Найти

Результаты поиска

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ СОСТОЯНИЙ ДЛЯ ОНЛАЙН И ОФЛАЙН ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ УСТАНОВОК КОМПЛЕКСА NICA

  К. В. Герценбергер, А.И. Чеботов, И.Н. Александров, И. А. Филозова, Е.И. Александров

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  Хранение, обработка и анализ экспериментальных и смоделированных данных являются
  неотъемлемой частью всех современных экспериментов физики высоких энергий. Эти задачи
  имеют важное значение в экспериментах комплекса NICA, строящегося в Объединенном ин-
  ституте ядерных исследований (ОИЯИ), из-за большой частоты взаимодействия и множест-
  венности частиц в событиях столкновения ионов, в связи с этим особенно актуальна автома-
  тизация рассматриваемых процессов для комплекса NICA. Для решения поставленной задачи
  современные физические эксперименты используют информационные системы различной на-
  правленности, которые позволяют управлять потоками данных и обслуживать большое коли-
  чество одновременных запросов на требуемую информацию от различных систем эксперимен-
  та и их пользователей. В статье описывается проектирование новой информационной систе-
  мы на основе базы данных состояний, а также сопутствующие информационные сервисы для
  автоматизации хранения и обработки данных и информации об экспериментах проекта NICA.
  Разрабатываемая база данных состояний предназначена для хранения, поиска и использования
  различных параметров и информации о режимах работы систем эксперимента. База данных,
  реализуемая при помощи СУБД (системы управления базами данных) PostgreSQL, будет отве-
  чать за предоставление хранимой информации для обработки данных событий и их физическо-
  го анализа, а также за организацию прозрачного единого доступа и управление данными на
  протяжении всего жизненного цикла проводимых научных исследований. В статье показаны
  схема и цели создаваемой базы данных состояний, представлены её атрибуты, а также выде-
  лены ключевые аспекты разработки. Показано место базы данных состояний в архитектуре
  обработки потока данных эксперимента. Также в статье описана интеграция данной инфор-
  мационной системы с используемым программным обеспечением экспериментов. Начата раз-
  работка интерфейсов базы данных состояний для использования хранимых параметров и ин-
  формации об эксперименте в задачах моделирования событий, обработки “сырых” данных,
  реконструкции и физического анализа

• СОВРЕМЕННЫЕ ДОСТУПНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ОТПЕЧАТКОВ ЛАДОНИ: ОБЗОР

  Снехал С. Датвасе, Р.Р. Дешмукх, Рохит С. Гупта

  27-37

  2025-07-31

  Аннотация ▼

  Отпечаток ладони является уникальным и очень полезным биометрическим при-
  знаком. За последние несколько десятилетий по этой теме было проведено достаточно
  исследований. Разработаны и успешно реализованы различные алгоритмы и системы.
  Так как данный метод не позволяет получить более расширенную информацию для рас-
  познавания личности, мультиспектральные или гиперспектральные изображения и рас-
  познавание отпечатков ладоней могут стать потенциальным ответом на эти системы.
  Биометрические технологии широко используются в сфере безопасности для аутенти-
  фикации и идентификации в течение последних нескольких лет. Для повышения точно-
  сти и скорости требуется улучшенная система распознавания. В этой статье рас-
  сматриваются некоторые современные базы данных отпечатков ладоней, а также опи-
  саны используемые методы и их точность. Лицо, отпечаток пальца, радужка глаза,
  отпечаток ладони, руки являются физиологическими биометрическими данными. Из всех
  биометрических, физиологическая биометрия предлагает больше всего преимуществ.
  База данных бесконтактных изображений ладоней PolyU-IITD составлена с помощью
  ручной камеры, включает жителей Индии и Китая. База данных бесконтактных отпе-
  чатков ладоней IIT Touchless Palmprint получена от студентов и преподавателей Delhi
  India, база состоит из полных изображений рук. База данных гиперспектральных отпе-
  чатков ладоней создана Гонконгским политехническим университетом, была собрана в
  отделе биометрической исследовательской лаборатории с помощью жидкокристалличе-
  ских фильтров Meadowlark. Многоспектральная база данных отпечатков пальцев, гипер-
  спектральная база данных были составлены китайскими исследовательскими группами
  учёных. База данных отпечатков пальцев polyU собрана у 193 человек, содержит 386
  ладоней. Китайская академия наук разработала базу данных отпечатков ладоней CASIA
  с помощью собственного устройства распознавания отпечатков ладоней. База данных
  отпечатков пальцев XJTU собирается с помощью гаджетов iPhone 6S, HUAWEI mate8,
  LG G4, Samsung Galaxy Note5 и MI8. Также представлен литературный обзор современ-
  ных исследований в данной области. Отмечены преимущества гиперспектральных изо-
  бражения по сравнению с мультиспектральные изображениями, гиперспектральные
  изображения отпечатков ладоней очень трудно подделать

• МЕТОД ПОИСКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

  В.В. Курейчик, В.В. Бова, Ю.А. Кравченко

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Одной из важных задач интеллектуального анализа данных является выделение зако-
  номерностей и обнаружение связанных событий в последовательных данных на основе
  анализа последовательных паттернов. В статье исследуются возможность применения
  последовательных паттернов для анализа событий поисково-познавательной деятельно-
  сти пользователей при взаимодействии с Интернет-ресурсами открытой информационно-
  образовательной среды. Поиск последовательных паттернов является сложной вычисли-
  тельной задачей, цель которой состоит в извлечении всех частых последовательностей,
  отражающих потенциальные связи внутри элементов из транзакционной базы данных
  последовательностей событий поисковой активности при заданной минимальной под-
  держке. Для ее решения в статье предлагается метод поиска закономерностей в последо-
  вательностях событий для обнаружения скрытых закономерностей, указывающих с воз-
  можные уровни уязвимости при выполнении задач информационного поиска в Интернет-
  пространстве. Описана математическая модель поведения пользователей в поисковой
  сессии, основанная на теории последовательных паттернов. Для повышения вычислитель-
  ной эффективности метода разработан модифицированный алгоритм генерации последо-
  вательных паттернов, на первом этапе которого выполняется AprioriAll, формирующий
  частые последовательности-кандидаты всевозможных длин, а на втором - генетический
  алгоритм оптимизации входных параметров признакового пространства сгенерированного
  множества для поиска максимальных паттернов. Проведены серии вычислительных экс-
  периментов на тестовых данных корпуса MSNBC, библиотеки интеллектуального анализа
  данных с открытым исходным кодом SPMF. Сравнительной анализ проводился с алгорит-
  мами VMSP и GSP. Результаты исследований подтвердили эффективность поиска макси-
  мальных последовательных паттернов предложенным алгоритмом с точки зрения времени
  выполнения и количества извлеченных паттернов. Результаты проведенных эксперимен-
  тальных исследований метода показали, что для увеличения стабильности и точности
  работы размер выборки, полученной в результате работы ГА, позволит сократить необ-
  ходимое число сканирований базы данных паттернов, обеспечивая приемлемые вычисли-
  тельные затраты, сопоставимые с алгоритмом VMSP и превосходящий по времени поиска
  последовательных паттернов алгоритм GSP в среднем более чем на 150%.