SCI Библиотека

В статье исследуется влияние непреднамеренных импульсных помех на прием информации в условиях эпизодической синхронизации кадров физического уровня канала спутниковой связи с потоками импульсов помех. Предложена аналитическая модель влияния непреднамеренных импульсных помех на прием информации в спутниковом канале связи в условиях эпизодической синхронизации кадров физического уровня с потоками импульсных помех. На примере стандарта DVB-S2 показано совместное влияние шума и непреднамеренных импульсных помех на условные вероятности ошибок при приеме синхрогруппы, служебной части заголовка и информационной части кадра. Приведены оценки среднего числа кадров физического уровня на длительности интервала эпизодической синхронизации, числа интервалов эпизодической синхронизации и доли элементарных посылок в кадре, подвергшихся воздействию помехи, в зависимости от скважности импульсной помехи. Показано, что существуют такие соотношения между длительностью импульса помехи и скважностью ее следования, при которых явление эпизодической синхронизации кадров физического уровня с потоком импульсных помех оказывает существенное влияние на функционирование канала спутниковой связи. Получены зависимости вероятности ошибочного приема кадра физического уровня канала спутниковой связи от отношения сигнал/помеха при фиксированном отношении сигнал/шум и от длительности импульса помехи. Установлено, что при высоких отношениях сигнал/помеха и длительности помехи, соотносимой с длительностью служебной части кадра, но значительно меньше длительности кадра, вероятность ошибочного приема кадра может быть выше, чем при более низких отношениях сигнал/помеха за счет ошибок при приеме служебной части кадров.

Внедрение новых методических подходов актуализирует проведение исследований, позволяющих устанавливать взаимосвязи между элементным составом твердых тканей зуба и данными микроскопического анализа. При использовании сканирующей электронной микроскопии выявлен характер расположения и размеры эмалевых призм, дано описание строения начальной и конечной эмали. Исследована зона дентино-эмалевого соединения, особенности расположения дентинных канальцев и состав матрикса дентина. Доказано, что содержание воды, органических веществ, натрия и калия больше в дентине, а концентрация магния, фосфора и кальция выше в эмали.

В работе рассматривается проблема получения наилучшей альтернативы с помощью методов принятия решений, основанных на опыте специалиста и математических расчетов. Для решения данной проблемы подходит групповое принятие решений, однако оно может привести к выбору нескольких наилучших альтернатив (мультивариантности результата). Учет компетентности позволит отдать приоритет решению более компетентных участников и устранить возникновение нескольких наилучших альтернатив в процессе группового принятия решений. Сформулирована задача определения коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений, которые обеспечивают выбор наилучшей альтернативы при мультивариантности результата. Разработан метод решения поставленной задачи, который включает в себя дискретизацию диапазона изменения входных переменных и уточнение в нем значений коэффициентов компетентности участников группового принятия решений. Уточнение выполняется с использованием либо мажоритарного принципа, либо с помощью лица, принимающего решение. Последующее вычисление коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений осуществляется при помощи локальной линейной интерполяции уточненного коэффициента компетентности в окружающих точках из дискретизированного диапазона. Использование предложенного метода решения поставленной задачи рассмотрено на примере группового принятия решений по основным разновидностям мажоритарного принципа для выбора варианта технологического процесса нанесения гальванического покрытия. В результатах показано, что предложенный метод расчета коэффициентов компетентности участников группового принятия решений через локальную линейную интерполяцию является наиболее эффективным для выбора наилучшей альтернативы при мультивариантности результата по мажоритарному принципу относительного большинства.

Представлен метод итеративной настройки параметров моделей на основе ансамблей деревьев с использованием настройки байесовских гиперпараметров для прогнозирования состояний на примере рака молочной железы. Предлагаемый метод использует три различных набора данных, в том числе набор данных по диагностическому раку молочной железы Висконсина (WDBC), набор данных по надзору, эпидемиологии и конечным результатам (SEER) по раку молочной железы и набор данных по раку молочной железы в Коимбре (BCCD), а также реализует набор данных на основе древовидных ансамблей. Модели, в частности AdaBoost, Gentle-Boost, LogitBoost, Bag и RUSBoost, для прогнозирования рака молочной железы. Байесовская оптимизация использовалась для итеративной настройки гиперпараметров моделей, а производительность моделей оценивалась с использованием нескольких показателей, включая точность, прецизионность, полноту и оценку f1. Наши результаты показывают, что предложенный метод значительно повышает производительность моделей на основе ансамблей деревьев, что приводит к более высокой точности, прецизионности, полноте и оценке f1. По сравнению с другими современными моделями предлагаемый метод более эффективен. Он достиг 100% идеальных результатов по точности, прецизионности, полноте и оценке F1 в наборе данных WDBC. В наборе данных SEER BC точность метода составила 95,9%, прецизионность 97,6%, полнота 94,2% и оценка F1 95,9%. Для набора данных BCCD метод достиг точности 94,7%, прецизионности 90%, полноты 100% и оценки F1 94,7%. Результаты этого исследования имеют важное значение для медицинских работников, поскольку раннее выявление рака молочной железы может значительно повысить шансы на выживание. В целом, это исследование вносит ценный вклад в область прогнозирования рака молочной железы с использованием машинного обучения.

Распознавание движений при прыжках с помощью видео является значительным вкладом, поскольку оно значительно влияет на интеллектуальные приложения и будет широко применяться в жизни. Этот метод может быть использован для обучения будущих танцоров с использованием инновационных технологий. Сложные позы будут повторяться и совершенствоваться с течением времени, что снизит нагрузку на инструктора при многократном выполнении. Танцоров также можно воссоздать, удалив элементы из их изображений. Распознавать движения танцоров, проверять и корректировать их позы, и еще одним важным аспектом является то, что наша модель может извлекать когнитивные функции для эффективной оценки и классификации, а глубокое обучение в настоящее время является одним из лучших способов сделать это для возможностей коротких видеороликов. Кроме того, при оценке качества видеозаписи выступления точность выполнения каждого танцевального шага является сложной проблемой, когда глаза судей не могут на 100% сфокусироваться на танце на сцене. Более того, танцы на видео сегодня представляют большой интерес для ученых, поскольку технологии все больше развиваются и становятся полезными для замены людей. Основываясь на реальных условиях и потребностях Вьетнама. В этой статье мы предлагаем метод, заменяющий ручную оценку, и наш подход используется для оценки танца с помощью коротких видеороликов. Кроме того, мы проводим танцевальный анализ с помощью коротких видеороликов, применяя таким образом такие методы, как глубокое обучение, для оценки и сбора данных, на основе которых можно делать точные выводы. Эксперименты показывают, что наша оценка является относительно точной, когда рассчитываются значения точности и F1-балла. Точность составляет более 92,38% и 91,18% F1-балла соответственно. Это демонстрирует, что наш метод хорошо и точно работает при анализе оценки танца.

Технология лазерного сканирования применяется для получения геометрических параметров объектов и основана на измерении геопространственных координат точек на его поверхности. Развитие лазерного сканирования на сегодняшний день значительно упрощает построение цифровых 3D моделей. Несмотря на принципиальную новизну, сканирование, как метод создания трехмерных цифровых моделей, можно рассматривать как логическое продолжение развития безотражательных технологий в геодезических инструментах. Существует несколько видов геодезических съемок, которые можно осуществить при помощи (БПЛА), также известных как дроны. Эти методы могут быть использованы в различных областях геодезии, включая создание цифровых моделей местности, инженерно-геодезические изыскания, мониторинг земельного участка и другие прикладные задачи.

Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков.

Рецензия на: Жукова О.А. Творчество и религиозность в русской культуре. Философские исследования. - М. : Согласие, 2022.

Приведена методика определения крена металлических мачтовых и башенных сооружений, имеющих в сечении правильные многоугольники и расположенные в стесненных условиях наблюдений. Предложены формулы для вычисления координат точек контрольных сечений, в которых в два раза меньше входящих параметров, чем в аналогичных формулах Юнга. На основании предложенных формул выполнен расчет точности определения координат точек контрольных горизонтальных сечений. Установлено, что даже при углах засечки 30° погрешность определения координат точек составит 15 мм, а при угле засечки 90° погрешность составит 4 мм. Выполнен расчет точности угловых и линейных измерений. Чтобы исключить влияние погрешностей исходных данных, предложено определять координаты точек из двух пунктов локального базиса, что исключает создание высокоточной геодезической плановой сети вокруг мачтовых и башенных сооружений, что очень важно в стесненных условиях наблюдений.