ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

Исследуются существующие модели теории массового обслуживания. Произведены расчеты оценки эффективности потока данных для обеспечения пропускной способности между компьютерами и сервером. Проведено тестирование и сравнительный анализ потока данных. Определены дальнейшие перспективы исследования вариантов для оценки эффективности потока данных.

С учетом возрастания размера видео и его качества, возросла необходимость повышения качества сжатия видео, что привело к возникновению новых способов сжатия видео. Также одной из причин появления новых методов является передача видео через стриминговые сервисы. Целью данного исследования является изучение способов сжатия видео и определение сфер применения данных способов. Для достижения поставленной цели был сформирован ряд задач, к которым относится, изучение структуры стримингового сервиса, анализ входной и выходной информации, изучение способов сжатия видео. Итоговым результатов данной работы является вывод, какой способ подходит к определенной сфере и выборе конечного способа для дальнейшего исследования.

Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.

В статье описан алгоритм Кавош (Kavosh) для поиска сетевых мотивов (или статистически важных подграфов). Приведены зависимости скорости работы, полученные в результате апробации данного алгоритма на языке программирования Python. Разработанный прототип веб-приложения Motif App применим как для анализа ориентированных, так и неориентированных графов.

В статье предложена реализация простого интеллектуального помощника, работающего по модели классификации намерений. Предложен алгоритм распределенной платформы, которая определяет намерение пользователя и отвечает заготовленным ответом в один из каналов. Представлен пайплайн обработки данных и модель, работающая с полными и разреженными признаками. Обучены несколько архитектур, выбрана лучшая, с учётом метрик быстродействия и точности.

В статье представлен метод встраивания данных, основанный на стеганографических алгоритмах, который скрывает информацию в изображениях SVG формата. Встраивание скрытых данных производится с помощью классов. Алгоритм извлечения данных происходит с помощью тэгов по атрибуту. Проведено экспериментальное исследование устойчивости предложенного алгоритма. Для эксперимента было выбрано 100 сайтов с произвольным количество изображений формата SVG. В такие изображения встроена информация разного размера, скрытая в классах дочерних svg тэгов. Предложенный алгоритм может быть использован для передачи скрытых данных в сети Интернет и встраивания цифровых водяных знаков.