Научный архив: статьи

In this work, an ab initio study of a triangulated boron nanotube as an anode material for lithium-ion and sodium-ion batteries was performed for the first time. In the work, two boron nanotubes of “armchair” type (21, 0) and “zigzag” type (14, 0) were considered. The parameters such as Li / Na adsorption energy, electrical conductivity, specific capacitance, diffusion barriers and open-circuit voltage in a boron nanotube were calculated for varying Li / Na concentration upon three charge / discharge cycles. The study revealed that: a) Li / Na atoms are strongly bonded to the atomic structure of boron nanotube and their adsorption energy does not exceed the cohesive energy for bulk Li / Na; b) the energy barrier for Li / Na diffusion in the boron nanotube is 26.2 meV for Li and 17.0 meV for Na; c) the specific capacitance of a boron nanotube is 619.8 mAhg−1 at an average open circuit voltage of 0.70 V (relative to Li / Li+) and 0.66 V (relative to Na / Na+); d) calculation of electrical conductivity showed an increase in the resistance of the boron nanotube after three charge / discharge cycles up to 931 Ohm for Li and 632 Ohm for Na; e) after three charge / discharge cycles, the total energy of the boron nanotube reduced by 273 meV (Li) and 364 meV (Na) indicating an improvement in the equilibrium state after cycling. Analysis of the results confirms that triangulated boron nanotube is a very promising anode material for lithium-ion and sodium-ion batteries.

С развитием компьютерных технологий выросла потребность в интеграции корпоративных приложений и систем, наиболее удобным и простым в разработке является интеграция по API. В свою очередь, данный подход имеет большое количество реализаций, наиболее популярными способами взаимодействия систем являются REST, SOAP, GraphQL и WebSocket. В данной статье представлен краткий обзор каждого из вышеперечисленных способов, выделены основные преимущества и недостатки. Сделан вывод о том, что каждый из подходов имеет свои сильные и слабые стороны и подходит для решения конкретных задач.

В последние годы наблюдается рост научных публикаций по логированию программного обеспечения, что указывает на увеличивающийся интерес к этой теме. В частности, в областях, такие как авиация, где надежность критически важна, требования к мониторингу программ еще выше, что подчеркивает значимость работы с логами для обеспечения безопасности и стабильности программных систем. Качественное логирование обеспечивает точность, полноту и удобство логов для обнаружения и устранения ошибок, мониторинга работы программы и анализа событий. Исследования в этой области могут привести к разработке более эффективных методов логирования, улучшая процессы разработки и обслуживания программного обеспечения. В целях повышения эффективности логирования в статье предлагается новый инструмент для рефакторинга логов в исходном коде программы, основанный на их приведении к единому формату путем автоматизации методом статического анализа. Предлагаемый инструмент проходится по файлам программы и выполняет три основные задачи: находит переменные, используемые для ведения логов, добавляет аргументы в вызовы логгера и анализирует сообщения, записываемые логгером, на наличие переменных. Такой подход позволяет стандартизировать процесс логирования и улучшить информативность логов. Также в статье рассматриваются общие недостатки существующих решений, которые заключаются в том, что добавление дополнительных параметров в существующие логи не предполагает стандартизации формата, что усложняет анализ данных, поскольку различные форматы соответствуют разным типам информации и их структурам, что затрудняет выявление проблемных мест и отладку ошибок.

Раскрываются особенности диагностики сетевого оборудования провайдера на базе предиктивной аналитики с использованием искусственного интеллекта. Выявлены условия работы сетевого оборудования, способствующие диагностике оборудования. Предложена надстройка над процессом предиктивной диагностики на основе искусственного интеллекта.

Данная статья посвящена подготовке к процессу разработки программного обеспечения построения карт эмоций для организации аффективного поиска по медиаконтенту. Приведено описание предметной области и разрабатываемого программного обеспечения для построения карт эмоций в пространстве валентности и возбуждения, для оценки медиаконтента и организации аффективного медиапоиска. Для подготовки к разработке ПО были построены модели и диаграммы методологий IDEF0, DFD и UML для описания различных аспектов ПО и приведены описания построенных моделей и диаграмм. В результате работы определены процессы, выполняемые программой, входные и выходные данные ПО, смоделированы сценарии использования.

Рассматриваются системы счисления с иррациональным основанием, представимые своим минимальным квадратичным полиномом. Используя методы прямого кодирования, можно раскладывать целые числа в конечные представления с целыми коэффициентами. Рассмотрен алгоритм кодирования любых целых чисел по иррациональной системе счисления (система счисления с основанием чисел Пизо), а также представлено множество всех квадратичных полиномов, старшие корни которых являются основанием системы счисления с конечными разложениями. Такие системы счисления дают конечные разложения целых чисел в систему счисления с плавающей точкой. Разработанный алгоритм не уступает по скорости работы с альтернативными алгоритмами разложения по целочисленным системам счисления.

В статье представлены результаты исследования, посвященного решению научно-технической проблемы повышения надежности многофакторной биометрической аутентификации и защищенности биометрических систем от компьютерных атак. Объект исследования – системы биометрической аутентификации на основе методов, моделей и алгоритмов доверенного ИИ. Предмет исследования – нейросетевые модели и алгоритмы машинного обучения на малых выборках для высоконадежной биометрической аутентификации и защиты биометрических данных от компрометации. Цель работы – повысить надежность многофакторной биометрической аутентификации на основе защищенного исполнения нейросетевых моделей доверенного ИИ и алгоритмов их автоматического синтеза и обучения на малых выборках биометрических данных. Для достижения цели были выполнены следующие задачи: 1. Разработка концепции защищенного исполнения нейросетевых алгоритмов ИИ. 2. Разработка моделей искусственных нейронов и нейросетевого преобразователя биометрия-код, потенциально устойчивых к деструктивным воздействиям, и алгоритмов их робастного автоматического обучения на малых выборках. 3. Разработка адаптивной модели ИИ и алгоритмов ее обучения, позволяющих предупредить или снизить влияние концептуального дрейфа данных в системах биометрической аутентификации. 4. Разработка методов многофакторной аутентификации на базе тайных биометрических образов с обеспечением конфиденциальности биометрических данных. 5. Разработка технологии автоматического синтеза и обучения нейросетевых моделей для высоконадежной многофакторной биометрической аутентификации.

Перемещение предметов перебросом — это перспективный способ робототехнической транспортировки деталей в гибких производственных системах. В данном обзоре рассматриваются задачи, связанные с реализацией этого подхода. В кратком введении в современные системы транспортировки обсуждаются недостатки традиционного конвейерного подхода. Дается обзор исследований по транспортировке путем броска и захвата (Transport-by-Throwing, TbT). Обсуждается важный аспект перемещения перебросом, связанный с прогнозированием траектории летящего тела. Рассматриваются соответствующие задачи и подходы к их решению.

Целью работы является реализация интеллектуальных алгоритмов синтеза систем управления электроприводами систем энергоснабжения на объектах водного транспорта с использованием искусственных нейронных сетей. Использование подобных интеллектуальных алгоритмов позволит на практике осуществлять цифровую трансформацию аппаратных узлов регуляторов (контроллеров) в системах управления различными объектами, в том числе электроприводами, в математические алгоритмы, базирующиеся на нейросетевых контроллерах. Такие контроллеры, например, с использованием эталонной модели, являются более предпочтительными при управлении нелинейными объектами, поскольку нейросети, на которых они базируются, нелинейны. В связи с этим существенно расширена область их применения в дальнейшем развитии методов компьютерного мониторинга и параметрической идентификации моделей судовых и береговых объектов управления энергоснабжением, а также анализа и прогнозирования показателей энергоэффективности их режимов работы. Рассмотрена процедура синтеза нейросетевого регулятора, построенного на основе эталонной модели, для стабилизации угловой скорости вращения двигателя постоянного тока с целью компенсации колебаний, возникающих в контуре управления приводом. С использованием PID-тюнера определены параметры PID-регулятора, существенно влияющие на качество управления и позволившие ему в составе с типовым астатическим звеном первого порядка выполнять функции эталонного регулятора для обучения нейросетевого регулятора. Показано, что выбранные параметры нейронной модели объекта управления и нейросетевого эталонного регулятора позволили существенно улучшить показатели качества переходного процесса и устранить колебания в приводе управления двигателя постоянного тока. Приведены показатели и характеристики качества обучения нейросетевого регулятора и нейронной модели объекта при выбранных параметрах обучения. Предложен алгоритм обучения нейронной модели управляемого объекта и нейросетевого регулятора модели, базирующийся на динамическом характере обратного распространения ошибки отклонений значений выходных сигналов от эталонных в многослойной нейронной сети с целью ее коррекции за счет введения поправок в значения весовых коэффициентов синаптических связей. Алгоритм может быть применим в системах управления электроприводами безэкипажных объектов, как летательных, так водного и наземного базирования, на внутреннем водном транспорте.

19‑я международная выставка лазерной, оптической и оптоэлектронной техники «Фотоника. Мир лазеров и оптики‑2025» – крупнейшее отраслевое событие, на котором были представлены современные достижения в области фотоники, оптики и лазерных технологий, – сопровождалась масштабной деловой программой. В рамках проходившего на выставке XIII Конгресса технологической платформы «Фотоника» 03 апреля 2025 года состоялась научно-производственная конференция «Оптико-электронные системы и компоненты», посвященная вопросам развития ключевых направлений оптоэлектроники и фотоники в Российской Федерации, создания импортозамещающих технологий, а также рассмотрению приоритетных проблемных вопросов и выработки предложений по их оперативному решению. Для качественного решения поставленных задач в январе 2025 года Фонд перспективных исследований совместно с ГНЦ РФ АО «НПО «Орион» создали Целевую поисковую лабораторию (ЦПЛ) «Технологии оптоэлектроники и фотоники

Тепловизионные системы наблюдения давно и прочно зарекомендовали себя в качестве почти безальтернативной технологии для всепогодного наблюдения, разведки, целеуказания, борьбы c пожарами и др. В этой статье рассмотрим параметры и некоторые тенденции развития тепловизоров на конкретных примерах.