Информационно-управляющие системы

Сегментация медицинских 3D-изображений с использованием персистентных гомологий

2025-09-07T18:30:01+00:00

Введение: традиционные подходы к обучению моделей сегментации часто опираются на функции потерь по вокселям, что недостаточно для многих задач сегментации, и не учитывают топологическую корректность сегментации. Следовательно, маски, полученные с помощью таких моделей, могут быть пространственно несогласованны, что приводит к появлению нереалистичных характеристик, таких как ложные связанные компоненты или дыры. Цель: разработать метод обучения моделей для повышения качества сегментации медицинских 3D-изображений за счет использования персистентных гомологий и сравнения диаграмм персистентности в процессе обучения. Результаты: предложен метод обучения моделей сегментации 3D-изображений, включающий ограничения на основе персистентных гомологий и функцию потерь, которая применяется для регуляризации процесса восстановления формы и краев маски. Представлена функция фильтрации, основанная на расстоянии до центроида бинарной маски, для уточнения формы и границы предсказанной маски. Анализ результатов, полученных в ходе экспериментов на данных компьютерной томографии легких для задачи сегментации и выделения целевых структур, показал эффективность предложенного метода. Он не только повышает точность на уровне вокселей, но и сохраняет существенные морфологические свойства, что крайне важно для последующих задач, таких как оценка объема узелков и принятие клинических решений. Практическая значимость: использование представленного метода позволило повысить качество сегментации легочных узелков по 3D-изображениям компьютерной томографии.

Управление конфигурацией улично-дорожной сети умного города: сценарий на основе паттернов коллективных действий участников принятия решений

2025-09-07T18:31:49+00:00

Введение: в процессе совместной деятельности участников цифровых сообществ, состоящих из людей и программных агентов, часто возникают повторяющиеся задачи, для решения которых могут быть использованы типовые модели поведения участников (паттерны коллективных действий). Цель: разработать модели эффективной организации целенаправленных действий участников цифровых сообществ и сценарий использования моделей при формировании рекомендаций по управлению конфигурацией улично-дорожной сети умного города как разновидности социотехнической системы. Результаты: разработана концептуальная модель паттерна коллективных действий, упрощающая обработку контекстной информации и взаимодействие участников цифрового сообщества за счет однородного представления информации, используемой в спецификациях паттернов различных видов. Разработана обобщенная модель выполнения задачи принятия решений на основе паттернов коллективных действий, позволяющая организовать выбор паттернов в процессе коллективного выполнения задачи. Предложен сценарий решения участниками цифрового сообщества задачи формирования рекомендаций по управлению конфигурацией улично-дорожной сети умного города, подтверждающий адекватность разработанных моделей. Практическая значимость: результаты исследований вносят вклад в решение проблемы управления конфигурацией социотехнических систем. Они предоставляют модели для эффективной организации целенаправленных коллективных действий участников цифровых сообществ в процессе совместного решения ими задачи управления конфигурацией как задачи принятия решений и могут быть использованы, например, для формирования рекомендаций по управлению конфигурациями таких систем, как умный город, аэропорт и т.п.

Гибридный метод синхронизации времени в распределенных системах

2025-09-07T18:40:29+00:00

Введение: решение задачи согласованности данных и процессов в условиях децентрализованной асинхронной среды является актуальной для распределенных систем, таких как глобальные облачные платформы, Интернет вещей, блокчейн-инфраструктура. Существующие протоколы синхронизации основаны на предположении о симметричности временной задержки на передаче и приеме, что не соответствует действительности в условиях меняющейся сетевой нагрузки, а стохастическая природа сетевых шумов игнорируется. Указанные недостатки протоколов приводят к некорректной синхронизации времени. Цель: разработать гибридный метод синхронизации времени, основанный на фильтре Калмана для сглаживания сетевых шумов и логических часах для адаптации к меняющейся сетевой нагрузки. Результаты: показано, что существующие протоколы синхронизации распределенных систем становятся ненадежными: на синхронизацию времени влияют сетевые задержки, джиттер и аппаратные погрешности. Приведены ограничения современных подходов синхронизации времени: в работе протокола NTP синхронизации клиента и сервера не учитывается асимметрия каналов; в работе протокола PTP синхронизации локальных сетей фиксированные интервалы синхронизации приводят к шуму и накоплению ошибок; гибридизация протоколов NTP и PTP не обеспечивает динамическую адаптацию к изменяющимся условиям. Предложена гибридная модель синхронизации времени на базе комбинации фильтра Калмана и логических часов. Фильтр Калмана позволяет эффективно подавлять сетевой джиттер и компенсировать дрейф физических часов, а логические часы позволяют быстрее адаптироваться к меняющейся сетевой нагрузке. Результаты натурного эксперимента демонстрируют снижение средней задержки более чем в три раза. Практическая значимость: внедрение метода на базе комбинации фильтра Калмана и логических часов может стать экономичной альтернативой специализированным протоколам синхронизации в средах с нестабильной нагрузкой.

Модификация модели YOLO для гибридной системы детекции и трекинга в БПЛА с автоматическим наведением

2025-09-07T18:33:20+00:00

Введение: современные системы компьютерного зрения для БПЛА сталкиваются с проблемой надежной детекции и трекинга в реальном времени при ограниченных ресурсах embedded-платформ, особенно при интеграции нейросетевых детекторов с алгоритмами сопровождения. Существующие реализации YOLO, несмотря на популярность, имеют недостатки: избыточную вычислительную сложность из-за ориентации на многоклассовую детекцию и неоптимальное взаимодействие с трекинг-алгоритмами. Цель: разработать оптимизированную версию YOLOv8 для гибридной системы детекции и трекинга на борту БПЛА с автоматическим наведением, направленную на снижение вычислительной сложности при сохранении точности и адаптацию к ресурсоограниченным платформам. Результаты: исследование основано на экспериментах с модифицированной YOLOv8m, оцененной на embedded-платформе (Raspberry Pi 5) и специализированном датасете ONE_OBJECT. Разработана модифицированная версия YOLOv8m с избирательной заменой стандартных сверточных слоев на depthwise separable convolutions в блоках C3CA и части слоев Neck. В результате экспериментальных исследований достигнуто снижение вычислительной сложности на 32,9 % (с 8,5 до 5,7 GFLOPS), количества параметров на 37,1 % (с 25,9 до 16,3 млн) и требований к памяти на 29,4 % (со 102 до 72 МБ). Скорость обработки на Raspberry Pi 5 увеличилась на 63,6 % (с 11 до 18 FPS) при сохранении высокой точности детекции mAP@0.5 на уровне 93,5 % — падение всего на 0,7 процентного пункта относительно базовой модели при тестировании на датасете ONE_OBJECT. Наибольшее снижение точности (1,2 процентного пункта) наблюдается для объектов малого размера (<50 пикселей). Практическая значимость: разработанная модификация YOLOv8m успешно интегрирована с алгоритмом трекинга CSRT. Следовательно, появляется возможность создавать эффективные гибридные системы автоматического наведения для БПЛА. Предложенное решение особенно перспективно для embedded-систем с ограниченными ресурсами. Более того, полученные результаты открывают новые возможности для создания энергоэффективных систем компьютерного зрения реального времени.

Многокритериальный анализ методов оптимизации веб-страниц и их влияние на ранжирование в поисковых системах

2025-09-07T18:35:37+00:00

Введение: скорость загрузки веб-страниц является одним из значимых факторов, влияющих на ранжирование сайтов в поисковых системах. Медленная загрузка веб-страницы негативно сказывается на пользовательском опыте, следовательно, может приводить к потере потенциальных клиентов и снижению конверсий. В условиях растущей конкуренции оптимизация скорости становится необходимым элементом разработки эффективных веб-ресурсов, напрямую влияющим на успех сайта в сети. Цель: провести многокритериальный анализ и определить наиболее эффективные методы оптимизации скорости загрузки веб-страницы для определенного сайта. Результаты: в ходе исследования разработана иерархическая модель критериев для оценки эффективности различных методов оптимизации, включающая серверные, сетевые и клиентские критерии скорости загрузки веб-страницы. Проведен анализ методов оптимизации веб-страниц на примере конкретного веб-сайта. Его результат показал, что наибольший эффект достигается за счет применения метода отложенной загрузки медиаконтента («ленивой загрузки»). Также было выявлено, что некоторые методы оптимизации не имеют значимого влияния на серверные и сетевые критерии производительности сайта. На основании полученных данных создан второй сайт с применением наиболее эффективных методов оптимизации веб-страницы. В результате сравнительного эксперимента оптимизированный сайт показал значительное улучшение по всем ключевым показателям, таким как количество визитов, продолжительность нахождения на сайте, глубина просмотра страниц, снижение показателя отказов. Практическая значимость: полученные результаты и предложенная модель позволяют разработчикам принимать обоснованные решения по выбору наиболее эффективных методов оптимизации скорости загрузки веб-страниц.

Метод определения уязвимостей программного кода на основе кластерного анализа и контекстной адаптации больших языковых моделей

2025-09-07T18:37:09+00:00

Введение: обнаружение уязвимостей в исходном коде остается одной из приоритетных задач в области обеспечения кибербезопасности. Классические методы анализа кода часто не учитывают контекст исполнения и слабо масштабируются при росте объема программ. В условиях сложных архитектур и неполных аннотаций данных требуется контекстно-адаптированный подход, способный выявлять уязвимости на основе семантического и структурного анализа. Цель: разработать метод обнаружения уязвимостей в программном коде с использованием кластерного анализа и контекстной адаптации больших языковых моделей, способных учитывать не только синтаксис, но и семантическую структуру программ. Методы: разработанный подход сочетает кластеризацию кодовых сегментов с применением предварительно дообученных языковых моделей, адаптированных к программному коду. Для повышения результативности используется выделение признаков уязвимости, включающих как непосредственно уязвимый фрагмент, так и его контекст – управляющие конструкции, переменные, вызовы функций. Обучение и оценка проводились на размеченных открытых датасетах с использованием предобученных больших языковых моделей. Результаты: метод позволяет автоматически группировать фрагменты кода по структурному сходству, после чего осуществляется семантический анализ с помощью больших языковых моделей, способных распознавать шаблоны уязвимостей. Эксперименты показали, что включение контекстной информации существенно повышает эффективность определения уязвимостей в исходном коде. На датасетах BigVul и CVEfixes предложенный метод достиг точности до 78 % и полноты 82 %, что на 9–12 % выше по сравнению с существующими решениями. Метод демонстрирует устойчивость к синтаксическим вариациям и может быть использован для анализа ранее неразмеченного кода. Практическая значимость: метод применим в системах автоматического анализа исходного кода и способен значительно сократить затраты на ручной аудит, особенно в условиях анализа больших кодовых баз. Также он может использоваться в образовательных и исследовательских целях для анализа паттернов уязвимостей. Обсуждение: результаты подтверждают эффективность использования больших языковых моделей в задачах анализа безопасности программ. Перспективным направлением является расширение метода на другие языки программирования, а также исследование гибридных подходов с участием графовых нейросетей. Открытым остается вопрос аргументации решений модели и автоматического объяснения причин классификации сегмента как уязвимого.

.

2025-09-07T18:40:29+00:00