Цели. Цель представленной работы – экспериментальное исследование эффективности применения ансамблевых методов для многоаспектного анализа текстов в задачах категоризации документов на примере идентификации авторства. Особое внимание уделяется сравнению классических алгоритмов машинного обучения, их ансамблей и разработанной гибридной квантово-классической модели.

Методы. В исследовании использованы метод опорных векторов, логистическая регрессия и случайный лес, а также ансамбль этих методов и гибридная модель авторской архитектуры. Предложенный гибридный подход сочетает синтаксический анализ на основе метода опорных векторов, семантический анализ с использованием трансформерной модели BERT и квантовый вариационный модуль. Эксперименты проводились на разных корпусах текстов на английском языке с варьированием по количеству авторов. Качество оценивалось по метрикам точности, полноты и F1-меры.

Результаты. В серии экспериментов с небольшим числом авторов все модели показали высокую точность, при этом гибридная модель достигла наилучших результатов (F1-мера до 82,5 %). В экспериментах с большим числом авторов наблюдалось закономерное снижение качества, однако гибридная модель продемонстрировала лучшую устойчивость, превосходя классические ансамбли на всех корпусах. Наиболее значимый прирост точности зафиксирован на сложном корпусе коротких текстов (блогов) с большим числом авторов.

Заключение. Разработанная авторами гибридная квантово-классическая модель подтвердила свою эффективность для задач авторской атрибуции и может быть масштабирована для более широкого круга задач категоризации документов, особенно в условиях высокой размерности признаков и большого количества классов. Применение квантового модуля позволило выявить сложные нелинейные зависимости в данных, недоступные традиционным подходам. Полученные результаты открывают перспективы для практического использования предложенного подхода в системах анализа текстов, включая обработку коротких сообщений и обширные базы авторов. Дальнейшее развитие исследования связано с расширением набора признаков, оптимизацией архитектуры квантовых схем и адаптацией модели для работы в различных прикладных областях.

Цели. Цель исследования состоит в разработке метода предсказания центров ядер раковых клеток на иммуногистохимических флуоресцентных изображениях с использованием точечной разметки центров ядер.

Методы. В работе используются сверточные нейронные сети глубокого обучения.

Результаты. Предложен метод предсказания центров ядер раковых клеток на иммуногистохимических флуоресцентных изображениях пораженных тканей, отличающийся от существующих использованием точечной разметки центров ядер при обучении сети. Разработан алгоритм предварительной и заключительной обработки изображений, позволяющий проводить полный цикл анализа изображений любой размерности.

Заключение. Метод предсказания центров ядер раковых клеток на иммуногистохимических флуоресцентных изображениях имеет простую архитектуру, небольшое количество обучаемых параметров и не требует сложной постобработки результатов анализа, традиционной при семантической сегментации ядер клеток, заключающейся в разделении слипшихся ядер. Метод позволяет подсчитывать количество раковых клеток на единицу площади, что в свою очередь предоставляет возможность оценить степень заболевания. Полное время анализа изображения размером 2048×2048 пикселей с использованием вычислителя T4 (Google Colab) составляет в среднем 750 мс, что открывает возможности анализа полнослайдовых изображений высокой размерности за приемлемое время.

Цели. Целью работы является анализ задачи превентивного управления рисками возникновения проблемных ситуаций и инцидентов при функционировании «умных сообществ» как нуклеарных структур больших организационных систем в условиях глобальной турбулентности на основе математических моделей с использованием интеграла Винера и винеровской энтропии.

Методы. Использован анализ литературных источников, метод математического моделирования с помощью интеграла Винера и феномена винеровской энтропии для превентивного управления рисками в «умных сообществах» как нуклеарных структурах больших организационных систем различного назначения в условиях влияния факторов глобальной турбулентности.

Результаты. Представлена общая характеристика проблемы превентивного управления рисками инцидентов в «умных сообществах» как нуклеарных организационных системах. Обоснована целесообразность применения интеграла Винера и винеровской энтропии для анализа и превентивного управления рисками в «умных сообществах» в условиях системной турбулентности. Предложены математические модели, обеспечивающие различные этапы превентивного управления рисками проблемных ситуаций и опасных инцидентов в «умных сообществах» больших организационных систем на основе интеграла Винера. В частности, это модель идентификации и оценки рисков на основе интеграла Винера, модель раннего обнаружения и прогнозирования, модель оптимизации стратегий превентивного управления рисками. Кроме того, предложены численные алгоритмы и валидация моделей, а также алгоритмы превентивного управления рисками в «умных сообществах».

Заключение. Разработаны основы подхода к превентивному управлению рисками инцидентов в «умных сообществах» как нуклеарных структурах больших организационных систем на основе интеграла Винера и винеровской энтропии. 

Цели. Целью исследования является разработка интеллектуальной системы планирования, функционирующей локально на оборудовании пользователя без передачи данных в Интернет.

Методы. Рассматривается проблема обеспечения конфиденциальности и автономности цифровых ассистентов, зависящих от облачной инфраструктуры. Предложена клиент-серверная архитектура, в которой серверная часть реализована с использованием фреймворка FastAPI и базы данных SQLite, а клиентский интерфейс разработан на языке JavaScript. Визуализация расписания и редактирование записей осуществляются через веб-интерфейс.

Результаты. Описан голосовой конвейер системы: для активации используется движок Porcupine, для транскрибации – модель Faster-Whisper с квантованием int8. Проведен сравнительный анализ технологического стека, обеспечивающего высокую точность распознавания речи. Разработан гибридный модуль понимания естественного языка. Реализована технология RAG, интегрирующая данные расписания в контекст генерации ответа. Для синтеза речи используется нейросеть Piper, выполнение которой через ONNX Runtime обеспечивает высокую скорость обработки. Разработан эвристический алгоритм жадного поиска для управления временными ресурсами.

Заключение. Сделан вывод о применимости разработанной системы в корпоративном секторе, где критически важны защита информации и функционирование в условиях закрытого сетевого контура.

Цели. Целью работы является исследование возможности применения модели описания зависимости вероятности победы от приложенных усилий для оптимизации затрат на приоритетную отправку транзакций в сетях с аукционом приоритезирующих комиссий. Анализируется способность модели описывать взаимосвязь между некоторым «усилием» (в данном случае предложенной ценой) и вероятностью успешного включения транзакции в блок.

Методы. В рамках исследования был проведен эксперимент, где сравнивалась эффективность математической модели CSF (Contest Success Function, функция успеха в соревновании) в каноническом виде (модель Таллока) и конкурирующая стратегия – получение простого среднего по целевому процентилю на исторических данных. Для работы двух стратегий был собран контекст из исторических данных, на основании которого модели делали свои предложения ставок на следующий блок. Оценка была проведена по двум критериям: среднее значение приложенных усилий (средний размер ставки) и процент попаданий в целевой процентиль. Всего было проведено 632 раунда, когда участвующие стратегии предлагали свои ставки.

Результаты. Получены показатели по проведенным испытаниям. Эти данные позволяют сказать, что CSF в каноническом виде подходит для задач оптимизации затрат на участие в приоритезирующих аукционах. Стратегии с параметрами эффективности 𝑅 = 10 и 𝑅 = 20 продемонстрировали лучшие результаты. Кроме этого, было замечено, что с уменьшением параметра эффективности 𝑅 падает и эффективность стратегии в решении задачи оптимизации.

Заключение. Исходя из полученных результатов можно сделать вывод об общей эффективности CSF в каноническом виде для оптимизации затрат на приоритезирующие комиссии. Данный подход будет особенно полезен в областях, где активно развивается работа с блокчейном. В первую очередь это сфера работы с финансовым и инвестиционным капиталом, а также трейдинг. Однако стоит отметить, что предложенные методики никак не привязаны к конкретным реализациям или проектам. Они будут работать в любых сетях, которые имплементируют механизм приоритизации пропуска транзакций через дополнительные сборы. В дальнейшем остается пространство для углубления исследований: введения новых характеристик оценки эффективности стратегий, использования более специализированных наборов данных, изменения размера контекста исторических данных для модели.

Цели. Целями работы являются разработка и программная реализация концептуальной модели квантово-защищенного блокчейна путем интеграции механизма квантового распределения ключей на основе протокола E91 в классическую архитектуру.

Методы. Рассмотрены вопросы уязвимости классических криптографических механизмов блокчейна к угрозам со стороны квантовых вычислений. Для создания устойчивой архитектуры предложено объединить свойства квантовой запутанности и классические криптографические методы. В качестве базы использован протокол квантового распределения ключей E91, основанный на квантовой запутанности и проверке неравенства Белла (CHSH-тест). Для связи блоков в цепочку введено новое поле E91 MAC, вычисляемое с помощью алгоритма HMAC от хеша предыдущего блока с использованием ключа, сгенерированного протоколом E91. В качестве механизма консенсуса выбран алгоритм DPoS (Delegated Proof of Stake).

Программная реализация включает симуляцию протокола E91 с использованием облачной платформы IBM Quantum и библиотеки Qiskit, а также развертывание одноранговой блокчейн-сети с CLI-интерфейсом на Python с помощью TCP-сокетов.

Результаты. Разработана концептуальная модель и реализован прототип квантово-защищенного блокчейна. Создана функциональная одноранговая сеть с алгоритмом консенсуса DPoS и механизмом распределенного голосования. Успешно выполнена симуляция протокола E91, подтверждающая возможность генерации и верификации квантового ключа. Доказана принципиальная осуществимость интеграции квантового механизма аутентификации (E91 MAC) в процесс создания и валидации блоков.

Заключение. Предложенная гибридная архитектура демонстрирует новый подход к безопасности блокчейна, основанный не только на вычислительной сложности, но и на фундаментальных законах квантовой механики. Интеграция протокола E91 и механизма DPoS обеспечивает потенциальную устойчивость к квантовым атакам и высокую энергоэффективность сети. Программный прототип подтверждает практическую реализуемость концепции для создания защищенных распределенных реестров нового поколения.