SCI Библиотека

В настоящее время происходит активное развитие технологий обработки изображений дистанционного зондирования, включающих как спутниковые снимки, так и аэрофотоснимки, полученные от видеокамер беспилотных летательных аппаратов. Зачастую такие снимки имеют артефакты, связанные с низким разрешением, размытостью фрагментов изображения, наличием шумов и т.д. Одним из способов преодоления таких ограничений является применение современных технологий для восстановления снимков сверхвысокого разрешения на основе методов глубокого обучения. Особенностью аэрофотоснимков является представление текстуры и структурных элементов более высокого разрешения, чем на спутниковых снимках, что объективно способствует лучшим результатам восстановления. В статье приводится классификация методов сверхвысокого разрешения с учетом основных архитектур глубоких нейронных сетей, а именно сверточных нейронных сетей, визуальных трансформеров и генеративно-состязательных сетей. В статье предлагается метод восстановления аэрофотоснимков сверхвысокого разрешения с учетом семантических особенностей SemESRGAN за счет использования на этапе обучения дополнительной глубокой сети для семантической сегментации. При этом минимизируется общая функция потерь, включающая состязательные потери, потери на уровне пикселов и потери воспирятия (сходства признаков). Для экспериментов использовались шесть наборов аннотированных аэрофотоснимков и спутниковых снимков CLCD, DOTA, LEVIR-CD, UAVid, AAD и AID. Было выполнено сравнение результатов восстановления изображений предложенным методом SemESRGAN с базовыми архитектурами сверточных нейронных сетей, визуальных трансформеров и генеративно-состязательных сетей. Получены сравнительные результаты восстановления изображений с применением объективных метрик PSNR и SSIM, что позволило оценить качество восстановления с использованием различных моделей глубоких сетей.

История инженерно-строительного образования в г. Томске насчитывает более века. В статье представлена общая картина предпосылок становления технического и инженерно-строительного образования в азиатской части Российской империи в конце XIX – начале ХХ в., показаны особенности первых лет существования новой архитектурной школы за Уралом, пути развития образовательного процесса.
Актуальность. В конце XIX в. с открытием первого университета за Уралом Томск прибрел особую значимость как город науки. В историографии известны работы, посвященные высшему образованию в г. Томске. Однако комплексные научные работы в отечественной историографии, посвященные становлению инженерно-строительного образования в азиатской части России, и в частности в Томске, мало представлены.
Значимый вклад в развитие инженерно-строительного образования Томска внесли К.К. Лыгин, А.Д. Крячков, И.И. Бобарыков, А.Э. Сабек, Ф.Ф. Гут, П.Ф. Федоровский, однако их участие в значимом историческом процессе не освещено в полной мере.
Целью настоящей работы является комплексное исследование вклада первых руководителей Технологического института и преподавателей инженерно-строительного отделения в формирование учебного процесса инженерно-строительного профиля.
Работа рассматривает хронологическую последовательность этапов становления инженерно-строительного и архитектурного образования, начиная с открытия Томского технологического института, заканчивая выделением направления (факультета) в отдельное высшее учебное заведение и переездом его в г. Новосибирск. Временные границы исследования – первая треть ХХ в., но для уточнения значимых фактов, для полноты картины в отдельных случаях они могут быть расширены.
*Результаты. *Приведенные новые сведения дополняют существующие исторические исследования, расширяют информацию о становлении инженерно-строительного образования и проблемах, с которыми сталкивались первые руководители высшей инженерно-строительной школы в г. Томске.

Актуальность работы связана с необходимостью эффективного использования бывших промышленных территорий внутри города. С развитием агломераций таких территорий становится все больше, и появляется потребность в их устойчивом развитии.
В настоящей работе раскрывается проблематика заброшенных территорий в черте города.
Целью исследования является оценка возможности использования бывших промышленных территорий для устойчивого развития городов.
В результате исследования приведены методы работы с заброшенными территориями. Применение данных методов способно уменьшить количество пустот и деградирующих территорий внутри города, улучшив тем самым социальные, экономические, транспортные и экологические факторы. Таким образом, повышается территориальная связанность города, уменьшается социальная изоляция.

Проблема обучения глубоких нейронных сетей на малых выборках особенно актуальна для медицинских задач. В работе рассматривается влияние попиксельной разметки значимых объектов на изображении, в дополнении к истинной метке класса, на качество решения задачи классификации. Для достижения лучших результатов классификации на малых выборках предлагается мультизадачная архитектура Unet-boosted classifier (UBC), обучаемая одновременно для решения задач классификации и семантической сегментации. В качестве исследуемого набора данных используются МРТ-снимки пациентов c доброкачественной глиомой и глиобластомой, взятые из открытого набора данных BraTS 2019. В качестве входа рассматривается один горизонтальный срез МРТ-изображения, содержащий глиому (всего 380 кадров в обучающей выборке), в качестве выхода - вероятность глиобластомы. В качестве базового решения используется ResNet34, обученный без аугментаций с функцией потерь на основе взаимной энтропии (CrossEntropyLoss). В качестве альтернативного решения используется UBC-ResNet34 - тот же ResNet34 усиленный декодером, построенным по принципу U-Net, и предсказывающим положение глиомы. В качестве дополнительной функции потерь используется сглаженный коэффициент Соренсена-Дайса (DiceLoss). Результаты на тестовой выборке: доля правильных ответов (accuracy) для базовой модели составила 0.71, для альтернативной - 0.81, коэффициент Дайса (Dice score) при этом составил 0.77. Таким образом, глубокую модель можно качественно обучить даже на небольшом наборе данных, используя предложенную архитектуру и добавив в разметку информацию о пораженных тканях в виде семантической маски. Предлагаемый подход потенциально может быть полезен и в любых других задачах классификации изображений с ограниченным набором данных.

Исследуются конструктивные особенности междуэтажных и чердачных перекрытий главного корпуса бывшего Императорского Томского университета, построенного в 1878–1888 гг., их изменения и утраты в процессе эксплуатации и реставрации, проведённой в 1987–1991 гг.
Актуальность работы обусловлена имеющими тенденцию роста невосполнимыми утратами подлинных конструктивных элементов в процессе ремонтных и ремонтно-реставрационных работ на объектах культурного наследия и исторических зданиях Томска.
Цель исследования – изучить конструкции перекрытий главного корпуса бывшего Императорского Томского университета (с 1919 г. – Томского государственного университета), а также степень сохранности их подлинности после проведённых ремонтнореставрационных работ.
В процессе исследования применялся комплексный подход: анализ литературы и других источников, общего состояния исследуемых конструкций до и после реставрации.
Впервые проведён анализ степени сохранности подлинных конструкций междуэтажных и чердачных перекрытий на исследуемом объекте после проведения ремонтнореставрационных работ и введены в научный оборот проектные и фиксационные чертежи, фотографии конструкций, сделанные в процессе реставрации.
Теоретическая значимость исследования заключается в выявлении конструктивных особенностей междуэтажных и чердачных перекрытий главного корпуса первого в Сибири университета и анализе результатов проведённых реставрационных работ.
Практическая значимость – в возможности использования результатов исследования при проведении ремонтно-реставрационных работ на общественных каменных объектах Томска.

В секвенаторе ДНК «Нанофор СПС», разработанном в Институте аналитического приборостроения РАН, реализован метод массового параллельного секвенирования для расшифровки последовательности нуклеиновых кислот. Этот метод позволяет определять последовательность нуклеотидов в ДНК или РНК, содержащих от нескольких сотен до сотен миллионов звеньев мономеров. Таким образом, имеется возможность получения подробной информации о геноме различных биологических объектов, в том числе человека, животных и растений. Важнейшей частью этого прибора является программное обеспечение, без которого невозможно решение задач по расшифровке генома. Выходными данными оптической детекции в секвенаторе являются набор изображений по четырем каналам, соответствующим типам нуклеотидов: A, C, G, T. С помощью специального программного обеспечения определяется положение молекулярных кластеров и их интенсивностные характеристики вместе с параметрами окружающего фона. В ходе создания программного обеспечения прибора были разработаны алгоритмы и программы обработки сигналов флуоресценции, рассмотренные в работе. Также, для отладки и тестирования рабочих программ созданы модели построения изображений, аналогичных реальным данным, получаемым в ходе работы секвенатора. Данные модели позволили получить значительный массив информации без запуска дорогостоящих экспериментов. За последние годы достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, в том числе и в области биоинформатики, что привело к реализации наиболее распространенных моделей и возможности их применения для практических задач. Однако, если на этапе вторичного анализа биоинформационных данных эти методы широко зарекомендовали себя, то их потенциал для первичного анализа остается недостаточно раскрытым. В данной работе особое внимание уделяется разработке и внедрению методов машинного обучения для первичного анализа оптических изображений сигналов флуоресценции в реакционных ячейках. Описаны методы кластеризации и их апробация на моделях и на изображениях, полученных на приборе. Цель этой статьи - продемонстрировать возможности алгоритмов первичного анализа сигналов флуоресценции, получающихся в процессе секвенирования на приборе «Нанофор СПС». В работе описаны основные задачи анализа сигналов флуоресценции и сравниваются традиционные методы их решения с использованием технологий машинного обучения.

Рассмотрены этапы формирования регулярной планировочной структуры г. Тюмени под влиянием общероссийских государственных программ по развитию городов России в конце XVIII – первой половине ХIХ в. Выявлены общие тенденции проектирования и строительства деревянных зданий по высочайше утвержденным «образцовым» проектам в г. Тюмени. Типовое проектирование служило средством обеспечения быстрого и качественного строительства по всей стране. Это явление охватило почти все области проектирования и оказало значительное влияние на облик русских городов.
Актуальность исследования обусловлена проблемами сохранения исторической планировочной структуры Тюмени и деревянной исторической застройки, возведенной по «образцовым» проектам, получившей широкое распространение в русских городах в ХIХ в., а к настоящему времени находящейся на грани исчезновения.
Цель работы – изучение этапов формирования регулярной планировочной структуры г. Тюмени и анализ деревянной застройки, возведенной по «образцовым» проектам.
Новизна настоящего исследования заключается в проведенном комплексном анализе деревянной застройки, возведенной по «образцовым» проектам в г. Тюмени, выявлении основных типов домов по архитектурно-художественным характеристикам.
Методы исследования основываются на комплексном подходе, включающем: изучение архивных и библиографических источников; проведение натурного исследования; анализ и систематизацию результатов исследования, графоаналитический анализ, синтез информации при формировании выводов.
В результате исследования были проанализированы исторические регулярные планы г. Тюмени; выявлены деревянные дома, построенные по «образцовым» проектам, которые разделены на типы; определен наиболее распространенный тип такого деревянного дома.

Книга “Будущее потребления” предлагает читателям взглянуть на тенденции в современной индустрии розничной торговли и их влияние на будущее потребления. Редакторы, Кристина Бекстрем, Кэрис Иган-Уайер и Эмма Самсиое, представляют материал в дедуктивной манере, сначала излагая общую тему каждой части, которая дает читателю общее представление. Они знакомят читателя с технологиями, устойчивым развитием, благополучием и качеством обслуживания клиентов, которые тесно взаимосвязаны и формируют практику потребления. Далее они разделяют части на более мелкие элементы, каждый из которых отражает важнейшие тенденции в современной практике потребления, которые должны определить будущее потребления. В каждой главе авторы раскрывают неотъемлемые элементы современного дискурса о потреблении, которые к концу книги помогают читателю собрать мозаику и получить полное представление о будущем потребления. Несмотря на то, что книга представляет собой чисто маркетинговую точку зрения и представляет собой руководство для исследователей рынка и практиков, читатель может найти множество доказательств того, что описанные факторы имеют гораздо более глубокую социальную природу, чем просто модели потребления. Современное потребление - это уже не только приобретение и использование товаров и услуг. Речь идет о самоидентификации и самоопределении, когда через потребление люди рассказывают, кто они, какое социальное положение они занимают, какие ценности и убеждения отражают. Роль розничной торговли также претерпевает определенные изменения. Современные ритейлеры и бренды рассматриваются как проводники социальных и политических идей, те, кто способен формировать общественное мнение и существенно изменять потребительское поведение. Все игроки современной розничной торговли взаимосвязаны и влияют друг на друга.

Актуальность. Высокий уровень урбанизации определяет спрос на создание комфортных мест для отдыха у воды. Современные набережные предоставляют условия не только для пассивного досуга населения, но и позволяют обеспечить физическую активность граждан, в частности, благодаря созданию различных видов спортивных площадок, в том числе и реабилитации. Однако с помощью опроса и анкетирования выявлено, что на сегодняшний день набережные в городах не полностью удовлетворяют потребностям населения.
Цель. Комплексная оценка и систематизация данных по зонированию и благоустройству набережных.
Новизна. Типологическая и функциональная оценка набережных в России: набережная реки Амур (Комсомольск-на-Амуре), Университетская (Белгород), набережная реки Урал (Оренбург), набережная реки Оки (Орёл) и за рубежом: Марина Бэй (Сингапур), Хорнсбергс Странд-парк (Стокгольм), Вайтань (Шанхай), разработка научно-практических рекомендаций по размещению и наполнению современных функциональных зон.
Методы. Терминологический и теоретический сравнительный анализ, функциональнопланировочный, типологический, нормативно-правовой анализ, анкетирование, опрос.
Результаты исследования. Разработаны варианты размещения и наполнения новых, редко используемых функциональных зон на городских набережных согласно потребностям населения.

Развитие цифровой трансформации требует широкого использования новых технологий в документах по стандартизации. Одной из задач является создание стандартов с машинопонимаемым содержанием, которые позволят использовать цифровые документы на различных этапах разработки и производства без необходимости участия человека-оператора. Целью данной работы является описание подхода для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов отрасли для дальнейшего их использования в программных сервисах и системах. Содержимое SMART-стандарта бывает трех видов: машиночитаемое, машиноинтерпретируемое и машинопонимаемое. Для формализации данных и знаний при решении различных задач активно используются графы знаний. Предложен новый двухуровневый подход для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов как графов знаний. Подход определяет два вида интерпретации такого документа (человекочитаемость и машинопонимаемость) через два связанных формата: граф, каждый семантический узел которого представляет текст на естественном языке, и сеть понятий и строгих связей. Каждому узлу «человекочитаемого» графа соответствует (в общем случае) поддерево машинопонимаемого графа знаний. В качестве основы для обеспечения преобразования одной формы представления SMART-стандарта в другую форму служат LLM модели, дополняемые специализированным адаптером, полученным в результате дообучения с помощью подхода Parameter-Efficient Fine-Tuning. Установлены требования к набору проблемно- и предметно-ориентированных инструментальных средств формирования графов знаний. Показана концептуальная архитектура системы поддержки решения комплекса задач на основе SMART-документов в виде графов, установлены принципы реализации программных компонентов, работающих со знаниями, для интеллектуальных программных сервисов.