Объектом исследования является прототип алгоритма, который позволяет создавать пространственные фермы, задавая только исходные данные и контролируя результат. Метод. Заключается в разработке алгоритма, который создает пространственную ферму с помощью методов оптимизации компоновки, затем оптимизирует сечения элементов и подготавливает все данные для проверочного расчета и описания характеристик конструкции. Затем, используя данные пробного запуска алгоритма, сравниваются результаты с традиционными подходами к проектированию пространственных ферм. Результаты. Разработан алгоритм автоматизированного проектирования пространственных ферм с оптимальной компоновкой, и на примере конкретной задачи показано, что такой подход значительно снизит материалоёмкость конструкций. Однако всё это возможно только при полной автоматизации процесса проектирования и с учётом того, что все узловые соединения также генерируются автоматически и изготавливаются аддитивно с помощью промышленных принтеров.
В работе дан обзор различных подходов к проблеме выявления подозрительных адресов в публичных блокчейнах с помощью методов машинного обучения, в первую очередь, методов классификации. Эта задача весьма актуальны в связи с тем, что все легальные участники рынка криптоактивов сейчас должны соблюдать достаточно строгие правила по уточнению источников средств, участвующих в любой обрабатываемой транзакции. Несмотря на то, что Bitcoin и подобные ему платежные системы считаются анонимными, алгоритмы, использующие последние достижениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта вместе с тщательным подбором признаков, описывающих наблюдения, могут демонстрировать весьма хорошие результаты. Рассмотрение ведется в основном для сети Bitcoin, но отмечено несколько интересных примеров для Ethereum. Насколько можно судить, обзор такого рода публикуется на русском языке впервые.
Статья продолжает работы авторов по изучению влияния искусственного интеллекта на общественное сознание. Целью настоящего исследования является разработка системного инструментария для обеспечения управленческих решений, позволяющего минимизировать риски негативного воздействия ИИ на цивилизационные особенности России. Для ее достижения авторами начато систематизированное экспериментальное исследование смещения, сжатия, манипулятивности ИИ с учетом факторов индивидуализма - коллективизма и макиавеллизма. Сравнивались контрольные группы людей с группами «личностей», сгенерированных ИИ. Результаты получены на основе небольших выборок, характерных для начальной стадии экспериментов. На орте индивидуализм-коллективизм не имеет места смещение оценок, наследованных ИИ, с бесспорным для любых принятых уровней значимости сжатием вариативности. Напротив, при оценке на макиавеллизм (меру манипулятивности) смещение оценок, наследованных ИИ, значимо отличаются от оценок контрольных групп людей. Полученные результаты позволяют сделать вывод о необходимости дальнейших исследований оценок вариативности по параметру макиавеллизма.
Объектом исследования является разработка алгоритма, который можно использовать в качестве инструмента при проектировании пространственных ферм из круглых труб.
Метод. На данном этапе алгоритм нацелен на работу только с круглыми трубами по российским сортаментам. В первом приближении алгоритм разделён на две составляющие: перераспределение секций по выбранному ассортименту и унификация до необходимого количества стержней. По окончании первого этапа можно загрузить промежуточные результаты, чтобы проверить, насколько увеличилась масса конструкции. Кроме того, сохранение промежуточных результатов позволяет не перезапускать первый этап, если изменились исходные данные для второго этапа.
Результаты. Алгоритм, который автоматизирует назначение сечений в соответствии с заданным ассортиментом и оптимизирует унификацию размеров сечений для заданного количества различных прокатных изделий, может быть применён к любой ферме или пространственной ферме. Этот метод также можно применить к статически неопределимым стержневым системам, в которых продольная сила во много раз превышает момент, но потребуются проверочные расчёты.
Статья продолжает разработки авторов в сфере восприятия искусственного интеллекта (ИИ), поднимая тему употребления антропоморфизмов в отношении ИИ - наделения его человеческими характеристиками, такими как разум, эмоции, намерения. Задача экспериментального выявления связи склонности людей к антропоморфизации ИИ с рядом личностных характеристик решалась с использованием статистических методов. В ходе пилотного исследования статистически значимых различий между группами мужчин и женщин по выбранным характеристикам обнаружено не было. Выявлена тенденция к наличию слабой связи между склонностью к макиавеллизму и коллективизмом, а также обратной связи между индивидуализмом и макиавеллизмом, обратной корреляции между горизонтальным коллективизмом и склонностью к употреблению антропоморфизмов в отношении искусственного интеллекта.
Объектом исследования является динамика инновационных строительных конструкций в виде термоструктурных панелей. Панели подвергаются воздействию нескольких источников вибрации с неуравновешенными массами. Источники установлены на одной и той же основе. Предполагается, что при воздействии нескольких источников вибрации с неуравновешенными массами может возникнуть самосинхронизация. Метод. Была составлена схема расположения нескольких источников вибрации в здании на одной балке. Источниками вибрации были роторы с неуравновешенными массами. Уравнения движения роторов составлены на основе уравнений Лагранжа второго рода. Аналитическое решение найдено при условии, что угловые скорости роторов постоянны. Определены смещения центра масс системы от положения равновесия. Определены круговые частоты собственных поперечных колебаний балки постоянного сечения. Результаты. Результаты показывают, что значения первой собственной частоты балки при её жёстком закреплении близки к частоте бытовых двигателей с вращающимися частями, имеющими неуравновешенную массу, и существует опасность самосинхронизации. Показано, что при определённых значениях коэффициента затухания амплитуда смещения балки превышает допустимые значения.
В статье рассматриваются наиболее актуальные проблемы снижения качества некоторых компонентов окружающей (природной) среды в федеральных округах - макрорегионах РФ, которые требуют своего решения.
Анализ уровня загрязнения атмосферного воздуха выбросами вредных и загрязняющих веществ от стационарных источников, исходя из данных ежегодной государственной статистической отчетности, показал, что за 11 предшествующих лет минимальный объем выбросов отмечен в Северо-Кавказском макрорегионе, а максимальный - в Сибирском.
Следующая - это проблема загрязнения морей Северного Ледовитого океана сточными водами рек РФ, впадающих в эти моря, содержащих такое загрязняющее водный бассейн всей планеты вещество как микропластик.
Наибольший объем таких загрязненных вод был отмечен в Архангельской области (Северо-Западный макрорегион), Красноярском крае и Томской области (Сибирский макрорегион), а наименьший в Костромской области (Центральный макрорегион) и Республике Тыва (Сибирский макрорегион).
Дискуссионной является проблема сохранения и восстановления такого компонента природной среды, как массивы лесов, в том числе на территориях охранной зоны озера Байкал, вулканов Камчатского полуострова. На выявление возможностей решения проблемы перспективного сокращения объемов антропогенных отходов направлен анализ планов по строительству нескольких комплексов по переработке отходов и мусороперерабатывающих производств в Северо-Западном макрорегионе.
Для решения некоторых проблем авторами предлагаются конкретные мероприятия.
Технологии искусственного интеллекта во многом базируются на больших данных, и, помимо вычислений, которые обеспечивают должную точность и робастность результатов, а также безопасность систем именно вопросы хранения, передачи и обработки больших данных притягивают к себе пристальное внимание исследователей и разработчиков. Причём работу с данными можно рассматривать на математическом уровне, но в данной работе это сделано на уровне архитектуры информационных систем. А именно, рассматривается вопрос о том, какие модули современных информационных систем в финансовой сфере используют технологии искусственного интеллекта и как они соотносятся с хранилищами и процессорами данных. Структурно работа построена так, что за описанием сфер применения искусственного интеллекта следует обзор изобретений по теме, затем анализируются значимые для предметной области стандарты и, наконец, дана общая архитектура информационной системы.
В статье показана фундаментальная роль отраслевых ставок роялти в лицензионных договорах и аналитического метода их расчета. Аналитический метод расчета ставок роялти (RoS - Royalty on Sales price) на основе рентабельности продаж (ROS) и прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT - Earnings Before Interest and Taxes) отличается высокой точностью и учитывает специфику отраслей, в которых используется объект интеллектуальной собственности. Этот метод широко применяется как в судебных экспертизах, так и в коммерческих сделках, охватывая расчеты убытков, оценку рыночной стоимости исключительных прав, а также определение размеров компенсации и вознаграждения авторам в различных юрисдикциях. Показано, что ставка роялти является ключевым элементом двухкомпонентного ценообразования в лицензионных сделках, обеспечивая гибкость и эффективность в управлении интеллектуальной собственностью.
В статье на конкретных примерах показано, как математика высокого класса иногда помогает решать проблемы в области экономики и информационных технологий, для решения которых она изначально не предназначалась. Особо подчеркивается роль выдающихся отечественных математиков относительно недалекого прошлого.