Журналы

В области интеллектуального анализа данных, основанного на теории решеток, многие обучающие выборки требуют большого времени вычисления и памяти для хранения результатов. Часто это объясняется наличием несущественных признаков, описывающих обучающие примеры, их можно обнаружить применением методов теории информации. При устранении таких признаков желательно получать фактор-решетки, чтобы иметь естественный способ перехода между получаемыми моделями, объединяя несколько гипотез в одну.

Российские исследователи из Научно-технологического университета "Сириус" рассмотрели возможность применения нейросетей для анализа рентгеновских изображений грузов и транспортных средств. Авторы предлагают решение, которое помогает автоматически находить запрещённые предметы на изображениях инспекционно-досмотровых комплексов. В его основе - ансамбль моделей: одни нейросети находят подозрительные объекты, а другие дополнительно проверяют найденные фрагменты, чтобы снизить количество ложных срабатываний и повысить точность распознавания.

У многих вычислительных систем есть "режим сна", задача которого – экономить энергию. Но если сон - достаточно "глубокий", то "погружение" в него и "пробуждение", как правило, занимают время, которое нельзя потратить на полезную работу. Поэтому прежде, чем погружаться в сон, желательно "подождать" некоторое время, не потребуются ли за это время вычисления. Возникает задача поиска баланса между потребляемой мощностью и производительностью устройства.

В условиях развития междисциплинарных исследовательских инфраструктур возрастает необходимость их адаптации к специфике отдельных предметных областей. Универсальные решения, ориентированные на обеспечение исследователей обобщенными типами исследовательских данных, не могут быть одинаково эффективными для разных направлений научных исследований.

Задачи планирования маршрутов плоского движения рассматриваются в рамках всевозможных моделей динамических систем. Наиболее часто обращаются к так называемой машине Маркова-Дубинса или ее модификациям, с помощью которых описываются движения автомобилей, БЛА. Целью управления обычно является минимизация времени перемещения из заданного начального состояния в заданное конечное. На практике вполне естественной является ситуация, когда путь движения объекта управления заранее задан.