Выпуск № 4 (2024)
Аннотация: Стандарты в области информационных технологий являются неотъемлемой частью процесса цифровой трансформации. Но для их эффективного применения при разработке конкретных изделий необходимо решить целый комплекс задач, каждая из которых требует серьезной научной проработки. В статье приведен перечень таких задач, а также представлена эталонная модель, которая может быть использована для определения рационального соотношения инновационных и типовых решений при разработке сложной системы с учетом всех этапов жизненного цикла.
Ключевые слова: информационные технологии, стандарты, эталонная модель, оптимизация, рациональный
профиль, «умный» документ, SMART-стандарт
Номера страниц: 4-8.
Аннотация: Одной из актуальных задач в настоящее время является задача формирования эффективной системы управления в области науки, технологий, а также производства, с целью обеспечения единого
научно-технологического пространства, ориентированного на решение государственных задач
и удовлетворение потребностей экономики и общества. Центр обработки знаний как раз является той эффективной системой, которая способна обеспечить единое информационное
и научно-технологическое пространство. Центр обработки знаний предоставляет возможность собирать, создавать и хранить данные в едином информационном ресурсе, а также эффективно ими пользоваться для решения поставленных задач. В процессе функционирования центр обработки знаний может быть подвержен разнородным угрозам, влияющим на его работоспособность. Одним из основных процессов при функционировании центра обработки знаний, является процесс принятия решений. Так как от принятых решений зависит достижение необходимых результатов. В настоящее время в условиях реальных и потенциальных угроз принятие решений в центре обработки знаний имеет приоритетное значение. В данной статье проведен анализ возможных угроз, возникающих при принятии решений в процессах жизненного цикла центра обработки знаний и предложены меры противодействия этим угрозам. Для проведения анализа были выбраны процессы организационного обеспечения, такие как процесс управления знаниями и процесс управления качеством и технические процессы, такие как процесс функционирования и процесс сопровождения. Для каждого из выбранных процессов жизненного цикла центра обработки знаний определяется состав принимаемых решений. После определения состава принимаемых решений формируется перечень потенциальных угроз для каждого принимаемого решения и даются рекомендации по минимизации риска нарушения процесса функционирования центра обработки знаний. Полученные данные в дальнейшем позволят обосновать решения по снижению и удержанию рисков в допустимых пределах для возможных сценариев угроз, возникающих в процессе принятия решений при функционировании центра обработки знаний.
Ключевые слова: анализ, угроза, знания, принятие решений, риск, центр обработки знаний
Номера страниц: 9-23.
Аннотация: Для получения достоверных данных по результатам испытаний нефти и нефтепродуктов методами инструментального контроля применяются многочисленные модели для оценивания показателей качества. Проведён анализ применяемых в инструментальных методах испытаний нефтепродуктов показателей прецизионности (сходимость и воспроизводимость). Выявлено, что некоторые стандартные методы испытаний имеют прецизионность во всех диапазонах проводимых измерений, а часть методов - различную прецизионность в зависимости от диапазона измерений. При этом показатели прецизионности могут выражаться не только в виде численного значения, но и в виде функциональной зависимости от полученного в ходе испытаний значения показателя качества. поэтому проведена классификация методов испытаний нефти и нефтепродуктов по показателям прецизионности на четыре вида. Приведены теоретические и стандартизованные варианты обработки статистических данных по результатам испытаний нефти и нефтепродуктов.
Ключевые слова: точность, прецизионность, методы, испытания, статистические испытания, модели, регрессионная
зависимость, сходимость, воспроизводимость
Номера страниц: 24-33.
Аннотация: Технологии машинного обучения и различные инструменты для генерации кода в последние годы оказали значительное влияние на сферу разработки программного обеспечения. Хотя большинство существующих решений не созданы специально для генерации кода, программисты применяют их в различных задачах. Не многие из существующих решений для искусственного интеллекта хорошо работают с менее распространенными языками, такими как Kotlin или Swift, которые используются в мобильной разработке. Поэтому существующие большие языковые модели редко адаптируются в стороннем программном обеспечении для мобильных разработчиков, хотя это принесло бы пользу отрасли. Целью данной работы является создание сервиса, который использовал бы большую языковую модель для предоставления пользователям, разработчикам мобильных устройств, инструмента для эффективного программирования на вышеупомянутых языках. Разработанный сервис использует уже готовую языковую модель, которая дорабатывается на основе данных, доступных онлайн в репозиториях с открытым исходным кодом и собранных вручную. Разработанное программное обеспечение может выполнять различные задачи программирования, характерные для области мобильной разработки: написание кода для макетов экранов, компонентов пользовательского интерфейса, бизнес-логики и модульных тестов. Программное обеспечение также оценивается с помощью набора тестов HumanEval и его вариаций, а также предложенных авторами тестов, которые дают представление о качестве сгенерированного кода. Данная статья является результатом исследовательского проекта, реализуемого в рамках программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ).
Ключевые слова: генерация кода, мобильная разработка, большие языковые модели, тонкая настройка, веб-сервис
Номера страниц: 34-41.
Аннотация: В статье рассматриваются аспекты трансляции регулярных выражений из исходного в целевой диалект как способа решения задачи сопоставления строки с образом. Целью данной работы является разработка и обоснование архитектуры транслятора регулярных выражений в разные диалекты с учетом оптимизации промежуточных представлений в процессе трансляции. Представлены классификация диалектов регулярных выражений и классификация программных реализаций исполнителей конечных автоматов, описываемых регулярными выражениями. Сформулированы рекомендации по выбору конкретной реализации регулярных выражений в аспекте задач обработки текста. Описан алгоритм оптимизации регулярных выражений с помощью популяционных алгоритмов. Представлены результаты эксперимента по оптимизации промежуточных представлений проверочных регулярных выражений с использованием алгоритма дифференциальной эволюции и алгоритма роя частиц.
Ключевые слова: регулярные выражения, популяционные алгоритмы оптимизации, конечные автоматы,
диалекты регулярных выражений, оптимизация регулярных выражений, списки инцидентности
Номера страниц: 42-58.
Аннотация: Развитие производств и целых отраслей, имеющих высокую цифровую зрелость, существенно зависит от обеспеченности вычислительной инфраструктурой, позволяющей реализовать управление объектами интернета вещей, цифровыми двойниками и иными цифровыми сущностями. По ряду причин возможность экстенсивного расширения доступа к ресурсам сегодня является ограниченной. Это остро ставит вопрос об эффективности использования имеющейся инфраструктуры, в особенности для вычислительно трудоёмких задач, кроме того, обладающих требованиями по быстродействию, своевременности, надёжности вычислений. Особенную актуальность получает сегодня достаточность средств обеспечения доверия к данным и продуцируемой информации в условиях массового доступа к цифровым платформам, сервисам, средствам коммуникаций. Приводятся оценки энергопотребления отрасли цифровых вычислений Российской Федерации, возможные способы повышения отдачи от имеющейся инфраструктуры. Формулируется комплексный вопрос не только повышения энергоэффективности всей экономической системы, которая обеспечит баланс активного развития как социальной сферы (инфраструктура, удобство, доступность сервисов), так и реального сектора, отраслей промышленности, но и энергоэффективности вычислительной, связной и иных видов цифровой инфраструктуры, определяющей возможности опережающего развития в ключевых отраслях экономики. В работе рассматриваются способы рационального управления вычислительной инфраструктурой для класса задач с ограничениями, позволяющего сформировать основы повышения отдачи от ряда имеющихся классов вычислительных средств за счет применения дискретных интеллектуальных агентов. Развитие методов данного класса позволяет сформулировать системное направление повышения отдачи от использования цифровых методов как в отдельных отраслях, так и в экономике государства в целом в условиях формирования технологического суверенитета на зримую перспективу.
Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления; энергоэффективность вычислений; цифровая зрелость;
цифровая экономика
Номера страниц: 59-67.
Аннотация: В статье рассматриваются вопросы по выявлению зависимостей основных характеристик специализированного вычислителя с конвейерной архитектурой от выбранного варианта решения основной задачи, а также от ограничений аппаратной платформы. Приводится модель параметризованного конвейеризированного вычислителя, которая позволяет гибко настраивать вычислительную систему под конкретные требования задачи. Составлен набор метрик, по которым производится оценка схемотехнического решения, включая такие показатели, как Worst Negative Slack, мощность (общая, статическая и динамическая), число задействованных аппаратных ресурсов кристалла. Результаты проведённых экспериментов по выявлению зависимостей на основе оценки согласно основным метрикам сведены в набор графиков. Эти графики наглядно демонстрируют, как изменяются характеристики вычислителя при различных вариантах реализации задач и при изменении параметров аппаратной платформы. В статье также обсуждаются возможные пути оптимизации конвейерной архитектуры для достижения лучших показателей производительности и эффективности. Отдельное внимание уделяется анализу влияния различных архитектурных решений на общую производительность системы. Приведённые в статье данные могут быть полезны для разработчиков, занимающихся проектированием и оптимизацией специализированных вычислительных систем. Заключительная часть статьи содержит выводы и рекомендации по выбору оптимальных архитектурных решений для различных типов задач. Также в статье обсуждается применение предложенной модели параметризованного конвейеризированного вычислителя в контексте реальных задач. Описываются конкретные сценарии, в которых данная модель показала наилучшие результаты, и даются рекомендации по её возможным вариантам адаптации. Это делает исследование особенно ценным для инженеров и ученых, стремящихся улучшить эффективность и производительность вычислительных систем в разнообразных сферах применения.
Ключевые слова: СБИС, ПЛИС, FPGA, архитектура, конвейер, вычислительная система
Номера страниц: 68-82.
Аннотация: Используемые при разработке средств автоматизированного проектирования электронных устройств алгоритмы визуализации не имеют достаточной производительности для работы с современными задачами большого объёма, такими как разработка чиплетов. Целью работы является разработка алгоритма визуализации на базе графического процессора, имеющего аналогичные функциональные возможности и достаточную для решения сложных современных и перспективных задач производительность. Алгоритм основывается на идее обработки геометрических примитивов в растровом виде на графическом процессоре, вычисление результирующей геометрии на центральном процессоре не производится. От алгоритма требуется формирование контура результирующей геометрии, параметрических заливок и работа с полупрозрачностью. Разработанный алгоритм успешно справляется с задачами объёмом в 1,6 млн. элементов и имеет некоторый резерв производительности и возможность дальнейшего улучшения.
Ключевые слова: графический процессор, визуализация, шейдеры, двумерная графика, САПР, EDA CAD, 2D
CAD, электронные устройства
Номера страниц: 83-97.
Архив выпусков
№ 4
2024
№ 3
2024
№ 2
2024
№ 1
2024
№ 4
2023
№ 3
2023
№ 2
2023
№ 1
2023
№ 4
2022
№ 3
2022
№ 2
2022
№ 1
2022
№ 4
2021
№ 3
2021
№ 2
2021
№ 1
2021
№ 4
2020
№ 3
2020
№ 2
2020
№ 1
2020
№ 4
2019
№ 3
2019
№ 2
2019
№ 1
2019
№ 4
2018
№ 3
2018
№ 2
2018
№ 1
2018
№ 4
2017
№ 3
2017
№ 2
2017
№ 1
2017
№ 4
2016
№ 3
2016
№ 2
2016
№ 1
2016
№ 4
2015
№ 3
2015
№ 2
2015
№ 1
2015
№ 3
2014