+
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА БИНОКУЛЯРНОГО ФАСЕТОЧНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ АЗИМУТА И РАССТОЯНИЯ ДО ОБЪЕКТА НА ПЛОСКОСТИ
стр.5-29
Белов К.Н., Бибикова Э.А., Булдашев И.В., Кундикова Н.Д., Мухин Ю.В., Николаев А.Н., Портнов А.В., Ридный Я.М., Соколинский Л.Б., Старков А.Е., Шульгинов А.А.
Статья посвящена прототипу системы искусственного бинокулярного зрения для определения азимута и расстояния до объекта на плоскости с использованием искусственной нейронной сети. Дается критический обзор современных систем определения расстояния и азимута на основе активных и пассивныхсенсоров. Предлагается интеллектуальная система бинокулярного зрения, представляющая собой пассивный оптический датчик, позволяющий определять азимут и расстояние до круглого объекта произвольногоразмера, излучающего в видимом или инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра. Рассматривается общая архитектура системы фасеточного зрения. Основными структурными элементами системыявляются: оптический модуль, аппаратно-программный контроллер и нейросетевой модуль. Оптическиймодуль с помощью пары объективов преобразует световой сигнал от объекта в два пиксельных Фурье-изображения, которые поступают на вход аппаратно-программного контроллера. Контроллер выполняетпервичную обработку пиксельных Фурье-изображений и преобразует их в две битовые маски, элементыкоторых соответствуют отдельным фасеткам (каждая фасетка интегрирует четыре смежные колонки пиксельного изображения). Полученные битовые маски поступают в нейросетевой модуль, который на основеих анализа определяет координаты объекта в виде расстояния и азимута.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ИНТЕГРАЦИЯ В РЕЛЯЦИОННУЮ СУБД СРЕДСТВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУСКОВ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
стр.30-46
В статье рассмотрена проблема интеграции восстановления временных рядов в реляционную СУБД. Предложен метод ImputeDB, обеспечивающий внедрение нейросетевых моделей восстановления пропусков в реальном времени в СУБД PostgreSQL. Восстановление пропусков осуществляется с помощью триггеров (хранимых функций, автоматически выполняемые ядром СУБД при наступлении события вставки новых данных). При активации триггера пропущенные значения заменяются синтетическими, генерируемыми обученной нейросетевой моделью. Используя предложенный метод, прикладной программист базы данных может внедрить процесс восстановления пропущенных значений в стандартный цикл обработки временных рядов, не прибегая к сторонним сервисам. Предложенный метод включает набор следующих программных компонентов, реализованных как пользовательские функции (UDF, user-defined functions) на языках Python и PL/Python: Конструктор триггеров, Менеджер моделей, Хранилище моделей и Восстановитель. Конструктор триггер используется для создания триггеров, которые автоматически выполняют восстановление пропущенных значений в вставляемых данных. Менеджер моделей отвечает за обучение нейросетевых моделей. Хранилище моделей используется для сохранения моделей в файловом хранилище. Восстановитель, в свою очередь, синтезирует пропущенные значения с помощью обученных моделей. В исследовании были проведены эксперименты для оценки производительности метода ImputeDB. В ходе экспериментов измерялось время обработки вставки данных с автоматическим восстановлением пропусков в зависимости от размерности временного ряда. Эксперименты проводились в двух сценариях (одиночная и множественная вставка). В качестве моделей восстановления использовались нейросетевые методы с различными архитектурами, включая рекуррентные нейросети, автоэнкодеры и трансформеры. Результаты экспериментов продемонстрировали, что в условиях увеличения размерности временного ряда, роста накладных расходов на сетевые запросы и передачу данных, ImputeDB показывает наилучшую производительность. В частности, система обеспечила прирост эффективности на 22.5% по сравнению с аналогом, при этом сохраняя точность восстановления используемых методов.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
КАМПУС МЕЖДУНАРОДНОГО УРОВНЯ: СОЗДАНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ИМПЛЕМЕНТАЦИИ ИНКЛЮЗИВНЫХ ПРОЦЕССОВ В АКАДЕМИЧЕСКУЮ СРЕДУ И ЗА ЕЕ ПРЕДЕЛАМИ
стр.47-62
Шумакова Н.И., Титова Е.В.
Основной гипотезой данного исследования является необходимость цифровизации кампуса международного уровня посредством создания комплексной цифровой платформы на его базе. В качестве компонентов такой платформы предлагаются следующие: внутренняя социальная сеть, образовательные сервисы и юниты, сервисы и юниты специального назначения, информационная панель управления кампусом и онлайн взаимодействия с городом (представителями бизнес-сообщества, индустрий и гражданами). Отталкиваясь от результатов новейших мультидицсиплинарных исследований отечественных и зарубежных ученых, авторы доказывают, что внедрение таких компонентов будет способствовать повышению эффективности реализации инклюзивных процессов в академическую среду и за ее пределы, росту престижности и конкурентоспособности бенефициаров, академической мобильности, улучшению психологического благополучия обучающихся, а также привлечению дополнительного финансирования, как самой платформы, так и входящих в межвузовское объединение образовательных учреждений. Новизна проведенного в рамках данной статьи исследования заключается в возможности использования уже существующих отечественных программ для создания работающих в режиме единого окна новых типов многокомпонентных цифровых платформ, функционал которых будет способен удовлетворить ряд потребностей населения, бизнеса и государства, отраженных в национальных и региональных стратегических программах развития.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОСИСТЕМА МЕЖУНИВЕРСИТЕТСКОГО КАМПУСА МИРОВОГО УРОВНЯ: УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ И ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТЫ
стр.63-74
КОНЕВА Н.С., Суханова А.А.
Настоящая статья посвящена актуальным вопросам формирования экосистемы современного межуниверситетского кампуса мирового уровня. В статье сакцентировано внимание на значении кампуса как важного элемента системы научно-технологического развития Российского государства; рассмотрен процесс моделирования эффективной системы управления межуниверситетским кампусом мирового уровня на примере кампуса Челябинской области; изложена потенциальная структура инновационной экосистемы такого кампуса, обеспечивающей успешность образовательных и управленческих процессов, реализуемых в рамках проекта кампуса его участниками и партнерами в интересах экономического, промышленного и социального развития региона. Авторы подробно анализируют Стратегию научно-технологического развития Российской Федерации, утвержденную Указом Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 года № 145, материалы стратегической сессии «Формирование эффективных моделей управления кампусами», прошедшей 11-13 декабря 2024 года в г. Уфа, а также предпринимают обзор существующих моделей цифровых платформ и инновационных экосистем, используемых для реализации управленческих и иных процессов в различных масштабных проектах. По результатам проведенного исследования сделаны выводы о необходимости и направлениях совершенствования изучаемой экосистемы, ее управленческих и образовательных аспектов, а также о необходимости дальнейшего научного осмысления указанных вопросов, что в конечном итоге призвано поспособствовать, в том числе достижению технологического суверенитета Российской Федерации.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
