ivdon3@bk.ru
В современном мире всё чаще используются и внедряются технологии смешанной реальности. Они позволяют создавать виртуальные объекты в реальной среде и обеспечивают взаимодействие человека с ними, с помощью разных устройств, основных элементов интерактивного взаимодействия и искусственного интеллекта. Термин «смешанная реальность», появившийся в XX веке, оказал значительное влияние на архитектуру, графический дизайн и искусство. Данное исследование рассматривает инновационный подход к взаимодействию с архитектурными объектами через технологии смешанной реальности и искусственного интеллекта. Также раскрывается сущность интерактивного взаимодействия со смешанной реальностью, путём выявления методов и форм. Изучение современных методов позволит улучшить образовательный процесс и повысить уровень доступности знаний об архитектурных объектах, способствуя сохранению и распространению знаний о культурном наследии.
Ключевые слова: смешанная реальность, архитектура, искусство, искусственный интеллект, интерактивные технологии, интерактивное взаимодействие, образовательный опыт, знания, современные методы
В статье изложены основные принципы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на нефтеперерабатывающих заводах. Рассмотрены преимущественные характеристики языка программирования Python при организации сбора данных с технологических установок, обработке больших данных, построении и валидации моделей прогнозирования. Проанализированы основные библиотеки Python по работе с данными на всех этапах жизненного цикла моделей машинного обучения (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и другие). Особое внимание уделено задаче оптимизации энергопотребления и повышения эффективности работы нефтеперерабатывающих предприятий за счет автоматизации прогнозирования работы их оборудования.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ), интеллектуальный анализ данных, Python, Scikit-learn, прогнозирование, энергопотребление, нефтепереработка, нефтегазовая отрасль, нефтеперерабатывающий завод
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.8.4 - Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений
Цель статьи – произвести обзор критериев, которые влияют на функциональность платформы для обмана злоумышленников (Deception platform), выявить сильные и слабые стороны технологии, рассмотреть текущие тренды и зоны для проведения дальнейших исследований. Метод изучения - анализ существующих статей в рецензируемых российских и зарубежных источниках, агрегация исследований, формирование выводов исходя из проанализированных источников. В статье рассматриваются основные и ситуативные метрики, на которые стоит обращать внимание при выборе и оценки ловушки – стоимость внедрения, сложность проектирования, риск компрометации, собранные данные, сила обмана, доступные соединения, коэффициент ложных срабатываний, атрибуция атаки, сложность атаки, время до компрометации, разнообразие взаимодействий, ранее предупреждение, эффективность отражения атак, влияние на поведение атакующего, угрозы, выявленные с помощью ловушки, устойчивость. Приведен разбор сильных и слабых сторон технологии Deception, на которые стоит обращать внимание при её использовании. Проведен обзор трендов развития Deception-платформ, а также областей исследования, в которых платформа недостаточно изучена.
Ключевые слова: инфраструктура ложных целей, ловушки, приманки, платформа для обмана злоумышленника, сеть ловушек
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Математическое моделирование сложных систем часто требует применения методов группировки переменных для построения эффективных моделей. В данной статье рассматривается задача построения однородной вложенной кусочно-линейной регрессии с группировкой переменных для моделирования штатной численности подразделений по защите информации. По пространственным данным за 2022 год построена соответствующая модель для Социального фонда России. В качестве независимых переменных используются данные о количестве сотрудников организации, электронных подписей, защищенных узлов, защищаемых ресурсов, общего числа структурных подразделений, отдельных зданий и специалистов службы ИТ.
Ключевые слова: защита информации, регрессионная модель, однородная вложенная кусочно-линейная регрессия, оценивание параметров, метод наименьших модулей, задача линейно-булева программирования, индексное множество, мощность множества, социальный фонд
В данной статье представлен структурированный подход к развертыванию и интеграции Grafana, Loki и Alloy в средах Kubernetes. При выполнении работы использовался кластер, управляемый через Kubespray. Архитектура ориентирована на обеспечение внешней доступности, высокой отказоустойчивости и универсальности в применении.
Ключевые слова: мониторинг, орекестрация, контейнеризация,Grafana, Loki, Kubernetes, Alloy
В работе рассматривается кейс внедрения системы управления инцидентами IntraService в организации, работающей в сегменте цифровой инфраструктуры. Исследование сосредоточено на оценке изменений, произошедших в функционировании службы поддержки, на основе количественных и качественных индикаторов. Применяется метод сравнительного анализа эксплуатационных параметров до и после запуска системы, сопровождаемый экспертной интерпретацией внутренних процессов.
Ключевые слова: внедрение, система, инцидент, поддержка, автоматизация, платформа, организация, инфраструктура, процесс, интеграция
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Как известно, экология - один из наиважнейших вопросов современности, что подчёркивает актуальность рассматриваемой в статье проблемы - автоматизации системы дозирования реагентов гальванического производства. Последнее затрагивая обширные области промышленности, при этом нанося вред окружающей среде. Как следствие, необходимо рассмотреть инновации, которые позволят минимизировать это вредоносное воздействие. Приведены данные эксперимента по применению системы SCADA в рамках автоматизации дозировки и оптимизации системы управления процессов очистки, фильтрации и подбора реагентов. Цель работы представить результаты проведённого исследования. Результаты могут оказаться полезными как для перерабатывающих предприятий, так и для последующих исследований.
Ключевые слова: автоматизация, гальваническое производство, оптимизация, системы SCADA, управление процессами
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена теме применения современных методов генеративного сжатия изображений с использованием вариационных автокодировщиков и нейросетевых архитектур. Особое внимание уделяется анализу существующих подходов к генерации и восстановлению изображений, а также сравнительной оценке качества сжатия с точки зрения визуального восприятия и метрических показателей. Целью исследования является систематизация методов глубокого сжатия изображений и выявление наиболее эффективных решений, основанных на вариационном байесовском подходе. В работе рассмотрены различные архитектуры, в том числе условные автокодировщики и модели с гиперсетями, а также методы оценки качества получаемых данных. В качестве основных методов исследования применялись анализ научной литературы, сравнительный эксперимент над архитектурами генеративных моделей и вычислительная оценка сжатия на основе метрик. Результаты исследования показали, что использование вариационных автокодировщиков в сочетании с рекуррентными и сверточными слоями позволяет добиться высокого качества восстановления изображений при значительном снижении объема данных. Сделан вывод о перспективности использования условных вариационных автокодировщиков в задачах сжатия изображений, особенно при наличии дополнительной информации (например, метаданных). Представленные подходы могут быть полезны для разработки эффективных систем хранения и передачи визуальных данных.
Ключевые слова: вариационные автокодировщики, генеративные модели, сжатие изображений, глубокое обучение, нейросетевые архитектуры, восстановление данных, условные модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассматривается оценка пригодности данных солнечной радиации из атмосферного реанализа ERA5 для задач прогнозирования в условиях северных территорий. В качестве объекта анализа выбрана экспериментальная площадка станции Мухрино (Ханты-Мансийский автономный округ), оснащённая автономной системой электроснабжения. Проведён статистический анализ годового массива данных глобальной горизонтальной инсоляции, полученных с помощью платформы PVGIS. Рассмотрены сезонные и суточные особенности изменения инсоляции, построены профили распределения, выполнена оценка выбросов методом межквартильного размаха. Установлено, что данные характеризуются высокой изменчивостью и наличием большого количества нулевых значений, обусловленных полярными ночами и метеоусловиями. Выявленные особенности необходимо учитывать при построении моделей краткосрочного прогнозирования. Сделан вывод о приемлемом качестве данных ERA5 для использования в задачах прогноза генерации и потребления энергии в системах распределённого энергоснабжения.
Ключевые слова: ERA5, солнечная радиация, горизонтальная инсоляция, Крайний Север, статистический анализ, прогнозирование, анализ выбросов, возобновляемые источники энергии, энергоснабжение удаленных территорий, временные ряды, интеллектуальное управление генерацией
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной работе приводится анализ основных проблем, возникающих при монтаже битумно-полимерных кровельных материалов. Особое внимание уделяется типовым дефектам и ошибкам, связанным с недостаточной квалификацией, а также проблемам, связанным с нарушением технологии монтажа.
Ключевые слова: битумно-полимерная кровля, монтаж наплавляемой кровли, дефект гидроизоляции, управление качеством, рекомендации по улучшению
Современные методы предиктивной аналитики позволяют значительно расширить возможности систем сетевого мониторинга, обеспечивая раннее обнаружение аномалий и потенциальных отказов. В данной статье представлены результаты исследования подходов к построению проактивной системы мониторинга сети с применением методов машинного обучения и статистического анализа. Показано, что использование комбинированных моделей на основе рекуррентных нейронных сетей и авторегрессионных моделей обеспечивает наиболее точное прогнозирование сетевого трафика с горизонтом предсказания до 10 временных интервалов. Практическая реализация предложенного подхода позволяет сократить количество незапланированных простоев на 27% и снизить время реагирования на инциденты на 35% по сравнению с традиционными реактивными системами мониторинга.
Ключевые слова: предиктивная аналитика, сетевой мониторинг, машинное обучение, статистический анализ, обнаружение аномалий, прогнозирование трафика, рекуррентные нейронные сети, авторегрессионные модели, проактивные системы, отказоустойчивость
В статье приведены аспекты проектирования модуля работы с искусственным интеллектом для анализа видеопотоков с камер наблюдения с целью классификации объектов и интерпретации их действий в рамках задачи сбора статистической информации и фиксации сведений об аномальной активности объектов наблюдения. Представлены диаграмма последовательности процесса работы пользователя с активными мониторингами с помощью Telegram-бота и концептуальная схема взаимодействия информационно-аналитической системы питомника породистых собак на платформе «1С:Предприятие» с внешними сервисами.
Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект, распознавание действий, классификация объектов, YOLO, LSTM модель, поведенческие паттерны, поиск ключевых точек, 1С:Предприятие, Telegram-бот
Данная статья посвящена изучению возможностей технологии машинного обучения для прогнозирования спроса на товары. В исследовании анализируются различные модели и возможности их применения в рамках задачи предсказания будущих продаж. Наибольшее внимание акцентировано на современных методах анализа временных рядов, в частности нейросетевые и статистические подходы. Полученные в ходе исследования результаты наглядно демонстрируют преимущества и недостатки разных моделей, степень влияния их параметров на точность прогноза в рамках задачи прогнозирования спроса. Практическая значимость полученных выводов определяется возможностью использования полученных результатов в анализе схожего набора данных Актуальность исследования обусловлена необходимостью точного прогнозирования спроса на товары для оптимизации запасов и сокращения издержек. Использование современных методов машинного обучения позволяет повышать точность предсказаний, что особенно важно в условиях нестабильного рынка и изменяющегося потребительского спроса.
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения, оценка спроса, точность прогнозирования, анализ временных последовательностей, предсказание объемов продаж, Python, авторегрессионная интегрированная скользящая средняя, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети
Данная статья исследует подход контент-ориентированной фильтрации в современных рекомендательных системах, уделяя особое внимание его ключевым принципам, методам реализации и метрикам оценки. В исследовании подчеркиваются преимущества контент-ориентированных систем в сценариях, требующих глубокого анализа объектов и моделирования пользовательских предпочтений, особенно в условиях недостатка данных для коллаборативной фильтрации.
Ключевые слова: контент - ориентированная фильтрация, рекомендательные системы, выделение характеристик, метрики сходства, персонализация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В результате изменения нормативных документов по приемке жилых помещений возникла потребность в разработке наглядных методических материалов, позволяющих будущему собственнику самостоятельно, т. е. без привлечения внешнего квалифицированного специалиста, выполнить приемку квартиры, указав представителю застройщика, участвующего в приемке, на существенные построечные дефекты. Целью исследования является определение структуры построечных дефектов в жилых помещениях и выявление в данной структуре наиболее распространенных дефектов, которые позволят будущему собственнику самостоятельно выполнить приемку квартиры. В статье, на основе анализа значительного количества претензий от собственников квартир к застройщику и результатов исследований авторов в объеме судебных экспертиз и досудебных строительно-технических исследований, определена и представлена структура построечных дефектов, которые массово выявляются в процессе приемки квартир. Представлены группы дефектов, которые встречаются на практике наиболее часто. Для обеспечения наглядности практического использования полученных аналитических материалов определен перечень массовых построечных дефектов, выявляемых в процессе приемки жилых помещений, с указанием их категории, необходимой для принятия решения по обязательному устранению дефектов.
Ключевые слова: приемка квартир, построечные дефекты, структура, группы дефектов, строительный дефект, существенный дефект, несущественный дефект, строительно-техническая экспертиза, светопрозрачная конструкция, инженерный сети, отделка помещений
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.7 - Технология и организация строительства