bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Сетевые эффекты и цифровые платформы в экономике и математических моделях
Authors: Козырев А.Н. 
Published: January 2025

В статье показаны возможности применения негладкого анализа и теории полиномиальных мер для исследования сетевых эффектов, построения оптимальных цен в математических моделях многосторонних рынков и справедливого распределения выгод между участниками. Изложению математических конструкций предшествует содержательный анализ проблем, возникающих на стыке экономики и права в связи с издержками оппортунистического поведения, обоснованностью или необоснованностью применения мер антимонопольного регулирования. С применением современных математических инструментов развивается идея о сочетании свойств частных и общественных благ, присущем сетям телефонной связи и практически всем объектам городской инфраструктуры. Статья получается большой по объему, междисциплинарной и сложной. А потому изложению результатов предшествует достаточно большое введение, которое можно рассматривать как самостоятельную статью, где дан краткий обзор современных работ о сетевых эффектах и цифровых платформах, а также некоторых незаслуженно забытых работ и событий.
The article shows the possibilities of using non-smooth analysis and polynomial measures to study network effects, build optimal prices in mathematical models of multilateral markets and a fair distribution of benefits between participants. The presentation of mathematical constructions is preceded by a meaningful analysis of the problems that arise at the intersection of economics and law in connection with the costs of opportunistic behavior, the validity or non-justification of the application of antitrust regulation measures. With the use of modern mathematical tools, the idea of combining the properties of private and public goods inherent in telephone networks and almost all objects of urban infrastructure are being developed. The article turns out to be large in volume, interdisciplinary and complex. Therefore, the presentation of the results is preceded by a rather large introduction. It can be considered as an independent article, which gives a brief overview of modern works on network effects and digital platforms, as well as some undeservedly forgotten works and events.
Модульный анализ сложных систем и сложные составные суммы
Authors: Малиновский В.К. 
Published: January 2025

Статья посвящена модульному анализу сложных составных сумм случайных величин, возникающих при исследовании различных сложных систем в экономике, технике, и проч. Составные суммы представляют значительный теоретический интерес, например, как вспомогательный инструмент при анализе марковских зависимостей. Они представляют значительный практический интерес, поскольку к таким суммам сводится ряд известных динамических моделей, начиная со стандартных моделей теории восстановления. Сложные составные суммы лежат в основе ряда многопериодических, с несколькими периодами, обычно от трех до семи, динамических моделей. В таких моделях, представляющих интерес для анализа различных количественных методов регулирования, модели, относящиеся к одному периоду, обычно статичны и многокомпонентны.
The paper deals with modular analysis of complex compound sums of random variables that arise in the study of various complex systems in economics, technology, etc. The compound sums are of a considerable theoretical interest, e.g., as an auxiliary tool in the analysis of Markov dependencies, and of a considerable practical interest, since a number of well-known dynamical models, starting from standard models of renewal theory, are reduced to them. The complex compound sums underlie a number of multi-periodic, usually comprising from three to seven periods, dynamic models. In such models, which are of interest for the analysis of various quantitative approaches to regulation, the models related to one period are usually static and multicomponent.
Реализация геометрического преобразования отражения для прототипа высокопроизводительного геометрического ядра
Authors: Егунов В.А. , Филимонов О.Ю. 
Published: January 2025

В данной работе представлены результаты по оптимизации вычислений аффинных преобразований для полигональных моделей, которые широко используются в геометрических ядрах САПР. Рассмотрены основные форматы хранения данных полигональных моделей, приводится матричное представление полигональных моделей. Рассматриваются различные варианты выполнения преобразования отражения над полигональными моделями, описывается процесс векторизации вычислений. Приводится сравнение различных вариантов выполнения.
This paper presents the results on optimization of calculations of affine transformations for polygonal models, which are widely used in geometric CAD kernels. The main formats of data storage of polygonal models are considered, a matrix representation of polygonal models is given. Various variants of the reflection transformation over polygonal models are considered, the process of vectorization of calculations is described. A comparison of different execution options is given.
Применение вычислительных сред для ускорения рекуррентных нейронных сетей
Authors: Шатравин В. , Шашев Д.В. 
Published: January 2025

Одним из основных факторов, ограничивающих применение современных алгоритмов машинного обучения в технических системах, является несовершенство используемого аппаратного обеспечения. Особенно остро проблема стоит для крупных нейронных сетей в маломощных и автономных системах, имеющих жесткие ограничения к массе и энергопотреблению. Большинство предлагаемых на сегодняшний день аппаратных ускорителей нейронных сетей либо имеют высокое энергопотребление и массу, либо поддерживают лишь очень ограниченное множество алгоритмов. Решением этой проблемы может быть применение перестраиваемых аппаратных ускорителей, которые поддерживают динамическую настройку на реализацию требуемых алгоритмов. Одним из способов построения таких ускорителей могут быть решения на основе концепции перестраиваемых вычислительных сред (ПВС). В данной работе представлена реализация рекуррентных архитектур нейронных сетей на примере сети Хопфилда и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) на ускорителях, построенных на основе ПВС. Приведены формулы оценки быстродействия разработанных моделей на основе результатов симуляций на FPGA. Полученные оценки показывают высокое быстродействие предложенных моделей в сравнении с существующими аналогами при значительно большей занимаемой на полупроводнике площади. Согласно оценкам, расчёт одного шага LSTM сети с 25 скрытыми нейронами занимает 223 нс. Результаты позволяют сделать вывод о большом потенциале применения перестраиваемых сред для реализации рекуррентных сетей и необходимость дальнейших оптимизаций предложенных моделей.
The application of modern machine learning algorithms in technical systems is limited by the hardware they use. The problem is particularly serious when using large neural networks in low-power and autonomous systems that have severe weight and power consumption restrictions. Majority of modern neural network hardware accelerators either have high both power consumption and weight or they are highly specialized for a small set of algorithms. One possible solution to the problem is the use of dynamically reconfigurable hardware accelerators that can change the implemented algorithms at run time. The accelerators can be based on the principles of reconfigurable computing environments (RCE). This paper presents implementations of Hopfield and long short-term memory (LSTM) recurrent networks on RCE-based accelerators. The performance evaluations of the developed models were determined through simulations on FPGA. Estimates show the high performance of the presented models in comparison with analogues, however, the requirements for the area on a chip are also higher. According to estimates, an LSTM network with 25 hidden neurons will be calculated in 223 ns. The results obtained allow to conclude that there is a high potential for using RCE-based accelerators for recurrent networks and the need for further optimization.
Исследование структурных изменений в сегменте высокопроизводительных суперкомпьютеров
Authors: Варшавский Л.Е. 
Published: January 2025

В статье исследуется динамика структуры парка высокопроизводительных суперкомпьютеров из списка Top-500 по производительности и по используемой тактовой частоте процессоров. Рассматриваются сценарии роста производительности суперкомпьютеров США и Китая, построенные на основе разработанных эконометрических моделей.
The article discusses the dynamics of the structure and performance of a fleet of high-performance supercomputers from the Top 500 list. Econometric models of the interrelated development of the performance of supercomputers in the USA and China are considered. The predictive properties of several econometric models constructed in the work are investigated. The structure of the fleet of high-performance supercomputers is analyzed by the processor clock frequency used.
АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ САРКАЗМА В ТЕКСТАХ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Authors: Гурин А.А. , Жуков Т.А. 
Published: January 2025

В данной статье описываются подходы и методы для определения саркастических выражений на русском языке. Было разработано и внедрено решение, позволяющее определять сарказм для микроблоговой платформы Twitter.
We discuss approaches forwards automatic detection of sarcastic expressions in Russians. A solution for sarcasm detection in Twitter posts is exposed.
БЛОКЧЕЙН И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ФИНАНСОВОЙ СФЕРЕ
Authors: Родионов А.А. 
Published: January 2025

Финансовый сектор сегодня – это активное использование информационных техноло-гий при выполнении самых различных операций. Это обусловлено стремлением к по-вышению качества выполняемых процедур, обеспечением безопасности осуществляе-мых операций, снижению затрат и рядом иных факторов, конечный выбор которых за-висит от конкретной ситуации и требований организации. Наиболее обсуждаемыми технологиями в последнее время стали блокчейн и большие данные, которые всё ак-тивнее применяются в самых различных отраслях, включая и сферу финансов. Новизна исследования заключается в рассмотрение обобщенных аспектов использования двух различных технологий в финансовой сфере как по отдельности, так и совместно. Практическая значимость исследования заключается в выполнении актуального ана-лиза совокупного использования технологий «Блокчейн» и «Большие данные» в рамках функционировании отечественных организаций и предприятий финансовой сферы.
The financial sector today is the active use of information technology in a variety of operations. This is due to the desire to improve the quality of procedures performed, ensure the safety of ongoing operations, reduce costs and a number of other factors, the final choice of which depends on the specific situation and the requirements of the organization. The most discussed technologies in recent years have been blockchain and big data, which are increasingly being used in a wide variety of industries, including finance. The novelty of the study lies in the consideration of generalized aspects of the use of two different technologies in the financial sector, both separately and jointly. The practical significance of the study lies in the implementation of an up-to-date analysis of the combined use of Blockchain and Big Data technologies in the framework of the func-tioning of domestic organizations and enterprises in the financial sector.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ
Authors: Калинина Е.С. , Манохина Т.В. , Ступаков С.А. 
Published: January 2025

В статье рассмотрена проблематика изучения визуализации баз данных реляционно-го типа. В статье выделены преимущества и недостатки документо-ориентированной СУБД MongoDB на примере создания системы визуализации данных реального времени. Создана система визуализации данных реального времени, пред-назначенная для консолидации и обработки информации о событиях в высоконагру-женных веб-системах. Система использует документо-ориентированную СУБД MongoDB для хранения полученных данных и JavaScript для обработки событий на стороне сервера, запускаемого с применением платформы Node.js.
The article deals with the problems of studying the visualization of databases of relational type. The arti-cle highlights the advantages and disadvantages of the MongoDB document-oriented DBMS using the exam-ple of creating a real-time data visualization system. A real-time data visualization system has been created, designed to consolidate and process information about events in highly loaded web systems. The system uses a document-oriented MongoDB DBMS to store the received data and JavaScript to process events on the server side, launched using the Node.js platform.
Оценка регионального человеческого капитала
Authors: Китов В.А. , Меденников В.И. 
Published: January 2025

Цель данной работы – разработка методов оценки человеческого капитала в условиях формирования единого образовательного пространства на базе цифровой трансформации системы образования. Полученные методы позволят формализовать влияние человеческого капитала на социально-экономическое развитие регионов России в условиях введенных санкций, требующих адекватной реакции и по трансформации данного капитала. Для достижения указанной цели на базе разработанной ранее модели оценки человеческого капитала в системе ВУЗов представлена математическая модель оценки влияния его на региональное развитие. Для интеграции этих моделей введен критерий оценки влияния человеческого капитала на социально-экономическое положение с использованием ряда региональных рейтингов. Показано, что результаты исследований привели к необходимости разработки соответствующих единообразных методик на основе онтологической стандартизации представления научно-образовательных ресурсов, что возможно лишь при формировании единой цифровой платформы данных информационных ресурсов.
The purpose of this work is to develop methods for assessing human capital in the context of the formation of a single educational space based on the digital transformation of the education system. The methods obtained will make it possible to formalize the impact of human capital on the socio-economic development of Russian regions in the context of the imposed sanctions, which require an adequate response and for the transformation of this capital. To achieve this goal, on the basis of the previously developed model for assessing human capital in the system of universities, a mathematical model for assessing its impact on regional development is presented. To integrate these models, a criterion was introduced to assess the impact of human capital on the socio-economic situation using a number of regional ratings. It is shown that the research results have led to the need to develop appropriate uniform methods based on ontological standardization of the presentation of scientific and educational resources, which is possible only with the formation of a single digital platform of scientific and educational resources.
1.1. Сглаживание и предсказание экономических процессов с неопределенными параметрами
Authors: Проскуряков А.Ю. , Ермолаев В.А. , Бейлекчи Д.В. 
Published: January 2025

Во многих теоретических и прикладных науках, практически во всех областях человеческой деятельности, в частности, экономической, существует потребность в постановке и решении задач анализа временных рядов и динамических процессов, как правило, с неопределенными параметрами. Целью настоящей работы является рассмотрение двух возникающих при этом задач. А именно, задачи сглаживания временного ряда или процесса, точнее, представления его гладкой, во всех точках временной оси, функцией. Другая задача состоит в анализе результатов моделирования системы предсказания, построенной на основе искусственной нейронной сети и, по сути, относящейся к классу координатно-операторных систем. Полученное методом условной минимизации, решение первой задачи является обобщением известной задачи минимизации на конечном интервале, дополненной условиями гладкого согласования в точках сопряжения различных решений. Приводятся также упрощенные, не оптимальные методы решения этой задачи, а также схематически показаны иные обобщающие подходы. Результатом работы является разработка алгоритма сглаживания данных в классе гладких во всех точках временной оси функций и выводы по моделированию системы предсказания
In many theoretical and applied sciences, practically in all areas of human activity, particularly in economics, there is a need for setting and solving problems of analyzing time series and dynamic processes, as a rule, with uncertain parameters. The purpose of this work is to consider two problems arising in this case. Namely, the problem of smoothing a time series or a process, more precisely, of representing it as a smooth function at all points of the time axis. Another task is to analyze the results of modeling a prediction system based on an artificial neural network and, in fact, belonging to the class of coordinate-operator systems. The solution of the first problem obtained by conditional minimization method is a generalization of the well-known minimization problem on a finite interval augmented by smooth matching conditions at conjugation points of different solutions. Simplified, non-optimal methods for solving this problem are also given, and other generalizing approaches are schematically shown. The result is the development of an algorithm for data smoothing in a class of functions smooth at all points of the time axis and conclusions on the modeling of the prediction system.
Анализ средств контроля повышения энергоэффективности программного обеспечения
Authors: Егунов В.А. , Абдрахманов Д.Л. 
Published: January 2025

В настоящее время повышение энергоэффективности программного обеспечения и вычислительных систем в целом становится как никогда актуальным. В работе были исследованы методы и средства контроля и повышения энергоэффективности программного обеспечения. Рассмотрены средства мониторинга потребления микропроцессорами энергетических ресурсов, исследованы области применения и ограничения данных приложений. Также был рассмотрен интерфейс RAPL, разработанный компанией Intel для контроля и ограничения энергопотребления микропроцессоров и некоторых подсистем вычислительной системы.
Currently, improving the energy efficiency of software and computing systems in general is becoming more relevant than ever. Methods and means of control and improvement of energy efficiency of software were investigated in the work. The means of monitoring the consumption of energy resources by microprocessors were considered, the application areas and limitations of these applications were investigated. The API interface developed by Intel to control and limit the power consumption of microprocessors and some subsystems of the computing system was also considered.
Машинное обучение на алюминиевом заводе
Authors: Ножко С.И. , Зенкин Е.Ю. , Бондарев К.А. , Соболева И.П. 
Published: January 2025

В статье приводится практический опыт внедрения машинного обучения на алюминиевом заводе. Показано, что алюминиевый завод является предприятием с большим (более двух тысяч идентичных производственных объектов – электролизеров) количеством объектов анализа, по каждому из которых существуют сотни различных технических параметров эксплуатации объект; взаимосвязи между параметрами эксплуатации определить классическими методами анализа затруднительно. Эти обстоятельства делают алюминиевое производство идеальным кандидатом для внедрения элементов искусственного интеллекта в производственный процесс. В ходе внедрения машинного обучения на алюминиевом заводе были проведены стадии пассивного и активного экспериментов, разработана методика определения эффективности проведенных мероприятий. Внедрение методов машинного обучения позволяет оптимизировать трудозатраты основного технологического персонала, при этом повысить эффективность производства.
The article provides practical experience in implementing machine learning at an aluminum plant. It is shown that an aluminum smelter is an enterprise with a large (more than two thousand identical production facilities – pots) number of objects of analysis, for each of which there are hundreds of different technical parameters of the object's operation, it is difficult to determine the relationship between the operation parameters by classical methods of analysis. These circumstances make aluminum production an ideal candidate for the introduction of artificial intelligence elements in the production process. During the implementation of machine learning at an aluminum plant, the stages of passive and active experiments were carried out, a methodology was developed to determine the effectiveness of the measures taken. The introduction of machine learning methods allows optimizing the labor costs of the main technological personnel, while increasing production efficiency.
Стоимость права использования товарного знака в составе группы средств индивидуализации
Authors: Костин А.В. , Неволин И.В. 
Published: January 2025

Проанализированы недостатки существующих подходов к определению компенсации за нарушение прав на товарный знак в сложных ситуациях, когда данный товарный знак используется в пакете с другими средствами индивидуализации применительно к нескольким товарам. Показаны возможности применения теории дележей для повышения качества экспертной оценки при расчете размера компенсации. Разработана соответствующая методология.
The shortcomings of existing approaches to determining compensation for trademark infringement in difficult situations when this trademark is used in a package with other means of individualization in relation to several goods are analyzed. The possibilities of applying the theory of divisions to improve the quality of expert assessment when calculating the amount of compensation are shown. An appropriate methodology has been developed.
Специальные выражения для поиска в структурированном тексте с использованием грамматических свойств
Authors: Ночевной Д.С. , Бессмертный И.А. , Клименков С.В. 
Published: January 2025

В данной статье рассматривается применение специально разработанных регулярных выражений для извлечения словоформ, а также семантических отношений, полученных из структурированных и слабоструктурированных источников, рассматриваются основные элементы семантической сети (концепты, лексемы, словоформы, отношения и атрибуты), а также основные типы связей между элементами. Новизну исследования составляет применение регулярных выражений не к символам, а к лексемам. Приводится классификация методов для автоматизированного извлечения семантических связей из текста. Представлено сравнение производительности разработанного алгоритма и утилиты «grep» с точки зрения количества квантификаторов, входящих в шаблоны для поиска.
This article is devoted to the specially designed regular expressions for extracting word forms, as well as semantic relations obtained from structured and semi-structured sources, it contains description of the main elements of the semantic network (concepts, lexemes, word forms, relations and attributes), as well as the main types of relations between elements. The novelty of the research is the applicability of regular expressions not to symbols, but to lexemes. A classification of methods for automated extraction of semantic relations from text is given. Comparison of the performance of the developed algorithm and the utility “grep” is presented in terms of the number of quantifiers included in the search patterns.