SCI Библиотека

Для компьютерных систем с контейнерной виртуализацией исследована зависимость задержки обслуживания запросов от числа развертываемых контейнеров.

Искомая зависимость обусловлена разделением ограниченных вычислительных ресурсов компьютерной системы между активными и неактивными контейнерами, загруженными в системе.

Метод:

В проведенном исследовании предложено комплексное сочетание аналитической модели массового обслуживания, имитационного моделирования и натурных экспериментов.

Исследуемая компьютерная система интерпретируется многоканальной системой массового обслуживания с неограниченной очередью.

Особенностью предлагаемого подхода является исследование влияния числа сформированных в системе контейнеров на задержки в очереди и интенсивность обслуживания запросов.

Каждому контейнеру сопоставляется канал обслуживания, причем для функционирования контейнера в активном и неактивном состояниях требуется использование части общих ресурсов вычислительной системы.

При построении модели предполагается, что входной поток простейший, а обслуживание экспоненциальное.

Интенсивность обслуживания зависит от числа развернутых контейнеров и от числа запросов в системе.

Основные результаты:

Экспериментально установлена зависимость интенсивности обслуживания от числа
активных контейнеров.

Исследование выполнено на платформе, основанной на технологии виртуализации
Proxmox с фиксированными ресурсами.

Для изучения влияния числа активных контейнеров на интенсивность обслуживания в рамках эксперимента развернут однопоточный веб-сервер в виде нескольких контейнеров,
управляемый с помощью портативной расширяемой платформы Kubernetes k3s.

Результаты расчетов с применением аналитической модели подтверждены результатами имитационного моделирования, реализованного с использованием библиотеки моделирования SimPy на языке программирования Python.

На основе проведенных исследований показана необходимость решения задачи оптимизации числа развертываемых в компьютерной системе контейнеров с у

The article examines recent trends in tax level and structure changes within developed and developing economies in relation to economic growth. The study’s significance stems from increasing geo-economic turbulence and emerging risks in the global economy, necessitating fiscal regulation. The analysis spans the period from 2009, post the Great Recession, to the present day.

We tested the hypothesis that discernible patterns could be identified through statistical analysis regarding the relationship between tax indicators (level and structure) and economic growth indicators. However, no such clear patterns were found. In essence, it cannot be definitively concluded that reduced tax levels and/or increased indirect tax shares do explicitly foster national economic growth. Tax impact on economic growth varies significantly across developed and developing economies, presenting a complex and nuanced picture. The nature and strength of this influence are largely shaped by the specific circumstances of each location and period. In order to identify their unique impact, counterfactual analysis is required.

In the course of further research, it is important to consider, firstly, the increased fiscal activism of the post-pandemic period: in this case, the research outcomes may be different from those obtained for the period already examined. Secondly, considering the ongoing processes of geo-economic fragmentation, it is recommended to reexamine the influence of taxes on economic processes. This investigation should adhere to the evolving framework of new macro-regions worldwide, rather than the conventional dichotomy of developed and developing economies. Participants within these macro-regions, interconnected through supply and value chains, will
need to work together to align their tax rules and policies for mutual benefits.

Разработка методов автоматического распознавания объектов в видеопотоке, в частности
распознавания жестового языка, требует больших объемов видеоданных для обучения.
Устоявшимся методом обогащения данных для машинного обучения является искажение и зашумление.

Отличие языковых жестов от других жестов состоит в том, что небольшие изменения позы могут радикально менять смысл жеста.

Это накладывает специфические требования к вариативности данных.

Метод:

Новизна метода состоит в том, что вместо искажений кадров с помощью афинных преобразований изображений используется векторизация позы сурдодиктора с последующим зашумлением в виде случайных отклонений элементов скелета.

Для реализации управляемой вариативности жестов с помощью библиотеки MediaPipe жест преобразуется в векторный формат, где каждый вектор соответствует элементу скелета.

Далее выполняется восстановление изображения фигуры из векторного формата. Достоинством предложенного метода является возможность управляемого искажения
жестов, соответствующего реальным отклонениям поз сурдодиктора.

Основные результаты. Разработанный метод обогащения видеоданных протестирован на наборе из 60 слов индийского языка жестов (общего для всех языков и диалектов, распространенных на территории Индии), представленных 782 видеофрагментами.

Для каждого слова выбран наиболее репрезентативный жест и сгенерировано 100 вариаций.

Остальные, менее репрезентативные жесты, использованы в качестве тестовых данных. В результате получена модель классификации и распознавания на уровне слов с использованием нейронной сети GRU-LSTM с точностью выше 95 %.

Метод апробирован на наборе данных из 4364 видео на вьетнамском языке жестов для трех регионов Северного, Центрального и Южного Вьетнама.

Сгенерировано 436 400 образцов данных, из которых 100 образцов представляют значения слов, которые могут использоваться для разработки и совершенствования методов распознавания языка жестов на вьетнамском языке за счет генерации множества вариаций жестов с разной с

The information about tax changes’ effects on aggregate output is highly important for economic policy, especially in times of economic contractions. Russian economy underwent the series of tax changes during 2003–2020. For better tax policy design, it is necessary to understand and to evaluate the effects of this changes on aggregate output, which is the purpose of this study. To solve the problem of endogeneity we use two methods – “narrative approach” and “classical” approach. The first one uses data on exogenous, not driven by economic conditions, tax changes from official documents and forecasts. The second one uses cyclical component of the aggregate tax receipts as tax shocks indicator. Using both methods we estimated a VAR model of Russian economy for period 2003–2020. The implementation of “narrative approach” did not provide any significant effect possibly due to vulnerability towards the measurement error. Based on the classic approach we found that tax changes affect output with a 1-year lag and a 1 percentage point shock of aggregate tax receipts to GDP ratio lowers output growth by 0.7–0.88 percentage points. This result is robust to inclusion of additional factors in the model. The results are mostly consistent with existing research. Implementation of
“narrative approach” proved to be restricted in Russia. “Classical” approach allows to conclude that tax changes could serve as an appropriate tool of countercyclical policy in Russia. On the other hand, increasing tax burden in times of downturn could be highly harmful for recovery. These results should be interpreted taken into consideration the limitations of the VAR method used.

Предложены метод стабилизации обнаружения структурных аномалий в условиях аддитивных шумов, а также алгоритм формального выбора параметров решающего правила в обнаружителе структурных аномалий на основе метода Robust Random Cut Forest (RRCF).

Метод:

В рамках разработанного метода, для стабилизации процесса обнаружения структурных аномалий в условиях воздействия аддитивных шумов, предложено подавать на вход RRCF-обнаружителя поток данных, который предварительно обработан одним из методов цифровой фильтрации.

При этом правило принятия решения об обнаружении аномалии строго формализовано и прозрачно интерпретируется.

Основные результаты:

Формализован выбор параметров стабилизированного методами предварительной фильтрации данных входного потока обнаружителя аномалий на базе RRCF.

Параметр обнаружителя, выбранный в рамках предложенный схемы, гарантирует априорно заданную верхнюю границу для вероятности ложной тревоги при принятии решения об обнаружении структурной аномалии.

Это свойство строго доказано и оформлено в виде теоремы.

Эффективность работы стабилизированного RRCF-обнаружителя аномалий исследована численным методом.

Достигнутые результаты подтверждают работоспособность рассмотренного подхода при условии выбора порога обнаружения предложенным способом.

Приведен пример практического использования предложенного RRCF-обнаружителя.

Обсуждение:

Разработанный подход перспективен для обнаружения структурных аномалий в условиях зашумления наблюдений аддитивной помехой, в случае, когда важно гарантировать верхнюю границу для вероятности ложной тревоги.

В частности, подход может найти применение при контроле технологических режимов прокачки жидкости в трубопроводных системах или в системах обнаружения предотказных состояний технологического оборудования.

Целью исследования является прогнозирование ошибки программного обеспечения с использованием долговременной кратковременной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM).

Предлагаемая система представляет собой LSTM, обучаемую с использованием алгоритма оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm).

Система обеспечивает экономию времени обучения. Одновременно повышается эффективность модели глубокого обучения (DL) и скорость обнаружения.

Для разработки расширенной модели LSTM применен программный пакет MATLAB 2022a. Использованы 19 баз данных дефектов программного обеспечения с открытым исходным
кодом.

Ошибочные наборы данных получены из коллекции tera-PROMISE. Для оценки эффективности модели по сравнению с другими традиционными подходами объем исследования ограничен пятью наборами эталонных данных с наиболее высоким рейтингом (DO1, DO2, DO3, DO4 и DO5). Результаты экспериментов показали,
что качество данных обучения и тестирования оказывает существенное влияние на точность прогнозирования ошибок.

При анализе на наборах данных от DO1 до DO5 видно, что точность прогнозирования существенно зависит от результатов обучения и тестирования. Три алгоритма DL, протестированные на наборе данных DO2, показали самую высокую точность (0,942) в сравнении с двумя классическими алгоритмами с использованием сверточной нейронной сети Li’s и Nevendra’s (0,922).

Одним из способов повышения качества разговорных агентов является персонификация.

Персонификация улучшает качество взаимодействия пользователя с разговорным агентом и повышает удовлетворенность пользователей за счет повышения консистентности и специфичности ответов.

Диалог с агентом становится более последовательным, минимизируется противоречивость ответов, которые оказываются более конкретными и интересными.

Для обучения и тестирования персонифицированных разговорных агентов требуются специфичные наборы данных, содержащие факты о персоне и тексты диалогов персон, в
репликах которых используются факты о персонах.

Существует несколько наборов на английском и китайском языках, содержащие в описании персоны в среднем пять фактов.

Диалоги в наборах данных составлены пользователями краудсорсинга, которые многократно имитировали различные персоны.

Метод:

В данной работе предложена методика сбора оригинального корпуса данных, содержащего расширенный набор фактов о персоне и естественные диалоги между персонами.

Новый корпус данных RuPersonaChat основан на трех различных сценариях записи: интервью, короткая беседа, длинная беседа.

Впервые собран корпус данных для персонификации разговорных агентов, включающий естественные диалоги и расширенное описание персоны.

Предложена дополнительная разметка набора данных, которая ставит в соответствие реплики персоны и факты о персоне, на основе которых она была сформулирована.

Основные результаты:

Разработана методика сбора оригинального корпуса тестовых данных, позволяющего осуществлять тестирование языковых моделей для решения большего количества задач в рамках разработки персонифицированного разговорного агента.

Собранный набор данных включает 139 диалогов и 2608 реплик.

Корпус использован для тестирования моделей генерации ответов и вопросов. Наилучшие результаты получены с использованием модели Gpt3-large (перплексия равна 15,7).

Обсуждение:

Собранный корпус данных RuPersonaChat может быть использован для тестирования п

Technological developments have fostered cross-border e-Commerce transactions. This study aims to reconstruct the concept of the meaning of physical presence in the criteria for identifying foreign individuals and foreign entities as permanent establishments. Reconstruction uses the terminology of physical presence, which is adjusted to the presence of a new post-pandemic order, namely maintaining distance in certain situations. The term maintaining distance is translated as the distance between foreign individuals, foreign entities, and service users. This study proposes a reconstruction of the concepts of physical presence, the subject of permanent establishments, and the objects of permanent establishments. The concept of Significant Economic Presence is relevant to the fulfilment of three criteria: revenue, digital, and user. The reconstruction of permanent establishments involves determining the digital and user aspects. Reconstruction of permanent establishments involves determining the digital aspect of income. This study proves the hypothesis that the addition of Significant Economic Presence criteria to the determination of permanent establishments in e-commerce transactions increases the fairness of taxation rights in the source country. Therefore, it is necessary to review the determination of permanent establishments, especially e-commerce transactions, which are not limited to a physical presence with a wider scope through revenue, digital, and user criteria. This study makes a theoretical contribution to the significance of economic presence by replacing the meaning of the physical presence of a permanent establishment. Thus, the potential for permanent establishment taxation is not limited to the potential value-added tax but can also be on the potential income tax.

Рассмотрена динамическая система, где фактическое воздействие представляет собой произведение прикладываемого управления на выходную переменную линейной динамической системы, движимой тем же прикладываемым управлением.

Метод:

Сущность предлагаемого метода состоит в динамической линеаризации нелинейного оператора по управлению, позволяющая сформировать управляющее воздействие так, чтобы фактическое воздействие на систему соответствовало желаемому.

В частном случае этот подход соответствует векторному (поле-ориентированному) управлению.

Основные результаты:

Показано, что динамическая линеаризация на основе метода внутренней модели позволяет декомпозировать нелинейную систему на каскад двух подсистем.

Предложенный регулятор состоит из двух последовательно соединенных блоков, где
первый блок решает задачу регулирования с помощью наблюдателя Люенбергера, а второй блок компенсирует нелинейный динамический оператор.

Для демонстрации эффективности предложенного подхода приведен пример численного моделирования нейтрально устойчивого объекта и адаптивного закона управления по выходу.

Обсуждение:

На практике этот метод может быть востребован в задачах управления двигателями переменного тока и многозвенными роботами-манипуляторами.

Рассмотрена субоптимальная трансграничная задача в применении к нелинейным динамическим управляемым системам в условиях действия на них детерминированных, равномерно ограниченных внешних неизвестных возмущений.

Метод:

Задача решается с помощью методов классического вариационного исчисления для случая, когда промежуток времени адаптации и оптимизации заранее не задается.

Основные результаты:

Определены необходимые условия для выбора экстремального движения за счет надлежащего формирования замкнутой субоптимальной системы адаптивного управления.

Теоретический анализ сопоставлен с компьютерными расчетами на конкретном модельном примере, который показал эффективность применяемого подхода.

Обсуждение:

Предложенная схема субоптимального адаптивного синтеза может быть использована
при расчете и проектировании нелинейных управляемых динамических систем.