Под трудоемкостью алгоритма понимают количество выполняемых алгоритмом элементарных операций (шагов) как функцию от исходных данных, авторы предлагают методику вычисления этой меры сложности алгоритма рассматривать с учетом особенностей и отличий языков программирования. В работе приводятся формулы подсчета теоретической трудоемкости и правила вычисления экспериментальной ...

BelarusIn real-world networks, many problems imply finding the All-Pairs Shortest Paths (APSP) and their distances in a graph. Solving the large-scale APSP problem on modern muti-processor (multi-core) systems is the key for various application domains. The computational cost of solving the problem is high, therefore in many cases approximate solutions are considered as acceptable. ...

The objectives of the article to propose the method for complex recognition of Parkinson's disease using machine learning, based on markers of voice analysis and changes in patient movements on known data sets. The time-frequency function, (the wavelet function) and the Meyer kepstral coefficient function are used. The KNN algorithm and the algorithm of a two-layer neural network ...

В данной работе представлена классификация методов сегментации снимков земной поверхности. Рассмотрены такие подходы как сравнение с шаблоном, машинное обучение и глубокие нейронные сети, а также применение знаний об анализируемых объектах. Рассмотрены особенности применения вегетационных индексов для сегментации данных по спутниковым снимкам. Отмечены преимущества и недостатки. ...

Рассматривается задача определения особенностей и постановки задачи математического моделВ статье рассматриваются особенности практической реализации датчика авиагоризонта на базе бортовой системы технического зрения. Предложен, разработанный на базе известных приложений, вариант алгоритма работы видеосистемы ориентации беспилотного летательного аппарата. Показаны проблемы ...

Рассмотрены вопросы моделирования при навигации с огибанием препятствий мобильного робота с использованием методов машинного обучения: Q-обучения, алгоритма SARSA, глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения. Разработанное программное обеспечение включает средства Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox и пакет визуализации Gazebo для моделирования ...

Физически неклонируемые функции (ФНФ) являются базовыми элементами физической криптографии, позволяющие решать такие задачи как, неклонируемая идентификация, аутентификация и доказательство авторства на цифровые устройства, генерирование случайных последовательностей и т.п. Отличительными особенностями ФНФ являются их случайность, непредсказуемость и невоспроизводимость, обусловленные ...

The purpose of the article is to analyze the methods and means of processing cough sounds to detect lung diseases, as well as to describe the developed system for classifying and detecting cough sounds based on a deep neural network. Four types of machine learning and the use of convolutional neural network (CNN) are considered. Hypermarkets of CNN are given. Varieties of machine ...

Одним их возможных подходов при формировании геометрической части конечно-элементной модели в процессе обучения студентов является использование языка IronPython в среде SpaceClaim с целью последующего моделирования на платформе ANSYS WorkBench. Описываются сравнительные преимущества Design Modeler и SpaceClaim для решения такой задачи. Приведен пример использования этого подхода ...

В работе разработана математическая модель системы управления мобильным гусеничным роботом, которая учитывает кинематические параметры (угловые скорости вращения катков и центра масс робота, линейную скорость передвижения робота и угол его поворота относительно нормали к оси) и динамические параметры (моменты инерции, усилия сопротивления и электромеханические параметры применяемых ...