Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2023 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

11. Способ синтеза интерактивных образовательных ресурсов формата PDF с применением LuaLaTeX [№2 за 2023 год]
Автор: Полищук Ю.В.
Просмотров: 847
Работа посвящена синтезу интерактивных образовательных ресурсов, которые могут применяться для организации самостоятельной или дистанционной работы в высших учебных заведениях. В качестве формата образовательных ресурсов предлагается PDF. Для их генерации применяется свободно распространяемая настольная издательская система LuaLaTeX. Она может использоваться и как программа, установленная на компьютере, и как удаленный веб-сервис. Для достижения цели работы применены методы процедурного программирования трех языков программирования. Скриптовый язык Lua использован для определения заданий, их перемешивания и формирования карты ответов. Язык TeX в составе системы LuaLaTeX – для оформления заданий и добавления в документ интерактивных элементов. Мультипарадигменный язык Java Script – для обеспечения возможности реализации интерактивности при работе с документами формата PDF, включая получение результатов и демонстрацию правильных ответов. Предложенный в работе способ синтеза образовательных ресурсов реализует перемешивание заданий и вариантов ответов в случайном порядке, использование для оформления любых шрифтов, установленных в системе, и всех возможностей оформления контента, предоставляемых LuaLaTeX. Практическая значимость предлагаемого решения заключается в повышении эффективности процессов самостоятельной работы обучающихся за счет использования интерактивных образовательных ресурсов, синтезированных предложенным в работе способом, который базируется на применении LuaLaTeX. Система реализует весь потенциал возможностей по оформлению контента любой сложности аналогично системе LaTeX.

12. Статистический эксперимент по проверке практической сходимости в одной задаче субмодулярного программирования [№2 за 2023 год]
Авторы: Скакодуб К.Р., Лесик А.И., Перевозчиков А.Г.
Просмотров: 1333
В статье рассматривается cтатистический эксперимент по проверке практической сходимости в одной задаче субмодулярного программирования. Предлагается постановка задачи по максимизации суммы эффективности группового назначения. Вводится понятие смешанного решения транспортной задачи о групповом назначении, когда ресурсные ограничения в среднем выполняются. Показано, что определение смешанных решений транспортной задачи о групповом назначении может быть сведено к задаче субмодулярного программирования, решаемой методом ветвей и границ с верхними оценками, основанными на субмодулярности транспортной задачи с ограничениями в виде равенств по столбцам. Полиномиальность ε-оптимальной версии метода ветвей и границ доказана лишь в отношении классической схемы решения многомерной задачи о рюкзаке. Авторы применили схему, использующую специфику задачи, поэтому для проверки гипотезы полиномиальности необходимы дальнейшие усилия, в том числе и при помощи статистических экспериментов. Основным результатом являются разработка численной реализации ε-оптимальной версии метода ветвей и границ на высокоуровневом языке программирования С++ и проведение статистического эксперимента по проверке практической сходимости самого алгоритма на основании статической транспортной задачи о групповом назначении по эффективности назначения. По результатам анализа численного эксперимента установлено, что для рассматриваемой задачи процент раскрытых в ходе работы ε-оптимального алгоритма вершин от общего числа вершин в орграфе при увеличении размерности убывает довольно быстро, что говорит о достаточной эффективности алгоритма. Гипотеза о полиномиальности не подтвердилась, так как используется не классический алгоритм решения целочисленной задачи, а специфика поставленной задачи.

13. Подсистема воспроизведения иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью [№2 за 2023 год]
Авторы: Стрекалев В.О., Грибова В.В.
Просмотров: 1200
В статье показаны проектирование и разработка подсистемы воспроизведения виртуальных тренажеров с биологической обратной связью в рамках построения инструментального комплекса для создания, воспроизведения и сопровождения иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью. Данная подсистема позволяет осуществлять запуск и функционирование разработанных тренажеров с возможностью погружения в виртуальную реальность. Кроме того, в системе предусмотрено взаимодействие с оборудованием биологической обратной связи, в рамках которого оператору доступны необходимые для работы инструменты запуска, управления и внесения изменений. Предлагаемая подсистема является частью большого программно-аппаратного комплекса. В рамках проектирования и разработки рассмотрено взаимодействие между тренажером, оборудованием и подсистемой воспроизведения с указанием используемых технических средств. Показан набор средств реализации с учетом прикладных систем и подсистем, которые в значительной степени могут определять рабочую нагрузку всей системы в целом и обеспечивать существенно новый уровень воспроизведения виртуальных тренажеров. Такой уровень потенциально способствует повышению комфорта и эффективности как для оператора, так и для пользователя. Разработанный программный комплекс можно использовать на всем промежутке функционирования тренажера в рамках его жизненного цикла. С использованием данного решения реализован виртуальный тренажер для выполнения работ на высоте, с помощью которого можно провести тестирование на акрофобию и профилактику тревожных расстройств с возможностью изменения параметров виртуальной среды в зависимости от состояния пользователя.

14. Нейросетевая инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ [№2 за 2023 год]
Авторы: Тагирова Л.Ф., Зубкова Т.М.
Просмотров: 1736
Статья посвящена проблеме персонализации интерфейса прикладных программ к индивидуальным особенностям пользователей на основе применения нейросетевых технологий. Новизной предложенного подхода является формирование прототипа интерфейса путем подбора каждого элемента меню отдельно, позволяющего сформировать персонализированный интерфейс. Предлагается использование инструментальной среды, включающей набор компонентов интерфейсной части, из которых динамически генерируется уникальный прототип интерфейса, адаптированный под особенности каждого пользователя. В качестве инструмента для подбора компонентов интерфейса использована глубокая нейронная сеть, представленная в виде многослойного перцептрона. Входными параметрами нейронной сети являются отличительные особенности пользователей, выходными – компоненты будущего прототипа интерфейса. В качестве критериев адаптации интерфейсной части приложений выбраны профессиональные, психофизиологические характеристики пользователей, их демографические особенности, а также эмоциональное состояние. Выходными параметрами являются компоненты интерфейса: размер шрифта текста и гиперссылок, размер и расстояние между элементами веб-страницы, вид подсказок и контекстного меню, сообщения пользователю, цветовая гамма, наличие окна для поиска информации и др. В результате разработана инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ c использованием нейросетевых технологий. В ходе работы программного средства пользователи проходят оценку своих характеристик с помощью базовых тестов IТ-сферы и психологии. Для определения эмоционального тона, возраста и пола в системе используется библиотека Deepface языка Python, которая реализует алгоритм на основе обученной сверточной нейронной сети. Внедрение предложенной инструментальной среды позволит обеспечить удобное взаимодействие между пользователями и программным приложением.

15. Разработка программного обеспечения для системы автоматического управления по выравниванию полуфабрикатов [№2 за 2023 год]
Авторы: Тарачков М.В., Толстель О.В., Калабин А.Л.
Просмотров: 1049
Для выравнивания полуфабрикатов на скоростной конвейерной линии разработана система автоматического управления, ключевое место в которой занимают робот-манипулятор ДР-1 и рабочий орган, осуществляющий надавливание и оказывающий вибрационное воздействие. Система создана для повышения эффективности линии и снижения доли брака. В ее состав входят бортовой микроконтроллер STM32F407VG (тактовая частота 168 МГц, 192 Кб ОЗУ, 1 Мб ПЗУ) и управляющий компьютер на базе процессора Intel Atom (4 Гб ОЗУ, 32 Гб ПЗУ). Для микроконтроллера разработано ПО на языке программирования С++14 в среде CubeIDE. Операционная система реального времени FreeRTOS используется для обработки микроконтроллером нескольких задач в псевдопараллельном режиме: управление электродвигателями, обработка данных с датчиков, взаимодействие с управляющим компьютером. Для управляющего компьютера реализовано ПО на языке программирования С++11, используется операционная система Linux Ubuntu 18.04 LTS, программная платформа ROS. Управляющий компьютер предоставляет оператору системы автоматического управления интерфейс, написанный на языке программирования Python с использованием библиотеки KivyMD. Однако наиболее интересная часть ПО – решение задач прямой и обратной кинематики для дельта-манипулятора и алгоритм выравнивания полуфабрикатов. Задачи прямой и обратной кинематики являются решенными в общем виде. Приводятся особенности их реализации для робота-манипулятора ДР-1. Для формализации алгоритма выравнивания полуфабрикатов проводились эксперименты. Было необходимо выполнить около 110 выравниваний в минуту, а это требовало поиска наиболее эффективной траектории перемещения рабочего органа. В статье приводятся результаты испытаний ПО системы автоматического управления. Рассматриваются различные случаи расположения коробок с полуфабрикатами. Оцениваются сохранность полуфабрикатов и упаковки и эффективность рассматриваемого алгоритма. Применение предложенного ПО системы автоматического управления позволило повысить производительность линии и сократить долю брака.

16. Кластеризация данных на лету для СУБД PostgreSQL [№2 за 2023 год]
Автор: Татарникова Т.М.
Просмотров: 1619
В работе определена актуальность задачи кластеризации данных в реальном масштабе времени в виде динамически встраиваемой библиотеки для СУБД PostgreSQL с открытым исходным кодом. Сформулированы условия для выполнения кластеризации в реальном времени, заключающиеся в обеспечении достаточной производительности, при которой время определения кластеров не превышает время записи данных в таблицу и ограниченное количество данных для кластеризации. Методы PostgreSQL доступны в devel-библиотеке, что позволяет использовать их для взаимодействия с данными на уровне внутреннего представления и других языков программирования, выполняющих некоторые операции быстрее, чем язык запросов SQL. Схема взаимодействия между элементами для кластеризации включает БД, в которую установлены динамически встраиваемая библиотека и расширение TimescaleDB для организации хранения данных сервером БД; интерпретатор – программная прослойка для перевода данных из внутреннего представления в типы используемого языка перед кластеризацией и, наоборот, перевода результатов кластеризации во внутренний формат для их сохранения в БД; кластеризатор – программа, выполняющая кластеризацию переданных данных согласно алгоритму. Предлагаемая библиотека представляет собой реализацию триггерной функции, которая по сути является интерпретатором, связывающим кластеризатор с БД. Если это первое срабатывание функции для таблицы, то производится выбор начальных центроидов способом, заданным пользователем. В противном случае происходит считывание данных о центроидах из таблицы. Приведена демонстрация работы библиотеки. Набор данных для кластеризации сгенерирован случайным образом с концентрацией около заданных координат центроидов. Библиотека не ограничивает пользователя как в размерности точек, которые необходимо распределить по кластерам, так и в количестве таблиц, в которые может производиться вставка данных. Ввиду вычислительной сложности алгоритмов имеется ограничение на максимальное число данных для кластеризации.

17. Построение системы технического зрения для выравнивания содержимого упаковок дельта-манипулятором на пищевом производстве [№2 за 2023 год]
Авторы: Толстель О.В., Ширкин А.Е., Калабин А.Л.
Просмотров: 1120
Cтатья посвящена использованию компьютерного зрения для автоматизации процесса выравнивания на конвейер-ной линии упаковок с пищевым содержимым в картонных коробках. Данный процесс необходим для предотвращения появления неплотно закрытых коробок вследствие неравномерного распределения их содержимого. Объектом исследования является комбинация стереосистемы и алгоритмов искусственного интеллекта, решающих задачу детектирования и позиционирования объекта по 2D-изображению для выравнивания дельта-манипулятором. Такой манипулятор создан специально для автоматизации процесса выравнивания содержимого упаковок. Для задачи позиционирования был реализован алгоритм детектирования объектов на изображении, работающий в режиме реального времени. Обнаруженные 2D-участки изображения транслируются на стереосистему, формируя частичные карты глубин. Результатом является быстрый и точный алгоритм получения 3D-координаты объекта. Для определения текущего состояния содержимого упаковки и оптимизации количества операций выравнивания был реализован бинарный классификатор, который сообщает системе два типа статуса: объект выровнен, объект не выровнен. Для решения задачи собран специальный набор данных, состоящий из последовательности изображений частотой 30 кадров в секунду и протяженностью 1 час. В этом наборе на каждом изображении были размечены прямоугольными рамками упаковки с пищевым содержимым и отмечено их состояние – упаковка выровнена или нет. Для разметки использовалась программа с открытым исходным кодом LabelImg, предоставляющая графический интерфейс для разметки изображений, которая используется в дальнейшем обучении. Кроме того, создана программа, реализующая предложенный алгоритм на языке Python 3.6 с использованием интегрированной среды Jupyter Lab для операционной системы Ubuntu 18.04. Приведены результаты эксперимента по использованию предложенного алгоритма для оценки 2D-позиции объекта и текущего состояния детектируемого объекта. Для оценки качества алгоритма использованы метрика общей средней точности обнаружения объектов, а также метрики классификации – точность и полнота для задачи определения статуса содержимого упаковки.

18. Внешняя калибровка всенаправленной системы компьютерного зрения и метод реконструкции внутренней среды помещения [№2 за 2023 год]
Автор: Холодилин И.Ю.
Просмотров: 1048
Автономная навигация мобильных роботов внутри помещения привлекает внимание исследователей компьютерного зрения уже многие годы. Для решения данной задачи предложены разнообразные подходы и алгоритмы. Для выполнения заложенных в роботах алгоритмов они должны уметь оценивать трехмерную структуру окружающей среды. Однако визуальные датчики, такие как обычные камеры, не позволяют получать достаточное количество информации из-за ограниченного угла обзора. Авторы данного исследования предлагают комплексный подход для трехмерного моделирования внутренней среды. Система компьютерного зрения, рассматриваемая в работе, состоит из всенаправленной камеры и источника структурированного света. Всенаправленная камера обеспечивает широкий спектр информации, в то время как лазерный луч легко обнаружить и извлечь для дальнейшего анализа. Для получения достоверных результатов измерений система должна быть откалибрована. С этой целью предлагается усовершенствованный метод внешней калибровки. Рассматривается реконструкция внутренней среды помещения на базе аналогичной системы компьютерного зрения, а также алгоритма, включающего в свой состав нейронную сеть семантической сегментации. Для выполнения алгоритмов методов калибровки и трехмерного моделирования требуется одно входное изображение. Предложенные методы в значительной степени ускоряют процесс обработки данных без потери точности в измерениях. Их экспериментальная оценка осуществлялась с помощью данных, генерируемых посредством разработанного авторами ранее симулятора.

19. Использование трехмерных кубов данных в реализации системы бизнес-анализа [№2 за 2023 год]
Авторы: Черныш Б.А., Мурыгин А.В.
Просмотров: 1702
Бизнес-анализ является одним из ключевых инструментов управления, позволяющих получать достоверную картину текущего состояния дел на предприятии по всем направлениям деятельности. Для обеспечения этого процесса в любой компании в качестве показателей ее работы используются различные данные. Источником данных прежде всего являются интегрированные информационные системы. Эти системы могут использовать либо имеющиеся в их составе инструменты бизнес-анализа, либо специализированные решения, позволяющие выполнять сложные аналитические задачи по заданной постановке. В статье рассматриваются особенности обоих подходов, их преимущества и недостатки, приводятся примеры существующих на рынке зарубежных и отечественных продуктов для бизнес-анализа. Предлагается способ построения трехмерных кубов с использованием содержащихся в системе данных на примере модуля бизнес-анализа разработанной авторами интегрированной информационной системы SciCMS. Описываются используемые методики, исходные требования и ограничения. Проведена формализация задач, рассмотрен математический аппарат построения многомерных моделей данных на основе информации из фиксированного набора нормализованных таблиц реляционной БД. Представлены примеры SQL-запросов и выходных данных. В ряде случаев (работа с нереляционной СУБД, необходимость в наличии заранее рассчитанных агрегатных значений, сложность и высокая стоимость прямых SQL-запросов и т.д.) применение описанного способа построения многомерных кубов невозможно. Решением данной проблемы в SciCMS является собственный модуль импорта и трансформации данных на основе библиотеки с открытым исходным кодом. В статье обобщены основные достоинства и недостатки предлагаемого подхода, перспективы его использования на отечественных предприятиях.

20. Особенности работы с русскоязычными онтологиями с помощью библиотеки Owlready2 на языке Python [№2 за 2023 год]
Автор: Щукарев И.А.
Просмотров: 1747
При работе в библиотеке Owlready2 языка Python с онтологиями, в которых изначально классы, индивидуумы и отношения написаны кириллицей, машина логического вывода reasoner выдает некорректные данные. Вследствие сбоя в кодировке Owlready2 дублирует онтологию, а вместо текста кириллицы появляются нечитаемые символы. Решить данную проблему предлагается путем явного задания кодировки выходных данных в файле reasoning.py, а именно cp1251, то есть стандартной 8-битной кодировки для русских версий Microsoft Windows. Сам файл находится в корневой папке программы – \Python\Python311\Lib\site-packages\owlready2\ для версии Python 3.11.0. Он и рассматривается в данной статье. Для поиска решения использован метод сравнительного анализа различных версий библиотеки Owlready2 и ее предшественника – библиотеки Owlready. Решение найдено путем сравнения команд работы с исходными данными в различных версиях библиотек Owlready. После внесения соответствующего изменения упрощается работа с онтологиями в Python, особенно при многократных запусках машины логического вывода reasoner. Становится возможным использование огромного функционала библиотеки Owlready2 для работы с русскоязычными онтологиями, например, для создания соответствующих русскоязычных баз знаний. Предложенный в статье способ может быть полезен для ИТ-специалистов, разрабатывающих информационные системы на основе онтологий предметных областей, а также при работе с онтологиями в рамках образовательного процесса в вузе.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2