Существующие методы изучения студентами основ радионавигации, радиолокации, систем управления и радиоэлектронной борьбы в рамках обучения по специальности «Радиоэлектронные системы и комплексы» и обучения операторов обзорных радиолокационных станций ограничены по возможностям или при изучении тратится технический ресурс обзорных радиолокационных станций. В данной работе приводится описание разработанной в филиале «Взлет» Московского авиационного института компьютерной модели индикатора радиолокационной станции кругового обзора, которую предполагается использовать при изучении ряда дисциплин, а также обучении операторов индикаторов обзорных радиолокационных станций кругового обзора. Представлена реализация модели в виде частей программного кода, а также результаты экспериментов по моделированию радиолокационной обстановки в простых и сложных помеховых ситуациях. Предложенная модель индикатора обзорных радиолокационных станций кругового обзора обладает большим потенциалом дальнейшего развития по совершенствованию радиолокационной обстановки и приближению её к более реальным обстановкам.
В настоящее время использование связки – (а) программные средства глубокого обучения и (б) параллельный двуязычный выравненный корпус текстов – позволяет создать переводчик для определенной предметной области. С помощью семейства патентов Patent Family (изобретения, профессионально переведенные на различные языки: русский, английский и т. п. и зарегистрированные в патентных базах различных стран), полученного посредством парсинга Google Patents, возможно создать параллельный корпус текстов для обучения лингвистической модели. В ходе работы получен новый метод, обеспечивающий формирование русско-английского параллельного корпуса для автоматического перевода текста патентов. Разработаны алгоритмы: парсинга патентов с Google Patents; формирования параллельного корпуса; обучения лингвистической модели перевода текстов патентов с использованием модели seq2seq. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программного модуля на языке Python с использованием PyTorch, NLTK, spaCy, MySQL, ClickHouse. Программный модуль апробирован на патентах с сайта Google Patents. Для вычисления точности перевода были рассчитаны коэффициент BLEU и коэффициент полноты.
Данное исследование охватывает развитие методов математического анализа фондовых рынков с использованием подходов машинного обучения и моделей математического программирования. В рамках исследования описана модель частично-целочисленного линейного программирования для решения задач бинарной классификации с наложением дополнительных условий на число используемых признаков модели и стабильности качества модели во времени. Данная модель реализует комитетный подход к решению задач классификации. Эффективность предложенной модели представлена на примере решения задачи прогнозирования моментов для покупки или продажи акций ПАО «Сбербанк» на основе биржевых данных за период с августа 2007 по май 2023 г. Полученные результаты торговой стратегии позволяют говорить о том, что предложенная модель имеет низкий риск получения убытков на периоде в 1 год, что подтверждается отсутствием периодов с метрикой Accuracy менее 50 %, а также оценкой потенциальных доходов, которая на всех годовых периодах была выше 10 %. Проведенное исследование подчеркивает значимость интеграции математического программирования и машинного обучения для повышения точности и эффективности торговых стратегий на фондовых рынках. Данная работа может представлять интерес для профессиональных трейдеров, исследователей данных, студентов экономических и технических специальностей, а также всех лиц заинтересованных в теме инвестиций и машинного обучения.
В работе проводится анализ существующих исследований по созданию интеллектуальных систем управления с ассоциативной памятью. Извлечение информации из ассоциативной памяти тесно связано с кластеризацией данных, что повышает способность системы обрабатывать и использовать большие объемы данных. Применяемые методы определения оптимального числа кластеров не учитывают последующую длительность, необходимую для поиска управления в кластеризованных данных из ассоциативной памяти. Целью исследования является разработка метода, критерия и алгоритма оптимизации функционирования интеллектуальной системы управления с ассоциативной памятью. Метод основан на поиске управления сначала среди центров кластеров, а затем внутри содержимого ближайшего к входным данным кластера. Критерий позволяет выбрать количество кластеров с точки зрения оценки максимальной длительности поиска управления в ассоциативной памяти для различных входных данных. Алгоритм сокращает количество итераций, необходимых для нахождения количества кластеров. Эффективность предложенного метода, критерия и алгоритма подтверждается результатами вычислительного эксперимента. Анализ полученных результатов показывает, что использование разработанных решений позволяет существенно сократить длительность поиска управления в ассоциативной памяти, повышая, в конечном итоге, эффективность функционирования интеллектуальной системы.
В данной статье представлены результаты систематического обзора литературы по проблемам управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга. Обзор включает в себя следующие этапы: формулировку вопроса исследования, поиск и отбор литературы, анализ данных и составление отчета. После отбора статей по критериям включения было выбрано 64 наиболее релевантных статьи. Результаты исследования представ-лены в виде диаграмм, таблиц и графиков. Анализ литературы позволил определить несколько основных проблем в управлении киберфизическими системами на основе данных мониторинга: проблемы безопасности, обработка больших объемов данных, сложность управления, недостаток стандартизации, необходимость быстрого реагирования. Также анализ позволил выделить методы и инструменты, использующиеся для решения проблем управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга.
В статье рассматривается проблема автоматизации процесса составления типовых документов по информационной безопасности, такие как положения, инструкции, регламенты и пр. Отмечено, что в большинстве малых российских организаций в штате отсутствует специалист по информационной безопасности, поэтому является актуальной задача разработки сервиса по генерации типовых документов для представителей малого бизнеса. Авторами проведен патентный поиск и анализ предметной области, что подтвердило гипотезу об актуальности поставленной проблемы. В рамках данной работы была предпринята попытка структурировать и систематизировать имеющиеся требования к разработке нормативных документов по информационной безопасности, а также сформулировать тот перечень документов, которые может быть типизирован. На основании данной работы были разработаны требования к программному обеспечению, а также проектные диаграммы и алгоритм работы программного продукта.
Геймификация – это методология, которая может быть успешно применена в различных сферах организации предприятия. В частности, она может быть использована для обучения новых сотрудников, повышения квалификации уже имеющегося персонала и подготовки к кризисным ситуациям. Введение элементов игры и соревнования в процесс обучения позволяет сотрудникам применять полученные знания и навыки в реальных ситуациях, что повышает их эффективность и способность реагировать на угрозы информационной безопасности. Кроме того, использование геймификации стимулирует мотивацию сотрудников и улучшает их вовлеченность в процесс обучения. Одной из особенно-стей геймификации является возможность создания персонажей, которые отражают реальные должности и функции сотрудников организации. Авторы предлагают новые подходы к обучению персонала реагированию инцидентов ин-формационной безопасности, которые ставят процесс учебы под конкретные потребности и особенности организации. Кроме того, результаты игры могут быть представлены в виде описания состояния компании и условий работы сотрудников, которые являются следствием принимаемых во время игры решений. Использование геймификации в обучении информационной безопасности имеет не только преимущества для сотрудников, но и для самой организации. Она помогает сотрудникам развивать необходимые навыки и знания, а также повышает их мотивацию и участие в обучении. В результате информационная безопасность организации улучшается, а риск возникновения угроз снижается.
Для динамически изменяющихся объектов управления в задаче управления информационной безопасностью возникают новые задачи, такие как изменение подходов к сбору и анализу данных, разработка динамических сценариев реагирования на инциденты информационной безопасности. Они должны быть решены через создание применимых в указанной задаче алгоритмов, моделей, методик и подходов управления безопасностью, в том числе на уровне организации процессов, работы с данными и формирования архитектуры информационной безопасности организации. Необходимо в первую очередь создать основу для реагирования в виде модели управляемого объекта, что, в свою очередь, позволит сформировать единый подход для представления управляемых объектов в виде унифицированных записей, удобных для автоматизированного анализа. В настоящей работе приведен вариант модели управляемого объекта на основе гиперграфа с возможностью представления в виде покрытия его звездами в графовой модели. Показана привязка модельной задачи к свойствам объектов задачи управления информационной безопасностью. Статья также содержит ограничения и применимые меры контроля в части управления объектами в цикле непрерывного детектирования и реагирования на инциденты информационной безопасности, а также приложение к задаче управления информационной безопасностью вопросов эксфильтрации данных. Упоминаются также условия контроля эксфильтрации данных. Результаты работы могут быть использованы как для имитационных моделей, так и для реализации в виде модели управляемого объекта для процессов управления информационной безопасностью в практических задачах.
В статье производится краткий обзор существующих платформ для создания умного дома, описывается функциональность каждой платформы, их совместимость с устройствами и возможности управления умным домом через мобильные приложения и голосовые команды. Рассматриваются особенности построения гибкой сетевой архитектуры и устройство приватного облачного сервера. Приведен пример построения гибкой архитектуры умного дома, позволяющей управлять различными устройствами в доме с помощью единого интерфейса, обеспечивая максимальный комфорт и удобство для пользователя. Также доказывается важность выбора открытых стандартов и протоколов, которые обеспечивают совместимость устройств и будущую расширяемость системы.
Статья рассматривает использование цифрового двойника в химии, представляющего собой виртуальное отображение реальной химической системы, а также методику его создания и применения. Проиллюстрирована сложность моделирования молекулярных систем и обоснована необходимость автоматизации этого процесса. Проведен анализ процесса возникновения молекулярных связей, и на его основе разработаны критерии составления продукционных правил, применяемых при моделировании сложных молекулярных систем. Показаны специфика составления и добавления продукционных правил в базу данных, а также особенности их использования в процессе моделирования. Кроме того, описаны программные алгоритмы формирования модели сложной молекулярной системы. Выполнена оценка эффективности автоматизированной системы в сравнении с ручной обработкой данных. Полученные результаты могут быть использованы специалистами в области химии, биологии и др.