С ростом объема данных и потребности в них одной из основных проблем организаций становится обнаружение природы данных, выявление несомой ими информации и установление того, как и кем они используются. Объем данных и число разнородных систем, используемых для их обработки, растет, данные и системы все время усложняются, и совместное использование этих систем становится все более и более сложным. В этой работе мы описываем интеллектуальную поисковую систему, в основном предназначенную для решения проблемы поиска и обмена информацией в большом многопрофильной организации, в которой уже имеется много действующих систем для каждого отдела. Эта система является неотъемлемой частью совместной оперативной платформы данных (ODP) для исследования и обработки данных.

С ростом объема данных и потребностей в них одной из основных проблем организаций становится создание кооперативных, управляемых данными проектов. При возрастании объема данных, числа подразделений и появлении новых потенциальных сценариев использования все более важным является создание корпоративных сред, поддерживающих совместную работу мультидисциплинарных групп для разработки эффективных решений. В этой работе мы описываем подход к построению такой среды, обладающей масштабируемостью, гибкостью и производительности. Это решение является неотъемлемой частью совместной оперативной платформы данных по изучению и обработке больших данных в крупных организацией, ориентированных на обработку данных.

В статье описывается реализация стандарта OpenMP версии 4.0 для акселераторов NVIDIA PTX в компиляторе GCC. Особое внимание уделяется вопросам генерации корректного и эффективного кода для прагм OpenMP с учетом ограничений архитектуры PTX. Поскольку реализация опирается на существующую в GCC трансляцию OpenMP и интеграцию с библиотекой libgomp, для PTX реализованы вторичные программные стеки, позволяющие организовать общий для синхронной группы стек в глобальной памяти и передавать адреса на данные в таких стеках между нитями. Описывается схема организации выполнения одной OpenMP-нити в 32 синхронных потоках выполнения в PTX вне OpenMP SIMD-регионов за счет легковесной инструментации некоторых инструкций. Представлены результаты тестирования на микротестах и сравнение с реализацией стандарта OpenACC.

В рамках прецедентного подхода к управлению сложными объектами, не поддающимися формализации в виде математической модели, предложена модель поведения объектов, вовлеченных в вялотекущие процессы и подверженных, казалось бы, внезапному спонтанному переходу в лавинообразный процесс. Для описания таких изменений вводится понятие сопутствующего класса, влияние которого можно трактовать как дополнительное управляющее воздействие по отношению к исходному классу, к которому принадлежал объект. Модель ориентирована прежде всего на медицину, где можно найти множество аналогов такого поведения.

Одним из наиболее популярных и актуальных подвидов нереляционных баз данных являются графовые базы данных. В данной работе рассмотрены задачи на таких базах данных, которые наиболее часто встречаются в современной литературе. Изучены задачи максимизации влияния, motif mining (MM), задача оценки схожести узлов графа, сопоставление образца в графе. Рассмотрены первичные алгоритмы каждого направления и некоторые промежуточные работы. Проанализированы алгоритмы, соответствующие текущему положению дел.

Автоматизация технологически сложных процессов в машиностроении, энергетике, транспорте, медицине, строительстве, а также создание новых продуктов и сервисов невозможны без решения задач планирования движения. В последнее время интерес к ним заметно возрос в связи с развитием средств компьютерного моделирования и становлением таких дисциплин как комплексное планирование индустриальных программ, реалистичная анимация трехмерных сцен, роботизированная хирургия, навигация в динамическом окружении, автоматическая сборка продуктов, организация транспортных потоков в мегаполисах. Данная работа посвящена обзору и сравнительному анализу современных математических методов планирования движения.