Программные продукты и системы

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана созданы модель и алгоритм выбора программной архитектуры для систем Интернета вещей. ^(08.04.2020)
Данная аналитическая модель зависимости трудоемкости проекта рассчитана по методике COCOMO II, а указанный алгоритм построен на основе локального поиска при решении задачи удовлетворения ограничений с минимизацией функции трудоемкости.

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ разработана совокупность способов для реализации этапов метода интеллектуальной поддержки принятия логистических решений. ^(25.03.2020)
Результаты исследований позволяют обосновать перспективность использования для зонального разбиения территорий методов, основанных на генетической кластеризации и обеспечивающих решение этих задач с требуемой точностью.

В Центре визуализации и спутниковых информационных технологий НИИСИ РАН разработан подход к визуализации поверхности Земли, основанный на применении текстурных выборок (clipmap). ^(18.03.2020)
Предлагаемый метод предусматривает разделение планеты на три сегмента, снижая число отдельных наборов данных.

В НУЦ «Робототехника» МГТУ им. Н.Э. Баумана рассмотрены особенности портирования Robot Operating System на программно-аппаратную платформу «Эльбрус». ^(11.03.2020)
Проведенный анализ зависимостей, а также особенностей ПО платформы «Эльбрус» позволил успешно произвести портирование ROS и создать автоматизированные сценарии его сборки и развертывания.

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ предложен новый подход к использованию нейро-сетевых алгоритмов для решения задач классификации электронных неструктурированных текстовых документов. ^(04.03.2020)
Выбор конкретного метода определяется подходом к формированию тематических рубрик: сверточные нейронные сети при однозначном определении рубрик, рекуррентные нейронные сети при значимом порядке слов в названиях рубрик, нейро-нечеткий классификатор при пересечении тезаурусов рубрик.

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.