bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Применение технологий обучения с подкреплением и параллельного программирования для генерации и валидации программного кода
Authors: Марченко В.Е. , Никитин П.В. , Горохова Р.И. 
Published: December 2024

На текущий момент нейросети способны создавать то, что раньше считалось недосягаемым: фотореалистичные лица людей; полноценные картины по грубым наброскам; любые изображения по краткому текстовому описанию; стихи и прозу по первым строчкам или заданной теме. Все это стало возможно благодаря стремительному прогрессу в таких областях как обработка естественного языка и машинное зрение. Нейросети способны генерировать контент на основе тех данных, которые они запомнили во время обширного процесса обучения. Задачи на логику, математику и логические рассуждения является примером гибкого интеллекта, и он требует совершенно других подходов к обучению. Представленное в статье исследование предлагает выработку методологии проектирования и обучения нейросетей направленных на создание функционирующего кода. Основой исследования является возможность применения искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, на генерацию кода машиной, то есть задач AI4Code. В исследовании рассмотрены положения в пользу применения обучение с подкреплением в сравнении с языковыми моделями, а также архитектура необходимой для такого обучения среды. Основной исследования является направленность на использование графических ускорителей Nvidia и использование центральных процессов различных архитектур. В статье рассмотрены особенности создания среды обучения, достоинства и недостатки платформы CUDA, проведен анализ потенциальной эффективности каждого из подходов.
At the moment, neural networks are able to create what was previously considered inaccessible: photorealistic faces of people; full-fledged paintings based on rough sketches; any images with a short text description; poems and prose on the first lines or a given topic. All of this has been made possible by rapid advances in areas such as natural language processing and machine vision. Neural networks are capable of generating content based on the data they have memorized during an extensive learning process. Problems for logic, mathematics and logical reasoning are an example of flexible intelligence, and it requires completely different approaches to learning. The study presented in the article proposes the development of a methodology for designing and training neural networks aimed at creating a functioning code. The basis of the study is the possibility of using artificial intelligence, in particular neural networks, to generate code by a machine, that is, AI4Code tasks. The study examined the provisions in favor of the use of reinforcement learning in comparison with language models, as well as the architecture of the environment necessary for such learning. The main research is the focus on the use of Nvidia graphics accelerators and the use of central processes of various architectures. The article discusses the features of creating a learning environment, the advantages and disadvantages of the CUDA platform, and analyzes the potential effectiveness of each of the approaches.
Прогнозирование сбоев приложений по журналам состояния программных объектов
Authors: Бледнов Р.Г. , Скворцов Н.А. 
Published: December 2024

Программные сбои являются ощутимой и неизбежной проблемой при работе корпоративных программных систем. Обычно сбои обнаруживают при помощи слежения за превышением пороговых значений критических показателей системы. При этом предпринимать меры по предотвращению сбоев или их последствий часто не удаётся из-за недостатка времени на эти действия. Необходимо своевременно прогнозировать сбои, основываясь на журналах состояния приложений. Для этого были изучены различные подходы к прогнозированию сбоев, один из которых основан на обнаружении предшествующих им аномалий в данных состояния приложений. В работе предлагается несколько подходов, основанных на машинном обучении, для прогнозирования сбоев при помощи обнаружения аномалий. Лучшие результаты прогнозирования сбоев достигнуты при использовании метода градиентного бустинга над деревьями решений с применением метода скользящего окна и исключаемой преданомальной областью временного ряда в данных журналов. Это позволяет находить сбои в используемом наборе данных за приемлемое время до момента отказа системы. На случай отсутствия размеченных экспертом данных для обучения предложен подход к обучению без учителя с использованием изолирующих лесов и подход к автоматической разметке данных.
Software failures are a tangible and imminent problem in enterprise software systems. Failures are usually detectable via monitoring threshold values of some critical indicators. At the same time, failure prevention or mitigation is often not possible due to a lack of time for any actions before a failure. It is necessary to predict failures in a timely manner using application status logs. For this purpose, different approaches to failure prediction have been studied, and one of them is based on the detection of foregoing anomalies in data on states of applications. The paper proposes several machine learning approaches to anomaly detection for failure prediction. The best results of failure prediction have been achieved with the gradient boosting method over decision trees with application of the sliding window method and excluding pieces of time series prior to anomalies in log data. This allows finding failures in considered data at a reasonable time before the system fails. In case of a lack of labeled data for training, an unsupervised approach using isolating forests and an automatic data labeling approach are proposed.
О решении задач математической физики в системе Wolfram Mathematica
Authors: Кристалинский В.Р. , Кристалинский Р.Е. 
Published: December 2024

Математические модели целого ряда процессов строятся на основе дифференциальных уравнений в частных производных, называемых также уравнениями математической физики. Исследование этих уравнений является весьма сложной задачей. В то же время увеличение объемов задач моделирования требует готовности большого числа специалистов, работающих в прикладных областях, исследовать данный класс задач. Решить эту задачу помогает использование современного научного программного обеспечения, в частности системы Wolfram Mathematica. В статье рассматривается методика использования данной системы для исследования математических моделей, приводящих к необходимости решать уравнения данного класса, и рассмотрен ряд примеров. Эта методика позволяет значительно повысить эффективность обучения дисциплинам, связанным с математическим моделированием и решения задач научно-исследовательского характера. Приведены примеры решения в системе Wolfram Mathematicaлинейных и нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных.
Mathematical models of various processes are built on the base of partial differential equations, which are called equations of mathematical physics. The investigation of such an equation is a very difficult problem. At the same time increase of volumes of problems of modeling demands the readiness of many specialists, working in applied fields, to investigate such class of models. Modern scientific software, in particular, Mathematica system, helps to solve this problem. The article is devoted to the methods of usage of this system for the investigation of the mathematical models, leading to the need for the solution of such equations. These methods help to increase the effectiveness of learning of disciplines, connected with mathematical modeling and solution of problems of scientific and research character. The examples of the solution for linear and nonlinear partial differential equations are given.
Нейросетевой метод классификации текстов групп социальной сети Вконтакте
Authors: Николаев К.С. , Давлетшин Н.М. , Бердников А.А. 
Published: December 2024

Классификация текстовых данных с помощью нейросетей находит свое применение в многочисленных проектах. Применяются различные структуры искусственных нейросетей с варьирующимися параметрами. В данной статье описан процесс создания и тренировки нейросети, направленной на классификацию записей из социальной сети Вконтакте. Цель работы состоит в том, чтобы проверить применимость нейросетей для решенияпоставленной задачи. В качестве программного инструмента для создания нейросети использовался пакет TensorFlow. Данные для обучения нейросети получены из записей групп с определенной тематикой (биология, информационные технологии, кино). Алгоритм автоматической классификации текстов групп социальной сети Вконтакте, апробированный в исследовании, будет использован при разработке содержательного компонента функциональной психометрической модели когнитивно-поведенческих предикторов активности личности в рамках ее образовательной деятельности.
Classification of text data using neural networks is used in numerous projects. Different structures of artificial neural networks with varying parameters can be used. This article describes the process of creating and training a neural network aimed at the classification of records from the social network Vkontakte. The aim of the work is to check the applicability of neural networks to solve the problem. Tensorflow package was used as a software tool to create a neural network. Data for neural network training are obtained from the records of groups with specific topics (biology, information technology, cinema). The algorithm of automatic of Vkontakte groups texts, tested in the study, will be used in the development of the content component of the functional psychometric model of cognitive – behavioral predictors of personal activity in the framework of its educational activities.
Лаборатория открытых информационных технологий ВМК МГУ. Двадцать лет научно-образовательной деятельности
Authors: Сухомлин В.А. 
Published: December 2024

В статье кратко описаны история создания лаборатории открытых информационных технологий факультета ВМК МГУ, ее вклад в развитие ИТ-образования страны, итоги научной деятельности. Подробно рассматриваются результаты организационно-методической и издательской деятельности лаборатории, ставшие широко известными благодаря учреждению и проведению ей на протяжении многих лет ежегодных международных конференций в области информационных технологий и их приложений, а также изданию высокорейтинговых научных журналов «Современные информационные технологии и ИТ-образование» и «International Journal of Open Information Technologies». В заключении рассматриваются реализуемые лабораторией социально-ориентированные проекты - международный интернет-конкурс «Страница семейной славы» и проект по интернет-обучению людей с инвалидностью ИТ-профессиям.
The article briefly describes the history of the Open Information Technology Laboratory at the Faculty of CMC of Lomonosov Moscow State University, its contribution to the development of IT education in the country, the results of scientific activities. The article elaborates looks at results of the organizational, methodological and publishing activities of the laboratory, which have become widely known due to the establishment and holding of annual international conferences in the field of information technologies and their applications for many years, as well as the publication of high-ranking scientific journals "Modern Information Technologies and IT Education" and International Journal of Open Information Technologies. Finally we consider socially-oriented projects implemented by the laboratory - international Internet competition «Family Glory Page» and project on Internet training of people with disabilities in IT-professions.
Аппроксимация функций Бесселя методом построения многослойных решений дифференциальных уравнений
Authors: Васильев А.Н. , Лазовская Т.В. , Тархов Д.А. 
Published: December 2024

Построение многослойных приближённых решений дифференциальных уравнений, основанное на классических численных методах, применяется для аппроксимации специальных функций как решений соответствующих дифференциальных уравнений. В работе исследуется уравнение Бесселя. Многослойные методы были введены авторами ранее как способ построения приближенных решений в аналитической форме, аналогичной нейронным сетям глубокого обучения без необходимости, но с возможностью такого обучения. Задача аппроксимации функций Бесселя считается классической, но сохраняет свою актуальность в связи с требованиями современной физики и связанными с ней вычислениями. В работе строятся единые параметрические приближенные решения для функций Бесселя разных порядков, приводятся примеры конкретных приближений для отрицательных и положительных порядков функций Бесселя первого рода, в том числе для полуцелых значений. В качестве базисных методов построения многослойных решений рассмотрены как явные, так и неявные методы. Применение явных методов изучено в двух разных постановках. Показаны преимущества полученных результатов в сравнении с усеченным степенным рядом. Иллюстрируется возможность построения приближений с любой заданной точностью. Предложен способ увеличения точности аппроксимации с помощью использования оптимальной стартовой точки для явных схем.
The construction of multilayer approximate solutions of differential equations based on classical numerical methods is used to approximate special functions as solutions of the corresponding differential equations. In this paper, we investigate the Bessel equation. Multilayer methods were introduced by the authors earlier as a way to construct approximate solutions in an analytical form similar to deep learning neural networks without the need, but with the possibility of such training. The problem of approximating Bessel functions is considered classical, but it remains relevant due to the requirements of modern physics and related calculations. In this paper, we construct unified parametric approximate solutions for Bessel functions of different orders and give examples of specific approximations for negative and positive orders of Bessel functions of the first kind, including for half-integer values. Both explicit and implicit methods are considered as basic methods for constructing multi-layer solutions. The use of explicit methods has been studied in two different settings. The advantages of the obtained results in comparison with the truncated power series are shown. The possibility of constructing approximations with any given accuracy is illustrated. A method for increasing the approximation accuracy by using the optimal starting point for explicit schemes is proposed.
Математическая модель анализа надежности неоднородной дублированной системы передачи данных
Authors: Уанкпо Г.Ж.К. , Козырев Д.В. , Нибасумба Э. , Муаль М.Н.Б. 
Published: December 2024

В данной работе мы рассматриваем математическую модель восстанавливаемой резервированной системы передачи данных как модель замкнутой неоднородной системы холодного дублирования с одним ремонтным устройством, с произвольным числом источников данных с экспоненциальной функцией распределения времени безотказной работы и произвольной функцией распределения времени ремонта её элементов. Мы изучаем надежность системы, определяемую как стационарную вероятность безотказной работы системы. Предлагаемая аналитическая методология позволила оценить надежность всей системы при отказе её отдельных элементов. Получены явные аналитические и асимптотические выражения для стационарных вероятностей состояний системы и стационарной вероятности безотказной работы системы, которые позволяют анализировать другие операционные характеристики системы относительно производительности резервных элементов. Были выбраны следующие распределения времени ремонта элементов: Экспоненциальное (M), Вейбулла-Гнеденко (GW), Парето (PAR), Гамма (G) и Логнормальное (LN) для анализа и сравнения результатов. Также изучалась проблема анализа чувствительности характеристик надежности рассматриваемой системы к видам распределений времени ремонта. Полученные формулы показали наличие явной зависимости этих характеристик от типов функций распределения времени восстановления элементов системы. Однако численные исследования и анализ построенных графиков показали, что эта зависимость становится исчезающе малой при «быстром» восстановлении элементов системы.
In this work, we consider the mathematical model of the repaired data transmission system as a model of a closed heterogeneous cold standby system with one repair device with an arbitrary number of data sources with an exponential distribution function of uptime and an arbitrary distribution function of the repair time of its ele-ments. We study the reliability of the system, defined as the steady-state probability of failure-free system operation. The proposed analytical methodology made it possible to evaluate the reliability of the entire system in case of failure of its elements. Explicit analytic and asymptotic expressions are obtained for the steady-state probabilities of system and the steady-state probability of failure-free system operation. The problem of analyzing the sensitivity of the reliability characteristics of the system under consideration to the types of repair time distributions was also studied. The obtained formulas showed the presence of a clear dependence of these characteristics on the types of distribution functions of the recovery time of system elements. However, numerical studies and analysis of the constructed graphs showed that this dependence becomes vanishingly small with a “quick” restoration of system elements.
Automatic Evaluation of Recommendation Models
Authors: Alieva O.A. , Gangan E.S. , Ilyushin E.A. , Kachalin A.I. 
Published: December 2024

The paper presents an overview of state-of-the-art algorithms used in recommender systems. We discuss the goal of collaborative filtering (CF) as well as different approaches to the method. Specifically, we talk about Singular Value Decomposition (including optimizations, bias, time sensitive Singular Value Decomposition (SVD) and enhanced SVD methods as SVD++), clustering approaches (using K means clustering). We also discuss deep learning methods applied to recommender systems, such as Autoencoders and Restricted Boltzmann Machines. We also go through qualitative evaluation metrics of the algorithms, with a special emphasis on the classification quality metrics, as recommender systems are usually expected to have an order in which the recommendations are delivered. At the same time, we propose a tool that automates the processes of CF algorithms launch and evaluation, that contains data pre-processing, metrics selection, training launch, quality indicators checks and analyses of the resulted data. Our tool demonstrates the impact that parameter selection has on the quality of the algorithm execution. We observed that classical matrix factorization algorithms can compete with new deep learning methods, giving the correct tuning. Also, we demonstrate a significant gain in time between the manual (involving a person that launches all the algorithms individually) and the automatic (when the tool launches all the algorithms) algorithm launch.
В статье представлен обзор современных алгоритмов, используемых в рекомендательных системах. Мы обсуждаем цель коллаборативной фильтрации (CF), а также различные подходы к этому методу. В частности, мы говорим о сингулярном разложении (включая оптимизацию, смещение, чувствительное ко времени сингулярное разложение (SVD) и расширенные методы SVD как SVD++), подходах к кластеризации (с использованием метода K-средних). Мы также обсуждаем методы глубокого обучения, применяемые к рекомендательным системам, такие как Автоэнкодеры и ограниченные машины Больцмана. Мы также рассматриваем качественные метрики оценки алгоритмов, уделяя особое внимание метрикам качества классификации, поскольку рекомендательные системы обычно должны иметь порядок, в котором выполняются рекомендации. В то же время мы предлагаем инструмент, автоматизирующий процессы запуска и оценки алгоритмов коллаборативной фильтрации, содержащий предварительную обработку данных, выбор метрик, запуск обучения, проверку показателей качества и анализ полученных данных. Наш инструмент демонстрирует влияние выбора параметров на качество выполнения алгоритма. Мы наблюдали, что классические алгоритмы матричного факторизации могут конкурировать с новыми методами глубокого обучения, давая правильную настройку. Кроме того, мы демонстрируем значительный выигрыш во времени между ручным (с участием человека, который запускает все алгоритмы индивидуально) и автоматическим (когда инструмент запускает все алгоритмы) запуском алгоритма.
Задача об исследовании автоколебаний аэродинамического маятника в потоке среды
Authors: Беляков Д.В. 
Published: December 2024

Работа посвящена построению и исследованию математической модели автоколебаний аэродинамического маятника в потоке среды. В качестве модели воздействия среды на тело принята модель квазистатического обтекания пластинки средой. Согласно этой гипотезе, аэродинамические силы, действующие на тело, прикладываются в центре давления. В рассматриваемой задаче центр давления является подвижным относительно пластинки. Получены уравнения движения для рассматриваемого тела. Проведен переход к новым безразмерным переменным. Показано нарушение единственности при определении угла атаки. Проведен параметрический анализ областей неоднозначности. Найдены все стационарные точки, являющиеся решениями уравнений равновесия. Показано, что в наиболее характерном положении равновесия, соответствующем состоянию покоя областей неоднозначности нет. Проведено исследование устойчивости различных положения равновесия, в которых реализован критерий Гурвица и изображены области устойчивости. Показано, что силы аэродинамического воздействия для тел с одними формами могут способствовать развитию автоколебаний, а для других затуханию. В математическом пакете MATLAB 18 написан комплекс программ, позволяющий строить области устойчивости и проводить численное интегрирование уравнений, описывающих колебания тела, для того, чтобы подтвердить адекватность построенной модели.
The paper is devoted to the construction and research of a mathematical model of self-oscillations of an aerodynamic pendulum in the flow of a medium. As a model of the influence of the medium on the body, the model of quasi-static flow around the plate by the medium is adopted. According to this hypothesis, the aerodynamic forces acting on the body are applied at the center of pressure. In this problem, the center of pressure is mobile relative to the plate. The equations of motion for the body under consideration are obtained. The transition to new dimensionless variables is performed. Violation of uniqueness in determining the angle of attack is shown. Parametric analysis of ambiguity areas is performed. All stationary points that are solutions of the equilibrium equations are found. It is shown that there is no ambiguity in the most characteristic equilibrium position corresponding to the state of rest. A study of the stability of various equilibrium positions in which the Hurwitz criterion is implemented and the stability regions are depicted. It is shown that the forces of aerodynamic action for bodies with some shapes can contribute to the development of self-oscillations, and for others to damping. In the MATLAB 18 mathematical package, a set of programs is written that allows you to build stability regions and perform numerical integration of equations describing body vibrations in order to confirm the adequacy of the constructed model.