SCI Библиотека

В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.

Работа посвящена проблеме безопасности систем распознавания изображений, основанных на использовании нейронных сетей. Подобные системы применяются в различных областях и крайне важно обеспечить их безопасность от атак, направленных на методы искусственного интеллекта. Рассмотрены сверточная нейронная сеть ResNet18, проверочное множество ImageNet для распознавания объектов на изображении и отнесения его к классу и состязательные атаки, которые направлены на изменение изображения, обрабатываемые данной нейронной сетью. Сверточные нейронные сети детектируют и сегментируют объекты, которые находятся на изображениях. Атака совершалась на этапе детектирования для того, чтобы не распознавалось присутствие объектов на изображении, а также на этапе сегментации, измененное изображение относило распознанный объект к другому классу. Реализована серия экспериментов, которая показала, как состязательная атака изменяет разные изображения. Для этого взяты изображения с животными и на них совершена состязательная атака, анализ результатов позволил определить количество итераций, необходимых для совершения успешной атаки. Также проведено сравнение исходных изображений с их модифицированными в ходе атаки версиями.

Фузариоз зерна - широко распространенное и вредоносное заболевание, снижающее урожай и качество сельскохозяйственной продукции. В 2017-2020 гг. проводили исследования по выявлению способов снижения вредоносности фузариоза и сопутствующих болезней озимой пшеницы в условиях ЦЧР. С этой целью посевы озимой пшеницы сорта Донэра обрабатывали фунгицидами Амистар Экстра и Стробишанс однократно и двукратно согласно схеме опыта. Сроки обработок: первый - в начале вегетации в фазе кущения, второй - в конце фазы колошения - начале фазы цветения (при появлении единичных пыльников). Первый учет распространенности и степени развития грибных заболеваний проводили до начала опрыскивания фунгицидами в конце фазы кущения - начале фазы трубкования (распространенность септориоза и мучнистой росы составила соответственно 22-35% и 40-42%, а степень развития - 9-10% и 8-12%); второй - в фазе цветения перед повторной обработкой фунгицидами, третий - в фазе молочно-восковой спелости зерна. Максимальная биологическая эффективность достигнута при двукратном внесении фунгицида Амистар Экстра, СК с нормой расхода 1,0 + 0,5 л/га. При однократном действии фунгицида лучший результат отмечен при применении препарата с нормой расхода 0,75 л/га, минимальный эффект - 0,5 л/га, увеличение нормы препарата до 1 л/га не дает существенной разницы. Использование фунгицидов при первых признаках обнаружения фузариоза, в конце фазы колошения - начале фазы цветения, повышает биологическую эффективность препаратов, при этом оптимальным сроком можно считать обработку озимой пшеницы против фузариозной инфекции за 2-4 дня до цветения. В случае опасности развития фузариоза по данным прогноза целесообразны протравливание семенного материала, а также обработка посевов фунгицидами в период вегетации озимой пшеницы начиная с конца фазы кущения и начала фазы трубкования, а при необходимости - повторная обработка в период конца фазы колошения - начала фазы цветения.

В статье рассматривается проблематика применения нейронных сетей семейства ART для оптимизации процесса принятия решений в системах управления рисками. Преимущества такого подхода, такие как способность быстро реагировать на новую информацию и гибкость в обучении, сопоставляются с недостатками, включающими сложности настройки параметров и интерпретации результатов. В следующей части статьи будут изучены различные способы обучения ART-сетей, включая методы без учителя (unsupervised learning) и с учителем (supervised learning), а также ключевые моменты настройки параметров сети. Поднимаются возможные проблемы, связанные с качеством входных данных и сложностью интерпретации выходных данных. В статье также представлен конкретный пример использования нейронных сетей типа ART в сфере строительства для оценки рисков и принятия обоснованных решений. В заключении статьи делается акцент на перспективах использования нейронных сетей семейства ART для кластер-анализа рисков, выявления связанных факторов и группировки их для более эффективного управления. Обсуждаются возможности дальнейшего развития методов принятия решений в управлении рисками с применением нейронных сетей типа ART и их потенциал для обеспечения более точных и прогностических практик.

Актуальность данной работы связана с расширяющимся применением информационных систем и моделей, позволяющих отслеживать динамику ключевых показателей функционирования предприятий и принимать соответствующие организационно-управленческие решения. При работе с информационными моделями предприятий необходимо обращение к массивам данных, что может повлечь проблемы с временем на анализ данных и обработку запросов. При рассмотрении этой задачи важно учитывать размеры и структуру базовых информационных массивов, хранящих основные данные предприятия. В связи с этим, в данной работе рассматривается целесообразность объединения массивов, отражающих состояние объектов определенных цехов машиностроительного предприятия. Показано, что выигрыш от такой операции возможен за счет уменьшения времени операций с массивом. Предложена задача для нахождения оптимальной структуры состава полученных базовых массивов, характеризующихся оптимальным временем актуализации. Для решения данной задачи предлагается алгоритм для объединения основных массивов. Проводится анализ целесообразности процесса объединения, в результате которого определены условия, при которых такое объединение целесообразно. Для алгоритма предложено использование метода «ветвей и границ». Предложенный алгоритм позволяет принять оптимальное решение по выбору состава базовых массивов и позволяет объединять базовые массивы данных информационной модели предприятия, обеспечивая сокращение суммарного времени обращения к данным.

Представлены результаты исследований, выполненных с целью оценки влияния стимуляторов роста нового поколения, содержащих в своем составе макро- и микроудобрения в хелатной форме, на формирование урожайности, фитосанитарное состояние посевов люпина узколистного ( Lupinus angustifolius L.). Полевые опыты проводились в 2021-2023 гг. в почвенно-климатических условиях юго-западной части Нечерноземной зоны. Почва опытного участка - серая лесная легкосуглинистая. Выявлено, что стимуляторы роста активизировали физиологические процессы, связанные с фотосинтетической деятельностью. В ходе исследований установлено, что площадь листьев люпина узколистного сорта Белорозовый 144 увеличивалась по отношению к контролю и достигала максимальных величин на варианте комплексного применения препаратов (предпосевная обработка семян + внекорневое опрыскивание в фазе бутонизации). Препарат Зеребра Агро при использовании этого приема повышал площадь листьев ценоза на 20,6%, Фитактив Вита - на 13,1%. На этих же вариантах отмечены самые высокие значения фотосинтетического потенциала, превышающие контроль на 25,5%. Максимальная урожайность сухой массы (1,48-1,57 кг/м2) получена при использовании препарата Зеребра Агро: увеличение относительно контроля составило в среднем 20,5%. При использовании препарата Фитактив Вита только для опрыскивания по вегетации отмечено достоверное увеличение урожайности в среднем на 15,7%. Наиболее высокой урожайностью зерна характеризовались варианты, включающие комплексную обработку: при использовании препарата Фитактив Вита - 3,15 т/га (на 25,4% выше контроля), Зеребра Агро - 2,92 т/га (на 16,3% выше контроля). Оба использованных препарата вызывали направленную регуляцию структуры растений люпина узколистного сорта Белорозовый 144, повышали функциональную активность органов, что способствовало увеличению продуктивности и массы 1000 семян, а также сдерживало зараженность бобов антракнозом ( Соlletotrichum lupini ).

В статье рассматривается подход к интеллектуализации управления в организационных системах, нацеленных на обеспечение эффективности взаимодействия производителей и потребителей результатов деятельности с использованием цифровых технологий и оптимизационного моделирования. В условиях активной цифровизации бизнеса выделен класс организационных систем с цифровым концентратором результатов деятельности. Показано, что при организации взаимодействия производителей и потребителей управление направлено не только на согласование объектов торговых операций, но и на регулирование объектов информационных потоков с целью снижения затрат на цифровой трансфер. При этом возникает две оптимизационные задачи, связанные с различными схемами распределения объемов информационных потоков со стороны производителей и потребителей. В первом случае оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема потока, поступающего в цифровой концентратор, между объектами-производителями с учетом вариантов продвижения. Экстремальное требование обеспечивает минимизацию затрат, а граничное - связано с планируемым максимальным и минимальным уровнем доходов объектов от обмена информацией с потребителями. Алгоритм принятия решения совмещает случайный выбор значений коэффициентов на заданном интервале с последующей их настройкой с использованием градиентного поиска. Выбрано правило останова итерационного процесса, при выполнении которого определяется оптимальное распределение информационных потоков между объектами. Во втором случае строится оптимизационная модель, в которой оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема информационного потока между производителями с учетом зарегистрированных цифровым концентратором категорий результатов деятельности.

В статье предложены структурные решения, связанные с построением системы управления инвестированием многообъектной организационной системы и ее детализации для принятия управленческих решений на стадиях формирования и реализации программы развития. Показано, что структуризация процесса управления определяется особенностями ряда составляющих: информационного обеспечения, требований управляющего центра, механизмами экспертного оценивания, необходимостью балансировки инвестиций на стадии формирования программы развития и ребалансировки - на стадии реализации. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется с использованием мониторинговой информации, прогностического и оптимизационного моделирования. Обоснована последовательность процедур в рамках структурной схемы управления процессом балансировки инвестиций при формировании программы развития многообъектной организационной системы. Указаны процедуры, которые требуют для своей реализации привлечения экспертных оценок. Рассмотрен переход к оптимизационному моделированию на основе трансформации требований управляющего центра в формализованное описание экстремальных и граничных требований. Возможности структуризации управления процессом ребалансировки инвестиций при реализации программы развития многообъектной организационной системы определены исходя из наличия информационных ресурсов, позволяющих сформировать временные ряды показателей эффективности и на этой основе обучить прогностические модели. Охарактеризованы задачи и методы оптимизации процесса принятия управленческих решений с использованием прогностических моделей.

Настоящий сборник предназначен для студентов-химиков, в дополнение к обычным задачникам по неорганической химии. Хотя все известные задачники содержат разделы или параграфы, относящиеся к Периодическому закону, пока в отечественной и, насколько нам известно, в зарубежной методической литературе не было издания подобного рода, целиком посвященного этой теме. Другое принципиальное отличие предлагаемого издания состоит в более глубоком и систематическом освещении Периодического закона.

В статье показаны возможности применения семантического анализа постов пользователей социальной сети ВКонтакте для мониторинга и прогнозирования депрессии. Подчеркивается серьезность проблемы депрессии, ее негативное влияние на здоровье и социум, а также актуальность ранней диагностики и помощи. В работе также обоснована необходимость и перспективы анализа данных русскоязычных социальных сетей для предотвращения развития депрессии у пользователей. В статье предложен подход, который позволяет проводить анализ текстовых данных и использовать логистическую регрессию для классификации пользователей по наличию депрессии. Результаты исследования показывают высокую точность модели с использованием логистической регрессии, что представляет потенциал для автоматизации процессов выявления и поддержки пользователей, страдающих депрессией по данным пользовательской информации в социальных сетях. Также приводится значимость данного метода, его практическая полезность для персонализированных интервенций, преимущества и перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая изучение других методов машинного обучения и учет изменений в психическом состоянии пользователя со временем. Развитие методов прогнозирования депрессии на основе данных социальных сетей, предложенных в статье, является важным направлением, способным принести значительный вклад в области психологии, здравоохранения и информационных технологий.