Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія

Принципи побудови оптико-електронних експертних систем для дослідження реології крові

Цзіньцюн Лі , Сергій Павлов, Олександр Поплавський — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Створення спеціально розроблених оптико-електронних експертних систем обробки інформації для реологічного аналізу біозображень крові вимагає ретельного аналізу. Такі системи забезпечують необхідну підтримку для діагностичних операцій і вимагають розуміння експериментальних властивостей, таких як реологія крові та аналіз біозображень. Щоб належним чином побудувати ці системи, потрібні рекомендації щодо вдосконалення методів візуалізації, процедур обробки зображень і застосування експертних знань, щоб можна було точно аналізувати реологічні властивості крові. Формуються інформаційні ознаки (інформаційні параметри) для аналізу біомедичних зображень, зокрема, для оцінки реологічних властивостей крові. Запропоновано алгоритм та оптико-електронну експертну систему для аналізу реологічних властивостей крові, які використовуються для підвищення діагностичної валідності, що є визначальним фактором у біомедичній діагностиці. Основним напрямком сучасної клінічної гемореології є пошук діагностичних і прогностичних критеріїв різних захворювань і порушень методів реологічної корекції. Зміна реологічних показників крові є одним із суттєвих механізмів формування недостатності кровопостачання на ранніх стадіях розвитку захворювання. Основні патологічні наслідки порушення реологічних властивостей крові можуть призвести до порушення мікрореології кровообігу, крайній прояв якого може призвести до зниження трофіки та розвитку ішемічного синдрому, порушення мікрореології та підвищення в’язкості крові. крові, що зумовлює підвищення загального периферичного опору та розвиток синдрому артеріальної гіпертензії, до атеросклеротичних змін у судинах, до порушення гемореології, що сприяє посиленню тромбоутворення.

Інформаційна технологія обробки графічних даних на основі гібридних нейронних мереж з використанням геометричних особливостей об’єктів зображень

Олександр Поплавський — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Завдяки прогресу в галузі обчислювальної техніки спостерігається стабільне зростання обчислювальних потужностей, що призводить до експоненційного збільшення обсягів даних, які потребують обробки. Зокрема, підвищення продуктивності автоматизованих систем забезпечує можливість зберігання та аналізу великих масивів медичних даних з високою швидкістю та точністю. Сучасна медицина характеризується значним збільшенням інформаційного навантаження, що потребує складної обробки та глибокого аналізу для підтримки прийняття клінічних рішень. Інформаційні технології відіграють ключову роль у забезпеченні ефективної обробки цих великих обсягів даних, сприяючи підвищенню точності та швидкості діагностики, а також ефективності подальшого лікування пацієнтів. Метою даної статті є розробка та дослідження інформаційної технології обробки графічних даних на основі гібридних нейронних мереж з використанням геометричних особливостей об’єктів зображень. В роботі запропоновано передові методи машинного навчання, архітектури глибоких нейронних мереж, а також спеціалізовані інструменти для обробки графічних даних, такі як OpenCV, TensorFlow та інші. Процес обробки даних під час валідації запропонованих методів та архітектур включав декілька етапів: попередню обробку даних, навчання моделей та ретельне тестування отриманих результатів. Розроблена інформаційна технологія демонструє значне підвищення точності класифікації графічних даних. Експериментальні дослідження показали, що запропонований підхід забезпечує ефективну обробку великих обсягів біомедичних даних, що підтверджується високою точністю та швидкістю аналізу. Зокрема, точність класифікації патологій за допомогою гібридних нейронних мереж підвищено більш ніж на 11% у порівнянні з результатами отриманими за допомогою класичних методів. Практична цінність розробленої технології полягає в її високому потенціалі для застосування в області машинного зору, в т.ч для підвищення ефективності діагностики та лікування пацієнтів в медичній сфері. Вона може бути інтегрована у сучасні системи підтримки прийняття рішень, забезпечуючи більш точну та швидку обробку медичних зображень.

Інформаційна технологія захищеного зберігання результатів академічної успішності

Юрій Баришев, Владислава Ланова — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. У статті визначено актуальність досліджень щодо захисту результатів академічної успішності в навчальних закладах. Проаналізовано нормативно-правову базу, що регулює вимоги до захисту цієї інформації. Наведено аналіз методів та засобів, що використовуються для захисту результатів академічної успішності. На основі аналізу визначено шляхи удосконалення відомих рішень, які стали підґрунтям для пропонування власного рішення такого захисту.

Наведено результати проєктування моделі даних предметної області. На основі цієї моделі проаналізовано вимоги до безпеки атрибутів сутностей, пов’язаних із академічною успішністю студентів. Для досягнення мети адаптовано метод захищеного зберігання даних для інформації щодо покращення його застосовності для захисту результатів академічної успішності. Запропоновано рішення, яке передбачає одночасне застосування централізованих та децентралізованих сховищ даних, що дозволяє покращити рівень захисту цілісності та доступності даних, порівняно з централізованими сховищами, та підвищити рівень захисту конфіденційності та зменшення надлишковості даних, порівняно з децентралізованими сховищами.

Для доведення концепції наведено одну з можливих архітектур програмного застосунку, який реалізує запропоновану інформаційну технологію. Цю архітектуру реалізовано як клієнт-серверний веб-застосунок, який надає інтерфейс користувачеві для захищеного зберігання даних в реляційній базі даних, розподіленому сховищі IPFS та блокчейні, який підтримує смарт-контракти. Наведено результати статичного тестування безпеки та юніт-тестування цього розробленого програмного застосунку для захищеного зберігання відомостей академічної успішності. Це дозволило довести безпеку розроблених смарт-контрактів, а також можливість використання запропонованого засобу в практичних ситуаціях в межах освітнього процесу навчальних закладів. Визначено перспективи подальших досліджень.

Проблеми сучасних методів тривимірної фотограметрії

Артем Тарновський, Сергій Захарченко, Микола Тарновський — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Технології тривимірної фотограмметрії, що є одним зі способів отримання комп’ютерних 3D- моделей об’єктів, має широкий спектр наукових та практичних застосувань у виробництві, будівництві, архітектурі, геодезі та медицині. Основні проблеми застосування фотограмметричних методів пов’язані з їх високою трудомісткістю. У роботі розглянуто основи фотограмметричного способу отримання тривимірних моделей об’єктів, проаналізовані його основні недоліки та обмеження, що пов’язані з необхідністю пошуку ключових елементів на багатьох зображеннях об’єкта, отриманих з різних ракурсів, та подальшого їх співставлення. Одним з найефективніших методів порівняння зображень, що може бути використаний при фотограмметричній обробці для визначення ключових елементів на зображеннях об’єкта, є алгоритм масштабно-інваріантного перетворення ознак SIFT. Проаналізовано основні етапи реалізації даного алгоритму та проведено огляд кількох його модифікацій, що забезпечують підвищення продуктивності за рахунок вилучення надлишкових ключових точок та зменшення розмірності дескрипторів, що використовуються для виділення кожної ключової точки серед інших. Подальше збільшення продуктивності та зменшення похибок при створенні 3-D моделі може бути досягнене за рахунок вилучення на попередньому етапі кадрів або знімків із зображеннями, які не містять спільних ознак через різку зміну кута зйомки або особливості самого об’єкта. Для реалізації цього завдання запропоновано використати нейромережу, яка аналізуватиме схожість між кожними двома послідовними знімками, попередньо перетвореними у бінарне зображення. Вилучення згаданих знімків не лише дозволить не витрачати час на пошук ключових точок на зображенні об’єкта, а й зменшить імовірність отримання помилкових співпадінь між ключовими точками різних його зображень.

Використання інструментів нейромереж для пришвидшення розробки веб-інтерфейсів

Дмитро Петрина, Володимир Корнута, Олена Корнута — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Стаття присвячена розгляду сучасних інтрументів нейромереж, що дозволяють пришвидшити розробку веб-інтерфейсів та спростити роботу UI/UX дизайнерів. Одна з основних проблем сучасного дизайну – швидкий доступ до загальної інформації та можливого структурування сайту зі спеціалізованим контентом, а також отримання візуального його наповнення. Зараз нейромережі ще не можуть замінити дизайнерів, але значною мірою допомагають їм вирішувати поставлені завдання. Всі нейромережі, що можуть використовуватися у дизайні веб-інтерфейсів, можна поділити на чотири основні типи: конволюційні, рекурентні, мережі прямого розповсюдження та генеративна змагальна мережа. В своїй роботі дизайнер може використовувати переважно генеративні мережі, класифікацію їх можна здійснити за принципом «інформація на вході – інформація на виході». При роботі над проектом дизайнер може створити запит до нейромережі та отримати декілька варіантів, генерувати різні ідеї та створювати мудборди на їх основі, підбирати кольори, градієнти, текстуру, типографіку тощо. Нейромережа може створити різноманітні графічні елементи: іконки, кнопки, ілюстрації та фотографії з потрібною перспективою, стилем, кольорами. Також є перспективним використання нейромереж для покращення зображень, домальовування або видалення необхідних елементів. Розглянуто процес пришвидшення створення інтерфейсу лендингової сторінки за допомогою додатку Midjourney. Наведені приклади написання запитів (promts), які впливатимуть на остаточну якість згенерованого зображення. Отримані результати є якісним візуальним контентом, який можна або розмістити в проекті, або використати ідею, розташування елементів, композицію, кольорову гаму, фотографії, іконки тощо. Після створення графічних елементів дизайну за допомогою Chat GPT 3.5 був створений контент лендингової сторінки. Безпосередньо в середовищі Figma для швидкої генерації потрібного контенту можна використати плагін FIG GPT. Існуючі певні недоліки та неточності генерування, що виникають в роботі, можуть бути виправлені шляхом швидкого оновлення та створення нових версій нейромереж.

Процеси асемблювання та реасемблювання документів у системі документообігу

Tетяна Коробейнікова, Людмила Савицька, Леонід Крупельницький — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Дана робота присвячена аналізу та вдосконаленню методів обробки документів в середовищі електронних систем документообігу, зокрема методів збереження цілісності та автентичності документів і їх генерації в автоматизованому режимі. Основна увага приділяється процесам асемблювання та реасемблювання документів. Дослідження ґрунтуються на широкому досвіді використання електронних систем документообігу та використовують загальнодоступну інформацію про найновіші методи та практики обробки, захисту та генерації документів загального користування. Під час оглядового аналізу літературних джерел був виконаний аналіз сучасних систем документообігу та водночас розглянуто мануальний підхід обробки документів. Метою оглядової частини роботи стало ознайомлення з існуючими імплементаціями електронних систем документообігу та розробки їх характеристик для виконання порівняння їх між собою для подальшої роботи з виявленими перевагами та недоліками. Зокрема розглянуті такі ЕСД, як «Дія», «PandaDoc» та «GoogleDocs». В результаті аналізу сучасного стану питання в галузі автоматизованої та мануальної обробки документів було розроблено технологічний ланцюжок спеціалізованої автоматизованої системи документообігу, розроблені та описані механізми асемблювання та реасемблювання документів, водночас описано інші процеси, що супроводжують даний технологічний ланцюжок. Метою технічної частини даної роботи став детальний огляд необхідних механізмів спеціалізованої автоматизованої системи документообігу, їх загальна взаємодія на рівні клієнт-серверної архітектури. У підсумку наукова новизна полягає у використанні спеціалізованого ПЗ для асемблювання та реасемблювання документів з метою вдосконалення технологічного ланцюжка спеціалізованої автоматизованої системи документообігу. Під час дослідження запропоновано аналітичний опис запропонованого ПЗ для асемблювання та реасемблювання документів, яке оригінально враховує можливість автоматизованої генерації документів.

Застосування методів статистичного аналізу для вибору виконавця задачі у розподіленій обчислювальній системі

Роман Слободян, Ілона Богач, Марія Барабан — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Робота присвячена оптимізації процесу розподілу завдань у розподілених обчислювальних системах. За допомогою застосування методів статистичного аналізу розроблено підхід до автоматизації вибору виконавців, що дозволяє підвищити ефективність розподілу завдань, покращити щоденну продуктивність та задоволеність працівників. Дослідження показує, що використання оптимізованого підходу дозволило зменшити середню тривалість обробки звернень користувачів обраного типу з 34 до 31 хвилини, що на 7% ефективніше порівняно з випадковим розподілом задач, тим самим покращуючи якість обслуговування та продуктивність.
Запропонована уніфікована модель для оптимізованого розподілу завдань враховує такі ключові аспекти, як профілі внутрішніх користувачів, рівень їх навантаження, пріоритетність задач, взаємодію між виконавцями та інші доступні ресурси системи. Ця модель забезпечує баланс між компетентністю працівників та швидкістю обробки завдань, що суттєво підвищує продуктивність всієї системи.
Особливу увагу приділено авторській методології, побудованій на основі інструментів Salesforce CRM, яка дозволяє ефективно використовувати історичні дані щодо продуктивності працівників для визначення найбільш підходящих виконавців. У поєднанні зі статистичними методами аналізу великих обсягів даних цей підхід сприяє не лише оптимізації розподілу завдань, але й прогнозуванню часу їх виконання, виявленню аномалій у процесах та розробці гнучких стратегій розподілу. Врахування компетенцій та продуктивності працівників сприяє високій якості виконання завдань, скороченню часу обробки та зниженню навантаження, що критично важливо для ефективної роботи розподілених систем.
Загалом, запропоноване дослідження підтверджує, що застосування статистичного аналізу та інструментів CRM сприяє підвищенню ефективності роботи розподілених обчислювальних систем. Це відкриває перспективи для впровадження оптимізованих стратегій розподілу задач у різних галузях, враховуючи постійний ріст обсягу даних та складність бізнес-процесів.

Модельно-орієнтоване навчання координаторів децентралізованої системи управління багатозональним об'єктом

Володимир Дубовой — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Децентралізовані системи керування набирають все більшого розповсюдження, що зумовлено збільшенням доступності і потужності мікроконтролерів. Децентралізоване керування багатозональними об’єктами пов’язане з необхідністю координації локальних систем керування станом зон. Для реалізації методів координації перевагу мають системи, що навчаються, оскільки вони здатні гнучко налаштовуватися на особливості керування кожною зоною. Проте навчання координаторів ускладнюється відсутністю на стадії створення системи розмічених датасетів для керованих багатозональних об’єктів. У цій статті розглядається створення датасету на основі імітаційної моделі децентралізованої системи і чотири сценарії навчання нейронних координаторів. Імітаційна модель децентралізованої системи створена на платформі Scilab/Xcos з використанням попередньо створеної бібліотеки блоків для моделювання децентралізованих систем. Сценарії відрізняються залежно від структури нейронних координаторів: сегментована мережа відповідно до структури імітаційної моделі координатора або інтегрована мережа, а також від стратегії навчання: навчати паралельно усі координатори децентралізованої системи або тільки один і результати клонувати. Проведені експериментальні дослідження запропонованого методу навчання нейромережевих координаторів, реалізованих на Pyton TensorFlow. Дослідження показало більшу ефективність паралельного навчання сегментованих координаторів. Проте в ході дослідження не виконувався останній етап сценаріїв – донавчання на реальному фізичному об’єкті. Попередня оцінка дозволяє припустити, що після такого донавчання переваги інтегрованих нейронних координаторів стануть помітнішими, оскільки таке донавчання дозволить виправити недоліки імітації.

Оцінка швидкої зарядки електромобілів вздовж автомагістралей за допомогою моделювання скінченної багатосерверної системи масового обслуговування

Марія Форкалюк, Геральд Францл, Олег Бісікало — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. Швидкі зарядні станції постійного струму необхідні вздовж автомагістралей, щоб позбавити занепокоєння водіїв щодо поїздок на великі відстані на електромобілях з батареями, оптимізованими для ефективного середнього запасу ходу. Це важливо для подальшого сприяння переходу на електромобілі. У цьому дослідженні представлено підхід на основі моделі черг для моделювання та оцінки майданчиків швидкої зарядки, обладнаних багатьма зарядними пунктами постійного струму. Зарядні станції моделюються як багатосерверні системи масового обслуговування з обмеженим простором очікування, де сервери представляють пункти зарядки, а простір очікування-паркувальну зону, доступну для електромобілів, які очікують на обслуговування. Щоб оцінити також розподіл часу прибуття та обслуговування, який не є марковським, система масового обслуговування оцінюється за допомогою імітаційного моделювання на основі подій. Прикладні результати та порівняння з аналогічними інструментами моделювання завершують презентацію підходу до моделювання. З одного боку, cимуляція демонструє середній потенційний час очікування електромобіля до початку заряджання через тимчасову зайнятість усіх зарядних точок. З іншого боку, інструмент аналізує сукупний попит на електроенергію усіх зарядних станцій. На основі останнього, механізм розумної зарядки динамічно зменшує індивідуально доступну потужність зарядки, щоб вона не перевищувала ліміт доступу до електромережі. Цей інтелектуальний механізм призводить до зниження продуктивності зарядки при високому навантаженні трафіку електромобілів, коли всі зарядні точки зайняті. У поєднанні з потребою в енергії, що залежить від стану заряду, інструмент надає користувачеві критично важливу інформацію про реалістично очікуваний час очікування та зменшення обсягів заряджання, коли багато електромобілів заряджаються паралельно. Експерименти з різною кількістю точок зарядки та обмеженнями потужності мережі допомагають користувачеві інструменту та проектувальнику системи визначити розміри зарядних майданчиків уздовж автомагістралей, які зможуть ефективно впоратися з майбутнім транспортним навантаженням.

Багатовимірна матриця класифікації інформації для оцінки ризиків інформаційної безпеки

Tетяна Коробейнікова, Андрій Ямнич — Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0300

Анотація. У даній роботі розглядається одна з ключових задач щодо комплексної системи оцінки ризиків інформаційної безпеки для персоналу під час розмежування доступу до інформаційних ресурсів компанії. Актуальність дослідження підтверджується численними випадками витоків інформації, які демонструють недостатню ефективність традиційних методів класифікації та контролю доступу. Дослідження передбачає аналіз існуючих стратегій класифікації інформаційних ресурсів компанії та розробка додаткового методу, що базується на постійному аналізі доступу і динамічному коригуванні класифікації таких ресурсів. Для досягнення цієї мети було використано методи аналізу поточних стратегій класифікації інформації, комбінування різних методів класифікації та впровадження графічного методу поєднання традиційної класифікації ресурсів із динамічною складовою за допомогою багатовимірної матриці. Основні результати дослідження передбачають розробку вдосконаленого методу, що дозволяє постійно аналізувати доступ персоналу до інформаційних ресурсів компанії і в динамічному режимі коригувати класифікацію інформаційних ресурсів залежно від правил розмежування цього доступу. Запропонований підхід дозволяє включати довільну кількість показників на графіку у вигляді набору векторів та в подальшому розраховувати загальні оцінки ризиків на основі суми або різниці цих векторів. Практична цінність роботи полягає в тому, що запропонований підхід дозволяє в повній мірі використовувати сучасні технології контролю доступу і може бути основою для подальших досліджень, наприклад, таких, які підтримують автоматизовану класифікацію інформації за допомогою тренування нейронних мереж. Крім того, у рамках даного дослідження було проведено детальний огляд існуючих методів оцінки ризиків інформаційних ресурсів компанії та виявлено ключові недоліки, що притаманні традиційним підходам. Зокрема, були проаналізовані методи, що базуються на фіксованих рівнях доступу та використанні статичних правил для контролю доступу. Виявилося, що такі методи не здатні адекватно реагувати на динамічні зміни в поведінці користувачів та зміни у важливості інформаційних ресурсів. Таким чином, запропонований підхід дозволяє забезпечити більш гнучкий та адаптивний контроль доступу до інформаційних ресурсів. Це досягається шляхом постійного моніторингу доступу та автоматичного коригування рівнів доступу на основі аналізу поведінкових даних користувачів та зміни контексту використання інформаційних ресурсів