Программные продукты и системы

В Тверском государственном техническом университете совместно с Московским государственным техническим университетом им. Н.Э. Баумана рассматривались системные принципы предметной системы онтологий ^(29.07.2020)
Предложены подходы к созданию онтологий для автоматизированных систем в машиностроительных производствах.

В Казанском национальном исследовательском техническом университете проведен обзор уязвимостей информационной безопасности промышленных автоматизированных систем ^(22.07.2020)
Предложена трехуровневая модель повышения точности аутентификации пользователей по динамике нажатия клавиш, которая позволит повысить уровень безопасности автоматизированных систем управления.

В Научно-конструкторском бюро вычислительных систем совместно с Институтом компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета рассматривалась проблема построения модели проходимости окружающего пространства по данным от нескольких сенсоров, установленных на роботизированной платформе. ^(15.07.2020)
Предложен алгоритм построения карты занятости для системы технического зрения, состоящей из нескольких разнесенных в пространстве лидаров.

В Балтийском федеральном университете им. Иммануила Канта совместно с Тверским государственным техническим университетом реализована система управления педипуляторами для антропоморфного робота АР-601М. ^(08.07.2020)
Предложенная система управления состоит из драйвера, обеспечивающего взаимодействие бортового компьютера с главным микроконтроллером робота, и управляющей программы, решающей задачу обратной кинематики и позволяющей осуществлять планирование движений каждого педипулятора в заданную точку.

В Российском государственном гидрометеорологическом университете совместно с Институтом информационных систем и геотехнологий предложен метод решения задач по созданию и поддержке эксплуатации систем защиты пространственной информации в геоинформационных системах. ^(03.07.2020)
Для решения задачи выбран и модифицирован алгоритм искусственной нейронной сети для обнаружения распределенных атак типа DDoS, целью которых является отказ в обслуживании и препятствование доступу легитимных пользователей к атакуемому приложению. На основе предложенного алгоритма разработана программа на языке высокого уровня Python.

В Межведомственной суперкомпьютерном центре РАН совместно с Научно-исследовательским институтом «Квант» исследовались методы и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий. ^(25.06.2020)
Предложена классификация заданий, в основу которой положено отношение фактического времени выполнения задания к запрошенному.

В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН совместно с Новосибирским государственным университетом и Евразийским национальным университетом им. Л.Н. Гумилева разработан оригинальный метод автореферирования научно-технических текстов на основе риторического анализа и с использованием методов тематического моделирования. ^(17.06.2020)
Предложенный метод сочетает в себе использование лингвистической базы знаний, графовое представление текстов и машинное обучение.