Аннотация: В статье кратко представлен обзор основных архитектурных образцов проектирования – Модель-Представление-Контроллер, Модель-Представление-Представитель, Модель-Представление-Представление-Модель. Более подробно рассмотрен шаблон проектирования Модель-Представление-Контроллер-Сервис. Приведен пример использования архитектурного образца Модель-Представление-Контроллер-Сервис в контексте разработки серверной части автоматизированной системы сбора и обработки цифровых отчетных документов для промышленных предприятий. Выделены основные проблемы разработки автоматизированных систем, в которых не используются шаблоны проектирования. Проведен анализ применимости и потенциальной полезности использования образца Модель-Представление-Контроллер-Сервис в разрезе предметной области и выделены преимущества использования, а также положительное влияние применения данного шаблона проектирования. Таким образом, в работе отражен результат влияния использования архитектурного образца Модель-Представление-Контроллер-Сервис на примере разработки серверной части автоматизированной системы сбора и обработки цифровых отчетных документов для промышленных предприятий.

Аннотация: В данной работе рассматриваются популяционные алгоритмы оптимизации и зависимость качества их работы от геометрии формы области поиска в пространстве решений. Описывается присущий некоторым алгоритмам дефект, из-за которого при непропорциональном уменьшении области поиска точность оптимизации ухудшается, что является нежелательным эффектом и делает использование таких алгоритмов нецелесообразным. Для его обнаружения предлагается простой двухэтапный подход, в котором используется односторонний статистический U-критерий Манна-Уитни и относительные характеристики, позволяющие численно оценить выраженность дефекта. Для апробации предложенного подхода в данной работе проверяется более 150 различных популяционных алгоритмов оптимизации. Полученные в ходе экспериментов результаты обсуждаются и анализируются.

Аннотация: В статье рассмотрена задача распознавания и интерпретации изображений объектов на основе гарнитуры смешанной реальности Microsoft Hololens 2 в контексте работы по оптимизации процесса идентификации комплектующих персонального компьютера (КПК). Для решения поставленной задачи разработаны программные средства (ПС), имеющие клиент-серверную архитектуру. Клиентская часть ПС расположена на гарнитуре Microsoft Hololens 2 и отвечает за графический интерфейс, формирование снимков КПК, а также – отправку запросов на сервер. Серверная часть ПС содержит модуль аннотирования изображений, модуль перевода текстовых описаний, а также – модуль базы данных с информацией о названиях КПК, их текстовых описаниях и верифицирующих изображениях. Модули аннотирования и перевода текстов основаны на применении моделей нейронных сетей глубокого обучения – BLIP и T5 соответственно, представляющих собой модели-трансформеры. При этом для модели BLIP на наборе данных, содержащем примеры из предметной области в виде пар «изображение – аннотация», выполнено дообучение, позволившее в процессе распознавания изображений формировать точные аннотации КПК. Разработанные ПС могут быть использованы при выполнении инвентаризации КПК с использованием гарнитуры Microsoft Hololens 2 для оптимизации процесса их идентификации, а также при обучении персонала, работающего с КПК.

Аннотация: Рассматриваются организационные подходы к подготовке и обоснованию проектов цифровой трансформации машиностроительных предприятий дискретного типа производства путем включения дополнительных этапов на предпроектной стадии проектов. Сформированы предложения по составу информации, необходимой для принятия управленческих решений о старте проектов. Базовую основу этой информации составляют требования к стратегии цифровой трансформации, описание бизнес выгод отдельных проектов в числовой форме и совокупные затраты на их выполнение. В качестве органов принятия решений предложена трехуровневая организационная структура, позволяющая синхронизировать требования стратегии предприятия и цели проектов. Предложены точки приложений усилий по адаптации организационной культуры для успешного выполнения проектов и система ключевых показателей эффективности. Предложены практико-ориентированные технологии получения подтверждения результатов проектов цифровой трансформации для оценки целевых показателей проекта и учета этих результатов в последующих проектах.

Аннотация: В работе рассматривается методика извлечения ключевой информации об условиях химической реакции из неструктурированного текста, расположенного на иллюстрациях к научным статьям. Данная методика позволяет ускорить процесс получения и структуризации данных о синтезе веществ, приводимых в научных статьях. Для решения поставленной задачи был разработан модуль, выполняющий распознавание текста на изображении, а также выявление и классификацию параметров реакции в распознанном тексте при помощи нейронных сетей. Для сокращения объёма целевых данных, требуемого для обучения модели распознавания текста, был создан генератор синтетических изображений и меток к ним. В этих же целях был применён подход предобучения модели распознавания сущностей на большом наборе размеченных химических патентов, размещённом в открытом доступе. При обучении модели распознавания текста были использованы аугментации входных изображений для моделирования различных особенностей в целевых данных, увеличения объёма обучающего набора данных, повышения его разнородности, а также улучшения обобщающей способности модели. Предложен модифицированный алгоритм получения векторного представления текста в модели BERT для учёта словесной информации при использовании символьных токенов. После обучения моделей было проведено развёртывание и тестирование модуля, выполнены замеры производительности и объёма потребляемых ресурсов.

Аннотация: При работе с большими данными важно отслеживать то, откуда данные поступают в систему. Эти знания помогают как в процессах модификации и расширения функциональности отчётности, так и способствуют анализу вычислений с точки зрения эффективности использования вычислительных ресурсов. Для анализа происхождения данных в отчётности применяют линию формирования данных (Data Lineage). Производить формирование линии данных можно при помощи множества средств, одно из наиболее известных средств предполагает использование статического анализа SQL-запросов при помощи модели абстрактного синтаксического дерева (Abstract Syntax Tree, AST). Поскольку линия формирования данных представляет собой ориентированный ациклический граф, её можно анализировать и использовать для расчёта различных показателей. В данной работе предлагается перечень показателей, позволяющих оценить качество формируемой линии данных. Эти показатели позволяют оценить качество как всей линии данных, так и отдельных трансформаций внутри неё. Предлагаемые показатели позволяют проводить процесс оптимизации расчётов более эффективно и наглядно.