bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
The impact of coronavirus infection on the socio-economic indicators of the region
Authors: Печерина А.В. 
Published: July 2024

Новая коронавирусная инфекция (COVID-19), возникшая в городе Ухань в Китае в начале декабря 2019 года, быстро распространилась почти во всех странах мира и стала шоком для мировой экономики. В статье освещаются важнейшие проблемы, которые обусловлены пандемией коронавируса. Автором рассматривается влияние новой коронавирусной инфекции Covid-19 на некоторые социально-экономические показатели отдельного региона Российской Федерации, а также Российской Федерации в целом. Для этого была разработана аналитическая процедура на бесплатной платформе для анализа данных с открытым исходным кодом Knime Analytics Platform, которая, в свою очередь, значительно упростила обработку данных и визуализацию результатов. Платформа позволяет разрабатывать воспроизводимые и масштабируемые рабочие процессы, интегрируя широкий спектр инструментов анализа. В основу анализа легли данные, извлеченные с сайта Центра пространственно-временных инноваций университета Гарвард (NSF Spatiotemporal Innovation Center), и статистические данные, извлеченные с сайта Федеральной службы государственной статистики. Полученные данные были визуализированы и сделаны выводы о зависимости роста заболеваемости новой коронавирусной инфекцией Covid-19 и стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг для межрегиональных сопоставлений покупательной способности населения.
The new coronavirus infection (COVID-19) which emerged in Wuhan, China, in early December 2019 quickly spread to almost every country in the world and shocked the global economy. This article highlights the most important problems that are caused by the coronavirus pandemic. The author discusses the impact of the new coronavirus infection Covid-19 on some socio-economic indicators of a particular region of the Russian Federation as well as the Russian Federation as a whole. In order to do that, an analytical procedure was developed using Knime Analytics Platform (the free and open source data analysis platform), which, in turn, greatly simplified data processing and visualization of results. The platform makes it possible to develop reproducible and scalable workflows by integrating a wide range of analysis tools. The analysis was based on the data extracted from the website of the Center for Spatiotemporal Innovation at Harvard University (NSF Spatiotemporal Innovation Center) and the statistical data extracted from the website of the Federal State Statistics Service. We visualized the data and drew conclusions about COVID-2019 incidence rate and the cost of a constant set of consumer products and services for the purposes of inter-regional comparisons of purchasing power.
The model of the measuring unit with consideration for the influence of external factors on the change in the total error of the measurement channel
Authors: Романцова Н.В. , Сулоева Е.С. 
Published: July 2024

Для метрологического синтеза актуальной задачей является разработка математического и алгоритмического обеспечения, которое позволит создавать модели измерительных трактов и автоматизировать расчет полной погрешности, что ускорит процесс разработки средств измерения. В статье предлагается модель измерительного блока, которая учитывает изменение характеристики преобразования вследствие влияния параметров внешней среды, вид функциональной зависимости характеристики преобразования от влияющего аргумента, количество влияющих параметров и характер влияния. Каждый измерительный блок необходимо описывать данной моделью, при этом измерительный тракт состоит из последовательно включенных блоков. Математическая модель основана на методе нелинейного преобразования, обратного функции распределения, а также на способах описаний сигналов, теории математической статистики и теории вероятностей. На основе аналитических расчетов авторы провели метрологический анализ и сравнили параметры случайной величины на выходе измерительного тракта при учете влияния внешних факторов на характеристики преобразования измерительных блоков с результатами, полученными без учета влияния внешних факторов. Приведенные примеры расчетов подтверждают необходимость минимизации полной погрешности измерительного тракта в целом, а не отдельно для каждого измерительного блока.
A necessary task for metrological synthesis is to develop mathematical and algorithmic software that will allow creating models of measuring channels and automating the calculation of the total error, which will accelerate the process of developing measuring devices. The article proposes a model of a measuring unit that takes into account the change in the transformation characteristic due to the influence of environmental parameters, the type of functional dependence of the transformation characteristic on the influencing argument, the number of influencing parameters and the pattern of the influence. It is important to describe each measuring unit according to this model; concurrently, the measuring channel consists of sequentially connected units. The mathematical model is based on the method of nonlinear transformation, the inverse of the distribution function, as well as on the methods of describing signals, the theory of mathematical statistics and the theory of probability. Following on from the analytical calculations, the authors conducted a metrological analysis and compared the parameters of a random value at the output of the measuring channel accounting for the influence of external factors on the characteristics of the measuring unit conversion with the results obtained without regard for the influence of external factors. Examples of calculations confirm the need to minimize the total error of the measuring channel as a whole and not separately for each measuring unit.
Intelligent support for detecting information security incidents
Authors: Токарев В.Л. , Сычугов А.А. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации процессов обнаружения и идентификации инцидентов информационной безопасности для своевременного запуска процессов реагирования, что, в свою очередь, позволит снизить влияние как преднамеренных, так и случайных инцидентов информационной безопасности на защищенность информации в автоматизированных системах различного назначения. В основу предлагаемых решений положены методы искусственного интеллекта, а в качестве выстраиваемого средства интеллектуальной поддержки обнаружения инцидентов информационной безопасности – система поддержки принятия решений. В статье предложены модели, математические зависимости и методы решения задач автоматического обнаружения, идентификации инцидентов информационной безопасности, а также их локализации, для чего, среди прочего, используется теория нечетких множеств. Рассмотрены возможные стратегии локализации инцидентов ИБ. Сформулированы процедуры реагирования на инциденты информационной безопасности, а также их ликвидации, что, в свою очередь, позволяет строить системы интеллектуальной поддержки решения задачи оперативного обнаружения инцидентов информационной безопасности. Приведены примеры событий. Материалы статьи представляют практическую ценность при построении систем превентивной защиты информации, что является на сегодняшний день одним из перспективных направлений теории и практики обеспечения защиты информации.
The relevance of the study is due to the need to automate the processes of detecting and identifying information security incidents for the timely launch of response processes, which, in turn, will reduce the impact of both intentional and accidental information security incidents on information security in automated systems for various purposes. The suggested solutions are based on artificial intelligence methods, and as a built-in means of intellectual support for the detection of information security incidents, a decision support system is employed. The article proposes models, mathematical dependencies and methods for solving problems of automatic detection, identification of information security incidents as well as their localization, for which, among other things, fuzzy set theory is used. Possible strategies for localizing information security incidents are considered. Procedures for responding to information security incidents as well as their elimination are formulated, which, in turn, allows building intelligent support systems for solving the problem of prompt detection of information security incidents. Examples of events are given. The materials of the article are of practical value for building systems of preventive information protection, which is currently one of the promising areas of theory and practice of ensuring information protection.
Smoke recognition model in an open area using a convolutional and recurrent neural network
Authors: Шестаков Д.А. , Шагрова Г.В. , Струкова В.Г. , Доронин В.А. 
Published: July 2024

Своевременное обнаружение источника возгорания является важным вопросом защиты людей, животных и обширных территорий от пожаров. Актуальность исследования обусловлена тем, что существующие системы визуального обнаружения дыма имеют ряд недостатков, которые не позволяют эффективно применять их на практике. Система наблюдения должна полагаться на визуальные характеристики, и часто ошибочно определяет туман и облака как дым. Целью исследования является повышение эффективности обнаружения дыма за счет использования усовершенствованной модели детектора дыма на основе нейронной сети «You-Only-Look-Once» и классификатора с долговременной кратковременной памятью (LSTM). Основными задачами исследования являются: структурное описание предлагаемой модели обнаружения дыма, математическое описание обучаемой модели и проведение сравнительного анализа с существующими моделями нейронных сетей. Путем изменения структуры LSTM достигается уменьшение количества слоев и ячеек, сохраняется производительность исходной LSTM. Предложенный метод обеспечивает уменьшение количества параметров в несколько раз и более быстрое время обработки на используемом наборе данных. В статье приводятся результаты производительности систем искусственного интеллекта для сравнительного анализа кандидатов нейронных сетей в модель распознавания дыма.
Timely detection of the source of ignition is an important issue of protecting people, animals and vast territories from fires. The relevance of this study is due to the fact that the existing visual smoke detection systems have a number of disadvantages that do not allow them to be effectively applied in practice. The surveillance system must rely on visual characteristics and often mistakenly identifies fog and clouds as smoke. The aim of this study is to increase the efficiency of smoke detection by using an advanced smoke detector model based on the "You-Only-Look-Once" neural network and a classifier with long-term short-term memory (LSTM). The main objectives of the study are structural description of the proposed smoke detection model, mathematical description of the trained model and comparative analysis with existing neural network models. By changing the structure of the LSTM, a reduction in the number of layers and cells is achieved, and the performance of the original LSTM is maintained. The proposed method provides a reduction in the number of parameters by several times and a faster processing time on the data set used. The article presents the results of the performance of artificial intelligence systems for a comparative analysis of neural network candidates in the smoke recognition model.
Evaluation of a medical organization customer satisfaction taking into account emotionally colored information
Authors: Минеева Е.А. , Богданова Д.Р. , Котельников В.А. 
Published: July 2024

Данная статья посвящена разработке методики оценки удовлетворенности клиентов предприятия, которое предоставляет населению услуги медицинского характера с учетом эмоционально окрашенной информации, поступающей от клиентов. Авторами проведен анализ нескольких связанных публикаций на данную тему. На основе этого анализа выявлены существующие недостатки рассмотренных методик. С целью устранить вышеописанные недостатки предложено усовершенствование одного из рассмотренных методов. Усовершенствование заключается в добавлении в математическую модель дополнительного параметра, который характеризует эмоциональный отклик клиента медицинской организации в качестве обратной связи. Выбрана модель оценки удовлетворенности пациентов с учетом эмоций клиентов с использованием нечетких классификаторов и приведена общая схема расчета интегрального показателя. Предложенная методика описана поэтапно. Каждый этап методики также рассмотрен более детально. В процессе одного из этапов экспертами определен набор показателей для дальнейшей работы, в состав которого входит параметр, описывающий эмоциональную реакцию пациента. Проведен численный эксперимент, реализующий предложенную методику, а также описаны его результаты. На основе результатов расчетного эксперимента сформированы выводы по работе.
This article is devoted to development of a methodology for assessing customer satisfaction of an enterprise that provides medical services to population taking into consideration emotionally charged information coming from customers. Authors analyzed several related publications on this issue. Based on that, the existing shortcomings of the methods under review were identified. To eliminate them, it is proposed to improve one of these methods. The improvement consists in adding an additional parameter to the mathematical model which characterizes emotional response of a client of a medical organization as feedback. A model for assessing patient satisfaction was chosen with due regard for customers’ emotions using fuzzy classifiers. A general scheme for calculating the integral indicator was given. The proposed methodology is described step by step. Each stage of the methodology was also studied in greater detail. During one of the stages, the experts determined a set of indicators for further research, which includes a parameter that describes a patient's emotional reaction. A numerical experiment was carried out that implements the proposed method and its results are described. Following on from the results of the computational experiment, conclusions were drawn.
A logical compromise approach to decision-making in the context of a conflict of interests of the subjects in the organizational system
Authors: Новосельцев В.И. , Орлова Д.Е. , Плющик К.А. 
Published: July 2024

В статье развивается логико-компромиссный подход к принятию решений в организационных системах в условиях конфликта интересов составляющих их субъектов. Применительно к системам данного типа дается трактовка критериев гарантированности принимаемых решений, их оптимальности по Парето и равновесности по Нэшу. Вводится понятийная градация уровней риска при принятии решений и приводятся эмпирические формулы для оценки соответствующих им функций эффективности субъектов. На основе учета соотношения индивидуальных и системных интересов решается задача выбора наиболее подходящего решения из числа оптимальных по Парето и одновременно равновесных в смысле Нэша. Даются рекомендации по практическим способам обеспечения равновесности компромиссных решений, включая наложение санкций на нарушителей договоренностей, создание коалиций из числа субъектов, близких по своим интересам, повышение уровня взаимной информированности участников переговоров. Предлагается алгоритм, реализующий логико-компромиссный подход к принятию решений в условиях конфликта интересов субъектов организационной системы. Данный алгоритм, наряду с методами многокритериальной математической оптимизации, положениями теории коалиционных игр и нейросетевого программирования, может быть использован для создания программных комплексов поддержки принятия компромиссных решений, принимаемых в организационных системах различного функционального назначения.
The article develops a logical compromise approach to decision-making in organizational systems under the conditions of conflict of interests among their constituent entities. In relation to systems of this type, the interpretation of the criteria for decision security, their Pareto optimality and Nash equilibrium are given. The conceptual gradation of risk levels in decision-making is introduced and empirical formulas are provided to assess the corresponding functions of subject efficiency. Taking into account the correlation of individual and systemic interests, the problem of choosing the most suitable solution from among Pareto-optimal and simultaneously equilibrium solutions in the sense of Nash is solved. Recommendations on practical ways to ensure the balance of compromise solutions, including imposing sanctions on violators of agreements, creating coalitions from among subjects with similar interests, increasing the level of mutual awareness of participants in negotiations, are given. An algorithm is proposed that implements a logical compromise approach to decision-making in the context of a conflict of interests of the subjects in the organizational system. This algorithm along with the methods of multi-criteria mathematical optimization, the provisions of coalition game theory and neural network programming can be used to create software systems to support the adoption of compromise decisions made in organizational systems of various functional purposes.
Means for monitoring, modeling and predicting the concentration of urban air pollution by microparticles
Authors: Вялова Е.П. , Квашнина Г.А. , Федянин В.И. 
Published: July 2024

Загрязнение воздуха является одной из самых больших угроз для окружающей среды и человека. В силу метеорологических и транспортных факторов, деятельность промышленности и выбросы электростанций являются основными факторами загрязнения воздуха. Поэтому органы управления экологией сосредоточены на последствиях загрязнения воздуха, выработке правил для сведения к минимуму уровня загрязнения воздуха. Основная цель этого исследования заключается в разработке системы, использующей подход машинного обучения для прогнозирования уровня загрязнения городской воздушной среды путем анализа набора данных о загрязнителях воздуха, в частности, твердыми частицами PM2.5. Для прогнозирования использован линейный алгоритм контролируемого машинного обучения, который имеет значение среднеквадратичной ошибки RMSE, равное 31.29, и алгоритм Decision Forest Regression со значением RMSE=29.26. Система разработана на веб-платформе, доступна для мобильных телефонов, обеспечивает удобную работу пользователей, представляет им значения концентрации загрязнителей воздуха частицами PM2.5 и значения индекса качества воздуха. Значения концентрации частиц PM2.5 зависимы от других источников и фоновых уровней, что свидетельствует о важности локализованных факторов для понимания пространственно-временных моделей загрязнения воздуха на перекрестках и оказания поддержки лицам, принимающим решения в области регулирования и контроля загрязнения в городе.
Air pollution is one of the biggest threats to the environment and humans. Due to meteorological and transport factors, industrial activity and emissions of power plants are the main agents of air pollution. Therefore, environmental authorities are focused on the effects of air pollution and the development of guidelines to minimize it. The main objective of this study is to design a system that uses a machine learning approach for predicting urban air pollution by analyzing a set of data on air pollutants, PM2.5 particulate matter in particular. A linear controlled machine learning algorithm, which has a RMSE error value of 31.29 and a Decision Forest Regression algorithm with an RMSE value of 29.26, is used for predictions. The system is developed on a web-based platform and is accessible for mobile phones; it is user-friendly and represents the values of air pollutant concentration with PM2.5 particles and the values of the air quality index. Values of PM2.5 particle concentration are dependent on other sources and background levels, which indicates the importance of localized factors for understanding spatio-temporal model of air pollution at intersections and supporting individuals making decisions in the field of regulating and controlling pollution in cities.
Generalized ecological model of a dynamic distributed computing system
Authors: Брюханова Е.Р. , Антамошкин О.А. 
Published: July 2024

В работе представлена обобщенная модель, позволяющая проводить структурный анализ распределенной вычислительной динамической системы, а также исследовать применимость различных методов управления с учетом параметров экологичности ее работы. С приходом эпохи информационного общества интенсивность использования распределенных вычислительных систем для обработки данных и выполнения разнообразных задач безостановочно растет. Однако с ростом их количества и масштабов остро встают вопросы энергопотребления и негативного воздействия на окружающую среду. Предложенная модель предоставляет инструментарий для оценки воздействия таких систем на окружающую среду, а также для принятия мер по минимизации их экологического следа. Она включает в себя комплекс параметров, позволяющих анализировать и учитывать факторы, такие как энергопотребление, выбросы углерода и эффективность использования ресурсов. Данная модель призвана способствовать развитию более экологически позитивных подходов к управлению распределенными вычислительными системами. Это имеет особую важность в свете нарастающего внимания к экологической проблематике и стремления общества к более ответственному использованию ресурсов. Результаты данного исследования открывают путь к созданию более эффективных и экологически дружественных вычислительных решений, способствуя снижению негативного воздействия на окружающую среду и более устойчивому будущему, обеспечивая баланс между производительностью и экологичностью распределенных систем вычислений.
The paper presents a generalized model that enables a structural analysis of a distributed computational dynamic system and makes it possible to investigate the applicability of various control methods taking into account the environmental parameters of its operation. With the advent of the information society era, distributed computing systems for data processing and performing various tasks are being increasingly used. However, with the growth of their number and scale, the issues of energy consumption and negative impact on the environment are becoming more acute. The proposed model provides tools for assessing the impact of such systems on the environment as well as for taking measures to minimize their ecological footprint. It includes a set of parameters that help to analyze and take into account such factors as energy consumption, carbon emissions and resource efficiency. This model is designed to promote the development of more environmentally positive approaches to the management of distributed computing systems. This is of particular importance in the light of the growing attention to environmental issues and the desire of society for a more responsible use of resources. The results of this study open the way to creating more efficient and environmentally friendly computing solutions reducing the negative impact on the environment and a more sustainable future ensuring a balance between performance and environmental friendliness of distributed computing systems.