Научный архив: статьи

В работе рассматривается разработка клиент-серверного приложения для автоматизации работы заказов в продаже на примере магазина цветов. Исследуется и реализовывается алгоритм машинного обучения k-ближайшего соседа. Результатом является жизнеспособный продукт по продаже товаров цветочной продукции с использованием современного набора технологий и языков программирования.

Исследуются методы и этапы решения задач теории расписания. Рассматривается NP-трудная задача календарного планирования. Проведен анализ объекта и построена математическая модель, цель которой минимизировать нагрузку преподавателей. Численная реализация построенной модели целочисленного линейного программирования позволяет найти оптимальный вариант решения задачи планирования.

Предложен метод расчета температурного поля с фазовым переходом. Использован метод конечных элементов. Задача решена в трехмерной постановке с учетом зависимости теплофизических характеристик материалов от температуры. Данная методика основана на введении эквивалентного коэффициента теплоемкости материала в зоне фазового перехода. Произведен тестовый расчет нестационарного температурного поля МКЭ таяния массы льда и сравнение его с аналитическим расчетом. Получено удовлетворительное совпадение результатов. Указанная методика реализована и используется для выполнения нестационарных температурных расчетов при определении глубины промерзания грунта, а также расчетов в районах вечной мерзлоты при прокладке теплотрасс и других сооружений. По этой методике разработана программа «Temper-3d», имеющая сертификат соответствия. Программа зарегистрирована в реестре программ для ЭВМ.

Исследуются алгоритмы теории графов для поиска критических путей в акторных системах для определения наиболее проблемных мест. Используется алгоритм преобразования диаграммы процессов в направленный граф для изучения и улучшения работы моделей бизнес-процессов. Исследуются муравьиные алгоритмы для определения использования частоты узла графа в кратчайших путях между другими узлами.

Исследуется задача разработки краткого описания текста веб-страницы. Краткое описание создано за счет использования архитектуры машинного обучения Transformer, которая в предварительно обученном состоянии позволяет суммаризировать текст. По ходу реализации исследована модель генерирующего реферирования текста. Исследованы возможности модели, за счет каких особенностей она способна обрабатывать и аннотировать текст. Проанализированы результаты работы модели и сравнены с итогами работы других моделей реферирования, благодаря чему объясняется выбор изученной модели.

Рассматривается задача модерации комментариев с фильтрацией негативного контента. Используется фреймворк PySpark для анализа тональности комментариев на основе библиотеки Apache Spark. Алгоритм считывает текст комментария и определяет его эмоциональный окрас. Инструментарий может использоваться на образовательных веб-сервисах, где можно фильтровать негативные комментарии и предотвращать их появление на сайте, что в свою очередь улучшает качество контента и безопасность для пользователей.

В работе рассмотрены особенности измерения формообразующего свойства материала существующими инструментальными методами. Проанализированы зависимости характеристик и целевого признака. Рассмотрена программная реализация алгоритма решения задачи на основе регрессионных моделей машинного обучения. Проведен сравнительный анализ моделей. Определены возможные варианты решения задачи.

В работе исследуются методы анализа данных для оптимизации учебных процессов, представлены правила построения моделей анализа данных. Проводится предварительная обработка входящих данных для последующей подстановки в модель. Выполнена программная реализация алгоритма анализа данных и отображения данных на графике. Полученная модель анализа данных встроена в приложение для оптимизации составления расписания и повышения эффективности учебного процесса.

В статье исследуется применение нейронных сетей для решения вариационных неравенств. Проведены эксперименты, в рамках которых разработаны архитектуры нейронных сетей разной сложности. Эти архитектуры успешно решают широкий спектр задач, включая системы уравнений и неравенств, а также вариационные неравенства. Более быстрые и точные методы решения вариационных неравенств могут существенно повысить эффективность вычислительных процессов и оптимизацию систем. Результаты экспериментов свидетельствуют о перспективности использования нейронных сетей в этой области и могут послужить основой для дальнейших исследований и разработок.

Предлагается подход к построению профессиональной траектории студента в рамках основной образовательной программы, учитывающий индивидуальные знания обучающегося. Алгоритм построения траектории основан на методах обучения с подкреплением, а именно, используется подход максимизации функции полезности на основе опыта, получаемого от интерактивного взаимодействия со средой. Разработана функция награды для оценки эффективности и степени вклада каждой образовательной сущности в достижение определенной профессии конкретным студентом. В ходе эксперимента установлено, что алгоритм позволяет выстраивать индивидуальную траекторию освоения профессии, которая может стать основой профессионального развития для каждого студента.

В настоящее время большинство угроз безопасности операционной системы в пользовательском режиме достаточно легко обнаруживаются современными антивирусными программами. Разработчики вредоносного программного обеспечения намного чаще используют уязвимости в ядре операционной системы Windows для затруднения поиска такого программного обеспечения, а также получения полного контроля над работой операционной системы. Одна из главных уязвимостей ядра операционной системы Windows - динамическое исполнение кода в ядре, обходя строгие требования Microsoft для разработчиков программного обеспечения в режиме ядра. Предлагаются возможные способы обнаружения исполнения такого кода, а также концепт разработки решения для мониторинга исполнения потенциально вредоносного кода в ядре операционной системы Windows.

В статье рассматривается проектирование и реализация построения рекомендаций в web-приложении онлайн-библиотеки. Исследуются такие методы построения рекомендаций, как контентная и коллаборативная фильтрации, и возможные варианты их реализации. В числе исследованных вариантов - такие методы машинного обучения, как кластеризация и регрессия, представленные тематическим моделированием и прогнозированием предпочтений, и в статье описываются алгоритмы, лежащие в основе каждого из выбранных методов, а также представляются результаты работы полученных моделей. Разработанное решение реализовано в виде сервиса онлайн-библиотеки и помогает пользователям с поиском интересующей их литературы среди книг, размещенных на ресурсе.