Предсказание структур белковых комплексов имеет важные приложения в таких областях, как моделирование биологических процессов и разработка лекарственных средств. Гомодимеры (комплексы, состоящие из двух одинаковых белков) являются наиболее распространенным типом белковых комплексов в природе, но до сих пор нет универсального алгоритма для предсказания их трехмерных структур. Экспериментальные методы для определения структур белковых комплексов требуют значительных затрат времени и ресурсов и имеют свои ограничения. Глубокие нейронные сети позволили предсказать структуры отдельных белков, значительно превзойдя по точности другие алгоритмические подходы. Опираясь на идею этого подхода, в статье разработан алгоритм для моделирования трехмерной структуры гомодимерных комплексов на основе глубокого обучения. Он состоит из двух основных этапов: на первом этапе прогнозируется карта контактов белкового комплекса при помощи глубокой сверточной нейронной сети, а на втором предсказывается трехмерная структура гомодимера на основе полученной карты контактов и процедуры оптимизации. Предложенный подход был протестирован и проверен на наборе белковых гомодимеров из базы данных белков PDB (Protein Data Bank). Разработанная методика может быть использована для оценки моделей белковых гомодимеров в качестве одного из этапов разработки лекарственных соединений.

Показывается актуальность тестирования запоминающих устройств современных вычислительных систем. Анализируются методы и алгоритмы реализации тестовых процедур на базе классических маршевых тестов. Выделяются многократные маршевые тесты, позволяющие обнаруживать сложные кодочувствительные неисправности памяти. Для их обнаружения обосновывается необходимое условие, которому должны удовлетворять тестовые процедуры для покрытия сложных неисправностей. Это условие заключается в формировании псевдоисчерпывающего теста для заданного количества произвольных ячеек памяти. Исследуется эффективность однократного и двукратного применения тестов типа MATS++, March C- и March A, а также приводятся ее аналитические оценки для различного количества k ≤10 ячеек памяти, участвующих в неисправности. Обосновывается применимость математической модели комбинаторной задачи собирателя купонов для описания многократного тестирования памяти. Приводятся значения средней, минимальной и максимальной кратности многократных тестов для обеспечения исчерпывающего множества двоичных комбинаций для заданного числа произвольных ячеек памяти. Экспериментально показывается справедливость аналитических оценок и подтверждается высокая эффективность формирования псевдоисчерпывающего покрытия тестами типа March A.

Предложена более простая структура системы с коррекцией ошибок в вычислениях, чем известные структуры, основанные на дублировании и троировании блоков с мажоритарным принципом выбора значений сигналов. Новую отказоустойчивую структуру целесообразно использовать для устройств автоматики с комбинационной логикой. При синтезе отказоустойчивой структуры применяется метод паритета для установления факта возникновения неисправности в контролируемом объекте и метод логического дополнения для определения неправильно вычисленных выходных функций и формирования сигналов для их коррекции. Приведена структурная схема системы с коррекцией ошибок и дано ее описание. Представлен алгоритм синтеза контрольного оборудования с минимизацией сложности его технической реализации. Результаты экспериментов с контрольными комбинационными схемами подтверждают высокую эффективность применения предложенной структуры системы с коррекцией ошибок.

Исследована возможность наведения управляемого сверхзвукового авиационного беспилотного перехватчика на движущуюся цель в автономной многопозиционной радиолокационной станции воздушного базирования. Для получения координатной информации выбран алгоритм разностно-дальномерных и разностных дальностно-доплеровских пространственных измерений при использовании ограниченного числа передающих позиций, не обеспечивающих однозначное определение координат и скорости объекта с высокой точностью. Предложены различные подходы для устранения априорной неопределенности оцениваемых координат в условиях ограниченного набора измерительных радиотехнических позиций.

Рассмотрен аналитический метод конструирования устройства оптимального управления состоянием нелинейного многомерного и многосвязного динамического объекта с учетом ограничений, позволяющий получить конечные расчетные соотношения в замкнутой алгебраической форме. Выполнен синтез устройства управления при использовании первичных измерений в декартовой и сферической системах координат, получены несколько разновидностей комбинированного метода наведения управляемого объекта в мгновенную точку встречи с целью. Приведенные алгоритмы наведения являются обобщением широко используемого на практике метода пропорциональной навигации и его различных модификаций. Отличительной особенностью синтезированных алгоритмов является естественный учет нелинейной, многомерной и многосвязной структуры объекта управления, а также параметров нестационарных возмущающих воздействий (ускорения силы тяжести, проекций продольного ускорения объекта и ускорения маневра цели), действующих в процессе наведения.

Получены унифицированные кинематические дифференциальные уравнения, описывающие динамику движения объекта управления, которые могут быть использованы при синтезе регулятора, функционирующего по задаваемым переключаемым или плавно сопрягаемым нестационарным критериям оптимальности, именуемым целевыми функциями или целевыми интегральными многообразиями. Разработанные алгоритмы могут быть использованы при проектировании автономных систем самонаведения и телеуправления, реализуемых аппаратно-программным способом как на борту беспилотного авиационного или артиллерийского перехватчика, так и в составе автономных многопозиционных радиолокационных станций воздушного базирования.

Тайм-менеджмент используется для планирования доступного времени в соответствии с персональными целями и предпочтениями работника. Критерий эффективности тайм-менеджмента состоит в достижении поставленных целей за минимально возможное время. Предлагается краткий обзор публикаций по тайм-менеджменту. Показывается, как теория расписаний может использоваться в оптимальном планировании для тайм-менеджмента. Рассматривается задача построения оптимального расписания выполнения работником запланированных работ при условии, что при составлении расписания известны только нижняя и верхняя границы возможной длительности выполнения каждой из запланированных работ.

Разработаны программы для построения перестановки выполнения запланированных работ на основе построенных перестановок с наибольшим относительным полупериметром параллелепипеда оптимальности. Проведенный на компьютере вычислительный эксперимент показал эффективность предложенных алгоритмов при составлении расписаний для тайм-менеджмента.

Разработана методика решения краевой задачи проникновения монохроматических электромагнитных полей с осевой симметрией через плоский однослойный экран, выполненный из пермаллоя. Постановка краевой задачи экранирования основывается на использовании системы уравнений Максвелла и дополнительного нелинейного дифференциального уравнения для поля намагниченности, характеризующего пермаллой. Применяются классические граничные условия непрерывности тангенциальных составляющих полей и дополнительные дифференциальные граничные условия для поля намагниченности на лицевых поверхностях экрана. Для упрощения решения задачи в результате исключения величин второго порядка малости, входящих в нелинейное уравнение, нелинейная задача преобразована в линейную. Используются корни (волновые числа) дисперсионного алгебраического уравнения четвертого порядка, которые характеризуют электромагнитные поля с осевой симметрией в слое из пермаллоя. Построены последовательности четырех прямых и четырех обратных электромагнитных волн с осевой симметрией, распространяющихся в противоположных направлениях в слое пермаллоя. Получены двухсторонние граничные условия, связывающие электромагнитные поля по обе стороны экрана. Аналитически вычислены амплитуды отраженного и прошедшего через экран электромагнитных полей.

Предлагается алгоритм для обнаружения объектов на изображениях с большим разрешением, основанный на многомасштабном представлении изображения, пирамидально-блочной обработке с перекрытием, применении сверточной нейронной сети для каждого блока и объединении обнаруженных областей. Количество слоев пирамиды определяется размерами изображения и входного слоя используемой сверточной нейронной сети. На всех уровнях, кроме самого верхнего, выполняется блочное разбиение, а применение при этом перекрытия позволяет улучшить правильную классификацию объектов, которые разделяются на фрагменты и расположены в соседних блоках. Решение об объединении таких областей принимается на основе анализа метрики пересечения над объединением для них и принадлежности к одному классу. Представленные результаты тестирования алгоритма подтверждают, что рассмотренный подход позволяет повысить точность обнаружения объектов небольших размеров на изображениях с большим разрешением.

Рассматривается алгоритм автономной визуальной навигации, предназначенный для возвращения в точку старта беспилотного летательного аппарата (БПЛА), оборудованного одной бортовой видеокамерой и бортовым вычислителем, без использования навигационных сигналов GPS и ГЛОНАСС. Предлагаемый алгоритм схож с широко известными алгоритмами визуальной навигации, такими как одновременная локализация и картографирование (V-SLAM) и визуальная одометрия, однако отличается от них раздельным выполнением процессов картографирования и локализации. Он вычисляет географические координаты признаков, найденных на кадрах, снятых бортовой видеокамерой при полете от точки старта до потери сигналов GPS и ГЛОНАСС. После потери сигнала запускается миссия возвращения и вычисляется лишь положение БПЛА относительно построенной на основе найденных ранее признаков карты, которая используется для возвращения в точку старта. Предложенный подход не требует таких сложных вычислений, как V-SLAM, и не накапливает со временем ошибки в отличие от визуальной одометрии и традиционных методов инерциальной навигации. Алгоритм был реализован и протестирован с помощью квадрокоптера DJI Phantom 3 Pro.

Рассматривается задача скелетизации бинарных изображений. Скелетизация дает возможность представить бинарное изображение в виде множества тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых адекватно описывают размеры, форму и ориентацию в пространстве соответствующих областей изображения. Высокое качество скелетов обеспечивают итерационные параллельные алгоритмы. Они могут реализовываться с использованием одной или нескольких подытераций. На каждой из них происходит удаление избыточных элементов, окрестности которых удовлетворяют определенным условиям. Для многих одноподытерационных алгоритмов характерно нарушение связности и формирование избыточных фрагментов скелета. Наиболее качественные скелеты формирует известный одноподытерационный алгоритм OPTA (One-Pass Thinning Algorithm), основанный на 18 бинарных масках, который, однако, чувствителен к контурному шуму и имеет высокую вычислительную сложность. Благодаря относительной простоте широкую известность получил двухподытерационный алгоритм Zhang – Suen (ZS), основанный на шести логических условиях, но он размывает диагональные линии толщиной 2 пиксела и удаляет области размером 2×2 пиксела. Оба алгоритма не обеспечивают достижение минимальной толщины линий скелета (многие неузловые элементы имеют более двух соседей). Для построения предельно тонких связанных скелетов бинарных изображений с низкой вычислительной сложностью предлагаются математическая модель и алгоритм OPCA (One-Pass Combination Algorithm) одноподытерационной скелетизации на основе комбинации и упрощения моделей одно- и двухподытерационной скелетизации. Данные модель и алгоритм позволяют повысить скорость скелетизации, восстановить исходное изображение по скелету, снизить избыточность связей элементов скелета.

Исследуется задача выделения речевой активности из зашумленного звукового сигнала. Предлагается компактная модель сверточной нейронной сети, которая имеет всего 385 параметров. Модель нетребовательна к вычислительным ресурсам, что позволяет использовать ее в рамках концепции Интернета вещей для портативных устройств с низким энергопотреблением. В то же время эта модель обеспечивает высокую точность определения речевой активности на уровне лучших современных аналогов. Указанные полезные свойства достигаются путем применения специального сверточного слоя, учитывающего гармоническую структуру вокализованной речи и устраняющего избыточность модели за счет инвариантности к изменениям частоты основного тона. В рамках экспериментов производительность модели оценивалась в различных шумовых условиях для разных соотношений сигнала и шума. Результаты экспериментов показали, что предложенная модель обеспечивает более высокую точность определения речевой активности по сравнению с моделью, представленной компанией Google в фреймворке WebRTC.