bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Detection of defects in faulty elements of power lines using neural networks of YOLO
Authors: Астапова М.А. , Уздяев М.Ю. 
Published: July 2024

В настоящее время визуальная диагностика состояния элементов линий электропередач (ЛЭП) является сложной и трудоемкой процедурой. В целях повышения эффективности и снижения трудозатрат этой процедуры наиболее перспективным является применение беспилотных летательных аппаратов, оборудованных системами компьютерного зрения, выполняющих автоматическую детекцию поврежденных элементов ЛЭП. Для повышения качества детекции поврежденных участков ЛЭП системами компьютерного зрения наиболее перспективно применение современных глубоких нейросетевых архитектур. Однако, вопрос применения таких архитектур в обозначенной задаче недостаточно освещен в современных исследованиях. Особо остро стоит вопрос сравнения различных нейронных сетей и выявления значимых различий в их результатах. Данная статья посвящена сравнительному анализу современных нейросетевых детекторов YOLOv3 и YOLOv4, а также их сокращенных версий (YOLOv3-tiny и YOLOv4-tiny) в задаче детекции дефектов ЛЭП. Приводятся результаты обучения этих детекторов на наборе данных CPLID, а также статистическое сравнение результатов YOLOv3 и YOLOv4 посредством процедуры кросс-валидации. Детекторами были показаны высокие результаты точности детекции (mAP@0,50=0,97±0,03; mAP@0,75=0,78±0,04), а также статистически значимые различия в этих результатах. Сравнительный анализ результатов показал, что применение более простой нейронной сети YOLOv3 является более перспективным в задаче детекции дефектов ЛЭП.Currently, visual state diagnostics of power transmission lines (PTL) elements is a complex and time-consuming procedure. In order to increase the efficiency and reduce the labor costs of this undertaking, the most promising measure is the use of unmanned aerial vehicles equipped with computer vision systems that automatically detect damaged elements of power lines. For the purposes of improving the detection quality of power lines damaged areas by computer vision systems, the application of modern deep neural network architectures would be most effective. However, the problem of utilizing such architectures in the aforementioned task is not sufficiently covered in modern research. The issue of comparing various neural networks and identifying substantial differences in their results is especially acute. This article is devoted to a comparative analysis of modern neural network detectors YOLOv3 and YOLOv4 as well as their reduced versions (YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny) in terms of detecting power transmission line defects. The results of training these detectors on the CPLID dataset are presented along with statistical comparison of the YOLOv3 and YOLOv4 results by means of the cross-validation procedure. The detectors displayed high rates of detection accuracy (mAP @ 0.50 = 0.97 ± 0.03; mAP @ 0.75 = 0.78 ± 0.04) and statistically significant distinctions in these results. A comparative analysis of the findings has revealed that the employment of a simpler neural network YOLOv3 has more potential when applied to detection of power transmission line defects.
Hardware resource use intellectualization of data centers providing cloud-computing services
Authors: Метелкин Я.В. , Маковий К.А. 
Published: July 2024

В настоящее время набирает популярность технология облачных вычислений – технология, в рамках которой компьютерные ресурсы центра обработки данных предоставляются пользователю по сети как онлайн-сервис. Спрос стимулирует рост количества и размеров центров обработки данных, оказывающих данные услуги. Пандемия стала причиной перехода многих сервисов в режим онлайн. Многие организации подчеркнули для себя эффективность удаленной работы, в связи с чем выросла распространенность дистанционного обучения. Таким образом, возникает необходимость оптимизации работы ИТ-инфраструктуры поставщиков облачных услуг в целях повышения ее экономичности и экологичности (соответствие концепции Green computing) при сохранении заранее определенного уровня качества обслуживания. Одной из ключевых проблем оказания услуг облачных технологий является оптимальное распределение виртуальных машин на физических серверах. Данной проблемой занимались многие исследователи, и в этой работе проведен анализ существующих подходов к ее решению. Все они основаны на анализе текущей рабочей нагрузки с последующей корректировкой распределения виртуальных машин. В работе предлагается интеллектуализация использования аппаратных ресурсов центра обработки данных, которая заключается в превентивном управлении аппаратными платформами, размещении виртуальных машин, основанном на прогнозировании рабочей нагрузки в будущем. Для апробации предлагаемого подхода использованы возможности фреймворка CloudSim.
Nowadays, cloud computing technology is gaining popularity. That is a technology in which the computer resources of a data center are provided for a user over a network as an online service. Demand stimulates the growth in the number and size of data centers that deliver these services. The pandemic has led to the transition of many services to online mode. Many organizations have noted the effectiveness of remote work and, therefore, the prevalence of distance learning is growing. Thus, there is a need to optimize the operation of service providers’ IT infrastructure in order to increase its cost-effectiveness and environmental friendliness (compliance with the Green computing concept) while maintaining a predetermined level of service quality. One of the key challenges of providing cloud services is the optimal distribution of virtual machines on physical servers. This problem has been studied by many researchers, and in this article the analysis of the existing approaches to its solution is carried out. All of them are based on the current workload examination and then adjusting the allocation of virtual machines. This paper proposes hardware resource use intellectualization of a datacenter, which involves proactive management of hardware platforms, placement of virtual machines, based on the prediction of the workload in the future. To test the outlined approach, we used the capabilities of the CloudSim framework.
Implementation of the method for dynamic content matching of learning and game scenarios in an adaptive learning game
Authors: Хайров А.В. , Шабалина О.А. , Катаев А.В. 
Published: July 2024

В работе описан метод адаптации процесса обучения в адаптивных ролевых обучающих играх, основанный на динамическом контентном согласовании нелинейных обучающего и игрового сценариев. Обучающий сценарий и сопоставленный ему игровой сценарий представляются структурно-упорядоченными пространствами. Механизм динамического контентного согласования нелинейных обучающего и игрового сценариев, реализованный в игре, основан на активации предопределенных игровых событий в зависимости от выбранного игроком развития игрового сюжета. Каждому видимому и невидимому объекту игрового мира назначаются триггеры в соответствии с построенным пространством знаний. При попадании персонажа в игровую ситуацию, привязанную к области действия триггера, активизируется и вызывается система диалоговых окон для выполнения задания, составленного этой игровой ситуацией. Игрок динамически строит свой игровой сценарий в зависимости от выбора стратегии освоения пространства знаний и выполнения соответствующих игровых заданий, при этом реализованный в игре метод динамического контентного согласования обеспечивает освоение всего пространства при любой стратегии, формируемой игроком. Описан способ реализации метода в обучающей ролевой игре Камми для изучения объектно-ориентированного программирования и языка С++.
The paper describes a method for adapting the educational process in adaptive role-playing learning games using dynamic content matching of nonlinear learning and game scenarios. The training scenario and the game scenario, associated with it, are represented by structurally ordered spaces. The mechanism of dynamic content matching of nonlinear training and game scenarios implemented in the game is based on the activation of predefined game events in relation to the plot path chosen by the player. Triggers are assigned to each visible and invisible object of the game world in conformity with the constructed knowledge space. When a character enters a game situation tied to the trigger's scope, a system of dialog boxes is enabled to complete the objective, set by this game situation. The player dynamically builds their game scenario depending on the choice of a strategy for mastering the knowledge space and performing the corresponding game tasks while the method of dynamic content matching, executed in the game, ensures the development of the entire space in terms of any strategy formed by the player. The means of the method employment in the Cammi learning role-playing game for studying object-oriented programming and the C++ language is defined.
Analysis of methods for machine learning system security
Authors: Чекмарев М.А. , Клюев С.Г. , Бобров Н.Д. 
Published: July 2024

Применение систем машинного обучения является эффективным способом решения задач, оперирующих с большими объемами данных, что способствует их повсеместному внедрению в различные сферы деятельности. Вместе с тем, в настоящее время такие системы уязвимы перед злонамеренными манипуляциями, которые могут привести к нарушению целостности и конфиденциальности, что подтверждается внесением данных угроз Федеральной службой по техническому и экспертному контролю (ФСТЭК России) в Банк данных угроз безопасности информации в декабре 2020 года. В этих условиях обеспечение безопасного применения систем машинного обучения на всех этапах жизненного цикла является важной задачей. Этим обусловлена актуальность исследования. В статье рассмотрены существующие методы обеспечения безопасности, предлагаемые различными исследователями и описанные в научной литературе, их недостатки и перспективы дальнейшего применения. В связи с этим данная обзорная статья направлена на определение проблем исследования в области обеспечения безопасности систем машинного обучения с целью дальнейшей разработки технических и научных решений по данному вопросу. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов по информационной безопасности и разработчиков систем машинного обучения.
The employment of machine learning systems is an effective way to achieve goals, operating with large amounts of data, which contributes to their widespread implementation in various fields of activity. At the same time, such systems are currently vulnerable to malicious manipulations that can lead to a violation of integrity and confidentiality, which is confirmed by the fact that these threats were included in the Information Security Threats Databank by the Federal Service for Technical and Expert Control (FSTEC) in December 2020. Under these conditions, ensuring the safe use of machine learning systems at all stages of the life cycle is an important task. This explains the relevance of the study. The paper discusses the existing security methods, proposed by various researchers and described in the scientific literature, their shortcomings, and prospects for further application. In this respect, this review article aims to identify research issues, relating to machine learning system security, with a view to subsequent development of technical and scientific solutions, regarding the matter. The materials of the article are of practical value for information security specialists and developers of machine learning systems.
Model with latent parameters for step-by-step procedure for evaluating learning outcomes
Authors: Братищенко В.В. 
Published: July 2024

Актуальность работы обусловлена важностью исследования результатов обучения для повышения качества учебного процесса. Для этого предлагается модель оценки знаний в виде последовательности заданий. Вероятность успешного выполнения задания зависит от латентных параметров: подготовленности обучающегося и трудности задания. Модель аналогична Partial Credit Model, применяемой в Item Response Theory для анализа результатов тестирования. На основе метода максимального правдоподобия разработана процедура оценки параметров численными методами по оценкам обучающихся. Обоснована сходимость процедуры оценивания. Предложены проверки адекватности модели с применением дисперсионного анализа, корреляционного анализа, критериев Infit и Outfit на основе хи-квадрат распределения. Для оценки полезности модели предлагается использовать коэффициент детерминации. Приведены сведения о применении модели для анализа массива оценок студентов академической группы. По итогам анализа модель прошла проверки адекватности и позволила существенно уточнить характеристики итогов обучения и процедур оценивания знаний. Для повышения точности моделирования предлагается использовать оценки текущей успеваемости. Практическая ценность предложенной модели заключается в выявлении процедур оценивания с характеристиками, существенно отличающимися от средних, для дальнейшего содержательного анализа и улучшения.
The relevance of the research is due to the importance of studying learning outcomes to improve the quality of educational process. For this, a knowledge assessment model is proposed in the form of a task sequence. The probability of successful completion of the task depends on the latent parameters: the ability of the student and the difficulty of the task. The model is similar to the Partial Credit Model used in Item Response Theory to analyze test results. In reliance on the maximum likelihood method, a procedure has been developed for estimating parameters by numerical methods according to students' grades. The convergence of the estimation procedure has been substantiated. Adequacy verification of the model by the means of variance analysis, correlation analysis, Infit and Outfit criteria, based on the chi-square distribution, is put forward. To evaluate the usefulness of the model, it is suggested to utilize the coefficient of determination. Information on the application of the model for the analysis of students’ grade array in the academic group is given. Following on from the results of the analysis, the model passed the adequacy tests and made it possible to significantly clarify the characteristics of the learning outcomes and knowledge assessment procedures. To enhance the accuracy of modeling, it is recommended to employ grades of current academic performance. The practical value of the model lies in the identification of assessment procedures with characteristics that differ notably from the average for further meaningful analysis and upgrade.
Conducting numerical experiments to evaluate detection characteristics with the aid of a mathematical radar model
Authors: Щукин А.А. , Павлов А.Е. 
Published: July 2024

Задача обнаружения и наблюдения объектов была и остается актуальной по сегодняшний день. Одна из важнейших задач развития радиолокации – улучшение распознавания целей, которого можно добиться двумя способами. Во-первых, установкой более мощных радиолокационных систем, что весьма дорогостояще и трудновыполнимо в условиях ограниченного пространства, например, на самолетах. И во-вторых, качество принимаемого сигнала можно улучшить с помощью математических методов, что позволяет значительно сэкономить на установке дополнительного оборудования. Одной из основных проблем распознавания является тот факт, что по получаемому радарной системой сигналу бывает затруднительно определить количество и угловое расположение целей. Данную проблему можно решить с помощью вейвлет-преобразования. Этот метод позволяет преодолеть критерий Рэлея, то есть дает возможность получить угловое сверхразрешение (преодолеть классический дифракционный предел пространственного разрешения, сфокусированного линзой изображения, составляющего величину менее половины длины волны излучения). В статье на математической модели радиолокационной станции представлены результаты численных экспериментов по достижению сверхразрешения алгебраическими методами при значительном уровне шумов. Рассматривается пригодность использования различных типов вейвлетов, а именно, вейвлет Хаара, симметричный вейвлет Хаара, и Wave-вейвлет.
The task of detecting and observing targets has always been relevant. One of the most important objectives of radar development is to improve target recognition. There are two ways to achieve this – firstly, the installation of more powerful radar systems, which is very expensive and hard to implement under the conditions of limited space, for example, on airplanes; secondly, the quality of the received signal can be enhanced with the aid of mathematical methods, which allows to considerably save on setting up additional equipment. One of the main problems of recognition is the fact that the number and angular location of targets can be difficult to determine from the signal received by the radar system. This problem can be addressed by employing a wavelet transform. This method enables to overcome the Rayleigh criterion, that makes it possible to obtain an angular super-resolution (to surmount the classical diffraction limit of the spatial resolution of an image focused by a lens that is less than half the radiation wavelength). The article uses a mathematical model of a radar station to present the results of numerical experiments to achieve super-resolution by means of algebraic methods at a significant noise level. We examine the suitability of utilizing different types of wavelets, namely the Haar wavelet, the symmetric Haar wavelet, and the Wave wavelet.
The algorithm for pulse measurement using a human’s and fetus’s phonocardiogram without classifying heart sounds
Authors: Костелей Я.В. , Жданов Д.С. , Боровской И.Г. 
Published: July 2024

Актуальность работы обусловлена перспективами применения фонокардиограмм для проведения суточного мониторинга за состоянием плода и матери за счет конструирования недорогих портативных устройств. На данный момент отсутствуют программно-аппаратные комплексы, полностью решающие данную задачу. В связи с этим, в статье представлен алгоритм определения пульса на фонокардиограмме для обработки сигнала в потоковом режиме. Особенностью алгоритма является определение пульса человека или плода на основе сегментации звуков тонов сердца без проведения их классификации на первый и второй сердечный звук, а также в условиях присутствия иных физиологических и механических звуков, отсутствия одного из тонов сердца на сигнале и наличия отклонений границ сегментированных тонов от реальной локализации звуков сердечно-сосудистой системы. Для оценки достоверности результатов было произведено сравнение пульсовых значений, полученных разработанным алгоритмом и референтными методами. В качестве эталона для сравнения использовались значения пульса, полученные при обработке электрокардиограммы и рассчитанные двумя экспертами на основе фонокардиограммы. Среднее относительное отклонение между полученными результатами и результатами референтных методов не превышает 3 %. Материалы статьи представляют практическую ценность для конструирования систем суточного мониторинга состояния плода и человека.
The relevance of the research is due to the prospects of phonocardiogram employment for daily monitoring of a fetus’s and mother’s state by designing inexpensive portable devices. Currently, there are no software and hardware systems that completely solve this problem. In this regard, the article presents the algorithm for pulse measurement by means of a phonocardiogram for signal processing in the streaming mode. The algorithm feature is a human’s and fetus’s pulse measurement based on the heart sound segmentation without classifying them into the first and second heart sounds, as well as detecting them under the conditions of other physiological and mechanical sounds, absence of one of the heart sounds in the signal, and deviations in the segmented sound boundaries from the actual localization of the cardiovascular system. For assessing the credibility of the results, the pulse values, obtained by the developed algorithm and reference methods, were compared. The pulse values, calculated by two experts with the aid of a phonocardiogram, were used as a standard for comparison. The average relative deviation between the findings and the reference method results does not exceed 3 %. The article materials are of practical value for the design of a fetus and human state daily monitoring systems.
Stochastic filtering in the space of expert opinions
Authors: Гречаный С.А. , Кривобокова С.Е. 
Published: July 2024

В настоящее время, при комплектовании набора технических средств охраны возникает множество затруднений, связанных с финансовой составляющей, влияющей на защищенность объекта. Для решения задач защищенности объекта, а следовательно надежности отдельных приборов охраны, рекомендуется привлечь экспертов. При этом мнения экспертов не всегда могут быть безошибочными. В данном исследовании предлагается провести стохастический анализ и фильтрацию пространства мнений экспертов с целью выявления условного тренда (устоявшегося мнения) каждого эксперта. Ведущим методом в исследовании данной проблемы является анализ условных временных рядов (проверка гипотезы об отсутствии тренда с помощью метода медианы в последовательности оценок эксперта), позволяющий определить валидность данного метода, а также произвести проверку каждого эксперта на объективность выставленных оценок. В статье представлен пошаговый алгоритм работы с эмпирическими данными, вычислены средние отклонения от линии тренда, рассмотрены два метода проверки нулевой гипотезы – метод медианы и метод Фостера-Стюарта. Материалы статьи могут применяться в различных сферах выставления средней оценки, так как алгоритм проверки нулевой гипотезы носит универсальный характер.Currently, there are many difficulties associated with the financial aspect that affects the security of the facility when assembling a set of technical security equipment. To solve the problems of the facility safety, and therefore the reliability of individual security devices, it is recommended to involve experts. At the same time, experts’ opinions may not always be infallible. In this study, it is proposed to carry out a stochastic analysis and filtering of the expert opinion space in order to identify a conditional trend (established opinion) of each expert. The main method of researching this issue is the analysis of conditional time series (testing the hypothesis of the trend absence by means of the median method in the sequence of expert assessments), which makes it possible to determine the validity of the method, as well as to ensure experts’ objectivity of assessments. The article presents a step-by-step operation algorithm for empirical data, calculates the average deviations from the trend line, considers two methods for testing the null hypothesis – the median method and Foster–Stewart method. The materials of the article can be applied in various areas of setting the average score since the algorithm for testing the null hypothesis is universal in nature.