DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.69900

EDN: HYTKBH

Аннотация: Исследование посвящено анализу методов и инструментов оптимизации работы высоконагруженных систем с использованием облачных, туманных и граничных технологий. Основное внимание уделяется пониманию концепции высоконагруженных систем, выявлению основных причин увеличения нагрузки на такие системы, а также изучению зависимости нагрузки от уровня масштабирования системы, количества пользователей и объема обрабатываемых данных. Введение этих технологий предполагает создание многоуровневой топологической структуры, которая способствует эффективной работе распределенных корпоративных систем и вычислительных сетей. Рассматриваются современные подходы к управлению нагрузками, исследуются основные факторы, влияющие на производительность, и предлагается модель оптимизации, обеспечивающая высокий уровень эффективности и устойчивости системы к пиковым нагрузкам, обеспечивая при этом непрерывность и качество обслуживания конечных пользователей.  Методология основана на комплексном подходе, включающем анализ существующих проблем и предложение новаторских решений для оптимизации, применение архитектурных решений на базе IoT, облачных, туманных и граничных вычислений для улучшения производительности и снижения задержек в высоконагруженных системах. Научная новизна данной работы заключается в разработке уникальной многоуровневой топологической структуры, способной интегрировать облачные, туманные и граничные вычисления для оптимизации высоконагруженных систем. Эта структура позволяет обеспечить улучшенную производительность, снижение задержек и эффективное масштабирование системы, решая при этом проблемы управления большими объемами данных и одновременным обслуживанием множества запросов. Выводы исследования подчеркивают значительный потенциал технологии IoT в улучшении производственных процессов, демонстрируя, как интеграция современных технологических решений может способствовать повышению урожайности, качества продукции и управлению рисками. Результаты работы предоставляют основу для дальнейшего развития умного сельского хозяйства и могут быть применены в различных отраслях для создания эффективных, масштабируемых и унифицированных систем, обеспечивая тем самым новые возможности для устойчивого развития аграрного сектора и других сфер экономики.

DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.70173

EDN: PQMMUM

Аннотация: В современном мире командная работа становится все более распространенной. Разные участники могут находиться в разных местах, но им все равно нужно работать вместе над одним проектом, в том числе и над графическими схемами. Важным аспектом такого подхода является возможность наблюдать изменения, вносимые другими участниками, в режиме реального времени. Это позволяет, прежде всего, снизить частоту конфликтов при одновременном редактировании одного и того же элемента схемы. Однако существующие решения для обмена данными при совместном редактировании графических схем в режиме реального времени сталкиваются с рядом проблем, такими как задержки при передаче данных. Предметом исследования в настоящей статье является разработка минимально жизнеспособного веб-приложения, позволяющего пользователям осуществлять совместное графическое редактирование полотна в режиме реального времени. Объектом исследования выступает модель процесса совместного редактирования в реальном времени с учетом разрешения возникающих конфликтов. Методология исследования основана на теоретическом подходе по выявлению математических формул, описывающих изменение состояния документа при его совместном редактировании пользователями. Дана характеристика применения протоколов HTTP и WebSocket в многопользовательских клиент-серверных приложениях. Для применения протокола WebSocket используется библиотека Socket.IO. Сервер приложения построен с помощью фреймворка Express. Основным вкладом авторов в исследование темы является модель процесса совместного редактирования в реальном времени, а также механизм определения конфликтов для любого количества пользователей и функция разрешения конфликтов для каждой пары конфликтующих изменений при совместном редактировании документов в режиме онлайн. В рамках данного исследования дополнительно предложен алгоритм совместного редактирования графических схем в режиме реального времени и дана его реализация в виде программной системы. Предложенный в результате исследования алгоритм на языке программирования JavaScript может быть использован в качестве основы для разработки более многофункциональных веб-приложений с использованием библиотеки Socket.IO и являться объектом будущих исследований, затрагивающих многопользовательское взаимодействие и разрешение конфликтов в режиме реального времени.

DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.70144

EDN: VPNJNF

Аннотация: Объектами исследования являются мобильные операционные системы и их оболочки. В качестве предмета исследования используется функциональность операционных систем Android, iOS и HarmonyOS, их история создания и тенденции развития. Авторы подробно рассматривают такие аспекты темы как, история создания операционных систем Android, iOS, HarmonyOS и оболочек TouchWiz, HTC Sense, MIUI и других, современные тренды в области мобильных операционных систем, которые отражают влияние технологических новинок и геополитических аспектов на развитие данной сферы. Проводят развернутый анализ ОС, используя приложения для тестирования производительности (AnTutu Benchmark, 3DMark Benchmark). Целью данного исследования является изучение истории развития мобильных ОС и оболочек от истоков до современных трендов технического прогресса. Методы исследования базируются на сборе и систематизации информации, анализе и сравнении систем, а также на тестах производительности. Научная новизна данной статьи заключается в использовании ОС и оболочек в мобильных устройствах, отвечающего всем запросам и требованиям пользователя, учитывая бурное развитие цифровых технологий и всё большее внедрение их в нашу повседневную жизнь. Основными выводами проведенного исследования являются выявление самой распространенной ОС, определение современных трендов, которые включают в себя интеграцию искусственного интеллекта, мультимодальность, обеспечение безопасности и конфиденциальности, а также расширение гибкости и портативности. Стремительное развитие технологий и вселенной мобильных приложений делает мобильные ОС и оболочки ключевыми компонентами успешного пользовательского опыта в мире мобильных технологий. Осознание истории и актуальных тенденций в сфере мобильных операционных систем и оболочек позволит более точно предугадать технологические изменения и потенциальные влияния в будущем.

DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.69437

EDN: WVZVVU

Аннотация: Объектно-ориентированные подходы к программированию, имеют свою область применимости. Для ряда задач традиционно отдают предпочтение классическим методам структурного программирования. Эти предпочтения нередки для детерминированного мира и в системах, ориентированных на машинное представление. Исторически классические методы развивались от архитектуры фон Неймана представления машины. При решении проблем детерминированного мира выявляются преимущества подходов, противоположных объектно-ориентированному мышлению. Например, язык и системы на базе модульного языка программирования Оберон в классической реализации демонстрируют минималистский путь для достижения надежности, существенно отличающийся от большинства программных систем, стремящихся к максимизации числа поддерживаемых функций. Технология программирования, управляемого данными также отходит от традиционной объектной модели, требуя сепарации кода от данных. Предлагаемый автором статьи инструментальный подход объединяет Оберон-технологии с программированием, управляемым данными, при этом оставляя присущие для ООП механизмы взаимодействия по интерфейсам. Вместо объекта предложен ассоциированный с объектом инструмент, не сохраняющий в себе данные. Предложенный в данной статье инструментальный подход отличается как от объектного представления, так и от классического структурного. Он позволяет сохранять преимущества обоих подходов. При этом инструментальный подход работает в инфраструктуре программирования управляемого данными. От объектно-ориентированного подхода берется полиморфизм и возможность работы по интерфейсам. От классического структурного программирования берется определение структур данных и взаимодействие с ними. От программирования, управляемого данными используется сепарация кода от данных и жизненный цикл последних в персистентном виде. Новизной является то, что инструментальный подход предлагает отличную от ООП ветвь развития для классического языка программирования Оберон и классического подхода. Реализованные в системе МультиОберон, инструментальный подход позволяет решать ряд важных задач, в частности, задачи автоматизации в критически важных системах.

DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.69919

EDN: WZDHQO

Аннотация: Объектом исследования являются искусственные нейронные сети (ИНС) со сверточной архитектурой для классификации изображений. Предметом исследования является исследование и разработка алгоритмов построения ансамблей сверточных нейронных сетей (СНС) в условиях ограниченности обучающей выборки. Целью исследования является выработка алгоритма к формированию эффективной модели на основе ансамбля сверточных СНС с применением методов усреднения результатов каждой модели, способную избежать переобучения в процессе повышения точности прогноза и обученную на небольшом объеме данных, меньше 10 тысяч примеров. В качестве базовой сети в составе ансамбля выработана эффективная архитектура СНС, которая показала хороший результат в качестве одиночной модели. Также в статье исследованы методы объединения результатов моделей ансамбля и даны рекомендации к формированию архитектуры СНС. В качестве методов исследования используется теория нейронных сетей, теория машинного обучения, искусственного интеллекта, использованы методы алгоритмизации и программирования моделей машинного обучения, использован сравнительный анализ моделей, построенных на разных алгоритмах с использованием классического ансамблирования с простым усреднением и объединения результатов базовых алгоритмов в условиях ограниченности выборки с учетом средневзвешенного усреднения. Областью применения полученного алгоритма и модели является медицинская диагностика в лечебных учреждениях, санаториях при проведении первичного диагностического приема, на примере исследовательской задачи модель обучена классификации дерматологических заболеваний по входным фотоснимкам. Новизна исследования заключается в разработке эффективного алгоритма и модели классификации изображений на основе ансамбля сверточных НС, превосходящих точность прогноза базовых классификаторов, исследован процесс переобучения ансамбля классификаторов с глубокой архитектурой на малом объеме выборки из чего сделаны выводы по проектированию оптимальной архитектуры сети и выбору методов объединения результатов нескольких базовых классификаторов. По итогу исследования разработан алгоритм к формированию ансамбля СНС на основе эффективной базовой архитектуры и средневзвешенного усреднения результатов каждой модели для классификационной задачи по распознаванию изображений в условиях ограниченности выборки.

DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.69794

EDN: XAZVOW

Аннотация: Исследование затрагивает важную тему разработки и внедрения интеллектуальных систем в агропромышленном производстве, фокусируясь на создании "Умной теплицы" с применением нейронных сетей. В работе детально анализируются ключевые технологические инновации и их роль в устойчивом сельском хозяйстве. Особое внимание уделяется изучению методов сбора, обработки и анализа данных для оптимизации условий выращивания растений. Рассматриваются вопросы эффективности использования ресурсов, контроля влажности, температуры, уровня углекислого газа и освещённости, а также автоматизация полива и подачи удобрений. Особое внимание уделяется созданию адаптивных алгоритмов для прогнозирования оптимальных условий, повышающих урожайность и качество сельскохозяйственной продукции, при одновременном снижении экологического воздействия и затрат. Это открывает новые перспективы для устойчивого развития аграрного сектора, способствуя более эффективному и экологически чистому сельскому хозяйству. Исследование реализовано с использованием аналитического обзора литературы, сравнительного анализа существующих решений и моделирования работы нейронных сетей для предсказания оптимальных условий выращивания. Исследование представляет собой значительный вклад в область применения искусственного интеллекта для управления микроклиматом в теплицах, демонстрируя возможности нейронных сетей в автоматизации агропромышленных процессов. Анализируются перспективы использования ИИ для предсказания и оптимизации условий выращивания, что может привести к революционным изменениям в сельском хозяйстве. Выявленные научные новизны включают разработку и тестирование алгоритмов прогнозирования, способных адаптироваться к меняющимся внешним условиям, и обеспечивать максимальную продуктивность при минимальных затратах ресурсов. Выводы исследования подчеркивают важность дальнейшего изучения и внедрения интеллектуальных систем в агропромышленности, указывая на их потенциал в увеличении урожайности и улучшении качества продукции при одновременном снижении экологического воздействия. В заключении, авторы оценивает перспективы применения нейронных сетей в агропромышленном секторе и рассматривает возможные пути дальнейшего развития "Умных теплиц".