Программные продукты и системы

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана спроектирована быстрая программная реализация специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями. ^(26.02.2020)
Благодаря оптимизациям разработанная программная реализация позволяет получить ускорение примерно в 10 раз по сравнению с реализацией, написанной на уже готовых нейросетевых фреймворках.

В Уфимском государственном авиационном техническом университете проведена разработка импульсной нейронной сети с возможностью скоростного обучения для нейтрализации DDoS-атак. ^(19.02.2020)
Основными преимуществами разработанной спайковой нейронной сети являются высокая скорость самообучения и быстрое реагирование на DDoS-атаки.

В Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете ИТМО разработан метод обнаружения веб-роботов на основе анализа графа пользовательского поведения. ^(12.02.2020)
Данный метод заключается в анализе характеристик перемещений для каждой пользовательской сессии с целью классификации ее на роботизированную или принадлежащую легитимному пользователю.

В Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете ИТМО изучены особенности применения предметно-ориентированных языков для тестирования веб-приложения. ^(05.02.2020)
В рамках тестирования интерфейсов веб-приложений главным инструментом, вокруг которого и будет сфокусирована разработка DSL, является популярная библиотека Selenium.

В Московском физико-техническом институте созданы подходы к разработке и отладке симуляторов на основе QEMU. ^(29.01.2020)
Данные подходы к разработке и отладке симуляторов на базе бинарной трансляции QEMU (Quick EMUlator) основаны на использовании высокоуровневого языка описания архитектур PPDL (Processor and Periphery Description Language).

В Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН проведено исследование оптимального количества процессорных ядер для алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров на суперкомпьютерных вычислительных системах. ^(22.01.2020)
Исследования свойств перколяционных кластеров целесообразно сопровождать активным использованием разнообразных технологий компьютерного моделирования, в том числе и технологии мультиагентной имитации.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) разработан интеллектуальный сбор информации из распределенных источников. ^(15.01.2020)
Интеллектуальный сбор позволяет улучшить качество результатов принимаемых решений за счет использования современных методов анализа данных, получаемых от источников, и повысить оперативность управления источниками за счет автоматического принятия решений.