Аннотация: Рассмотрена модель распространения тепловых полей в многолетнемерзлых породах от различных инженерных объектов, функционирующих в Арктических районах. В предложенную модель включены наиболее существенные технические и климатические параметры, влияющие на формирование тепловых полей в приповерхностном слое грунта. Основной целью исследования является долгосрочное прогнозирование изменения динамики границы залегания вечной мерзлоты при эксплуатации кустовой площадки северного нефтегазового месторождения. Такой прогноз получается при моделировании сложной системы, состоящей из источников тепла (холода) и мерзлого грунта, растепление которого может приводить к потере его несущей способности и возможным техногенным и экологическим авариям. Например, источниками тепла могут выступать добывающие скважины, а источниками холода – сезоннодействующие охлаждающие устройства, которые используются для термостабилизации грунта. Для минимизации воздействия источников тепла на вечную мерзлоту использованы различные варианты теплоизоляции, а для сохранения первоначального температурного режима верхнего слоя грунта – отсыпки, состоящие из песка, бетона, пеноплекса или другого теплоизолирующего материала. Разработанный комплекс программ был использован при проектировании 12 северных нефтегазовых месторождений. Для решения описанной задачи в сложной трехмерной области требуются существенные вычислительные ресурсы. Время расчета одного варианта часто может превышать 10–20 часов машинного времени на суперЭВМ. Для ускорения проведения численных расчетов были использованы многоядерные процессоры. Приведены численные расчеты, которые иллюстрируют возможности разработанного комплекса программ для проведения долгосрочных прогнозов по определению изменения границ распространения зон вечной мерзлоты, а также показывают, что на многоядерных процессорах можно достичь ускорения, близкого к теоретическому.

Аннотация:

Статья посвящена описанию результатов экспериментов в области автоматического разрешения неоднозначности (англ. Word Sense Disambiguation, WSD) на материале русского языка при помощи генеративных (decoder-only) моделей малого и среднего размеров. Использование генеративных моделей напрямую не является оптимальным подходом к решению данной задачи, однако такие модели имеют потенциал в роли семантических разметчиков необработанных данных. Автоматизация семантической разметки текстов при помощи генеративных моделей потенциально способна преодолеть ограничивающий фактор в виде недостатка размеченных данных для обучения энкодеров.

Как показали более ранние исследования, флагманские англоязычные и мультиязычные модели способны достичь более 90%-ной аккуратности на данной задаче, модели меньшего размера – 80%+. Настоящее исследование ставит своей целью установить, решаема ли аналогичная задача на материале русского языка с помощью русифицированных моделей малого и среднего размеров (до 32 B), не требующих большого количества вычислительных ресурсов для использования.

Эксперименты по разрешению неоднозначности проведены как в базовой постановке (one/few-shot prompting), так и в различных модификациях (обогащение контекста словарной информацией – гиперонимами, гипонимами, метками тематической области и т. д., анализ широкого и узкого контекстных окон неоднозначной лексемы, ансамблевые подходы, в которых одна модель валидирует и корректирует предсказания другой). В качестве материала исследования использован русскоязычный размеченный ресурс RuSemCor, семантическая разметка которого соответствует категориям семантической сети RuWordNet.

По результатам экспериментов модели показали себя пригодными для решаемой задачи: все модели выходят за уровень случайного предсказания, а наиболее мощные достигают 80%-ной аккуратности, что сопоставимо с результатами англоязычных моделей того же размера. Более информативным для моделей показал себя широкий контекст неоднозначной лексемы. Подходы с дообогащением входных данных и ансамблевые методы дали значительный прирост в качестве.

Аннотация:

Статья посвящена обоснованию решений в проекте тренажёра на базе языка учебного программирования, предназначенного для начального ознакомления с базовыми понятиями взаимодействия процессов и управления вычислениями. На этапе перехода к многопроцессорным архитектурам возрастает актуальность развития особой языково-информационной поддержки введения в программирование. Сколь ни сложен мир параллелизма, системе подготовки программистов предстоит его освоить и создать методику полноценного ознакомления с его не очевидными явлениями. Это достаточная причина для разработки языка учебного программирования, ориентированного на начальное обучение школьников младших и средних классов, а также студентов младших курсов и непрофессионалов, оперированию взаимодействующими процессами и программированию параллельных вычислений. В основу языка положен многолетний опыт управления взаимодействием игрушечных роботов, перемещающихся на клетчатой доске.

Материал статьи представляет интерес для программистов, студентов и аспирантов, специализирующихся в области системного и теоретического программирования, и для всех тех, кто интересуется проблемами современной информатики, программирования и информационных технологий, особенно проблемами параллельных вычислений, суперкомпьютерами и вообще применением многопроцессорных комплексов и компьютерных сетей.

Аннотация: Рассмотрены вопросы построения курса «Линейная алгебра» в высших учебных заведениях, цели и задачи обучения. Также затронуты проблемы преподавания теоретического материала на уроках математики.