Программные продукты и системы

В Национальном исследовательском университете «МЭИ» реализованы программные средства для классификации данных, использующих рассуждения на основе прецедентов (Case-Based Reasoning, CBR) и технологию сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN). ^(13.01.2021)
CBR-методы широко используются для поиска решения различных задач на основе накопленного опыта, а CNN успешно применяются при решении задач классификации за счет выделения отдельных элементов и формирования высокоуровневых признаков с использованием ядер свертки. Таким образом, интеграция CBR-методов и CNN позволяет повысить эффективность решения задачи классификации данных.

В Институте динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН созданы модули решений для веб-приложений, использующих методы искусственного интеллекта, в частности, в форме баз знаний, требует разработки специализированного методического и программного обеспечения. ^(23.12.2020)
Автоматизация данного процесса возможна с помощью модельно-управляемых подходов, реализующих принципы порождающего и визуального программирования, а также модельных трансформаций. Преимуществом подхода является возможность автоматизированного создания веб-модулей принятия решений на основе преобразований концептуальных моделей и таблиц решений без прямого программирования (манипулирования конструкциями языка программирования).

В Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН (МСЦ РАН) – филиале ФНЦ НИИСИ РАН – рассмотрено поведение алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров в ходе проведения имитационных экспериментов задачи мультиагентного моделирования процессов распространения массовых эпидемий при частичной загрузке запрашиваемых вычислительных узлов современных суперкомпьютерных систем, установленных в МСЦ РАН. ^(16.12.2020)
В статье проводится сравнительный анализ времени выполнения алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана при частичной и полной загрузке вычисли-тельных узлов и при различных значениях входных параметров на четырех основных высокопроизводительных вычислительных системах, установленных в МСЦ РАН – суперкомпьютерах МВС-10П МП2 KNL, МВС-10П ОП, МВС 10П Торнадо, МВС-100К.

17 декабря пройдет третья онлайн-конференция для бизнес и системный аналитиков ^(12.12.2020)
На конференции выступят BA/SA аналитики , EPAM, Accenture.

В Оренбургском государственном университете совместно с Механическим заводом проведена автоматизация расчета геометрических параметров инструмента заключительной вытяжки с утонением цельнотянутых цилиндрических изделий. ^(09.12.2020)
Полученные в ходе исследования с высокой точностью результаты позволяют минимизировать количество ошибок и являются входными данными для модуля автоматического построения трехмерных моделей и чертежей пуансонов и матриц в системе автоматизированного проектирования КОМПАС-3D посредством использования прикладного программного интерфейса.

В Волжском государственном университете водного транспорта совместно с Тихоокеанским государственным университетом, Самарским государственным университетом путей сообщения и Самарским государственным экономическим университетом исследована комплексная методика и разработан программный продукт для контроля износа коллекторных пластин электродвигателей локомотивов в условиях ремонтного производства с использованием современных информационных технологий. ^(25.11.2020)
При ремонте электродвигателей в локомотивных депо предлагается использовать ПО, которое позволит повысить контроль за качеством ремонта данного узла. Внедрение ПО для сбора, обработки и передачи данных о техническом состоянии поверхности коллектора электродвигателей в локо-мотивные депо внесет в ремонтное производство ряд положительных, но экономически трудно учитываемых факторов, среди которых повышение дисциплины и культуры труда, необходимость точного соблюдения технологии измерений.

В Южно-Российском государственном политехническом университете (НПИ) им. М.И. Платова совместно с Донским государственным техническим университетом проведен обзор динамических задач маршрутизации транспорта. ^(18.11.2020)
Рассмотрены предпосылки его формирования, связанные с глобализацией и развитием информационных и коммуникационных технологий, а также изложена краткая история данного подкласса задач со ссылками на работы авторов, внесших значительный вклад в его исследование.