The article presents the results of research on fractal (self-similar) graphs in relation to elastic computing. A characteristic feature of such graphs is their ability to unfold (increase dimensionality) and fold (decrease dimensionality). Two approaches to forming fractal graphs are considered: based on Kronecker product and fractal algebra. The interrelationship of algebraic operations of forming fractal graphs (linear graphs, grids, hypercubes, and trees) with tensor operations and tensor representation based on the integration of adjacency matrices and event vectors of elastic systems is presented. Definitions of corre-sponding types of dynamically changing tensors are introduced. An analysis of the properties of elastic fractal graphs and related tensor models is conducted
В статье рассматривается деятельность лесопромышленного предприятия без собственных источников сырья в лице делян, которое ставит себе целью найти оптимальное решение в конце горизонта планирования, основываясь на данных об уже реализованных сделках. В качестве источника сырья рассматривается товарно-сырьевая биржа, где лоты появляются каждый день в разных регионах добытчиках в случайном порядке. В работе представлена математическая модель, позволяющая оценить оптимальную траекторию значений прибыли на всем горизонте планирования и отличающуюся тем, что позволяет учитывать долю полезного объема сырья, которое по зачислению на склад можно использовать в производстве ОСБ плит и время лота в пути в условиях неопределенностей. Модель протестирована на данных товарно-сырьевой биржи России и одного из предприятий Приморского края. Проведен анализ полеченных решений.
Целью исследования являлось изучение влияния площади питания на урожай семян среднераннего сорта арбуза столового Медунок, изучение зависимости выхода семян от площади питания, а также вегетационного периода, урожайности и биохимического состава плодов. В исследованиях использовали сорт арбуза столового Медунок, включенный в Государственный реестр. Проводили все наблюдения и учеты в соответствии с Методикой государственного сортоиспытания и Методикой полевого опыта. Дана характеристика сортов, использованных для скрещивания в качестве материнской и отцовской формы. Представлены результаты исследования влияния величины площади питания растений арбуза столового при его производстве на семенные цели. Дан сравнительный анализ структуры урожая плодов арбуза столового при разной площади питания. Отмечена зависимость площади питания растений арбуза столового и выхода семян с единицы площади. Урожайность за анализируемый период варьировала от 13,5 т/га до 24,5 т/га. Наибольшая урожайность отмечена при площади питания 2,10 м2 и составила в среднем 22,4 т/га. Вегетационный период короче при использовании площади питания 1,05 м2 и составил 72 суток. Максимальный эффект получения семенного материала арбуза столового был достигнут от использования площади питания 2,10 м2, при схеме посева 2,1 х 1,0 м. По результатам биохимического анализа плодов арбуза содержание сухого вещества у сорта Медунок варьировалось от 13,8 % до 14,6 %. Содержание общего сахара - 10,45-11,35 %, витамина «С» - 6,23 - 9,64 мг/%.
Периодическое затопление и просушивание почвы рисовых полей создает условия для неустойчивости гумусового состояния в силу потерь органических соединений без насыщения органическим азотом. Это во многом обусловлено сокращением посевов многолетних трав, недостаточным внесением органических удобрений, а также интенсификацией производства риса, что способствует усилению процессов минерализации органического вещества почвы. Исследования проводили в период с 2017 по 2022 гг. на перегнойно-глеевой почве, освоенной под рисовые оросительные системы в восьмипольных рисовых севооборотах с посевом многолетних трав (люцерны) и без них. В севообороте без травяного звена содержание гумуса в пахотном горизонт почвы (0-20 см) снизилось на 0,73%, а в горизонте 20-40 см на 0,18 %. На участке с многолетними травами в рисовом севообороте, за аналогичный период, снижение гумуса в пахотном слое было меньше и составляло 0,51 %. Наибольшее значение плотности почвы в пахотном горизонте было получено на участке с севооборотом без многолетних трав, которое составило 1,24 г/см3. В 2022 г. на этом участке плотность почвы пахотного горизонта повысилась на 0,13 г/см3 и составила 1,37 г/см3. Пористость почвы в пахотном горизонте (0-20 см) была наибольшей на участке с многолетними травами и составила 58,4 %, в 2022 г. она снизилась на 1,7 %. Аналогичная закономерность наблюдалась и в горизонте почвы 20-40 см, снижение составило 1,3 %. Наименьшие значения пористости в пахотном горизонте почвы были получены на участке без многолетних трав (53,2 %), что на 5,2 % ниже чем на участке с многолетними травами. Представленные результаты исследований свидетельствуют о существенном влиянии многолетних трав, возделываемых в рисовом севообороте, на плодородие почвы рисовых полей.
С целью определения влияния доз и способов внесения торфонавозного компоста (ТНК 1:1) на плодородие почвы, продуктивность кормового севооборота и качество продукции проводили многолетний полевой опыт на дерново-подзолистой легкосуглинистой почве, в пахотном слое (20…22 см) которой содержалось гумуса 1,69…1,72 %, доступных форм фосфора - 135 и калия - 138 мг/кг, pH 5,8…5,9. Изучали варианты заделки доз ТНК - 60,70,100 и 140 т/га обычным плугом ПН-4-35 в слой почвы 2022 см, ярусным ПЯ-3-35 на 25-27 см и дисковой бороной БДТ-3 на 15-17 см. Установлено, что запашка органического удобрения в нижний слой почвы двухъярусным плугом увеличивает коэффициент гумификации с 1,25 до 1,65, 2,4 раза увеличивает количество дождевых червей в нижнем слое почвы, на 18,4 % повышает целлюлозлитическую активность и продуцирование СО? улучшает агрофизические свойств почвы. Замедление минерализации органического вещества в нижнем горизонте 20…30 см при дефиците кислорода обеспечивает расширенное воспроизводство плодородия почвы, устраняет необходимость частого внесения органического удобрения, увеличивает урожайность возделываемых культур и качество продукции. При глубокой ярусной обработке почвы и внесении 100 т/га ТНК средняя урожайность горохоовсяной смеси составила 5,27 т/га, тогда как без внесения удобрения при обычной вспашке - 4,56, по обычной вспашке и внесении 100 т/га ТНК - 4,98, по дискованию и внесении 100 т/га ТНК - 5,05 т/га, викоовсяной смеси 4,43, 3,93, 4,12, 4,06 и рапса ярового - 2,59, 2,43, 2,55 и 2,51 соответственно. Максимальный выход кормовых единиц и сборы переваримого протеина получены при ярусной обработке почвы и внесении 140 и 100 т/га ТНК - 36,9 и 36,2 тыс/га кормовых единиц и 4536 и 4333 к/га переваримого протеина.
В статье рассматриваются результаты работы наиболее распространенных алгоритмов стеганографии. Численным моделированием показана возможность противостоять атакам стегоанализа на различных этапах, связанных с объемом встраивания информации. Показано, что наиболее приемлемым можно считать адаптивные алгоритмы стеганографии.
Предлагается формальное определение компьютерной модели сложной системы, как рода структуры в смысле Н. Бурбаки - род структуры «модель». Класс математических объектов, определяемый этим родом структуры, обладает следующими двумя свойствами: комплекс, созданный объединением математических объектов рода структуры «модель» по определенным правилам, сам является математическим объектом этого рода структуры. Организация вычислительного процесса для всех математических объектов рода структуры «модель» однотипна и поэтому может быть реализована единой универсальной программой, притом ориентированной на параллельные вычисления. Наличие этих двух свойств позволяет построить сквозную технологию разработки, описания, синтеза и программной реализации моделей сложных систем - Модельно-ориентированное (МО) программирование.
Machine learning (ML) environments offer a variety of methods and tools that help to solve problems in different areas, including software engineering (SE). Currently, a large number of researchers are interested in the possibilities of using various machine learning techniques in software engineering. This paper provides an overview of machine learning techniques used in each stage of the software development life cycle (SDLC). The contribution of this review is significant. Firstly, by analyzing sources from bibliographic and abstract databases, it was found that the topic of integrating machine learning techniques into software engineering is relevant. Secondly, the article poses questions and reviews the methodology of this research. In addition, machine learning methods are systematized according to their application at each stage of software development. Despite the vast amount of research work on the use of machine learning techniques in software engineering, further research is required to achieve comprehensive comparisons and synergies of the approaches used, meaningful evaluations based on detailed practical implementations that could be adopted by the industry. Thus, future efforts should be directed towards reproducible research rather than isolated new ideas. Otherwise, most of these applications will remain poorly realized in practice.
В статье описывается разработанный программный сервис, предназначенный для автоматизации процесса предварительной обработки и фильтрации данных сигнала ЭЭГ с синхронизированной видеозаписью для анализа континуальных процессов мозга. Представление сигнала осуществляется в форме матрицы топографических карт распределения мощности сигнала по эпохам заданной длительности в заданных частотных диапазонах, позволяющей пользователю производить сравнительный анализ нескольких записей ЭЭГ во времени. Сервис предоставляет возможность детального анализа выбранного фрагмента записи, включающую оценку динамики изменения параметров фрагмента записи во времени. Сервис позволяет выполнять такой анализ с использованием синхронизированной видеозаписи участника с видеотрекингом его физиологических параметров, таких как частота дыхания, кровяное давление, пульс, насыщение крови кислородом, движения головы, открытость/закрытость рта и глаз. Данная аналитика обеспечивает гибкую систему фильтрации и предварительной обработки данных ЭЭГ. Апробация сервиса по обработке и анализу данных ЭЭГ выполнена на примере автоматизации метода распознавания медитативного состояния человека, характеризующегося направлением внимания в ощущения тела и абстрагированием от внешних стимулов.
Рассматриваются алгоритмические принципы внедрения нелинейных функций эффективности в когнитивную модель слабоформализованной системы. С точки зрения прозрачности теоретического взгляда в качестве такой нелинейной функции использовалась функция типа ReLU. Сложная система представляется в виде ориентированного графа, вершин и ребрамов, которым соответствуют настройки настроек. В определении нелинейная процедура расчета значений элементов системы (внутренних вершин) на графе в зависимости от внешних факторов (входных вершин) и, соответственно, расчета коэффициентов работы во всем мире. Показано, что в отличие от линейного случая, наблюдавшегося ранее, в нелинейном случае коэффициенты имеют лучшее развитие от результатов вершин - элементов системы. В связи с двумя простыми моделями, описывающими основные тенденции мировой энергетики и воздействия некоторых вирусных инфекций на производственный процесс, показаны проявления более богатого набора наблюдаемых ситуаций по сравнению с линейным развитием событий.