Прикладні аспекти інформаційних технологій

Інформаційна модель акустичного струнного музичного інструмента та метод автоматизованого професійного настроювання інструментів

Наталія Олегівна Комлева — 2024-05-15

У статті розглянуто питання автоматизації настроювання акустичних струнних музичних інструментів. Метою роботи є формалізація характеристик акустичних сигналів, які необхідно враховувати під час автоматизованого професійного настроювання інструментів, та розроблення відповідної інформаційної моделі та методу на її основі. Обґрунтовано важливість автоматизації процесу настроювання музичних інструментів. Проведено огляд історичного розвитку апаратних і програмних засобів настроювання та наявних літературних джерел. Аналіз показав, що хоча наявні рішення є досить ефективними з точки зору витрачуваного часу, проте їх використання призводить не до кращого результату настроювання. Зокрема це зумовлено застосуванням методів апроксимації, що в результаті погано позначається на точності останнього та суперечить головному завданню настроювання та загалом усього дослідження. Огляд наявних мобільних засобів автоматизованого настроювання різних акустичних інструментів показав, що жоден із них не враховує важливі для настроювання характеристики інструментів. Як результат запропоновано загальну модель акустичного струнного музичного інструмента, що представлена впорядкованою шісткою: тональний склад інструмента, кількість клавіш або відкритих струн інструмента, кортеж індексів перших тонів у діапазонах хорів з однаковою кількістю струн, частота коцертного тону та індекси темперації й опорного тону темперації. У разі клавішних інструментів для кожного тону передбачено до декількох струн, кожна з яких відтворює певний звук, який можна розкласти на спектр гармонік. Зі свого боку кожна гармоніка має свою характерну частоту, інтенсивність і тривалість звучання. Це дозволяє врахувати додаткові, важливі для застосування характеристики і параметри, як-от співвідношення частот часткових тонів сигналу, частот їхніх інтерференційних биттів, нестабільність та негармонічність коливання струн. Також запропоновано метод, що описує ітеративний процес автоматизованого настроювання інструментів на професійному рівні на основі биття обертонів.

Модель та метод для підвищення ефективності обробки черг операцій при максимальному завантаженні серверного обладнання

Сергій Сергійович Сурков — 2024-05-10

Було проведено аналіз існуючих рішень з метою запобігання надмірній паралелізації, скорочення часу обробки та точного прогнозування навантаження в чергах операцій. Потім було оцінено нову модель та методику, розроблені для підвищення ефективності обробки черг операцій, особливо при максимальному навантаженні серверного обладнання, у порівнянні з традиційними методами. Ці методи, включаючи послідовне виконання, максимальну та обмежену паралелізацію, були оцінені. Новий метод використовує дві підстратегії: ‘перший прийшов-перший пішов’, яка особливо корисна, оскільки паралелізм не гарантує послідовного порядку результатів, і максимізацію використання обладнання для оптимізації продуктивності. Завдяки новій адаптивній моделі моніторингу, що базується на лінійній регресії, новий метод досягає часу виконання операцій, порівнянного з послідовним виконанням, і загального часу виконання, подібного до обмеженої паралелізації. Обмежена паралелізація, хоча й зменшує конфлікти за ресурси порівняно з максимальною паралелізацією, все ж збільшує час обробки кожної операції, що підкреслює важливість балансування кількості паралельних операцій з наявними ресурсами системи. Комплексність нової моделі була оцінена за допомогою асимптотичної складності та проаналізована за допомогою моделі масового обслуговування з паралельними каналами в умовах обмеженої та
необмеженої паралелізації. Було проведено дві серії експериментів для порівняльного аналізу нового методу управління навантаженнями в чергах операцій у порівнянні з традиційними підходами. Додатково підкреслюється потенціал гнучкого використання ресурсів у управлінні навантаженнями в цифрових інфраструктурах

Ефективні практики документування для покращення взаємодії з користувачем за допомогою розмовних інтерфейсів на базі GPT

Олексій Іванович Шеремет — 2024-05-13

У статті представлено детальний огляд інтеграції ChatGPT з PDF-документами за допомогою інфраструктури LangChain, що підкреслює значні досягнення в обробці природної мови та пошуку інформації. Перевага цього підходу полягає в тому, що він не обмежується виключно роботою з PDF-документами. Використовуючи спеціальні можливості інфраструктури LangChain, можна взаємодіяти з будь-якими файлами даних, що містять текстову інформацію. Огляд літератури підкреслює трансформаційний вплив моделей серії GPT від OpenAI на обробку природної мови, при цьому прогрес, досягнутий у GPT-4 значно покращує генерацію тексту, схожого на написаний людиною, і встановлює нові стандарти для інтерактивних застосувань штучного інтелекту. Аналіз інтерфейсу прикладного програмування OpenAI демонструє його важливу роль у просуванні інтеграції штучного інтелекту в різні застосунки, надаючи доступні та надійні інструменти, які дозволяють розробникам і підприємствам легко інтегрувати складні функції штучного інтелекту. Незважаючи на свої переваги, ці інтерфейси стикаються з такими проблемами, як затримка, обмеження потужності обробки та етичні міркування, які вимагають стратегічного впровадження та постійної оцінки, щоб повністю використовувати їхній потенціал. У статті досліджується роль векторних представлень даних, зокрема векторних вбудовувань, у покращенні функціональності систем штучного інтелекту та машинного навчання. Ці вбудовування перетворюють складні текстові дані у багатовимірні числові формати, дозволяючи моделям штучного інтелекту виконувати такі завдання, як розуміння мови, генерація тексту та аналіз даних із високою точністю та глибиною. Векторні бази даних відіграють важливу роль в управлінні та використанні високовимірних даних, зокрема векторних вбудовувань, для підвищення операційної ефективності великих мовних моделей. Ці спеціалізовані системи зберігання оптимізовані для роботи зі складними представленнями даних, уможливлюючи розширені застосування, такі як узагальнення тексту, переклад і відповіді на запитання з високою точністю та розумінням контексту. LangChain надає універсальну структуру, яка поєднує великі мовні моделі та різноманітні джерела даних за допомогою векторних баз даних. Ця інтеграція розширює можливості штучного інтелекту в аналізі даних і обробці природної мови, створюючи складні застосування, які можуть ефективно інтерпретувати та відповідати на запити користувачів на різних наборах даних. Розробка комплексного застосунку з використанням LangChain і ChatGPT для взаємодії з документами PDF вимагає ретельного технічного розгляду. Ключові елементи включають ефективне керування даними за допомогою завантажувачів даних LangChain і текстових розділювачів, які перетворюють PDF-файли в керовані формати та забезпечують узгоджену сегментацію для точної взаємодії штучного інтелекту. Крім того, впровадження векторних вбудовувань покращує здатність штучного інтелекту сприймати й аналізувати текстові дані, а зручний інтерфейс і надійні заходи безпеки забезпечують оптимальне залучення користувачів і захист даних. Практичні наслідки цієї технології значні: потенційні покращення в підтримці клієнтів шляхом скорочення часу вирішення проблеми до 40 %, оптимізації оглядів академічної літератури приблизно на 60 % і підвищення продуктивності аналізу даних завдяки економії приблизно 50 % часу, витраченого на ручне вилучення даних.

Розпізнавання обличчя за допомогою десятивимірних еліпсоїдів прогнозування для нормалізованих даних з різними квантилями

Сергій Борисович Приходько — 2024-05-14

Технологія розпізнавання обличчя відіграє ключову роль у різних сферах, включаючи системи безпеки, розваги та перевірку особи. Однак низька ймовірність ідентифікації людини за обличчям може мати негативні наслідки, що підкреслює необхідність розробки та вдосконалення методів розпізнавання обличчя. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання обличчя, предметом дослідження є математична модель розпізнавання обличчя. Одним із поширених підходів у розпізнаванні образів є використання правил прийняття рішень на основі еліпсоїда прогнозування. Значною проблемою в його застосуванні є забезпечення того, щоб дані відповідали багатовимірному нормальному розподілу. Однак дані реального світу часто не відповідають цьому припущенню, що призводить до зниження ймовірності розпізнавання. Таким чином, існує необхідність вдосконалення математичних моделей для врахування таких відхилень. Іншим фактором, який може вплинути на результат, є вибір різних квантилів розподілу, наприклад Хі-квадрат і F-розподілу. Для великих наборів даних використання квантилів Хі-квадрата і F-розподілу в еліпсоїдах прогнозування зазвичай призводить до однакових результатів розпізнавання, але є дані, для яких це не так, і застосування еліпсоїдів прогнозування з різними квантилями розподілів дає різні результати. У цьому дослідженні досліджується застосування еліпсоїдів передбачення в задачах розпізнавання обличчя з використанням різних методів нормалізації та квантилів розподілу. Метою роботи є підвищення ймовірності розпізнавання обличчя шляхом побудови десятивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних з різними квантилями розподілів. Ми провели експерименти з набором даних зображень обличчя та побудували еліпсоїди прогнозування на основі Хі-квадрат і F-розподілу, використовуючи як одновимірні, так і багатовимірні методи нормалізації. Наші висновки показують, що методи нормалізації значно підвищують точність розпізнавання, при цьому багатовимірні методи, такі як десятивимірне перетворення Бокса-Кокса, перевершують одновимірні підходи. Крім того, еліпсоїди прогнозування, побудовані з використанням квантиля розподілу Хі-квадрат, загалом демонструють кращу ймовірність розпізнавання порівняно з еліпсоїдами, побудованими з використанням квантиля F-розподілу. Подальші дослідження можуть дослідити ефективність застосування інших методів нормалізації, таких як перетворення Джонсона, і проаналізувати побудову еліпсоїдів прогнозування з альтернативними компонентами рівняння еліпсоїда.

Удосконалення процесу SDL веб-додатків для запобігання вразливостям Insecure Design

Олександр Андрійович Ревнюк — 2024-05-14

Згідно з останнім списком “OWASP Top Ten”, вразливість “Insecure Design” є одним з ключових факторів, що впливають на рівень захисту даних та функціональної надійності. Посилення уваги до цієї проблематики є актуальним, оскільки дана вразливість вперше з'явилася в списку OWASP і лише коротко описана в ньому. Дане дослідження спрямоване на виявлення та аналіз архітектурних вразливостей веб-додатків, що виникають внаслідок “Insecure Design”. Мета полягає не лише у виявленні конкретних вразливостей у процесі розробки та реалізації веб-додатків, але й у розробці
детального переліку рекомендацій, які допоможуть не лише уникнути подібних проблем у майбутньому, але й створити хорошу основу для безпечної розробки веб-додатків з самого початку. Для того, щоб побудувати системний підхід до безпеки на всіх етапах розробки, тут розглядаються рекомендації зі стандарту «Життєвий цикл розробки програмного забезпечення» (SDL). Особлива увага приділяється інтеграції принципів безпеки на всіх етапах життєвого циклу розробки. Аналіз базується на дослідженні існуючих архітектурних рішень, вивченні вразливостей та розробці методів їх усунення. Розроблений набір рекомендацій щодо підвищення безпеки веб-додатків включає заходи з архітектурного проектування, процесів верифікації та валідації, а також раннього виявлення потенційних вразливостей. Значну увагу приділено розробці
безпечного коду, впровадженню політик безпеки та організації навчання розробників. Дослідження підкреслює важливість інтеграції безпеки в процес розробки веб-додатків з самого початку. Наукова новизна полягає в систематизації та розробці підходів до виявлення та усунення архітектурних вразливостей, спричинених “Insecure Design”. Практична значущість роботи полягає у підвищенні рівня безпеки веб-додатків, зниженні ризиків для бізнесу та користувачів, а також у формуванні культури безпеки серед розробників.

Про метод побудови небазових GL-моделей на основі комбінації реберних функцій базових моделей

Віталій Олексійович Романкевич — 2024-05-14

Робота присвячена проблемі побудови GL-моделей поведінки в потоці відмов небазових відмовостійких багатопроцесорних систем. Такі моделі можуть використовуватися для розрахунку параметрів надійності останніх. Система в залежності від виконання певних умов є стійкою до відмов різної кратності. Ці умови залежать лише від станів процесорів системи та можуть бути представлені спеціальними булевими виразами. Запропоновано спосіб побудови GL-моделей таких систем, який базується на комбінуванні виразів реберних функцій допоміжних базових моделей. При цьому, особливістю побудованих запропонованим способом моделей є те, що вони базуються на циклічних графах. Це спрощує процес оцінки їх
зв’язності, а також спрощує аналіз роботи моделі. Крім того, це дозволяє за необхідності додатково використовувати інші методи модифікації GL-моделей. Спосіб передбачає використання допоміжних моделей, що мають однакову кількість ребер. З метою вирівнювання кількості ребер допоміжні моделі можуть бути доповнені додатковими ребрами із реберними функціями спеціального вигляду. Показано, що таке доповнення не змінює поведінки моделей. Окрім того, описано процедуру ортогоналізації виразів умов, що має проводитися, якщо умови можуть виконуватися одночасно. Показано, що вирази реберних функцій отриманих GL-моделей, котрі можуть бути досить складними, іноді можна суттєво спростити.
Проведені численні експерименти, що підтверджують адекватність моделей (побудованих запропонованим способом) поведінці відповідних систем в потоці відмов. Наведено приклад, що демонструє застосування запропонованого способу. Проведено аналіз отриманої моделі та показано, що вона відповідає поведінці системи, для якої її було побудовано.