Статьи

Использование радиолокационных спутниковых данных в мониторинге сельскохозяйственных культур является перспективным дополнением методов и технологий, базирующихся на анализе мультиспектральных изображений. К основным достоинствам радиолокационных вегетационных индексов относится их чувствительность к поляриметрическим свойствам принимаемого сигнала, а также независимость от облачности. Это особенно важно для территории юга российского Дальнего Востока, муссонный климат которого обеспечивает влажную и облачную погоду в период набора сельскохозяйственными культурами максимальной биомассы. Для оценки возможностей радиолокационных спутниковых данных на примере пахотных земель Хабаровского края и Амурской области были проанализированы 64 снимка космического аппарата Sentinel-1 за период наблюдений с мая по октябрь 2021 года. Для каждого снимка были рассчитаны значения индексов DpRVI, RVI, VH/VV и построены временные ряды для всего периода наблюдений по отдельным полям (всего 342 поля). По мультиспектральным снимкам Sentinel-2 с использованием маски облачности были построены временные ряды NDVI. Были рассчитаны характеристики экстремумов временных рядов для разных типов пахотных земель: сои, овса, и залежи. Показано, что для каждой сельхозкультуры кривые сезонного хода DpRVI, RVI, VH/VV имели характерный вид. Установлено, что индекс DpRVI продемонстрировал наиболее высокую устойчивость - коэффициенты вариации сезонного хода DpRVI были существенно ниже показателей для RVI и VH/VV. Также было выявлено, что сходство между сезонным ходом индексов сохранялось для удаленных друг от друга регионов - Хабаровского края и Амурской области. Были рассчитаны основные характеристики сезонного хода временных рядов радиолокационных индексов в сравнении с NDVI - величина максимума, дата наступления максимума и вариабельность этих показателей. Установлено, во-первых, что значения этих показателей в разных регионах схожи между собой; во-вторых, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI ниже, чем для RVI и VH/VV; в-третьих, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI сопоставима с NDVI. Таким образом, можно сделать вывод о том, что временные ряды радиолокационных индексов DpRVI, RVI, VH/VV для основных типов сельскохозяйственных земель Дальнего Востока имеют отличительные особенности и могут быть использованы в задачах классификации, моделирования урожайности и контроля севооборота.

В статье представлен разработанный метод и прототип программы для определения наличия птиц в видеопотоке данных в режиме реального времени. Этот метод основан на использовании каскадного классификатора, который был применен для решения задачи обнаружения и идентификации птиц в биоакустической установке отпугивания птиц в аэропорту Томска. В рамках исследования был использован каскадный классификатор Виолы-Джонса, который является одной из реализаций алгоритма каскад Хаара. Этот алгоритм позволяет с высокой точностью и скоростью обнаруживать объекты на изображениях и видео. В данном случае классификатор был обучен на наборе данных, содержащем изображения птиц, что позволило достичь высокой точности обнаружения и идентификации птиц на видео. Также приведены результаты оценки возможностей созданного классификатора и продемонстрирована его высокая результативность. В ходе исследования были использованы различные методы машинного обучения и анализа видеоданных, что позволило получить точные и надежные результаты. В целом, данная работа представляет собой инновационный подход к решению актуальной задачи защиты аэропортов от птиц. Применение разработанного метода позволило повысить эффективность работы биоакустической установки отпугивания птиц и обеспечить безопасность полетов в аэропорту Томска, снизив вероятность столкновения самолетов с птицами. Новизна работы заключается в применении метода Виолы-Джонса к задаче обнаружения и идентификации птиц с оценкой его результативности. Таким образом, представленная в статье работа является важным вкладом в развитие методов обнаружения и идентификации объектов на видео и может быть использована в других областях, где требуется автоматическое обнаружение и классификация объектов в видеопотоке данных.

В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для решения этой проблемы в статье вводится новый метод на основе автоматического машинного перевода русскоязычных текстов на английский язык. Частичный перевод предполагает перевод отдельных лексем, не включенных в русскоязычные тональные словари, тогда как полный перевод подразумевает перевод всего текста целиком. Переведенный текст анализируется с использованием различных англоязычных тональных словарей. Экспериментальные исследования для решения задачи распознавания сентимента и эмоций были проведены на текстовых транскрипциях многомодального русскоязычного корпуса RAMAS, извлеченных из аудиоданных экспертным путем и автоматически с использованием системы распознавания речи. В результате применения методов машинного перевода достигается значение взвешенной F-меры распознавания семи классов эмоций 31,12 % и 23,74 %, и трех классов сентимента 75,37 % и 71,60 % для экспертных и автоматических транскрипций русскоязычной речи корпуса RAMAS, соответственно. Также в ходе экспериментов было выявлено, что использование статистических векторов в качестве метода преобразования текстовых данных позволяет достичь значение показателя взвешенной F-меры на 1-5 % выше по сравнению с использованием конкатенированного (статистического и тонального) вектора. Таким образом, эксперименты показывают, что объединение всех англоязычных тональных словарей позволяет повысить точность распознавания сентимента и эмоций в текстовых данных. В статье также исследуется корреляция между длиной вектора текстовых данных и его репрезентативностью. По результатам экспериментов можно сделать вывод, что использование лемматизации для нормализации слов текстовых транскрипций речи позволяет достичь большей точности распознавания сентимента по сравнению со стеммингом. Использование предложенных методов с полным и частичным машинным переводом позволяет повысить точность распознавания сентимента и эмоций на 0,65-9,76 % по показателю взвешенной F-меры по сравнению с базовым методом распознавания сентимента и эмоций.

В статье на эмпирическом материале, собранном в Хабаровском крае, анализируются два образа мигранта как определенной социальной группы. Первый из них возникает на основе данных официальной статистики, сказывается на решениях и действиях региональной власти, проявляется в публичном дискурсе властных лиц. Второй, берущий свое начало еще с дискурса о «желтой опасности», конструирует образ мигрантов на основе набора характеристик (не имеющих ничего общего ни с гражданством, ни с временем пребывания в края), ведущей из которых выступает внешность. Во втором образе мигранты олицетворяют «чужих», противостоящих принимающему сообществу, угрожающих ему. Этот образ более всего представлен в средствах массовой информации, отчасти, в повседневном дискурсе. Как показано в статье, при всей интенсивности полемики, разворачивающейся в СМИ, по поводу мигрантов оба дискурса имеют отношение к симулякру, денотат которого, даже если он существовал, к настоящему времени исчезает. «Новые дальневосточники» (мигранты) все менее составляют внутренне организованное сообщество или социальную группу, различаясь не только в отношении этничности или религии, но и в отношении места исхода, факторов выталкивания, уровня образования, профессиональной принадлежности, социальных стратегий, культурной идентичности и так далее. Далеко не все они ориентированы на коммуникацию в рамках этнического сообщества. Дальний Восток, по утверждению авторов, изначально выстраивался как регион мигрантов, где миграция всегда была более существенные фактором, детерминирующим демографическую ситуацию, нежели естественный прирост. Но миграционные потоки, достигнув пика, постепенно исчезали, превращаясь в «следы», сосуществующие и сегодня в территориальном социуме. Сегодня входящий миграционный поток выходцев из новых государств Средней Азии и, частично, Закавказья все более становится «следом», распределенным по различным этажам социальной иерархии, разным видам деятельности, постепенно растворяясь в региональном сообществе.

В статье описывается общая концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений, в которых коллективы, осуществляющие поддержку принятия решений, а) формируются гибко в соответствии с задачей и б) состоят как из людей-экспертов, так и из интеллектуальных агентов, реализующих те или иные методы искусственного интеллекта. Проводится анализ ключевых проблем создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основанных на взаимодействии человека и искусственного интеллекта. В частности, выделены следующие проблемы: обеспечение интероперабельности (взаимопонимания) между разнородными участниками коллектива, согласование различающихся позиций участников, обеспечение доверия между участниками, обеспечение эффективности планирования совместных действий и соблюдение баланса между предопределенными потоками работ и самоорганизацией. Сформированы принципы построения подобных систем, предлагающие решения выделенных проблем. В частности, предлагается онтолого-ориентированное представление информации о проблеме (в частности, применение мультиаспектных онтологий), набор методов для мониторинга деятельности команды, схема репутации, элементы объяснимого искусственного интеллекта, а также применение механизма ограниченной самоорганизации. Предложенная концепция положена в основу программной платформы для создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основные архитектурные положения которой также представлены в статье. Применение платформы иллюстрируется на примере из области рационального управления дорожной инфраструктурой и создания коллаборативной системы поддержки принятия решений для разработки мероприятий по снижению аварийности.

Извлечение терминов является важным этапом автоматизированного построения систем знаний на основе естественно-языковых текстов, поскольку обеспечивает формирование базовой системы понятий, используемой затем в прикладных задачах интеллектуальной обработки информации. В статье рассмотрена проблема автоматизированного извлечения терминов из естественно-языковых текстов с целью их дальнейшего использования при построении формализованных систем знаний (онтологий, тезаурусов, графов знаний) в рамках задачи мониторинга тематических обсуждений в социальных медиа. Данная задача характеризуется необходимостью включения в формируемую систему знаний как понятий из нескольких различных предметных областей, так и некоторых общеупотребительных понятий, используемых аудиторией социальных медиа в рамках тематических обсуждений. Кроме того, формируемая система знаний является динамичной как с точки зрения состава охватываемых ею предметных областей, так и состава релевантных понятий, подлежащих включению в систему. Применение существующих классических методов извлечения терминов в данном случае затруднительно, поскольку они ориентированы на извлечение терминов в рамках одной предметной области. Исходя из этого, для решения рассматриваемой задачи предложен комбинированный метод, совмещающий в себе подходы на основе внешних источников знаний, инструментов NER и правил. Результаты проведенных экспериментов демонстрируют эффективность предложенной комбинации подходов к извлечению терминов для задачи мониторинга и анализа тематических обсуждений в социальных медиа. Разработанный метод значительно превосходит по точности существующие инструменты извлечения терминов. В качестве дальнейшего направления исследования рассмотрена возможность развития метода для решения задачи выделения вложенных терминов или сущностей.

Актуальность. Одним из этапов проектирования зданий и сооружений в условиях распространения многолетнемерзлых пород является выполнение прогнозных теплотехнических расчетов для оценки изменения теплового состояния грунтов основания в период эксплуатации и выбора принципа использования многолетнемерзлых грунтов.
При проведении расчетов учитываются геологические факторы – литологическое строение, физические и теплофизические характеристики грунтов; геокриологические факторы – температуры пород, а также климатические – температура окружающей среды, скорость ветра, высота и плотность снежного покрова. Высота снежного покрова оказывает значительное влияние на естественное промерзание грунтов в зимнее время. Имеющиеся требования по очистке наметаемого снега в проветриваемом подполье часто не выполняются, что требует учета при прогнозе изменения геокриологических условий. Для зданий с проветриваемыми подпольями высота снежного покрова может изменяться в зависимости от габаритов здания, при этом принципы изменения высоты снега не нормированы. Поскольку результаты теплотехнических расчетов используются для подбора параметров свайных фундаментов и определения их несущей способности, требуется учитывать факторы, влияющие на результаты теплотехнических расчетов.
Целью исследования является определение наиболее достоверного способа задания снежного покрова в проветриваемом подполье при выполнении прогнозных теплотехнических расчетов.
В настоящей работе рассмотрены разные варианты задания снежного покрова для сооружений с проветриваемым подпольем с размерами в плане более 3 м и для вертикальных резервуаров диаметром до 25 м. Осуществлен ряд теплотехнических расчетов, проведена верификация с данными геотехнического мониторинга эксплуатируемого объекта.
Результаты. На основании выполненных расчётов определено, что высота снежного покрова влияет на результаты расчета, при использовании различных методик снегозаноса наблюдается разница температур грунтов на одинаковых глубинах, на глубине ниже 11 м изменения температур грунтов основания для всех моделей незначительны. Определены методы задания снежного покрова, имеющие наибольшую корреляцию с реальными значениями температур в основании эксплуатируемого сооружения.

Актуальность. Вантовые фермы обладают рядом преимуществ по сравнению с конструкциями из бетона и стали, широко применяемыми в покрытиях зданий и сооружений. Они позволяют перекрыть пролеты до 60 м и более, обладают малым собственным весом и не требуют использования монтажной техники большой грузоподъемности. Вместе с тем разработка проектных решений вантовых конструкций затруднена из-за отсутствия в имеющихся программных комплексах конечно-элементного анализа специализированных инструментов для выполнения вариантной проработки. Аналитические методы расчета вантовых конструкций требуют интегрирования эпюр поперечных сил в фиктивной балке и решения систем нелинейных уравнений, что осложняет выполнение статического анализа. Таким образом, разработка упрощенных полуаналитических методов расчета, реализуемых в общедоступных математических программных комплексах, является важной и актуальной задачей, позволяющей повысить качество проектных решений за счет использования встроенных инструментов численного моделирования и оптимизации.
Цель настоящей работы – разработка усовершенствованной методики статического анализа двухпоясных вантовых ферм.
Методы исследования и результаты. В основе разработанной методики лежит разложение функции формы вантового пояса и внешней нагрузки в тригонометрические ряды. С учетом условия совместности деформаций поясов, вытекающего из предположения о неизменности длин связей между ними, а также предположения о малости вертикального перемещения фермы в центре пролета, получена система двух уравнений. Одно из них является квадратным и имеет известное решение при заданном коэффициенте изменения формы вантовой фермы, который определяется из второго уравнения методом хорд.
Выводы. Предложенная расчетная методика позволяет определить вертикальные перемещения вантовой фермы, контактную нагрузку между поясами и усилия в поясах при действии внешней нагрузки, равномерно загружающей левую и правую половины пролета. Применение метода одномерного поиска для решения системы нелинейных уравнений требует меньших вычислительных ресурсов по сравнению с общим случаем решения нелинейных систем.

В последние годы существенно вырос интерес к искусственному интеллекту на основе нейросетевых подходов. Получен ряд значимых научных результатов, которые нашли широкое применение на практике. Большое внимание привлекли генеративно - состязательные нейросетевые модели, нейросетевые трансформеры и другие решения. Достигнут очевидный прогресс в нейросетевом распознавании и генерации образов, обработке текстов и речи, прогнозировании событий, управлении трудно формализуемыми процессами. Однако пока не удалось наделить нейросетевые машины мышлением. Все получаемые с использованием нейросетевых машин результаты можно отнести к решениям на основе различных видов связывания сигналов без полноценного управления процессами их обработки. Типичными представителями таких машин выступают ChatGPT. Возможности по интеллектуальному оперированию различными сигналами в известных нейросетевых машинах очень ограничены. Среди основных причин таких ограничений следует выделить несовершенство используемых базовых принципов нейросетевой обработки информации. Свойства нейронов длительное время рассматривались упрощенно. Обуславливалось это, как пробелами в области биологических исследованиях, так и отсутствием возможностей построения больших нейронных сетей на сложных моделях нейронов. В последние годы ситуация изменилась. Появились новые способы реализации больших нейронных сетей. Также установлено, что даже отдельные нейроны могут обладать обширной внутренней памятью и реализовывать различные функции. Однако до сих пор многие механизмы функционирования нейронов и их взаимодействия остаются не раскрытыми. Мало исследованы вопросы управляемого ассоциативного обращения к внутренней памяти нейронов. Эти недостатки существенно сдерживает создание мыслящих нейросетевых машин. Объектом исследования в статье выступает процесс интеллектуальной нейросетевой обработки информации.
Предмет исследования: принципы, модели и методы такой обработки. Преследуется цель расширения функциональных возможностей нейросетевых машин по решению трудно формализуемых творческих задач за счет разработки новых принципов, моделей и методов интеллектуальной обработки информации. В интересах достижения этой цели уточняются принципы функционирования интеллектуальных нейросетевых машин, предлагаются новые модели и методы нейросетевой обработки информации. Раскрывается новая модель импульсного нейрона, как базового элемента таких машин. Искусственный мозг нейросетевых машин рекомендуется формировать в виде многослойных нейронных сетей, наделенных логическими структурами, с различными по параметрам нейронами. Предлагается новый метод многоуровневой интеллектуальной обработки информации в нейросетевых машинах на основе умных импульсных нейронов. Поясняются механизмы мышления нейросетевых машин, лежащие в их основе функции интеллектуального оперирования образами и понятиями в нейросетевой памяти. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие справедливость предложенных решений.

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.