Аннотация:

Спайковые нейронные сети (далее — СНС, т. е. нейросети, передающие информацию во времени с помощью импульсов) требуют временного входа, тогда как в задачах компьютерного зрения данные чаще заданы статическими изображениями. В работе рассмотрено преобразование вида «изображение – временной сигнал – импульсы» и исследовано влияние способа входного кодирования на динамику обучения СНС, плотность импульсной активности и вычислительную стоимость обработки. В экспериментальной части реализованы и сопоставлены два семейства кодирования: кодирование по времени первого импульса (Latency) и пуассоновское кодирование по интенсивности (Poisson); для них рассмотрены четыре режима: базовый Latency без подавления фона, модифицированный Latency с порогом тишины, стохастический Poisson и детерминированный Poisson. В качестве метрик использованы среднее число импульсов на пример, число синаптических операций, прокси-показатель энергозатрат и характеристики конкуренции нейронов скрытого слоя. Эксперименты на наборе MNIST (60000 обучающих и 10000 тестовых изображений) для сети со скрытым слоем из 100 нейронов и горизонтом моделирования 200 шагов показали, что все исследованные режимы обеспечивают устойчивое обучение без коллапса активности. При этом модифицированный Latency с порогом тишины
 оказался наиболее эффективным по соотношению «полезная активность — вычислительная стоимость»: при количестве спайков на один пример 323.41 для него число синаптических операций составило 14295.09, тогда как базовый Latency без фильтрации фона при близкой выходной активности (311.22 импульса на пример) потребовал 78400 синаптических операций.

Аннотация:

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.

Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.

Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.

Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

Аннотация:

Автоматизация проверки информационной модели здания на соответствие нормам пожарной безопасности остается актуальной задачей для архитектурно‑строительной отрасли. Существующие системы такой автоматизированной проверки ориентированы на подходы, основанные на правилах, которые не учитывают топологический контекст здания и плохо адаптируются к новым проектам.

В работе предложены и экспериментально проверены методы прогнозирования параметров противопожарной защиты дверей в информационных моделях зданий с использованием графовых нейронных сетей, а также валидация подхода на реальных проектных данных семи жилых зданий крупного застройщика. Предложена методология прогнозирования класса огнестойкости дверей на основе реляционных графовых сверточных сетей, а также разработан пайплайн извлечения данных из специального формата с построением графа и формированием признаков с учетом геометрических, семантических и топологических характеристик. Проведены эксперименты по прогнозированию наличия и класса огнестойкости с кросс-проектной валидацией по принципу «одно здание вне выборки». Разработанный подход позволяет автоматизировать проверку параметров противопожарной защиты и сократить время анализа моделей зданий. Применение графовых нейронных сетей обеспечивает учет топологического контекста и высокую точность прогнозирования, а использование реальных данных подтверждает практическую применимость метода.

Аннотация: Международная виртуальная обсерватория представляет собой реализацию концепции электронной науки в астрономии. Это мощная виртуальная среда, предназначенная для увеличения возможностей астрономических исследований и научного выхода данных. Виртуальная обсерватория интегрирует в единую среду гигантские астрономические архивы и базы данных, распределенные по всему миру, а также инструменты анализа данных и вычислительный сервис, используя при этом набор однородных стандартов и технологий. Международная виртуальная обсерватория объединяет все значительные национальные и международные проекты по созданию виртуальных обсерваторий, основная цель которых – объединить существующие архивы наземных и космических инструментов и обеспечить исследователям и общественности удобный доступ к ним. Эта задача представляется весьма значительной не только из-за колоссального объема астрономических данных, но и их спектрального разнообразия (от рентгена до радио). Каждый спектральный диапазон предоставляет свою, уникальную информацию о небесном объекте или явлении; при этом требуется специализированная экспертиза для правильной интерпретации. Вся эта информация также интегрируется в Международной виртуальной обсерватории и позволяет синтезировать данные, чтобы использовать их в конкретных научных приложениях.

Аннотация:

Рассмотрен подход к автоматическому распознаванию движения людей на пешеходном переходе. Он включает две основные процедуры, для каждой из которых приведены команды программного кода на языке программирования C# с помощью библиотеки компьютерного зрения EMGU. На первой процедуре с помощью комбинации методов гистограмм направленных градиентов и опорных векторов осуществляется детектирование пешеходов. Вторая процедура позволяет считывать кадры из видеопоследовательности и обрабатывать их. Данный подход позволяет детектировать движения людей на пешеходном переходе без использования специализированных нейронных сетей. При этом метод, предложенный в статье, продемонстрировал достаточную надежность распознавания движения людей, что свидетельствует о его применимости в реальных условиях.

Аннотация: При обработке огромных объемов информации, возникающих в процессе деятельности отдельных организаций и целых отраслей экономики нужны новые подходы и решения. Для эффективной конверсии национальной оборонной промышленности разрабатывается информационно-аналитическая система. В работе обсуждается создаваемый инструментарий систематизации открытых данных о продукции военного назначения и оборонно-промышленном потенциале. В частности, разрабатывается ресурс, который будет играть роль своего рода агрегатора указанной информации.

Аннотация: Задача устойчивости рассматривается в терминах классического определения Ляпунова. Для этого задается множество начальных условий, состоящих их данных предварительных расчетов, и анализируется разброс траекторий, полученных в результате численного моделирования. Эта процедура реализована как серия ансамблевых экспериментов с совместной моделью MPI-ESM института метеорологии М. Планка (Германия). Для численного моделирования задавалась серия различных начальных значений полей характеристик, и модель интегрировалась, начиная с каждого из этих полей, на различные временные периоды. Изучались экстремальные характеристики уровня океана за период 30 лет. Строилось их статистическое распределение, оценивались параметры этого распределения, изучался статистический прогноз на 5 лет вперед. Показано, что статистический прогноз уровня соответствует расчетному прогнозу, полученному по модели. Изучалась локализация экстремальных значений уровня и проводился анализ этих результатов. Численные расчеты выполнялись на суперкомпьютере Ломоносов-2 Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.