Программные продукты и системы

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова представлена формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения. ^(18.05.2022)
В работе описываются взаимодействие и координация агентов, которые должны осуществляться с учетом стратегий обучения: последовательно, когда модель обучается по очереди на каждом узле; централизованно, когда модели обучаются параллельно на каждом узле и агрегируются на центральном сервере; децентрализованно, когда обучение и агрегация выполняются на каждом из узлов.

В Казанском (Приволжском) федеральном университете представлен метод классификации изображений с использованием, помимо базовой нейронной сети, дополнительной, способной адаптивно концентрироваться на классифицируемом объекте изображения. ^(11.05.2022)
В статье предложены варианты применения разработанного метода, демонстрирующие увеличение точности классификации изображений по сравнению с базовой моделью ResNet.

В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН сделан обзор ключевых особенностей и преимуществ основных существующих подходов и систем обработки больших графов на персональном компьютере, таких как GraphChi, TurboGraph, GraphChi-DB и другие, а также распределенных систем, таких как Apache GraphX. ^(27.04.2022)
В статье проведены сравнительные эксперименты с использованием известного алгоритма восстановления сети связей между узлами по наблюдаемому распространению инфекций среди населения или распространению новостей и мемов в социальных сетях.

В Поволжском государственном технологическом университете предложена реализация программной платформы для создания нейросетевых моделей с их тестированием, используемых для формирования специализированных словарей автоматизированных систем. ^(19.04.2022)
Авторами исследования разработана архитектура программной платформы для формирования специализированных словарей, обеспечивающая одновременное создание разных нейросетевых моделей в виртуальных контейнерах.

В Уфимском государственном авиационном техническом университете предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. ^(13.04.2022)
Разработанный в статье метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения.

В Российском центре судебно-медицинской экспертизы Минздрава России совместно с Тверским государственным техническим университетом описан программный комплекс Face marking database, предназначенный для реализации унифицированного алгоритма описания лица по фотоизображению и создания компьютерных программ для автоматизации процесса разметки и расчета размерных физиономических параметров. ^(06.04.2022)
Разработанный авторами Face marking database позволяет получать и хранить в БД метрическую информацию о фотоизображениях, которая характеризует индивидуальность каждого объекта и может быть использована для поиска аналогов или близких случаев при портретно-криминалистической и (или) судебно-медицинской экспертизе в случаях розыска без вести пропавших, скрывающихся, неустановленных лиц и в комплексной судебно-медицинской экспертизе идентификации личности.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова предложено решение проблемы компенсации выбросов загрязняющих веществ в атмосферу. ^(30.03.2022)
В статье предлагаются подходы и конструктивные решения по компенсации выбросов на основе концепции построения замкнутой системы «Природа–Техногеника».