№ 4 (2024)
Статьи
Анализ возможностей определения местоположения в сети Wi-Fi с использованием алгоритмов нейронных сетей
Аннотация
Позиционирование внутри помещений в сети Wi-Fi относится к классу задач, в которых зависимость выходных характеристик от входных переменных подвержена влиянию многих параметров и внешних факторов. При решении таких задач необходимо учитывать, что в определении местоположения существенный интерес представляет не только определение статических координат объекта, но и прогнозирование вектора его перемещений. В случае, когда местоположение объекта определяется только по уровню мощности сигнала, принимаемого от нескольких точек доступа в сети Wi-Fi, использование моделей затухания сигнала, учитывающих условия распространения радиоволн внутри помещений, затруднено из-за необходимости в достоверных сведениях о материале перекрытий, пола и потолка, наличии фиксированных и мобильных затеняющих объектов и т.д. Поскольку электромагнитная обстановка внутри помещения меняется в зависимости от многих факторов, вышеупомянутые модели приходится подстраивать под эти изменения. Так как нахождение закономерностей в большом объёме данных требует нестандартных алгоритмов, для решения задачи позиционирования можно использовать искусственные нейронные сети. Важно выбрать архитектуру нейронной сети, способную учитывать изменения уровня сигнала, принимаемого мобильным устройством от точек доступа сети Wi-Fi. Перед обучением нейронной сети проводится предобработка статистических данных. Например, из набора данных для машинного обучения исключаются аномальные случаи, когда в одной измерительной точке устройство фиксирует сигнал менее чем от трех точек доступа. В результате анализа статистических данных было установлено, что одинаковое расстояние между измерительными точками приводит к тому, что нейронная сеть неверно определяет местоположение объекта. В работе показано, что в целях повышения точности позиционирования местоположения в условиях сложной радиообстановки при составлении радиокарт необходимо определить оптимальные варьирующиеся расстояния между измерительными точками. Проведённые экспериментальные исследования с учётом предложенного подхода к оптимизации расстояний между измерительными точками доказывают, что точность определения местоположения в подавляющем большинстве измерительных точек достигает 100%.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):1-12
1-12
Сравнение автоматического обобщения текстов на русском языке
Аннотация
Предметом исследования в данной статье является обобщение текстов на русском языке с использованием моделей искусственного интеллекта. В частности, авторы сравнивают популярные модели GigaChat, YaGPT2, ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Bard, Bing AI и YouChat и проводят сравнительное исследование их работы на текстах русского языка. В качестве исходных материалов для последующего обобщения в статье берутся наборы данных для русского языка, такие как Gazeta, XL-Sum и WikiLingua, а также для сравнения эффективности обобщения были взяты дополнительные наборы данных на английском языке CNN Dailymail и XSum. В статье применяются показатели: ROUGE, BLEU score, BERTScore, METEOR и BLEURT для оценки обобщения текстов. В данной статье в качестве метода исследования используется сравнительный анализ данных, полученных в ходе автоматического обобщения с помощью моделей искусственного интеллекта. Научная новизна исследования заключается в проведении сравнительного анализа качества автоматического обобщения текстов на русском и английском языках с использованием различных нейросетевых моделей обработки естественного языка. Авторы исследования привлекли внимание к новым моделям GigaChat, YaGPT2, ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Bard, Bing AI и YouChat, рассматривая и анализируя их эффективность в задаче обобщения текста. Итоги обобщения на русском языке показывают, что YouChat демонстрирует самые высокие результаты по совокупности оценок, подчеркивая эффективность модели в обработке и генерации текста с более точным воспроизведением ключевых элементов содержания. В отличие от YouChat, модель Bard показала наихудшие результаты, представляя собой модель с наименьшей способностью к генерации связного и релевантного текста.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):13-22
13-22
Модель и алгоритм консенсуса Proof of Performance
Аннотация
В статье исследуется принцип работы модели Proof of Performance (PoP), основанной на алгоритме консенсуса, поддерживающем функции горизонтального шардинга. Модель PoP вносит изменения в традиционную структуру блоков, используемую в алгоритмах Proof of Stake и сетях на базе ядра Tendermint. Горизонтальный шардинг позволяет распределять транзакции между несколькими узлами (шардами), что значительно увеличивает пропускную способность сети. Основная цель исследования – изучение способов повышения эффективности и масштабируемости блокчейн-сетей через динамическое распределение транзакций и адаптивное управление узлами. Важным аспектом является определение параметров и изменяемых характеристик узлов, таких как производительность и надежность для равномерного и справедливого распределения нагрузки внутри сети. Это обеспечивает адаптацию системы к изменяющимся условиям нагрузки. В работе используются аналитические и формальные методы для описания структуры блока, механизма распределения транзакций и системы наказаний и поощрений для шардов. Исследование представляет собой инновационный подход к управлению блокчейн-сетями, акцентируя внимание на производительности узлов. Модель PoP с горизонтальным шардингом обеспечивает более высокую пропускную способность и масштабируемость сети по сравнению с традиционными алгоритмами консенсуса. Предложена система динамического распределения нагрузки и адаптивного изменения весов узлов на основе их производительности, что способствует повышению эффективности и надежности сети. В результате исследования доказано, что модель Proof of Performance значительно увеличивает скорость обработки транзакций и общую производительность блокчейн-сети. Примеры применения подтверждают эффективность модели в различных типах сетей, таких как DeFi-платформы, системы управления цепочками поставок и IoT-сети. Модель PoP стимулирует узлы к поддержанию высокой производительности, обеспечивая справедливое распределение нагрузки и повышая общую устойчивость сети.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):23-48
23-48
Анализ целесообразного поведения различных типов автоматов в условиях игры в размещения
Аннотация
Объектом исследования настоящей работы являются однородные коллективы автоматов, обладающие свойством целенаправленного поведения. Предметом настоящего исследования является сравнение различных конструкций таких автоматов при реализации условий игры в размещения. Целью настоящего исследования является количественная оценка влияния инерционных свойств автоматов и значений глубины памяти на эффективность функционирования коллектива автоматов в рамках игры в размещения. В рассматриваемых коллективах автоматы выполняют действия в заданной среде обитания с различной степенью результативности. Автоматы, в соответствии со своей конструкцией, реагируют на поданный входной сигнал очередным действием. Оценка эффективности автомата определяется, как сумма положительных сигналов, или отрицательных сигналов, полученных автоматом за рассматриваемый промежуток времени. Указанная характеристика зависит, как от заявленной конструкции автомата, так и от глубины его памяти. Требуется определить наиболее простые конструкции автоматов, позволяющие достигать оптимума эффективности в заданной окружающей среде наискорейшим образом. Формализация, как свойство окружающей среды, так и действий автоматов, а также обработка полученных результатов производится при помощи аппарата теории игр. В этом случае значения эффективности функционирования автоматов представляются, как совокупные суммы выигрышей и проигрышей игроков-автоматов. Новизной проведенного исследования является построение интегральной оценки эффективности поведения коллектива автоматов, позволяющей проследить не только стремление коллектива к маскимизации суммы поощрений, но и к минимизации внутриколлективной конкуренции. Полученный результат позволяет проследить влияние инерционных качеств автоматов, реализованных в виде соответствующих конструкций, на эффективность функционирования в заданной окружающей среде, формализованной в виде игры в размещения. Автомат с линейной тактикой и автомат Крылова образуют две предельные реализации автоматной стратегии приближения к оптимуму. Первые за счет высокой скорости смены действий, вторые за счет длительного пребывания в состояниях, близких к оптимальным. Областью применения полученных результатов является дальнейшее исследование более сложных динамических сред при помощи наиболее простых конструкций автоматов, так как синхронные коллективы автоматов в процессе вычислительной реализации плохо поддаются распараллеливанию, что приводит к значительному росту временных и вычислительных затрат при усложнении структуры динамических сред или при увеличении данных оптимизационных задач.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):49-65
49-65
Метод обнаружения объектов на изображениях на основе нейронных сетей на графах и небольшого количества обучающих примеров
Аннотация
В представленной работе объектом исследования являются системы компьютерного зрения. Предмет исследования – метод обнаружения объектов на изображениях на основе нейронных сетей на графах и небольшого количества обучающих примеров. Подробно рассматриваются такие аспекты темы как использование структурного представления сцены для повышения точности обнаружения объектов. Предлагается совместное использование информации о структуре сцены на основе нейронных сетей на графах и обучения с «нескольких выстрелов» для повышения точности обнаружения объектов. Устанавливаются отношения между классами с помощью внешних семантических связей. Для этого предварительно создаётся граф знаний. Метод содержит два этапа. На первом этапе выполняется обнаружение объектов на основе обучения с «нескольких выстрелов». На втором этапе выполняется повышение точности обнаружения с использованием нейронной сети на графах. Основой разрабатываемого метода является использование свёртки на основе спектральной теории графов. Каждая вершина представляет собой категорию в графе знаний, а вес ребра графа рассчитывается на основе условной вероятности. На основе свёртки объединяется информация из соседних вершин и рёбер для обновления значений вершин. Научная новизна разработанного метода заключается в совместном использовании свёрточных сетей на графах и обучения с «нескольких выстрелов» для увеличения точности обнаружения объектов. Особым вкладом автора в исследование темы является применение свёрточной сети на основе графа знаний для улучшения результатов работы метода обнаружения объектов при использовании малого количества обучающих примеров. Метод исследовался на тестовых наборах изображений из области компьютерного зрения. Используя наборы данных PASCAL VOC и MS COCO продемонстрировано, что предлагаемый метод увеличивает точность обнаружения объектов за счет анализа структурных взаимосвязей. Средняя точность обнаружения объектов при использовании разработанного метода увеличивается на 1-5% по сравнению с методом обучения с «нескольких выстрелов» без использования структурного представления.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):66-75
66-75
Подход к выбору механизмов защиты устройств персонального Интернета вещей на основе математической модели с двумя критериями
Аннотация
Существующие методы защиты устройств персонального Интернета вещей (PIoT) требуют постоянной и непрерывной модернизации с учетом возможного возникновения новых угроз и уязвимостей. Важной и актуальной задачей при этом является разработка универсального и эффективного подхода к обеспечению безопасности таких устройств, учитывающего ограниченность ресурсов производителей потребительской электроники сегмента IoT. В данном исследовании предлагается использование математической модели с критериями сложности реализации и универсальности механизмов защиты для выполнения ранжирования механизмов защиты с целью повышения защищённости портативных умных устройств при их оптимальной реализации, с учётом затрат разработчика и в соответствии с требованиями действующего законодательства в области информационной безопасности. Объектом исследования данной работы является процесс обеспечения информационной безопасности устройств персонального Интернета вещей, учитывающий существующие нормативные и технические требования, а также ограниченность ресурсов производителей и разработчиков. Предметом исследования выступает совокупность механизмов защиты PIoT-устройств, отобранных и ранжируемых на основе разработанной математической модели с двумя критериями. Предложен подход к выбору механизмов защиты устройств персонального Интернета вещей на основе математической модели с критериями сложности реализации и универсальности механизмов защиты. В рамках представленного исследования был проведен подробный анализ рекомендаций и требований к обеспечению безопасности устройств персонального Интернета вещей в международных и отечественных стандартах и исследованы возможности их реализации при эффективном распределении ресурсов производителя посредством математической модели с двумя критериями. Научная новизна данной исследовательской работы заключается в том, что был предложен оригинальный подход к выбору механизмов защиты PIoT-устройств на основе математической модели с двумя критериями, позволяющий при минимизации затрат на разработку и эксплуатацию эффективно учитывать актуальные угрозы и нормативные требования. В результате проведенного исследования были сделаны выводы о том, что внедрение подхода к выбору механизмов защиты устройств персонального Интернета вещей на основе математической модели с критериями сложности и универсальности является перспективным и потенциально наиболее эффективным средством решения существующих проблем выбора механизмов обеспечения безопасности устройств персонального Интернета вещей в условиях ограниченности ресурсов производителя.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):76-92
76-92
Роль операционных систем и оболочек в облачных вычислениях: анализ ОС и оболочек, используемых в облачных платформах и их влияние на облачную инфраструктуру
Аннотация
Основное внимание в статье уделяется операционным системам, облачным вычисления и командным оболочкам, которые активно развиваются несколько десятков лет и уже являются частью жизни, как обычного пользователя, так и профессионала компьютерных технологий. Эти объекты рассматриваются как отдельные составляющие информационных технологий, так и их взаимосвязь и результаты этой взаимосвязи. Операционные системы в облачных серверах выполняют управленческую роль. Если быть точнее, то они управляют ресурсами физических серверов. Операционные системы или же ОС в данном случает определяют несколько параметров. К таким параметрам мы может отнести то, как операционные системы могут использовать память, хранилище для различных виртуальных машин и управлять ими. Командные оболочки в свою очередь представляются приложением, которое предоставляет пользователю некий интерфейс командной строки, в которой тот вводит команды как по отдельности, так и запускает скрипты, состоящие из списка команд. Методы исследования включают теоретические (классификация, сравнительный анализ, анализ литературы) и практические (эксперимент, моделирование) подходы. Это позволяет провести комплексный анализ функционирования операционных систем и командных оболочек в облачных вычислениях. Научной новизной нашего исследования служит приведение скриптов для выполнения той или иной задачи в области облачных вычислений на определённой операционной системе с использованием вышеописанных командных оболочек. Таким образом, авторами были приведены теоретические данные об операционные системах и командных оболочках. Авторы привели примеры скриптов и анализ безопасности для командных оболочек Bash и Bourne Shell (sh) для операционной системы Linux и скрипты для командных оболочек Command Prompt (cmd.exe) и Windows PowerShell для операционной системы Microsoft Windows. В результате проведенной работы были составлены таблицы с влиянием операционной системы и командной оболочки на выполнение облачных вычислений. Анализ таблиц позволил охарактеризовать авторам объекты исследования данной научной работы и сделать соответствующие выводы.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):93-108
93-108
Сравнительный анализ производительности сред исполнения JavaScript кода: Node.js, Deno и Bun
Аннотация
Предметом исследования послужила производительность исполнения программ на JavaScript в современных средах Node.js, Deno и Bun. Эти платформы используются для разработки серверных приложений и имеют значительные различия в архитектуре, функциональных возможностях и производительности. Node.js — это наиболее зрелое и широко распространенное решение, которое активно используется в большинстве современных веб-приложений. Deno — это более новая среда, разработанная создателем Node.js, предлагающая улучшенную безопасность, поддержку TypeScript и другие нововведения. Bun, в свою очередь, представляет собой современную и высокопроизводительную альтернативу, ориентированную на скорость работы с серверными приложениями. Цель исследования заключается в выявлении различий в производительности основных современных сред исполнения (Node.js, Deno и Bun) для дальнейшего применения этих сред в разработке серверной части веб-приложений. Для проведения исследования использовался метод компьютерного эксперимента с применением Docker-контейнеров и автоматизации процессов с помощью Ansible. Измерялось время выполнения различных сценариев в каждой из сред исполнения. Научная новизна данного исследования заключается в том что впервые предложена целостная и обоснованная методика измерения и сравнения производительности кода на JavaScript применительно к современным средам исполнения, которая позволит исследователям в дальнейших экспериментах опираться на предложенный подход и распространить его на новые среды исполнения. Результаты исследования показывают, что Bun демонстрирует наилучшую производительность в синхронных вычислениях (сортировка, обработка JSON), но уступает Node.js и Deno в проверке на простоту числа. Deno проявил высокую эффективность в асинхронных операциях, благодаря использованию Rust и библиотеки Tokio. Node.js, несмотря на более низкие результаты в синхронных задачах, показал стабильную производительность в тестах и остается надежным выбором для крупных проектов. В ходе исследования были разработаны рекомендации по выбору подходящей среды выполнения серверного JavaScript кода для различных задач.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):109-123
109-123
Применение платформ Neural Network Wizard и Loginom Community для решения задач аппроксимации и классификации в образовательном процессе
Аннотация
В Российской Федерации большое внимание уделяется развитию сквозных цифровых технологий, в том числе и технологиям искусственного интеллекта (ИИ). Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. В соответствии с подпунктом (в) пункта 51.5 Стратегии одним из направлений повышения уровня компетенций в области ИИ и уровня информированности граждан о ИИ является развитие навыков использования технологий ИИ у выпускников образовательных организаций высшего образования посредством включения модулей по ИИ в каждую образовательную программу. Объектом исследования данной статьи является применение систем ИИ в ходе проведения лабораторных и практических занятий, а также самостоятельной работы обучающихся по дисциплинам «Системы искусственного интеллекта», «Основы искусственного интеллекта» и аналогичным дисциплинам. Предметом исследования являются способы решения задач аппроксимации функций и классификации данных средствами специализированных платформ Loginom Community и Neural Network Wizard. Подробно рассмотрены способы обучения нейронной сети, способы оценки качества обучения и обучающей выборки нейронной сети. Методология исследования основана на сочетании теоретического и практического подходов с применением методов анализа, сравнения, обобщения, синтеза, классификации, моделирования. Разработаны материалы, в ходе изучения которых студенты должны получить теоретические знания в области аппроксимации функций и классификации данных, ознакомиться с основными концепциями и методами искусственного интеллекта, а также их применением в различных областях обработки данных, закрепить практические навыки работы с нейронными сетями, а также специализированными платформами и инструментами Loginom Community и Neural Network Wizard. Исследование было проведено с обучающимися 1–2 курсов бакалавриата и специалитета УГСН 09.00.00, 10.00.00, 15.00.00 всех форм обучения. При реализации исследования соблюдались принципы последовательного изложения материала и «от простого к сложному». Результаты контрольных мероприятий показали, что на достаточном уровне были сформированы навыки использования технологий искусственного интеллекта у обучающихся направлений подготовки, не связанных с областью искусственного интеллекта.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):124-139
124-139
Роль больших языковых моделей в интегрированных средах разработки нового поколения
Аннотация
В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и генерацию фрагментов программного кода, и как автоматизация приводит к повышению эффективности разработки и улучшению качества конечного продукта. Особое внимание уделяется влиянию использования LLM на когнитивные процессы разработчиков, их способность к решению творческих задач, а также на мотивацию и профессиональные навыки. Так же обсуждаются этические аспекты внедрения LLM. Обзор существующих интегрированных сред разработки, в которых применяются большие языковые модели. Оценивались функциональные возможности LLM для автодополнения кода, генерации фрагментов, выявления и исправления ошибок. Применялись сравнительные методы для оценки эффективности LLM по сравнению с традиционными средствами разработки. Новизна исследования заключается в комплексном анализе применения LLM в современных IDE, а также в выявлении их потенциала для повышения продуктивности разработчиков и улучшения качества программного кода. Сделан вывод о том, что интеграция LLM в IDE позволяет не только ускорить процесс создания кода, но и существенно повысить его качество за счет интеллектуальной поддержки и автоматизации рутинных задач. Однако выявлены и ограничения, связанные, в частности, с когнитивной нагрузкой, этическими вопросами и необходимостью сохранения баланса между автоматизацией и развитием навыков программистов. Авторы отмечают, что для успешной интеграции LLM необходим продуманный и ответственный подход, предполагающий баланс между автоматизацией и сохранением творческого потенциала программистов.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):140-150
140-150
Повышение эффективности процессов разработки программного обеспечения: контейнерные технологии
Аннотация
В статье авторы рассматривают влияние контейнерных технологий на процессы разработки программного обеспечения (ПО). Основное внимание уделяется роли контейнеризации в оптимизации процессов развертывания и управления приложениями, а также в повышении гибкости и масштабируемости программных систем. В исследовании анализируются ключевые аспекты применения контейнеров, включая изоляцию приложений, повышение переносимости ПО между различными средами, а также снижение затрат на эксплуатацию благодаря оптимизации использования вычислительных ресурсов. Рассматриваются такие современные инструменты, как Docker и Kubernetes, которые позволяют стандартизировать и автоматизировать процессы развертывания и управления инфраструктурой. Аторы обсуждают примеры практического применения контейнерных технологий в крупных российских и иностранных компаниях, где контейнеризация значительно улучшила процессы разработки и эксплуатации ПО. Для анализа эффективности контейнерных технологий использованы методы сравнительного анализа, позволяющие оценить их влияние на гибкость инфраструктуры и производительность программных систем. Источниками данных служили научные публикации. Новизна исследования заключается в рассмотрении применения контейнерных технологий в контексте современных практик разработки ПО, что позволяет значительно ускорить процессы разработки, тестирования и развертывания программных продуктов. Полученные результаты показывают, что контейнеризация способствует улучшению производительности систем, упрощает управление приложениями и снижает затраты на эксплуатацию. Примеры практического использования Docker и Kubernetes в крупных компаниях демонстрируют, что контейнеризация значительно повышает гибкость инфраструктуры и масштабируемость решений, позволяя разработчикам легко адаптироваться к меняющимся условиям и требованиям рынка. В заключение подчеркивается, что контейнерные технологии играют ключевую роль в современных процессах разработки ПО, и их дальнейшее развитие будет способствовать еще более значительным улучшениям в области автоматизации и управления инфраструктурой программных систем.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):151-161
151-161
Объектно-транзакционные модели программ на алгоритмических языках
Аннотация
Данная работа посвящена вопросу представимости программ, написанных на алгоритмических языках, с помощью формализмов, базирующихся на идее применения предельной частично транзакционной памяти, включающей единственную транзакционную ячейку и множество обычных ячеек. При этом предполагается, что такие формализмы основаны на понятии сети объектов, представляющих как основные, так и вспомогательные элементы решающей задачи. Объекты функционируют в памяти указанного вида, выполняя методы, содержащие исключительно ветвящийся код, лишенный циклов. Циклы при таком подходе заменяются многократным специальным пересогласованием сети объектов, схожим с реализованным в классической транзакционной памяти. Исходя из самых общих представлений о процессе решения задачи в некоторой предметной области, впервые вводится концепция объектно-транзакционной модели и формулируются их основные свойства. При формулировании структуры и основных принципов функционирования объектно-транзакционных моделей используются методы дискретной математики, теории алгоритмов. Вводится понятие предельной частично транзакционной памяти, содержащей единственную транзакционную ячейку со специальным согласованием. Описываются особенности согласования такой памяти в контексте предлагаемых моделей. Выдвигается гипотеза о реализуемости произвольных алгоритмов с помощью объектно-транзакционных моделей. Описаны основные принципы функционирования таких моделей, сформулированы их основные свойства. Вводятся понятия предельных непараллельной и параллельной моделей. Доказывается, что предельная непараллельная модель способна выполнить произвольный разрешимый по Тьюрингу алгоритм. Доказывается, что предельная параллельная модель из K+2 узлов эквивалентна системе из K параллельно работающих машин Тьюринга и, соответственно, способна выполнить произвольный разрешимый по Тьюрингу алгоритм, подразумевающий наличие K параллельных ветвей. Таким образом, выдвинутая в работе гипотеза о реализуемости произвольных алгоритмов доказана.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):162-169
162-169
Методика проведения экспериментального исследования по восприятию визуальной информации в области периферийного зрения человека
Аннотация
В данной статье описана методика проведения эксперимента в рамках исследования восприятия визуальной информации в области периферийного зрения человека. Авторами описана методика подготовки и проектирования стимульного материала, экспериментальная установка, методика проведения эксперимента и обработка полученных данных. В ходе проектирования эксперимента ставится вопрос расширения зоны чтения визуальной информации при работе с компьютерной системой. Поскольку анализ поступающей информации производился с постепенным усложнением задачи, разработка возможного решения в ходе работы стало производственной необходимостью. Любой монитор, вне зависимости от размера ограничивает анализ зрительного восприятия. Некорректное увеличение или уменьшение объектов в формате дисциплея приводит к ухудшению данных. Корректное изображение снижает уровень усталости при чтении информации, повышает качество ее восприятия. Зона периферийного зрения остается незатронутой в рабочих процессах, являясь важной частью зрения человека. Исследование восприятия графических изображений в периферийной области человеческого зрения потенциально расширит эффективность работы интерфейса. Результаты, полученные на основе экспериментальных данных рационально использовать при разработке интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия. Методика включает в себя разработку и рассмотрение факторов цвета, размера и удаленности в стимульном материале. Стимульный материал спроектирован с помощью программного модуля в дальнейшем отвечающего за случайное и независимое расположение стимульного материала. Для фиксации параметров шаблона рассматривания используется программно-аппаратный комплекс ай-треккинга.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):170-181
170-181
Моделирование пор нерегулярной формы по яркости пикселей цифрового изображения
Аннотация
Одним из актуальных направлений в области материаловедения является исследование и моделирование процессов, происходящих в капиллярно-пористых телах. Эти объекты играют важную роль в таких областях, как нефтедобыча, медицина, строительство, производство фильтров и аккумуляторов, создание новых материалов, где требуется точное понимание и контроль процессов, происходящих в пористых средах. Современные методы моделирования с использованием компьютерного зрения и высокие вычислительные мощности компьютеров позволяют значительно повысить точность и эффективность исследований капиллярно-пористых тел и процессов в них. Для пористых тел нерегулярной структуры точная визуальная фиксация процессов, происходящих внутри объектов, затруднительна, но потребность в этом имеется особенно для многоуровневых процессов, которые влияют на состояние пористого тела. Предлагаемые симуляторы и модели структуры таких объектов с использованием упрощений и абстрактных моделей для оценки взаимодействия веществ (процессов диффузии, перколяции и т.д.) непригодны в неоднородных и нерегулярных структурах. Для получения геометрической модели пор произвольной формы предлагается использовать методы обработки цифровых изображений. Создан массив точек, описывающий геометрию поры. Выбран способ поверхностного моделирования на основе сплайн-интерполяции выделенных точек. Для получения поверхностной модели поры нерегулярной формы разработана методика формирования массива точек по уровням яркостей пикселей его цифрового изображения. Уровни яркостей для группировки исходных точек поры определены на основе локальных максимумов гистограммы яркостей. Разработан алгоритм построения поверхностной модели поры нерегулярной формы методами сплайн-интерполяции массивов точек. Представлен результат программной реализации разработанного алгоритма моделирования поверхности пор нерегулярной формы. По разработанной методике геометрического моделирования пор нерегулярной формы можно получить дальнейшую информацию для анализа о размере и объеме пор, пористости объекта в целом, а также проводить анализ процессов в пористых объектах. При необходимости для повышения точности формы количество уровней яркости для группировки точек можно увеличить.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):182-191
182-191
Эффективность распределённых кэширующих платформ в современных backend-архитектурах: сравнительный анализ Redis и Hazelcast
Аннотация
Объектом исследования являются две системы кэширования и распределенного хранения данных — Redis и Hazelcast, которые широко применяются для ускорения доступа к данным в высоконагруженных приложениях. В статье проводится всестороннее сравнительное исследование этих систем по ключевым аспектам, важным для эффективной работы с кэшированием: архитектурным особенностям, моделям управления памятью, подходам к кластеризации, механизмам отказоустойчивости и масштабируемости. Особое внимание уделяется исследованию возможностей работы с шаблонами кэширования и поддержке SQL-подобных запросов. Цель работы заключается в глубоком анализе преимуществ и ограничений Redis и Hazelcast в контексте кэширования данных, а также в выявлении их сильных и слабых сторон при различных нагрузках и сценариях эксплуатации. Методология исследования включает сравнительный анализ Redis и Hazelcast по ключевым аспектам, с последующим представлением результатов в виде сравнительной таблицы. Также было проведено тестирование эффективности выполнения операций CRUD с использованием автоматизированных тестов, интегрированных в программу на платформе Spring Boot. Проведенное исследование показывает, что Redis, будучи однопоточной системой с быстрыми операциями записи и чтения, эффективен для простых и локализованных приложений, в то время как Hazelcast, поддерживающий многопоточность и динамическую кластеризацию, более эффективно справляется с большими объемами данных и распределенными задачами. Особым вкладом автора в исследование темы является комплексный сравнительный анализ этих систем с учетом их ключевых характеристик, таких как производительность, масштабируемость и отказоустойчивость, а также тестирование их работы в реальных сценариях. Новизна исследования заключается в детальном анализе применения Redis и Hazelcast для кэширования данных в высоконагруженных приложениях, что будет полезно для разработки и оптимизации инфраструктуры высокопроизводительных распределенных систем, которые требуют кэширования данных в реальном времени.
Программные системы и вычислительные методы. 2024;(4):192-204
192-204