В статье проверяется гипотеза применимости нейросетевых автокодировщиков как метод векторного сжатия для задачи приближенного поиска ближайших соседей. Проверка проводилась на нескольких больших датасетах с различными архитектурами автокодировщиков и индексов. Она показала, что, хотя ни одна из комбинаций автокодировщиков и индексов не может полностью превзойти чистые решения, в некоторых случаях они могут быть полезными. Мы также выявили некоторые эмпирические связи оптимальной размерности скрытого слоя и внутренней размерности наборов данных. Было также показано, что функция потерь является определяющим фактором качества сжатия.

Описывается исследование возможности реализации виртуальных сетей с учётом различных параметров и их корректировки в программно-конфигурируемых структурах, моделируемых взвешенным графом плоскости данных. В работе исследуются параметры двух типов: «ресурс» и «стоимость». Для параметра типа «ресурс» с ребром ассоциируется его «ёмкость», и число путей, проходящих через ребро, не должно превышать ёмкость ребра. Для параметра типа «стоимость» с ребром ассоциируется его «цена», «цена» пути есть сумма «цен» его рёбер, и ставится задача минимизации суммарной «цены» всех путей. Для реализации на взвешенном графе плоскости данных предложены алгоритм корректировки виртуальной сети с учётом параметров типа «ресурс» и два алгоритма построения виртуальной сети с учётом параметров типа «стоимость». В последнем случае один алгоритм строит для каждого хоста один путь из него в один хост из заданного подмножества целевых хостов; другой алгоритм строит для каждого хоста множество путей: по одному пути в один хост из каждого множества из семейства множеств целевых хостов.

Федеративное обучение — это технология обучения с сохранением конфиденциальности в распределенных системах хранения данных. Такое обучение позволяет создать общую модель прогнозирования, сохраняя все данные в своих системах хранения. В обучении общей модели учувствуют несколько устройств, при этом каждое устройство имеет свои уникальные данные, на которых обучается нейросеть. Взаимодействие устройств происходит только для корректировки весов общей модели. После чего, обновленная модель передается на все устройства. Обучение на нескольких устройствах рождает множество возможностей для атак на этот тип сетей.

Сегодня фаззинг, фаззинг-тестирование является основной техникой тестирования программного обеспечения, систем и функций, в том числе и как часть динамического анализа. Фаззинг позволяет выявлять дефекты информационной безопасности или отказы. Однако такая практика может требовать привлечений больших ресурсов и вычислительных мощностей для проведения работ в крупных организациях, где количество систем может быть большим. Командам разработки и специалистам информационной безопасности требуется одновременно соблюдать сроки, требования различных регуляторов и рекомендации стандартов. Для решения задач по фаззинг-тестированию при одновременном соблюдении сроков, предлагается метод фаззинг-тестирования, который следует применять сразу ко всей информационно-вычислительной сети крупных организаций, которые используют микросервисы. Под полиморфными системами в настоящей статье понимаются такие системы, которые содержат реализацию различных функций, принимающих на вход различные типы данных, не в рамках одного программного обеспечения, а в рамках подсистем с набором нескольких микросервосов. В этом случае могут использоваться различные сетевые протоколы, форматы и типы данных. При таком многообразии особенностей, возникает проблема выявлений дефектов в составе систем, поскольку при разработке не всегда предусматриваются интерфейсы отладки или обратной связи. Для её решения в настоящей статье предлагается использовать метод сбора и анализа статистики временных интервалов обработки мутированных данных миросервисами. Для фаззинг-тестов предлагается использовать мутированные запросы, где начальное состояние данных для мутации – полезная нагрузка известных или типовых дефектов информационной безопасности. C помощью анализа временных интервалов между клиент-серверным запросом и ответом удалось выявить закономерности, которые показали наличие потенциально опасных дефектов. В рамках статьи рассматривается фаззинг прикладных функций по протоколу HTTP. Предлагаемый подход не оказывает отрицательных влияний на эффективность и сроки разработки. Описанный в статье метод и решение рекомендуется применять в крупных организациях, как дополнительное или основное решение по обеспечению информационной безопасности для того, чтобы предотвращать критичные отказы инфраструктуры и финансовые потери. 

В статье рассмотрена проблема обнаружения и локализации ошибок модулярного кода. Рассмотрено применение энтропии для обнаружения ошибок полиномиальной системы классов вычетов, исправление ошибок в которой осуществляется методом наибольшего правдоподобия. Для системы остаточных классов предложен подход к обнаружению ошибок через энтропию, позволяющий обнаружить ошибки большей кратности, по сравнению с классическим подходом. Для исправления ошибок рассмотрены методы наибольшего правдоподобия и метод проекций. Введенные ограничения на избыточное основание СОК позволило обнаружить не только все одиночные ошибки по рабочим модулям, но также и ряд ошибок по двум основаниям. Предложена система надежного распределенного хранения, позволяющая обнаружить и исправить ошибки, возникающие при приеме данных из облаков.

Принципы квантовой механики – суперпозиция, запутанность, измерение и декогерентность – формируют основу квантовых вычислений. Кубиты, которые являются абстрактными объектами, представляемые математическими выражениями, моделирующими законы квантовой физики, являются фундаментальными строительными блоками вычислений. Программное обеспечение является, наряду с квантовым оборудованием, ключевым компонентом квантовых вычислений. Программы строятся на основе алгоритмов, которые реализуются с помощью логических вентилей и квантовых схем. Эти качества делают квантовые вычисления парадигмой, которую трудно понять тем, кто не имеет специального физического образования. Для этой новой парадигмы очень важно выработать концептуальные основы, главные принципы. В статье представлен таксономический взгляд на фундаментальные концепции квантовых вычислений и другие концепции, которые объединяют возникающую дисциплину квантовой программной инженерии. Основной целью систематического обзора является выявление основных идей, лежащих в основе квантовых вычислений и квантового программного обеспечения, в рамках сделанного обзора мы провели квазисистематическое картирование. Результаты могут служить отправной точкой для учителей информатики и студентов при изучении этой предметной области.

Микросервисы являются наиболее перспективным направлением для разработки разнородных распределенных программных систем, способных адаптироваться к динамическим изменениям бизнеса и технологий. В дополнение к разработке новых программных систем, переход от устаревших монолитных систем к микросервисным архитектурам также является важным аспектом использования микросервисов. Эти тенденции привели к увеличению числа первичных и вторичных исследований микросервисов, что подчеркивает необходимость систематизации исследований на более высоком уровне. Целью настоящего исследования является всесторонний анализ вторичных исследований в области микросервисов, который поможет выявить тенденции в направленности публикаций, исследований, уточнить области использования полученных результатов и перспективы будущих исследований. Представленное исследование следует рекомендациям по проведению систематического обзора литературы, в процессе его проведения были выявлены результаты 44 вторичных исследований. Эти результаты структурированы в соответствии с сформулированными авторами целями. Рекомендации для дальнейших обзоров литературы касаются улучшения оценки качества отдельных исследований для повышения достоверности результатов, повышения детализации обзоров человеческих и организационных факторов через жизненный цикл микросервисов, использования качественных методов социальных наук для более подробного анализа отдельных исследований, и включения в оборот литературы, обычно остающейся вне области внимания коммерческих и академических журналов, но содержащей реальные мнения и опыт промышленных экспертов.

Фаза разработки требований (ER) играет решающую роль в разработке программного обеспечения, поскольку любые недостатки на этом этапе могут привести к провалу проекта. Аналитики полагаются на спецификацию требований (RS) для определения полного списка требований к качеству. Процесс классификации требований в рамках RS включает отнесение каждого требования к соответствующему классу, что ставит перед аналитиками задачу точной классификации. Данное исследование направлено на улучшение качества классификации нефункциональных требований (NFR) на основе применения сверточной нейронной сети (CNN). В исследовании также подчеркивается важность методов предварительной обработки, реализации стратегий выборки и включения предварительно обученных векторных представлений слов, таких как Fasttext, Glove и Word2vec. Оценка предлагаемого подхода выполняется с использованием таких метрик, как Recall, Precision и F1, что приводит к среднему улучшению производительности до 30% по сравнению с другими подходами. Кроме того, модель оценивается в отношении использования предварительно обученных векторных представлений слов с помощью анализа ANOVA, предоставляя ценную информацию о ее эффективности. Это исследование направлено на то, чтобы продемонстрировать полезность CNN и предварительно обученных векторных представлений слов в классификации NFR, предлагая ценный вклад в области инженерии требований и улучшая общий процесс разработки программного обеспечения.

Вовлеченность пользователей – это показатель, демонстрирующий ту часть пользовательского опыта, которая характеризуется атрибутами реакции, видимости и взаимодействия пользователя с партнерами. Для создания нового метода расчета вовлеченности пользователей на фан-страницах Facebook*, ориентированных на распространение научного контента, новостей и событий использовался количественный и качественный анализ. Авторы были сосредоточены на процессах в социальных сетях, основанных на коэффициентах корреляции Спирмена и категоризации публикаций по типу формата и по источнику контента. Различия в привлекательности для отдельных постов были объяснены с помощью модели множественной линейной регрессии и подсчета количества кликов и уровня доступности постов с точностью до 91% (R2). Размещение в сети оригинального контента и фотографий существенно сказывается на росте пользовательской вовлеченности.

*Запрещен в РФ, принадлежит Meta

Цель этой работы состоит в развитии степени персонализации интеллектуальных учебных сред путем анализа данных взаимодействия пользователя с объектом, чтобы определить его поведение при решении задачи и в перерывах в работе (On-Task/Off-Task). Это достигается путем мониторинга и анализа взаимодействия пользователей при выполнении учебных заданий с гибридной системой, адаптированной для интеллектуальной университетской среды. Предложенная конфигурация системы, дополненная инструментарием добычи данных Orange и классификаторами на основе моделей нейронной сети, случайного леса, наивного классификатора Байеса и дерева классификации было проведено обучение взаимодействиям с объектами и тестирование 13 студентов (11 для обучения и два для тестирования), что позволило выявить представительные последовательности действий. Несмотря на небольшое количество данных, удалось понять, что наилучшие результаты показали две модели –нейронная сеть и наивный классификатор Байеса. Хотя для адекватного выполнения классификации необходим более значительный объем данных, проведенный опыт позволил лучше понять процесс. Впоследствии его можно будет полностью включить в интеллектуальную образовательную систему, что позволит внести вклад в создание персонализированных сред.

Область распознавания человеческих событий на основе видения в интеллектуальных средах стала процветающей и успешной дисциплиной, а обширные усилия в области исследований и разработок привели к заметному прогрессу. Этот прогресс не только дал ценную информацию, но также открыл возможность практических применений в различных областях. В этом контексте действия человека, действия, взаимодействия и поведение рассматриваются как события, представляющие интерес в интеллектуальных средах. Однако при сосредоточении внимания на умных классах отсутствие общепризнанного определения «человеческого события» создает серьезную проблему для педагогов, исследователей и разработчиков. Это отсутствие согласия препятствует их способности точно определять и классифицировать конкретные ситуации, имеющие отношение к образовательному контексту. Чтобы решить эту проблему, авторы поставили цель провести систематический обзор литературы о значительных событиях, уделяя особое внимание их применению в вспомогательных технологиях. Обзор включает в себя всесторонний анализ 227 опубликованных документов, охватывающих период с 2012 по 2022 год. Он углубляется в ключевые алгоритмы, методологии и приложения распознавания событий на основе видения в интеллектуальных средах. В качестве основного результата обзор определяет наиболее значимые события, классифицируя их в соответствии с поведением одного человека, взаимодействиями между несколькими людьми или взаимодействиями между объектом и человеком, изучая их практическое применение в образовательном контексте. Документ завершается обсуждением актуальности и практичности распознавания человеческих событий на основе видения в умных классах, особенно в эпоху после COVID.

В представленной статье описываются количественные исследования, касающиеся знаний, личностных и технических навыков и опыта, приобретенного студентами, нанятыми университетской компанией по разработке программного обеспечения (USDC). Показаны предложения по созданию компаний USDC в академической среде, работающих с реальными клиентами. В статье представлен ранее приобретенный опыт, как положительный, так и отрицательный. Описывается также восприятие сотрудничества с подобными компаниями учащимися. Для выявления восприятия учащихся был применен опрос и анкетирование участников. Надежность эксперимента вычислялась через альфа-коэффициент Кронбаха (α = .89). Кроме того, чтобы повысить надежность опроса и определить вопросы, которые лучше из него удалить, был рассчитан коэффициент корреляции Пирсона (r). Результаты могут быть полезны, если образовательная организация, ведущая обучения методам разработки программного обеспечения хочет создать USDC.

В работе рассматривается состояние прикладных и перспективных программных ботов в разработке программного обеспечения посредством систематического обзора литературы. Охватывая период с 2003 по 2022 год и 83 первичных исследования, исследование идентифицирует четыре архетипа ботов: боты-собеседники, боты-аналитики, боты-ремонтники и боты-разработчики. Ключевые преимущества использования ботов заключаются в повышении качества программного обеспечения, в предоставлении информации разработчикам и в экономии их времени за счет автоматизации. Отмечаются такие недостатки, как ограниченная эффективность и использование сторонних технологий. Исследование показывает значительный потенциал ботов при их подключении к разработке программного обеспечения и необходимость дальнейших исследований в этой области.

Рак молочной железы представляет собой серьезную угрозу для здоровья женщин во всем мире. Хотя точные причины этого заболевания до сих пор неизвестны, известно, что заболеваемость раком молочной железы связана с некоторыми факторами. Факторы риска при раке – это любые генетические, репродуктивные, гормональные, физические, биологические или связанные с образом жизни состояния, которые увеличивают вероятность развития рака молочной железы. Настоящее исследование направлено на выявление наиболее значимых факторов риска у пациентов с раком молочной железы по набору данных, следуя процессу «Обнаружение знаний в базах данных». Чтобы определить актуальность факторов риска, реализованы два метода отбора признаков: критерий Хи-квадрат и взаимная информация; для проверки полученных результатов используются семь классификаторов. Результаты показывают, что наиболее важные факторы риска связаны с возрастом пациентки, ее менопаузальным статусом, прохождением гормональной терапии и типом менопаузы.

Человек, перенесший инсульт, чтобы оправиться от его последствий, нуждается в реабилитации, Многопрофильная команда экспертов проводит реабилитацию, предлагая многоплановое лечение, включая диету, неврологию, психологию и физиотерапию. В процессе реабилитации врачи взаимодействуют с медицинскими приборами и программным обеспечением. Такая работа представляет собой медицинскую врачебную деятельность, сопровождающую процесс реабилитации. Тем не менее, в силу отсутствия подходящих средств взаимодействия, позволяющих осуществлять междисциплинарное сотрудничество при комплексной реабилитации инсультов, способы взаимодействия специалистов, совместно решающих медицинские задачи, технологически понимаются плохо. Поэтому мы представляем совместную программную архитектуру, способную обеспечить мониторинг медицинской деятельности посредством мультимодального взаимодействия человека и компьютера. Архитектура имеет трехуровневое строение: первый уровень служит для восприятия взаимодействия и мониторинга деятельности, второй – для управления обменом информацией и междисциплинарным доступом, а третий – для оценки того, насколько хорошо были выполнены междисциплинарные мероприятия. Врачам помогают в принятии решений по выполнению плана лечения путем оценки того, как выполняются действия, которые рекомендуются предложенной архитектурой. В результате мы предоставляем прототип, спроектированный с ориентацией на пользователя, который понимает, как архитектура поддерживает взаимодействие человека с компьютером.

Обучение учителей в инклюзивном классе с уделением внимания детям с нарушениями слуха имеет важное значение для достижения равных условий в системе образования. Применение методологии проектирования, ориентированной на пользователя (UCD), и проведение системного тестирования по шкале удобства использования (SUS) предоставили данные о восприятии для поддержки обучения учителей в инклюзивном классе, особенно для детей с нарушениями слуха. Тестированию (SUS) подверглись 12 учителей, результат исследования показывает, что удобство использования всех инструментов выше стандартов (72,5), что эквивалентно очень хорошей оценке. В дополнение к Программе подготовки учителей, в которой заботятся о детях с ограниченными возможностями и нарушениями обучения, выработанный подход способствовал принятию учителями инклюзивного обучения в классе.

Для автоматического обнаружения ошибок «обращения к эмоциям» авторами предлагается подход на основе машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы сформировать набор элементов, которые позволят построить приложение для выявления ошибок. Чтобы отличить реальные аргументы от ошибочных, наш метод, основанный на моделях опорных векторов и многослойного перцептрона, использует словарь эмоций. При выявлении ошибок многослойный перцептрон получил оценку по метрике F1, равную 0,60. Основываясь на проведенном анализе, мы предлагаем использовать лексические словари для эффективного выявления ошибок «обращения к эмоциям».