time and accuracy for use in unmanned vehicle control systems. In this case, the choice of the image representation model is important. In this paper, we consider a model based on the wavelet transform, which makes it possible to form features characterizing the energy estimates of the image points and reflecting their significance from the point of view of the contribution to the overall image energy. To form a model of energy characteristics, a procedure is performed based on taking into account the dependencies between the wavelet coefficients of various levels and the application of heuristic adjustment factors for strengthening or weakening the influence of boundary and interior points. On the basis of the proposed model, it is possible to construct descriptions of images their characteristic features for isolating and analyzing, including for isolating contours, regions, and singular points. The effectiveness of the proposed approach to image analysis is due to the fact that the objects in question, such as road signs, road markings or car numbers that need to be detected and identified, are characterized by the relevant features. In addition, the use of wavelet transforms allows to perform the same basic operations to solve a set of tasks in onboard unmanned vehicle systems, including for tasks of primary processing, segmentation, description, recognition and compression of images. The such unified approach application will allow to reduce the time for performing all procedures and to reduce the requirements for computing resources of the on-board system of an unmanned vehicle.

В данной работе с помощью алгоритма Метрополиса авторами были изучены магнитные системы, в которых из-за конкуренции между прямым гейзенберговским обменом и взаимодействием Дзялошинского–Мория возникают магнитные вихревые структуры — скирмионы.

В статье рассматриваются условия зарождения и стабильного существования магнитных скирмионов в двумерных магнитных пленках в рамках классической модели Гейзенберга. Изучена термическая стабильность скирмионов в магнитной пленке. Были рассмотрены процессы формирования различных состояний в изучаемой системе при варьировании величины внешнего магнитного поля, выделены различные фазы, в которые переходит система спинов Гейзенберга. Было выделено семь фаз: парамагнитная, спиральная, лабиринтная, спираль-скирмионная, скирмионная, скирмион-ферромагнитная и ферромагнитная фазы, подробный анализ конфигураций которых приводится в статье.

Построены две фазовые диаграммы: на первой показано поведение системы при постоянном $D$ в зависимости от величин внешнего магнитного поля и температуры: $(T, B)$, на второй — изменение кон- фигураций системы при постоянной температуре $T$ в зависимости от величины взаимодействия Дзялошинского–Мории и внешнего магнитного поля: $(D, B)$.

Полученные в ходе численных экспериментов данные будут использованы в дальнейших исследованиях при определении модельных параметров системы для формирования стабильного скирмионного состояния и разработки методов контроля скирмионов в магнитной пленке.

Magnetic systems, in which due to competition between the direct Heisenberg exchange and the Dzyaloshinskii –Moriya interaction, magnetic vortex structures — skyrmions appear, were studied using the Metropolis algorithm.

The conditions for the nucleation and stable existence of magnetic skyrmions in two-dimensional magnetic films in the frame of the classical Heisenberg model were considered in the article. A thermal stability of skyrmions in a magnetic film was studied. The processes of the formation of various states in the system at different values of external magnetic fields were considered, various phases into which the Heisenberg spin system passes were recognized. The authors identified seven phases: paramagnetic, spiral, labyrinth, spiralskyrmion, skyrmion, skyrmion-ferromagnetic and ferromagnetic phases, a detailed analysis of the configurations is given in the article.

Two phase diagrams were plotted: the first diagram shows the behavior of the system at a constant $D$ depending on the values of the external magnetic field and temperature $(T, B)$, the second one shows the change of the system configurations at a constant temperature $T$ depending on the magnitude of the Dzyaloshinskii – Moriya interaction and external magnetic field: $(D, B)$.

The data from these numerical experiments will be used in further studies to determine the model parameters of the system for the formation of a stable skyrmion state and to develop methods for controlling skyrmions in a magnetic film.