Статья: ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ СТРОЕНИЙ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ЖУКА И АЛГОРИТМА ИСКЛЮЧЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ (2024)

При исполнении параллельных программ, основанных на парадигме параллелизма задач, требуется решать ряд проблем, таких как выбор порядка запуска задач с учетом зависимостей между ними, распределение данных и задач по параллельным процессам, балансировка нагрузки на ресурсы. Эти проблемы относятся к области системного параллельного программирования, и их решение, как правило, обеспечивается специальной исполнительной системой. От качества решения этих проблем, а также от структуры и свойств прикладного алгоритма, лежащего в основе параллельной программы, зависит получаемая производительность. Если производительность программы недостаточна, то требуется ее оптимизация, а для этого нужно знать те причины («узкие места»), которые ограничивают ее производительность. Для определения узких мест программы обычно применяется профилирование, т.е. сбор некоторых характеристик исполнения, которые могут указать на источник проблемы. Однако обычные широко используемые средства профилирования параллельных программ не позволяют дать ответ в требуемых понятиях из-за сложности анализа асинхронного исполнения множества задач, а также из-за неспособности выделить в исполняющейся программе прикладную (множество задач) и системную (исполнительная система) компоненты. Поэтому для таких программ требуется разработка новых методов профилирования и анализа. В статье рассматривается проблема получения «понятных» характеристик выполнения параллельных программ на основе параллелизма задач для анализа производительности и оптимизации. Предлагается количественно оценить степень влияния следующих факторов: нехватка работы (Starvation), передача данных (Latency), накладные расходы (Overhead) и конфликт при доступе к общим ресурсам (Waiting for contention resolution). Представлен алгоритм получения соответствующих характеристик для системы фрагментированного программирования LuNA, а также способ их анализа для оптимизации LuNA-программ. Корректность подхода продемонстрирована на ряде синтетических экспериментов. Показано применение подхода к анализу «реальной» программы численного моделирования.

В настоящее время в широком спектре предметных областей актуальной является задача восстановления пропущенных точек или блоков значений временных рядов. В статье представлен метод SAETI (Snippet-based Autoencoder for Time-series Imputation) для восстановления пропусков в многомерных временных рядах, который основан на совместном применении нейросетевых моделей-автоэнкодеров и аналитического поиска во временном ряде поведенческих шаблонов (сниппетов). Восстановление многомерной подпоследовательности, содержащей пропуски, выполняется посредством двух следующих нейросетевых моделей. Распознаватель получает на вход подпоследовательность, в которой пропуски предварительно заменены на нули, и для каждого измерения определяет соответствующий сниппет. Реконструктор принимает на вход подпоследовательность и набор сниппетов, полученных Распознавателем, и заменяет пропуски на правдоподобные синтетические значения. Реконструктор реализован как совокупность двух следующих моделей: Энкодер, формирующий скрытое состояние для совокупности входной подпоследовательности и распознанных сниппетов; Декодер, получающий на вход скрытое состояние, который восстанавливает исходную подпоследовательность. Представлено детальное описание архитектур вышеперечисленных моделей. Результаты экспериментов над реальными временными рядами из различных предметных областей показывают, что SAETI в среднем опережает передовые аналоги по точности восстановления и показывает лучшие результаты в случае, когда восстанавливаются данные, отражающие активность некоего субъекта.

В работе предложен метод семантической сегментации облаков точек в виде рельефа местности с использованием мультимодальной архитектуры сверточной нейронной сети на основе регулярного динамического взвешенного графа, которая позволяет получать точное решение задачи семантической сегментации, используя комбинацию геометрических и цветовых признаков точек. Метод может быть эффективно использован для разреженных, зашумленных, неоднородных и невыпуклых облаков точек. В работе было проведено компьютерное моделирование известных методов для семантической сегментации 3D данных с использованием эталонной коллекции данных ModelNet 40 и набора данных археологических памятников бронзового века Южного Зауралья, а именно данных, полученных в результате тахеометрической съемки комплекса археологических памятников в долине реки Синташта с использованием тахеометра Trimble 3300. Был проведен сравнительный анализ предложенного метода и современных методов 3D семантической сегментации с разными комбинациями входных признаков облаков точек, также в работе исследовано влияние на точность семантической сегментации способа формирования облака точек: в первом случае исследовалось облако точек из эталонного набора данных во втором случае применены варианты с использованием 3D регистрации на основе алгоритма ICP (iterative closest point).

В статье представлен метод уменьшения ошибки реконструкции изображения для рентгеновской компьютерной томографии путем применения вейвлет-фильтрации зашумленных проекционных данных. Вейвлет-преобразование и основанное на нем вейвлет-фильтрация одномерных сигналов дает возможность определять конкретное место соответствия частотной и временной (в данном случае пространственной по координате детекторов) области. Это позволяет однозначно определять переход из частотной области в пространственную и обратно. Для фильтрации проекционных данных используется вейвлет-преобразование, которое дает возможность через коэффициенты, определяющие масштабирующие функции и функции вейвлетов определять в частотной и пространственной области место шума в зашумленном сигнале и осуществлять выделение не зашумленного сигнала путем назначения порогов фильтрации на вышеуказанные коэффициенты. Для усиления фильтрующих свойств вейвлет-преобразования предложено разбивать проекционные данные на интервалы, для каждого из которых определяются свои коэффициенты. Вейвлет-фильтрация проводится с использованием вейвлетов Добеши. Результаты исследований были подтверждены математическим моделированием зашумленных проекционных данных, их вейвлет-фильтрации и реконструкции по ним тестового томографического изображения. Математическая модель тестового объекта исследования и разработанный авторами программный реконструктор томографического изображения позволили осуществлять моделирование прямой (получение проекционных данных по тестовому объекту), обратной (получение тестового томографического изображения по проекционным данным объекта) задач томографии и осуществлять сравнительный анализ качества реконструкции изображения с «идеальными» и зашумленными проекционными данными.