Цели. Решается задача разработки эффективного по аппаратурным затратам способа оценивания полного электронного содержания в ионосфере на основе ретрансляции сигналов глобальной навигационной спутниковой системы GPS на двух частотах L1, L2 когерентных сигналов с использованием малогабаритного наноспутника-ретранслятора.
Методы. Показано, что при ретрансляции навигационных сигналов на выделенные для геофизических исследований частоты 150/400 МГц образуется когерентная многопозиционная радиолокационная система, включающая навигационные спутники (НС) – источники сигналов, наноспутник-ретранслятор (СР) и наземные приемные пункты (ПП). Время задержки и фазы четырех принимаемых сигналов содержат информацию о суммарном полном электронном содержании на трассах распространения НС – СР и СР – ПП. За счет последующей обработки сигналов возможно выделение полного электронного содержания на каждой из трасс распространения, а также нахождение координат CР.
Результаты. Определены способ и порядок оценивания полного электронного содержания по результатам обработки ретранслированных сигналов и технические требования к аппаратуре ретрансляции. Представлены характеристики точности предлагаемого метода и результаты моделирования.
Заключение. Приведенные в статье сведения могут быть полезны для специалистов и исследователей, интересующихся вопросами радиотомографического изучения ионосферы и прогнозирования опасных природных явлений.

Цели. Морфологический анализ образцов папиллярного рака щитовидной железы важен для дальнейшего планирования лечения. Автоматизация этого процесса связана с использованием традиционных и нейросетевых способов извлечения признаков изображений. Подготовительная работа предполагает подготовку набора данных, содержащих изображения, которые применяются для обучения нейронных сетей. В статье рассматривается вопрос выбора признаков для разметки гистологических изображений, особенности работы с полнослайдовыми изображениями, предлагается методика подготовки данных для разработки системы поиска похожих фрагментов гистопатологического изображения рака щитовидной железы. Исследуется влияние размера представительного фрагмента полнослайдового изображения папиллярного рака щитовидной железы на точность классификации обученной нейронной сети Efficient-NetB0, оцениваются слабые стороны использования фрагментов изображений разного представительного размера и причины неудовлетворительной точности классификации на больших увеличениях.
Материалы и методы. Использовались гистопатологические полнослайдовые изображения 129 пациентов. Гистологические микропрепараты, содержащие элементы опухоли и окружающей ткани, сканировались в аппарате Aperio AT2 (Leica Biosystems, Германия) с максимальным разрешением. Разметка проводилась в программном пакете ASAP. Для выбора оптимального представительного размера фрагмента решалась задача классификации с применением предобученной нейронной сети EfficientNetB0.
Результаты. Предложена методика подготовки базы данных гистопатологических изображений папиллярного рака щитовидной железы, проведены эксперименты по определению оптимального представительного размера фрагмента изображения. Наилучший результат точности определения класса тестовой выборки показал размер представительного фрагмента 394,32×394,32 мкм.
Заключение. Анализ влияния представительных размеров фрагментов гистопатологических изображений выявил проблемные места при решении задачи классификации, обусловленные спецификой нарезки и окрашивания изображений, морфологической сложностью и текстурным различием изображений одного класса. Поскольку проблема подготовки набора данных для обучения нейронной сети на решение задачи поиска инвазии сосудов на гистопатологическом изображении является нетривиальной, требуются дополнительные этапы подготовки данных.

Цели. Рассматривается проблема схемной реализации не полностью определенных функций k-значной логики, заданных табличными представлениями. Изучается этап технологически независимой оптимизации. Целью этого этапа является получение по табличным представлениям не полностью определенных функций k-значной логики минимизированных представлений систем полностью определенных булевых функций, по которым выполняется технологическое отображение (technology mapping) – второй этап синтеза логических схем.
Методы. При синтезе логических схем на этапе технологически независимой оптимизации предлагается использовать доопределения многозначных диаграмм решений (Reduced Ordered Multi-valued Decision Diagrams, ROMDD), которые далее называются MDD, и доопределения бинарных диаграмм решений (Binary Decision Diagram, BDD), задающих не полностью определенные системы булевых функций. Доопределение MDD ориентировано на уменьшение числа вершин графа MDD, соответствующих кофакторам разложения Шеннона многозначной функции.
Результаты. Задача минимизации MDD сведена к решению задач минимальной раскраски неориентированных графов несовместимости кофакторов. Кодирование многозначных значений аргументов и значений функций k-значной логики двоичными кодами приводит к системам не полностью определенных булевых функций, которые также доопределяются с целью минимизации их многоуровневых BDD-представлений.
Заключение. Предложенный подход позволяет в два этапа провести доопределение частичных многозначных функций до полностью определенных булевых функций. На втором этапе используются известные и эффективные методы доопределения BDD, задающих системы не полностью определенных булевых функций. В результате такого двухэтапного подхода получаются минимизированные BDD-представления систем полностью определенных функций. По полностью определенным булевым функциям выполняется технологическое отображение в заданную библиотеку логических элементов, т. е. покрытие оптимизированных описаний систем булевых функций описаниями логических элементов.

Цели. Рассматривается задача распараллеливания вычислений на многоядерных системах. Посредством блочного алгоритма Флойда – Уоршалла поиска кратчайших путей на плотных графах большого размера сравниваются два вида параллелизма: разветвление/слияние и сетевой потоковый. С использованием языка программирования CAL разрабатываются метод построения акторов потока данных и алгоритм генерации параллельных сетей акторов. Целью работы является повышение производительности параллельных сетевых реализаций алгоритмов, обладающих свойством частичного порядка вычислений, на многоядерных процессорах.
Методы. Используются методы теории графов, теории алгоритмов, теории распараллеливания, теории формальных языков.
Результаты. Доказаны утверждения о возможности переупорядочивания вычислений в блочном алгоритме Флойда – Уоршалла, способствующие повышению загрузки ядер при реализации алгоритма. На основе утверждений разработан метод построения акторов на языке CAL и предложен алгоритм автоматической генерации CAL-сетей потока данных для различных конфигураций матриц блоков, описывающих длины кратчайших путей. Доказано, что сети обладают свойствами согласованности, ограниченности и живучести. В акторах, работающих параллельно, порядок выполнения действий с асинхронным поведением может динамически меняться, что приводит к эффективному использованию кэшей и увеличению загрузки ядер. Для реализации новых возможностей акторов, сетей и метода их генерации разработан настраиваемый многопоточный CAL-движок, реализующий статическую модель потоковых вычислений с ограниченными размерами буферов. Из экспериментальных результатов, полученных на четырех типах многоядерных процессоров, следует, что существует оптимальный размер сетевой матрицы акторов, для которого производительность максимальна, и этот размер зависит от размера графа и количества ядер.
Заключение. Показано, что сети акторов потока данных являются эффективным средством распарал-леливания алгоритмов с высокой вычислительной нагрузкой, описывающих частичный порядок вычислений над данными, декомпозированными на части. Результаты, полученные на блочном алгоритме поиска кратчайших путей, показали, что параллелизм сетей потока данных дает более высокую производительность программных реализаций на многоядерных процессорах по сравнению с параллелизмом разветвления/слияния стандарта OpenMP.

Цели. Решается задача математического моделирования и алгоритмизации процессов коррекции запросов в системе информационной поддержки принятия решений. При этом преследуются три основные цели: построение обобщенной модели информационного поиска, разработка алгоритмов допоисковой коррекции запросов и разработка алгоритмов послепоисковой коррекции запросов.
Методы. Используются методы теории множеств и теории вероятностей.
Результаты. Разработана обобщенная модель информационного поиска. В рамках модели формализованы понятия поисковой функции, критерия выдачи, релевантности и пертинентности результатов поиска. Предложены алгоритмы допоисковой и послепоисковой коррекции запросов в системе информационной поддержки принятия решений.
Заключение. Разработанные алгоритмы коррекции запросов могут быть использованы при программной реализации информационных систем поддержки принятия решений. Универсальность алгоритмов обеспечивается благодаря применению тематических корпусов текстов в различных предметных областях. Они играют определяющую роль при планировании архитектуры информационных систем и их отдельных компонентов.

Цели. В связи с увеличением количества солнечных электростанций актуальной задачей становится автоматизация мониторинга их работоспособности. Поиск аномалий в работе солнечных электростанций – одна из основных составляющих мониторинга. Цель исследования заключается в разработке новых методик и программных алгоритмов поиска аномалий в работе солнечных панелей на основе результатов работы цифрового двойника, созданного и обученного по данным телеметрии солнечной электростанции.
Методы. Методика основана на статистических исследованиях отклонений значений мощности в точке максимально эффективной работы солнечной панели, рассчитанной цифровым двойником. Кроме того, введено нормализованное значение мощности максимально эффективной работы солнечной панели для более точной кластеризации и поиска аномалий.
Результаты. С помощью разработанной методики поиска аномалий в данных телеметрии за полгода наблюдений обнаружены 18 аномалий в работе солнечных панелей электростанции. Все случаи проанализированы на предмет причин возникновения аномалий в работе солнечных панелей.
Заключение. Установлено, что при использовании в анализе отклонений нормализованных значений мощностей в точке максимальной мощности PN возможно обнаружение аномальной работы отдельных панелей. Рассчитан уровень отклонения нормализованных значений в точке максимальной мощности, свидетельствующий о наличии аномалии в работе солнечной панели.

Цели. Построение конечно-разностного вычислительного алгоритма решения смешанной краевой задачи для уравнения Пуассона, заданной в нерегулярных двумерных областях.
Методы. Для решения задачи используются обобщенные криволинейные координаты. Физическая область отображается в расчетную (единичный квадрат) в пространстве обобщенных координат. Исходная задача записывается в обобщенных криволинейных координатах и аппроксимируется на равномерной сетке в расчетной области. Полученные результаты отображаются на неравномерную разностную сетку, сгенерированную в физической области.
Результаты. Построены аппроксимации второго порядка смешанных краевых условий Неймана – Дирихле для уравнения Пуассона в пространстве обобщенных криволинейных координат. Для повышения порядка аппроксимаций условия Неймана используется аппроксимация уравнения Пуассона на границе области.
Заключение. Для решения смешанной краевой задачи для уравнения Пуассона в нерегулярных двумерных областях построен вычислительный алгоритм второго порядка точности с использованием обобщенных криволинейных координат. Приведены результаты численных экспериментов, подтверждающие второй порядок точности вычислительного алгоритма.