Информатика и кибернетика

Исследование алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для обнаружения опухолей в мозге человека

О.В. Рычка — 2025-01-14

Современные медицинские исследования в области визуализации сталкиваются с проблемой обнаружения опухолей головного мозга с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Опухоль головного мозга представляет собой аномальную массу ткани, в которой некоторые клетки растут и размножаются бесконтрольно, по-видимому, не регулируясь механизмами, контролирующими нормальные клетки. Существует три типа опухолей, которые обычно наблюдаются, а именно: доброкачественные, предраковые и злокачественные. Многие контролируемые и неконтролируемые алгоритмы классификации используются для определения опухоли как доброкачественной или злокачественной. Обычно более легкие наборы данных используются для классификации изображений в прикладной области, тогда как в медицинской области используются сравнительно более крупные и тяжелые наборы данных. Многие параметры, выбранные во время обучения, играют очень важную роль в измерении производительности и точности системы. Таким образом, была предпринята попытка наглядно показать, как точность алгоритма варьируется в зависимости от параметров, выбранных для обнаружения опухоли головного мозга человека по МРТ-изображению.

Расширение возможностей систем генерации изображений путем использования нейронных сетей

Р.В. Мальчева — 2025-01-14

Статья представляет обзор основных проблем, с которыми сталкиваются исследователи и практики при генерации изображений с использованием нейронных сетей. Рассматриваются ключевые аспекты, такие как вычислительная сложность и качество сгенерированных изображений. Предлагаются потенциальные решения для данных проблем, включая оптимизацию архитектур нейронных сетей, применение методов оптимизации и использование специализированных аппаратных ускорителей. Подводятся итоги перспектив развития исследований в данной области, а также указываются направления для будущих исследований и инноваций.

Алгоритмы интеллектуализации и их применение в АСУ

О. Ю. Чередникова — 2025-01-14

Предложен алгоритм поиска наилучших решений при совершенствовании работы программной части АСУ (автоматизированных систем управления), позволяющий оптимизировать затраты ресурсов АСУ на выполнение различных задач. Анализируются проблемы оптимизации алгоритмов под конкретную задачу. Алгоритм поиска наилучших решений учитывает также затраты времени, и имеет конкретные замеренные результаты, что позволяет делать промежуточные выводы о его эффективности. Приведены результаты исследований.

Инвестиции в искусственный интеллект: оценка экономической целесообразности и потенциальные риски

А.В. Боднар — 2025-01-14

В статье выполнена оценка экономической целесообразности инвестиций в искусственный интеллект и выявлены потенциальные риски. Обсуждаются перспективы роста рынка ИИ, выгоды от его внедрения и методы оценки доходности. Анализируются технические, правовые и этические риски, а также методы их уменьшения. Надлежащая оценка выгод и рисков поможет принять обоснованные решения по инвестированию в искусственный интеллект и добиться оптимальных результатов.

Применение сверточных нейронных сетей для распознавания объектов на изображении.

Р.В. Мальчева — 2025-01-14

Выполнен анализ принципов работы искусственных нейронных сетей, сферы их применения для распознавания объектов на изображении. Выбран и реализован алгоритм на основе сверточных нейронных сетей, способный с довольно высокой точностью обнаруживать на изображении выбранные классы объектов. Использование данного алгоритма для анализа видеопотоков, получаемых с касс самостоятельного обслуживания, может позволить предприятию, такому как зал кафе или ресторан быстрого питания, функционировать без участия человека.

Обработка текста методами естественного языка

С. А. Зори — 2025-01-14

В работе рассматриваются методы обработки текста с использованием естественного языка (NLP), которые играют ключевую роль в современном мире информационных технологий. Статья охватывает основные концепции и техники NLP, такие как токенизация, стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов, использование регулярных выражений, а также методы представления текста, включая Bag of Words и TF-IDF. Особое внимание уделено анализу тональности, машинному переводу, автоматическому резюмированию и чат-ботам, которые являются важными направлениями в области NLP.

Видеорегистрация присутствия студентов в аудитории на основе нейросетевого распознавания лиц.

О.И. Федяев — 2025-01-14

В данной статье описана архитектура свёрточной нейронной сети VGGFace, на основе которой разработана схема компьютерного распознавания человека по его лицу. Выполнена программная реализация системы, которая осуществляет автоматическое ведение электронного журнала группы. Проведены эксперименты по видеорегистрации студентов при входе в аудиторию с помощью компьютерного зрения.

Рациональные подходы к внедрению цифровых двойников в водопроводно-канализационные хозяйства.

В.Н. Штепа — 2025-01-14

Проанализированы основные недостатки функционирования существующих систем автоматизации водопроводно-канализационных хозяйств. Определено одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности соответствующих технологических процессов использование цифрового моделирования (концепты цифровых двойников). С учётом значительной стоимости создания таких продуктовых решений обоснованы и предложены концептуальные схемы их практического внедрения в рамках уже работающих SCADA и АСУТП с дополнением ресурсными базами знаний, лабораторными информационно-моделирующими системами и виртуальными физико-математическими моделями.

Интеллектуальная система для оценки постурального и кинетического тремора у пациентов с диагностированной болезнью Паркинсона.

А.Д. Камбалина — 2025-01-14

В статье рассматривается применение методов машинного обучения для диагностики болезни Паркинсона. Определены методы машинного обучения подходящие для решения задачи классификации. Разработано программное обеспечение, выполняющее определение упражнения для оценки тремора. Для классификации видеозаписей по наименованию упражнения использовались модели нейронной сети, логистической регрессии, классификатор XGBoost, случайных лесов, опорных векторов. Лучшие результаты машинного обучения были получены с помощью классификатора случайного леса.

Анализ предметных областей и программных продуктов, использующих метод конечных элементов

А.В. Григорьев — 2025-01-14

В работе выполнен анализ применения математических вычислений с использованием метода конечных элементов. Рассмотрены и сравнены программы, включающие в себя указанный метод. Определены перспективы развития метода конечных элементов. Направление дальнейших исследований является использование результатов исследований для построения новых полезных модификаций метода конечных элементов, повышающих его эффективность и расширяющих области практического применения.

Особенности определения отношений в тезаурусе в области программирования.

И.А. Коломойцева — 2025-01-14

В статье выполнен анализ существуют модели информационного поиска. Рассмотрены особенности формирования тезауруса в области программирования. Обоснована необходимость использования такого тезауруса в информационном поиске. Описаны структура информационно-поисковой системы с использованием тезауруса и особенности отношений между понятиями в тезаурусе («ниже-выше», «часть-целое», ассоциации), позволяющие его отнести к формальным онтологиям.