Представлена разработка программного обеспечения, направленного на обработку изображений стенописей архитектурных памятников с целью выявления дефектов. Для дефектоскопии использован гистограммный подход – сравнение яркостных характеристик двух изображений фресок. Данный метод позволяет отслеживать состояние архитектурных памятников с небольшими затратами и минимальным вовлечением человека. Разработанная технология применяется в рамках охранных работ объекта культурного наследия острова-града Свияжск.

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Сталь в наши дни является одним из важнейших производственных материалов, который используется повсеместно, от медицины до промышленных отраслей. Своевременное обнаружение и распознавание дефектов на стальных листах после проката – одна из ключевых проблем этого производства с учетом его сложности и необходимости затрат большого количества времени на проведение вручную проверок каждого листа и каждой заготовки. Одними из целей настоящей работы были автоматизация и упрощение данного процесса. Для решения соответствующих задач была использована, в первую очередь, модель сверточной нейронной сети под названием UNet, которая уже зарекомендовала себя как отличный инструмент решения таких задач — при высокой результативности она требует меньшего количества учебных данных. В основе этой модели лежат последовательная, производимая в несколько шагов свертка изображения до приемлемого размера (иными словами, сжатие или кодирование), а затем развертка, восстановление изображения к исходному размеру и соотношению сторон, после чего на выходе будет получена маска изображения с классами элементов, которые необходимо было найти. В дополнение к этой нейронной сети в качестве кодирующего (сворачивающего) слоя была использована другая модель — ResNet34, предварительно обученная на датасете (наборе данных) ImageNet1000. В этой модели также был модифицирован выходной слой — вместо 34 слоев с классами на выходе возвращалось лишь 4, что сократило время обработки и позволило использовать наиболее удачные определения в результатах. Используя данный подход и проведя все необходимые проверки, при подведении итогов, мы получили результат в 94,8% точности определения дефектов на стальных листах.

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.

В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Персистентные гомологии – это инструмент топологического анализа данных, отражающий то, как изменяется топологическая структура данных с изменением масштаба их восприятия. В статье дано применение персистентных гомологий к мониторингу образования трещин при гидроразрыве пласта, что позволяет исследователю естественным образом учитывать априорную информацию.

Статья посвящена подходам в обработке текста на естественном языке для выяснения конкретного пространственного взаиморасположения объектов и трехмерной покадровой визуализации. Предложенные алгоритмы учитывают влияние явных ограничений извлеченных пространственных отношений и позволяют создавать вероятные трехмерные схемы расположения объектов на сцене. Такие пространственные схемы необходимы для уточнения воплощения замысла сценариста при проектировании видеоигр. Для создания удачных кадров использованы такие правила режиссуры, как учет плана, поворот камеры и другие композиционные нюансы.

Настоящая статья описывает концепцию программного обеспечения (ПО) «История гениального открытия», имеющего ряд сходств с программой GitHub, получившей широкую известность в профессиональном сообществе программистов. Программа призвана решать две основные научные проблемы: сохранять научно-культурное наследие российских учёных и аккумулировать первичные данные, позволяющие количественно измерить тенденции становления научных теорий, тем самым дополнив концепцию «научных революций» Т. Куна. Программа позволит сохранять исторически значимые научные достижения, минимизируя вероятность их бесследных потерь вследствие преждевременно ухода учёных из жизни. Идея разработки программы базируется на пересечении пяти научных направлений – программной инженерии, социологии, философии, права и истории – и появилась в стенах Казанского (Приволжского) федерального университета при изучении Big Data Science.

Охарактеризованы материалы, представленные на V международной конференции «Информационные технологии для наук о Земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. ITES&MP-2019». Названная конференция описывает результаты последних лет в следующих областях:

• открытый доступ к научным данным в области наук о Земле; особенности данных в науках о Земле: новые концепции и методы, инструменты их сбора, интеграции и обработки в различных информационных системах, в том числе в системах с интенсивным использованием данных;


• анализ данных и математическое моделирование природных процессов в науках о Земле: новые подходы. Эволюция классических ГИС-приложений;


• применение информационных технологий в области металлогении критических полезных ископаемых;


• социальные аспекты горно-геологической отрасли;


• прогнозные построения в области геологической разведки и землепользования;


• интеллектуальный анализ данных, извлечение фактов и знаний из научных публикаций. Тезаурусы, онтологии, концептуальное моделирование. Семантический веб, связанные данные. Сервисы. Семантическое структурирование контента. Применение в науках о Земле;


• применение методов и технологий дистанционного зондирования в науках о Земле и горной промышленности: от спутников до беспилотных летательных аппаратов;


• информационные технологии для создания систем демонстрации и популяризации достижений в науках о Земле;


• приложения: прогноз месторождений, экологические риски, опасные природные явления, управление водными ресурсами, геотермальная энергия и др.

Рассмотрены варианты представления контекстно-свободных грамматик, предлагаемые средствами генерации синтаксических анализаторов. Приведён анализ существующих решений. Предложен новый формат описания грамматики. Дано описание грамматики в виде JSON-документа. Разработана концепция нового генератора, основанная на формате данных JSON для контекстно-свободных грамматик. Описана схема построения анализатора на основе концепции.

Описаны новые подходы, связанные со сбором данных из разнородных информационных систем доступа к научным публикациям с использованием открытых международных стандартов и протоколов для формирования систем открытого доступа к научным геологическим публикациям. На основе разработанных и адаптированных подходов и технологических решений реализован комплекс программ информационно-аналитической системы доступа к научным публикациям, реализующей функции сбора, поиска, каталогизации, фильтрации и управления научными публикациями и их метаданными.