Статья посвящена исследованию возможностей оптимизации работоспособности и повышения эффективности функционирования сложных многофункциональных программных систем на примере свободных автоматизированных библиотечно-информационных систем (далее – АБИС).

К 2023 году в мире накоплен ценный опыт создания и эксплуатации интегрированных АБИС различного масштаба и назначения, однако вопросы совершенствования их проектных решений остаются актуальными. В первую очередь это касается необходимости оптимизации структуры исходного программного кода с целью повышения его читаемости и поддерживаемости, снижения времени выполнения отдельных функциональных модулей, уменьшения объёма занимаемой оперативной памяти.

В рамках исследования был проведён сравнительный анализ исходных кодов нескольких действующих открытых АБИС, реализованных на различных языках программирования. Были изучены основные подходы к проектированию структуры кода, выявлены наиболее частотно используемые алгоритмы и паттерны. Для оценки степени оптимизированности исходного кода был разработан комплекс показателей, включающий оценку структуры, читаемости, модульности и других характеристик. На этой основе проведено сравнение отдельных фрагментов кода до и после применения известных техник рефакторинга.

В результате проведённой работы удалось выявить наиболее распространённые ошибки и недочёты в структуризации исходных кодов АБИС, определить основные направления их оптимизации. Получены данные о возможном снижении затрат на тестирование и техническую поддержку посредством улучшения качества исходных кодов.

Предложены подходы к дополнению метаданных документов электронных коллекций цифровой математической библиотеки. В качестве источников информации для пополнения метаданных использованы открытые ресурсы семантической сети. Для этой цели разработаны программные инструменты, обеспечивающие поиск необходимых данных и их включение в набор метаданных.

Предложен алгоритм пополнения метаданных аффилиации авторов научной статьи. Как правило, представленная в документе аффилиация содержит недостаточное количество информации, необходимой для формирования набора метаданных. Метод пополнения метаданных аффилиации авторов основан на данных, извлеченных из открытого реестра идентификаторов научных организаций Research Organization Registry (ROR). Также в методе использованы разработанные инструменты извлечения связей между ROR и открытыми семантическими сетями. Этот метод апробирован на электронной коллекции статей журнала «Электронные библиотеки» за 2021–2022 годы.

На основе предложенного метода разработан программный сервис, включенный в фабрику метаданных цифровой библиотеки Lobachevskii-DML. Также результатом работы является включение в цифровую библиотеку Lobachevskii-DML новых электронных коллекций. Кроме того, описан метод трансформации метаданных в формат, доступный для загрузки в библиотеку.

В настоящее время в машинном обучении высокую актуальность имеют синтетические данные. Современные алгоритмы генерации синтетических данных дают возможность генерации данных, очень близких по статистическим свойствам к исходным данным. Синтетические данные используются на практике в широком спектре задач, в том числе связанных с аугментацией данных.

Предложен метод аугментации данных, совмещающий подходы увеличения объема выборки с помощью синтетических данных и генерации синтетических аномалий. Метод использован для решения задачи в сфере информационной безопасности, заключающейся в поиске аномалий в журналах сервера с целью обнаружения атак.

Модель, обученная в рамках решения названной задачи, показала высокие результаты. Это демонстрирует эффективность использования синтетических данных для увеличения объема выборки и генерации аномалий, а также возможность с высокой результативностью использовать эти подходы совместно.

Приведен алгоритм вывода аналитической зависимости наименьшей собственной частоты колебаний плоской статически определимой регулярной фермы от числа панелей. Использованы метод Донкерлея и его упрощенный вариант. Показано, что упрощенный вариант дает не только более простую, но и более точную формулу. Предполагается, что масса фермы сконцентрирована в ее узлах, а число степеней свободы конструкции совпадает с числом узлов. Для аналитических преобразований и решения рекуррентных уравнений применена система компьютерной математики Maple. Жесткость фермы рассчитана по формуле Максвелла–Мора.

Электронные библиотеки (ЭБ) и архивы аккумулируют гигантские объемы разнообразной информации. Задача данной работы – не стараясь охватить необъятное, попытаться на сравнительно небольшом количестве ярких примеров проследить, как в ЭБ отражаются вопросы научного творчества; обсудить и развеять стереотипные представления об ученых как о нелюдимых педантичных формалистах либо эксцентричных рассеянных чудаках; показать, как особенности их мыслительных процессов в сочетании с высоким интеллектом могут вызвать непонимание в быту. В то же время эти качества в сочетании с оригинальностью мышления, порой переходящей в парадоксальность, проявляются в нестандартных подходах к задачам, нетривиальных решениях, ироничном отношении к окружающей действительности. Как следствие, наряду с серьезными результатами рождаются неожиданные ассоциации и аналогии, шутки, остроты, анекдоты. В работе рассмотрены примеры творчества ученых в профессиональной сфере, а также произведения в таких жанрах, как фантастика, утопия, юмор, авторская песня. Использованы материалы 20+ электронных библиотек.