АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№6. Том 31. 2025

К оглавлению

УДК 004.436.2
DOI: 10.17587/it.31.283-290

Е. Н. Крючкова, канд. физ.-мат. наук, проф., Е. В. Вопилова, аспирант,
Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова, г. Барнаул

Алгоритмы автоматического построения иерархической модели научной области на основе кластеризации семантических графов научной терминологии

Поступила в редакцию 11.04.2024
Принята к публикации 21.05.2024

Предложена модель научного тезауруса в виде доменного иерархического графа, связывающего тематику предметной области с научной терминологией. Источником обучающих данных являются частично размеченные научные тексты, в том числе предметные научные энциклопедии. Предложены алгоритмы вычисления значимости семантических отношений между научными терминами. Семантическая модель отдельной научной публикации строится как объединение знаний тезауруса и статистики использования терминов в тексте. Представленные в работе эксперименты анализа научных публикаций проведены с использованием доменного семантического графа "Математика".
Ключевые слова: аспектно-ориентированный анализ, научный лексикон, семантический граф, классификация научных текстов, автоматическая обработка неструктурированных текстов

С. 283-290

Полный текст на eLIBRARY

УДК 004.032.26
DOI: 10.17587/it.31.291-307

П. Б. Петренко, д-р техн. наук, проф., член-корр. Российской инженерной академии,
КБ "Синергия", Центр обработки сигналов, г. Санкт-Петербург,
А. С. Толпыгин, канд. техн. наук, доц.,
МГТУ им. Н. Э. Баумана, Москва

Графовые нейронные сети и их расширение на основе гиперболической геометрии: обзор

Поступила в редакцию 13.08.24
Принята к публикации 29.10.24

Графовые нейронные сети обобщают традиционные нейронные сети для данных с графовой структурой и привлекают широкое внимание благодаря своим впечатляющим возможностям. Они востребованы в машинном обучении, так как позволяют работать c разнородной информацией, способствуют выявлению взаимосвязей между событиями и данными, обеспечивают устойчивость к неполным, нечетким и зашумленным данным, позволяют проводить анализ большого объема данных и структур в виде графов знаний.
Обучение графовых нейронных сетей в гиперболическом пространстве приобрело популярность в последние годы благодаря их способности моделировать графы со скрытыми иерархическими данными, а также вследствие того, что они более компактны и плотны. Цель применения неевклидовой геометрии для расширения гра­фовых нейронных сетей состоит в обеспечении их высокой точности и лучшей производительности в сравнении с евклидовыми нейронными сетями.
Обзор исследований и разработок посвящен анализу современных достижений в области создания графовых нейронных сетей и рассмотрению сопутствующих этому проблем. Особое внимание уделено вопросам встраивания графов и их представлению в неевклидовом пространстве. Это обусловлено тем, что производительность моделей во многом определяется алгоритмами встраивания и выбором геометрического пространства для представления графовых структур. Перспективность и эффективность этого подхода подтвердили работы по созданию гиперболических сверточных сетей графов, обладающих свойством управления кривизной пространства в каждом слое. Вместе с этим, сегодня возникает потребность более подробного рассмотрения возможностей графовых нейронных сетей на основе применения методов гиперболической геометрии из-за недостаточного внимания, уделяемого этим вопросам в отечественной литературе.
Ключевые слова: графовые нейронные сети (GNN ), обучение представлению графа, гиперболическая геометрия, гиперболические графовые нейронные сети ( HGNN ), модель Пуанкаре, модель Лоренца, гиперболические графовые сверточные сети (HGCN ), гиперболическая сверточная нейронная сеть, гиперболическая сверточная нейронная сеть с глубоким графом (HDGCNN )

C. 291-307

Полный текст на eLIBRARY

УДК 004.658
DOI: 10.17587/it.31.308-316

Р. Э. Асратян, канд. техн. наук, вед. науч. сотр.,
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва

Безопасный сетевой канал для web-сервисов на основе Cryptographic Message Syntax

Поступила в редакцию 02.08.2024
Принята к публикации 29.08.2024

Рассмотрен новый подход к построению защищенных сетевых каналов (туннелей) через Интернет для обслуживания обращений к web -сервисам в распределенных системах, основанный на использовании стандарта Cryptographic Message Syntax для защищенного представления данных в сети. Показано, что описанный подход дает возможность включения в защищенный канал дополнительной функциональности, связанной с разграничением прав доступа клиентов к web-сервисам и отдельным сервисным функциям, с маршрутизацией информационных запросов в канале, а также с организацией параллельного обращения клиента сразу к нескольким одинаковым web-сервисам с формированием "суммарного" результата обработки.
Ключевые слова: распределенные системы, Интернет, web-сервис, защита данных, криптосистема, безопасный сетевой канал

С. 308-316

Полный текст на eLIBRARY

УДК 004.272.43
DOI: 10.17587/it.31.317-321

А. Э. Саак, д- p техн. наук, проф.,
НИУ "Высшая школа экономики, Москва

Диспетчеризация массивов с заявками равной неэвклидовой эвристической меры в Grid-системах

Поступила в редакцию 02.07.24
Принята к публикации 24.07.24

Исследуется качество диспетчеризации массивов с заявками равной неэвклидовой эвристической меры в Grid -системах централизованной архитектуры с мультисайтным режимом обслуживания. Анализируются три уровневых алгоритма по высоте и три уровневых алгоритма по протяженности. Анализ эффективности шести эвристических полиномиальных уровневых алгоритмов управления вычислительно-временными ресурсами проведен на пяти тестовых массивах.
Ключевые слова: Grid -система централизованной архитектуры, мультисайтный режим обслуживания заявки, неэвклидова эвристическая мера, полиномиальная трудоемкость алгоритма, уровневые алгоритмы по высоте, уровневые алгоритмы по протяженности, неэвклидова эвристическая мера заявки, массивы заявок растущей неэвклидовой эвристической меры

C. 317-321

Полный текст на eLIBRARY

УДК 004.42+519.6
DOI: 10.17587/it.31.322-330

Ю. Н. Згода, специалист 2 кат.,
Образовательный центр цифровых компетенций, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

Анализ производительности библиотек символьной алгебры языка программирования Julia

Поступила в редакцию 06.08.24
Принята к публикации 28.11.24

Во многих областях науки возникает необходимость решения вычислительных задач не только путем применения численных методов, но и с использованием средств компьютерной алгебры. В данной работе проводится сравнительный анализ трех библиотек символьной алгебры языка программирования Julia: Symbolics.jl , SymEngine.jl и SymPy.jl. Выполнен анализ производительности этих библиотек на различных тестовых задачах, рассмотрены преимущества и недостатки каждой из библиотек.
Ключевые слова: символьные вычисления, язык программирования Julia, Symbolics.jl, SymEngine, SymPy, компиляция функций, высокопроизводительные вычисления, сравнительный анализ, генерация символьных выражений, аналитическое решение

C. 322-330

Полный текст на eLIBRARY

УДК 004.04
DOI: 10.17587/it.31.331-336

И. М. Куликовских, д-р техн. наук, доц.,
Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Тренажер-симулятор цифровой инфраструктуры лечебного учреждения

Поступила в редакцию 23.10.24
Принята к публикации 11.11.24

Рассматривается проблема формирования цифровых компетенций у медицинского персонала в условиях технологической трансформации отрасли здравоохранения. Созданный тренажер представляет собой имитацию интерактивной киберфизической среды, обеспечивающей развитие требуемых цифровых навыков через сопоставление процессов, протекающих в биологических и компьютерных системах. Приведены результаты апробации, оценивающие эффективность формирования требуемых компетенций.
Ключевые слова: цифровое здравоохранение, тренажер-симулятор, киберфизическая система, медицинское образование

C. 331–336

Полный текст на eLIBRARY

К оглавлению