В статье описывается статический анализ для языков с обработкой исключений. В данной работе предложено низкоуровневое промежуточное представление для поддержки исключений; описаны анализы потока данных для поиска недостижимого кода, связанного с исключениями; приведена общая схема для статического анализа с учётом возможных путей, возникающих при использовании исключений. Алгоритмы реализованы в анализаторе Svace для языков C++, Java, Kotlin.

В данной статье описывается подход, позволяющий с помощью предварительного анализа полей с единственным возможным значением повысить точность работы детекторов статического анализатора уровня символьного выполнения. Помимо этого, детектор предупреждает программиста о забытых модификаторах readonly и о неиспользуемых полях. Детектор был реализован в рамках промышленного статического анализатора SharpChecker для языка C#. Анализ проводится на уровне абстрактного синтаксического дерева, что позволяет снизить затраты времени и ресурсов. Сохраненные значения для ряда полей позволяют использовать конкретные константы вместо символьных значений на этапе символьного выполнения, тем самым повышая точность. В результате удалось заметно улучшить качество некоторых анализаторов, таких как UNREACHABLE_CODE (улучшение на 7.57%) или DEREF_OF_NULL (улучшение на 1.33%), и получить новые срабатывания в случаях с забытым readonly или неиспользуемыми полями. Хорошие результаты позволили включить детектор в основную ветку SharpChecker и предоставить его пользователям. В работе подробно рассмотрен алгоритм работы детектора и приведены примеры срабатываний на наборе ПО с открытым исходным кодом.

В данной работе описывается масштабируемый детектор для поиска использований освобожденного ресурса в исходном коде на основе статического символьного выполнения. Данный детектор выполняет межпроцедурный анализ, чувствительный к потоку управления и контексту вызовов. Детектор реализован в рамках промышленного инструмента SharpChecker, его точность (около 70% истинных срабатываний) позволяет включить его в число основных детекторов и предоставить функционал конечным пользователям. В работе рассматривается алгоритм детектора, адаптированный для SharpChecker. Также представлены результаты тестирования детектора на наборе ПО с открытым исходным кодом и примеры срабатываний на реальных проектах.

Статический анализ помеченных данных может использоваться для обнаружения различных потенциальных уязвимостей в коде программ путём исследования потоков данных между истоками и стоками помеченных данных. Чаще всего помеченными называют данные, которые были получены из внешнего источника и не были должным образом проверены. Инструмент Irbis реализует статический межпроцедурный анализ помеченных данных на основе решения задачи IFDS (Interprocedural Finite Distributive Subset), а также различные расширения, улучшающие его масштабируемость, точность и полноту. В нём реализованы 4 детектора с разными определениями помеченных данных, используемыми для нахождения выхода за границы буфера, использования освобождённой памяти, использования константных паролей и утечек данных. Определения истоков, стоков и передаточных функций хранятся в формате JSON и могут изменяться пользователем. Мы сравнили результаты анализа на проекте Juliet Test Suite for C/C++ с несколькими другими анализаторами, такими как Infer, Clang Static Analyzer и Svace. Irbis смог продемонстрировать 100% покрытие на подмножестве тестов, имеющих отношение к помеченным данным для поддерживаемых нами CWE. При этом реализованные нами эвристики смогли подавить все ложные срабатывания на данном наборе тестов. Также мы демонстрируем масштабируемость и процент ложных срабатываний инструмента при запусках на реальных проектах и показываем примеры существующих уязвимостей, которые могут быть им обнаружены.

Мы представляем, возможно, первое приближение метрик языков программирования, которые представляют собой спектр из более чем 70 уникальных и тщательно собранных измерений, по которым можно сравнивать любые два языка. Основываясь на метриках, человек может самостоятельно определить "лучший" для него язык и продемонстрировать, как сложные чувства, такие как "простота" и "легкость в использовании", часто встречающиеся в продвижении и спорах о том какой язык лучше, могут быть разложены на четкие и измеримые части. Мы разместили коллекцию в виде отдельного файла с открытым исходным кодом (здесь в качестве приложения), чтобы каждый мог принять участие в поиске новых и интересных измерений, используемых в практике, исследованиях, и разработке языков программирования. Метрики могут найти свое применение для сравнения языков, определения требований, создания рейтингов, советов разработчикам языков, а также просто для получения представления о возможностях в существующих языках программирования.

Создание новых поколений автономных робототехнических комплексов, систем распознавания и систем технического зрения в целом невозможно без использования современных компьютерных технологий. В данной статье представлены модели системы технического зрения роботов на базе микропроцессоров "Эльбрус". Были разработаны модели задач обнаружения, классификации и сегментации. Теоретические и экспериментальные результаты были получены на существующих и перспективных микропроцессорах "Эльбрус". Показано, что микропроцессоры "Эльбрус" могут быть основой бортовой системы технического зрения. Полученные авторами результаты свидетельствуют о перспективах импортозамещения в области робототехники.

В нашей статье сравнивается точность классической модели ResNet-18 с точностью моделей Clipped BagNet-33 и BagNet-33 с состязательным обучением в разных условиях. Мы провели эксперименты для изображений, атакованных состязательной наклейкой, в условиях трансформаций изображений. Состязательная наклейка представляет из себя небольшую область атакуемого изображения, внутри которой значения пикселей можно неограниченно менять, что может порождать ошибки в предсказании модели. Трансформации атакованных изображений в данной статье моделируют искажения, появляющиеся в физическом мире, когда смена ракурса, масштаба или освещения изменяет распознаваемое изображение. Наши эксперименты показывают, что модели из семейства BagNet плохо справляются с изображениями в низком качестве. Также мы проанализировали влияние разных видов трансформаций на устойчивость моделей к состязательным атакам и переносимость этих атак.

Идентификация человека на цифровом изображении с помощью компьютерного зрения является важнейшим аспектом этой области. Наличие внешних объектов, таких как медицинские маски, которые закрывают часть лица, может резко снизить точность распознавания и увеличить ошибки от 5% до 50% в зависимости от алгоритма. В данной статье исследуется использование нейронных сетей, в частности генеративной состязательной сети (GAN), для решения задачи восстановления изображения лица, закрытого медицинской маской, для повышения точности распознавания лица.

Данная исследовательская работа посвящена использованию компьютерного зрения в интеллектуальных системах для анализа контуров человека. С ростом технологий в различных отраслях промышленности возникает необходимость повышения эффективности систем "человек-компьютер". Предлагаемый метод использует видеокамеру и компьютерное программное обеспечение для обнаружения человека на изображении и его обработки с помощью библиотеки OpenCV и языка программирования C++. В статье рассматриваются существующие методы обнаружения человека, анализируется альтернативный метод, использующий компьютерное зрение, и разрабатывается новый метод обнаружения человека. Модификация включает в себя применение фильтра Кувахара для размытия изображения и алгоритма Собеля для выделения контуров. Области применения данной технологии включают обеспечение безопасности на транспортных узлах и в местах скопления людей, удаленный мониторинг здоровья, усиленный контроль на границах и охраняемых объектах, а также интерактивную рекламу и развлечения.

В статье предложен новый метод автоматической аннотации данных для решения задачи сегментации изображений документов с помощью глубоких нейронных сетей обнаружения объектов. В качестве исходных данных для разметки рассматривается формат помеченных файлов PDF. Особенность данного формата заключается в том, что он включает в себя скрытые метки, которые описывают логическую и физическую структуру документа. Для их извлечения разработано инструментальное средство, которое имитирует работу стековой машины вывода на печать согласно спецификации формата PDF. Для каждой страницы документа генерируются изображение, и аннотация в формате PASCAL VOC. Классы и координаты ограничивающих рамок вычисляются в процессе интерпретации помеченного PDF файла на основе меток. Для апробации метода была сформирована коллекция размеченных PDF файлов из которой в автоматическом режиме получены изображения страниц документов и аннотации для трех классов сегментации. На основе этих данных обучена нейронная сеть архитектуры EfficientDet D2. Произведено тестирование модели на данных из того же домена, размеченных вручную, которое подтвердило эффективность применения автоматически сгенерированных данных для решения прикладных задач.

Мир движется к альтернативной медицине и изменению методов лечения, контроля и профилактики хронических заболеваний. В последние несколько десятилетий диаграммные модели широко использовались для описания и понимания поведения биологических организмов (биологических агентов) благодаря их простоте и полноте. Однако эти модели могут предложить только статическую картину соответствующих биологических систем с ограниченной масштабируемостью. В результате растет спрос на интеграцию формализма в более динамичные формы, которые могут быть более масштабируемыми и могут охватывать сложные процессы, зависящие от времени. В этой статье мы представляем общую модель на основе теорий X-машин и взаимодействующих X-машин. Мы провели эксперимент по моделированию реального заболевания на примере диабета II типа. Результаты эксперимента демонстрируют, что предложенный метод способен моделировать хронические заболевания.

В статье приводятся результаты исследования полевого материала сосьвинского мансийского диалекта села Ломбовож. Его экспериментально-фонологический анализ был выполнен с помощью современной системы обработки данных LingvoDoc. Сопоставление полученной в результате этого анализа системы гласных звуков с другими фонетическими системами сосьвинского диалекта, предложенными лингвистами XX в., позволило прийти к заключению о необходимости дальнейшего уточнения фонетической системы этого мансийского диалекта. Так, в процессе исследования были выявлены неточности в интерпретации полевого материала села Ломбовож, а также обнаружен ряд уникальных фонем (o, ɛ, e, i, ə, u), обладающих нехарактерными показателями для общепринятых параметров F1 и F2 международного фонетического алфавита, базирующегося в основном на данных анализа европейских языков.

В статье рассматриваются перспективы исследования татарского языка на платформе LingvoDoc. Цифровизация изучения языка в современной лингвистике позволяет перейти на новый уровень описания структуры языка. С 90-х годов прошлого века во всех европейских языках созданы большие корпуса, содержащие миллионы словоформ. В настоящее время это сделано не только в русском языке, но и во многих национальных языках России, таких как татарский, башкирский, удмуртский, марийский, мокшанский, коми и др. Одной из признанных площадок в современном отечественном языкознании является разработанная в ИСП РАН виртуальная лаборатория. Эта платформа дает возможность создавать, хранить и анализировать многослойные словари, языковые материалы и диалекты. Основным функционалом LingvoDoc пользуются более 250 лингвистов, обрабатывающих свои материалы онлайн, уже собрано более 1000 словарей и 300 корпусов текстов на национальных языках РФ. Мы рассматриваем возможности этой платформы для изучения татарского языка. Мы считаем, что электронные корпуса позволяют решать самые разные теоретические и практические проблемы языка. В настоящее время, когда татарский литературно-бытовой разговорный язык активно используется во всех сферах, очень важно сделать полное описание его особенностей, что поможет создать более точные грамматики и словари. Актуальность исследования обусловлена необходимостью использования глоссового корпуса текстов на татарском языке. Как показывают современные исследования в области языкознания, в настоящее время невозможно описать состояние языка без таких корпусов и проанализировать его грамматический строй, соответствующий мировым стандартам современной науки. Платформа LingvoDoc позволяет в сжатые сроки обрабатывать значительный объем материала и создавать корпуса с глоссированием и снятием омонимии на основе образцов татарского литературного, делового, разговорного и диалектного языков.

Исследование нацелено на то, чтобы изучить способность нейронных сетей моделировать грамматику, которая проявляется в функции автоматической оценки грамматичности языковых выражений. В данной работе моделируются правила предикативного согласования по числу в русском языке. Для обучения языковых моделей был создан датасет, включающий искусственно сгенерированные грамматичные и неграмматичные предложения. Мы используем трансферное обучение предобученных нейронных сетей.  Результаты показывают, что все рассмотренные модели демонстрируют высокие результаты при дообучении на задачу оценки грамматичности. Точность классификации снижается для предложений с неодушевленными существительными, поскольку для них, в отличие от одушевленных существительных, наблюдается совпадение форм именительного и винительного падежа. Сложность синтаксической структуры оказывается значимой для русскоязычных моделей и модели для славянских языков, но не влияет на распределение ошибок для мультиязычных моделей.

В работе исследуется влияние взаимного продольного положения на частотные характеристики двух взаимодействующих судов, плавающих неподвижно в непосредственной близости на встречном волнении и мелководье. Подход CFD был принят для моделирования динамического поведения взаимодействующих судов. Численное моделирование судов «Алексей Косыгин» и «Новгород», плавающих на встречных волнах при малом относительном поперечном расстоянии η=1,3, проводилось с использованием двух масштабных моделей. Исследовано влияние продольного расстояния на частотные характеристики обоих судов. Были проанализированы АЧХ вертикальной, килевой и бортовой качки для различных случаев, и на основе настоящего анализа были даны рекомендации по относительному продольному положению.

В работе моделируется процесс течения газа в проточной части турбомолекулярного вакуумного насоса с использованием модели Черчиньяни-Лампис (ЧЛ), которая использовалась в качестве новых граничных условий при расчете вероятности перехода. При моделировании использовался метод пробной частицы (метод Монте-Карло). Произведен расчет вероятности перехода молекул через лопаточный канал в прямом и обратном направлениях, результирующей вероятности перехода, степени повышения давления.