Computational nanotechnology

В статье исследуется возможность применения численных методов для оптимизации элементов дизайна карточек товаров. В качестве объекта исследования выбран блок скидки – один из ключевых элементов, существенно влияющих на продажи. Цель работы заключается в повышении кликабельности (CTR) карточек товаров путем анализа и оптимизации визуальных параметров, таких как цвет, размер шрифта, расположение блока, форма скидки и тип устройства. Для достижения цели построена регрессионная модель, позволяющая прогнозировать CTR для новых комбинаций без полного цикла тестирования и оценивать значимость исследуемых параметров. Результаты исследования показали, что наибольшее влияние на CTR оказывают цвет фона, размер шрифта и расположение блока со скидкой. Предложенный подход сокращает количество необходимых тестов, ускоряет процесс оптимизации и может быть адаптирован для других элементов дизайна, таких как кнопки вызова к действию или индикаторы наличия товара.

В связи с постоянно расширяющимся ландшафтом угроз остается актуальной проблема своевременной идентификации рисков информационной безопасности, их оценки, и, как следствие, управления этими рисками. Основными составляющими всех количественных оценок риска являются частота, или вероятность, реализации рискового события, и величина потерь от реализации угрозы. Цель работы является повышение точности в количественной оценке рисков ИБ, разработка теоретической модели, учитывающей все взаимосвязи между активами в информационной среде компании, составление эффективного комплекса мер управления рисками. Для формализации модели оценки рисков ИБ компании было определено множество состояний нарушения безопасности для информационной среды компании, состоящее из элементов, характеризующих возможные результаты реализации угроз для каждого актива. В результате разработки модели показана связь активов и многосторонность сценариев реализации угроз.

При восприятии сложных насыщенных изображений встает задача не только отследить, куда направлен взгляд пользователя, но и понять, как он обрабатывает информацию на экране, как переключается между объектами и где его внимание задерживается дольше. Эффективность восприятия предопределена эффективностью интерфейса и информационной моделью, построенной разработчиком, на результативность работы которого выявленные акценты внимания человека-оператора. Разработан инструментарий трекинга глаз на языке Python версии 3.10 с подключением библиотек mediapipe, openCV и matplotlib с расширенный функционалом, направленным на улучшение точности интерпретации поведения взгляда и усовершенствование методов представления собранных данных. Использование разработанного инструментария позволяет определить зоны интереса пользователей, выявить акценты внимания, которые могут служить основой для построения карт внимания, что в дальнейшем может помочь при создании эффективного пользовательского интерфейса.

Эффект Доплера, возникающий из-за относительного движения источника и наблюдателя, играет значительную роль в квантовых вычислениях, особенно в контексте декогеренции и состояния кубитов. В квантовых системах, где информация кодируется в состояниях кубитов, изменения частоты фотонов, вызванные эффектом Доплера, могут привести к нарушениям когерентности и ухудшению точности вычислений. Эти изменения могут вызывать смешение состояний и усложнять управление квантовыми взаимодействиями, что увеличивает вероятность ошибок. Понимание и учет эффекта Доплера имеют критическое значение для проектирования устойчивых квантовых систем, так как он может проявляться для различных типов кубитов, включая фотонные, атомные и ионные кубиты. Для минимизации влияния эффекта Доплера необходимо разрабатывать методы коррекции ошибок и использовать технологии, такие как поляризационные фильтры или системы обратной связи. Таким образом, исследование эффекта Доплера углубляет наше понимание механизмов декогеренции и способствует созданию более стабильных и эффективных квантовых вычислительных систем.

В данной работе представлены современные программные средства для обработки изображений и структурного анализа, позволяющие использовать возможности параллельного программирования на GPU для достижения значительного повышения производительности. Программное обеспечение объединяет сложные методы предварительной обработки, методы идентификации объектов, алгоритмы кластеризации и инструменты анализа, обеспечивая эффективный и точный анализ сложных наборов данных визуализации. Тематические исследования показывают универсальность и эффективность программного обеспечения в различных научных областях, включая материаловедение, биологические исследования и астрономию. За счет использования параллельного программирования на GPU инструменты демонстрируют прирост производительности в 5–20 раз относительно последовательного программирования, что способствует визуализации в реальном времени и эффективной обработке данных. Удобный интерфейс позволяет исследователям легко настраивать параметры, визуализировать результаты и интерпретировать данные, оптимизируя процесс исследования. Более широкое воздействие этих инструментов включает ускорение научных исследований, повышение точности анализа данных и стимулирование инноваций в различных областях науки. Ярким примером их эффективности является обработка и анализ электронно-микроскопических изображений аморфных сплавов. Разработанные алгоритмы и программные инструменты демонстрируют перспективные результаты в этой области, позволяя детально изучать атомную структуру и степень упорядоченности.

Целью данной работы является разработка и верификация модели мониторинга отказоустойчивости и доступности распределенных систем, построенной на основе вероятностных характеристик компонентов и учета зависимых отказов. Современные распределенные системы требуют точных методов прогнозирования отказов, способных учитывать сложные зависимости между узлами и обеспечивать надежную работу при высоких нагрузках. Традиционные подходы, основанные на анализе эмпирических данных, часто оказываются недостаточными для предсказания состояния системы в условиях изменяющейся нагрузки, что ограничивает их применимость. В ходе исследования разработанная вероятностная модель прошла верификацию с использованием численного моделирования и оценки точности через расхождение Кульбака–Лейблера и среднеквадратичную ошибку (MSE), что подтвердило ее точность и практическую ценность. Экспериментально была доказана универсальность модели: она демонстрирует способность адаптироваться к различным типам распределенных систем, обеспечивая точное прогнозирование доступности и отказоустойчивости в реальном времени. Численные эксперименты показали, что предложенная модель может служить надежным инструментом для управления отказоустойчивостью и балансировкой нагрузки. Таким образом, разработанная модель является эффективным решением для повышения надежности распределенных систем и обладает высокой степенью универсальности, что делает ее ценной для широкого спектра применений.

Объект исследования. В статье рассматривается использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сетей долгой краткосрочной памяти (LSTM) для повышения эффективности систем обнаружения вторжений (IDS). Основное внимание уделено работе оптимизаторов для повышения точности выявления сетевых атак. Представлен сравнительный анализ различных алгоритмов оптимизации с использованием набора данных NSL-KDD. Метод. В статье предлагается подход на основе RNN-LSTM для обнаружения вторжений в сетевом трафике. Оценены семь различных алгоритмов оптимизации: Adamax, SGD, Adagrad, Adam, RMSprop, Nadam и Adadelta. Метод включает сравнительный анализ их производительности при изменении размера скрытых слоев. Основные результаты. Методология эксперимента включала обучение модели RNN-LSTM с размерами скрытых слоев от 50 до 100 в течение 500 эпох. Оптимизатор Adamax достиг наивысшей точности – 99,79%, в то время как Adadelta показал минимальную точность – 97,29%. Кроме того, SGD продемонстрировал лучший коэффициент истинно положительных срабатываний (TPR), а Adamax – самый низкий уровень ложных тревог (FAR). Были оценены такие метрики, как точность, TPR, FAR, точность предсказаний (precision) и F1-оценка, где Adamax выделился по общей эффективности. Практическая значимость. Статья будет полезна специалистам в области кибербезопасности, сетевой безопасности и разработки систем обнаружения вторжений. Она предоставляет ценные данные для улучшения конфигурации IDS, что позволяет повысить эффективность обнаружения и предотвращения сетевых угроз.

Анализ сложных информационных моделей, построенных на основе любых собранных данных, является непростой задачей. В последние годы появляются и предлагаются новые методологии, направленные на решения различных проблем в данной сфере деятельности, однако все еще имеется потребность в новых, эффективных, удобных для анализа методах предоставления данных и информационного моделирования. В данной работе предлагается метод создания вложенной структуры, основанной на нечетких когнитивных картах. В данном методе каждая концепция может быть представлена в виде другой нечеткой когнитивной карты, за счет кластеризации, что обеспечивает более подробное и точное представление сложных данных и увеличивает удобность и эффективность анализа такой информационной модели. Затем эта вложенная структура оптимизируется путем применения алгоритмов эволюционного обучения. Благодаря применению процесса динамической оптимизации вся вложенная структура, основанная на нечетких когнитивных картах, перестраивается с целью получения важных взаимосвязей между элементами карты на каждом уровне вложенности, а также определения весовых коэффициентов этих взаимосвязей на основе доступных временных рядов. Этот процесс позволяет обнаруживать скрытые взаимосвязи между важными элементами карты. В статье предлагается применение такого вложенного подхода, на примере нечеткой когнитивной карты влияния различных социальных факторов на становление бездомным.

Актуальность данной статьи, обусловлена интересом к имитационному моделированию в рамках хозяйственной деятельности, и в том числе в целях ее усовершенствования. Моделирование позволяет получить глубокое представление о том, как работает предприятия, экспериментируя с ним в безопасной цифровой среде, и выявляя узкие места, требующие оптимизации. При этом одним из самых важных шагов в создании модели, является настройка исходных данных. Если не учесть те или иные операции свойственные предприятию, результат экспериментов в модели будет неправдоподобен, а соответственно не применим на практике. Также важно определиться с подходом, используемым при имитационном моделировании, поскольку сделав неверный выбор, результат моделирования может получиться трудозатратным и нерентабельным. В данной работе, с помощью ПО AnyLogic представлено описание настройки данных для создания имитационной модели, отражены реальные характеристики и работа контейнерных терминалов морского порта: места стоянки судов, перемещение и хранение грузов, перевозки разными видами транспорта и комплектацию персоналом. В рамках исследования был проведен анализ реализации агентного подхода, и описания особенностей его реализации в среде Anylogic на примере контейнерного терминала Владивостокского торгового морского порта.

В статье рассматривается проблема практической модернизации системы управления ИТ-службой в компаниях разработчиках программного обеспечения. Данная проблема в последнее время широко рассматривается в работах мировых ученых [1–5; 13–15]. Для изучения потребностей модернизации, приведены типовые схемы бизнес-процессов компании разработчика (BPMN 2.0). На основании проведенного анализа бизнес-процессов и выявленных в них недостатках, разрабатываются и приводятся в схематическом виде компоненты архитектурного микросервисного решения по модернизации в области обработки инцидентов. В результате получена микросервисная архитектура поискового модуля ITSM-системы, которая в статье приведена в виде модели с пояснениями. В качестве развития исследования планируется проведение опытных испытаний разработанной архитектуры при решении ряда прикладных задач с последующей оценкой полученных результатов. Предложенный вариант модернизации отличается универсальностью и может быть рассмотрен в качестве решения в каждом кейсе использования ITSM в производственном предприятии. Статья будет полезна для IT-специалистов, внедряющих и обслуживающих ITSM-системы.

Электроотрицательность и химическая жесткость являются важными концепциями в химии, которые влияют на структуру, свойства и реакционную способность веществ. Электроотрицательность определяет способность атома притягивать электроны в химической связи, что влияет на полярность и стабильность молекул. Химическая жесткость, в свою очередь, характеризует устойчивость вещества к изменениям в его электронной структуре и реакции на внешние воздействия. Эти два параметра взаимосвязаны и играют ключевую роль в понимании поведения химических соединений, особенно в контексте сверхпроводников, катализаторов и материалов с уникальными свойствами. Понимание взаимосвязи между электроотрицательностью и химической жесткостью может способствовать разработке новых материалов с заданными характеристиками и улучшенными свойствами.

В данной статье рассматривается феномен фракталов и их роль в понимании структуры Вселенной. Фракталы – это сложные геометрические структуры, обладающие свойством самоподобия, которые находят применение в различных областях науки, от математики до биологии. Приводятся примеры фракталов в природе, такие как галактики, облака, нервная система и природные ландшафты. Обсуждается, как фракталы помогают моделировать сложные системы, анализировать данные и понимать эволюцию различных структур. Статья подчеркивает важность фракталов как инструмента для изучения природных процессов и их значимость для дальнейших исследований в области квантовой физики и теории хаоса.