Сегодня обеспечение информационной безопасности крайне неизбежно и актуально. Мы также наблюдаем активное развитие встраиваемых IoT-систем. В результате основное внимание уделяется исследованиям по обеспечению информационной безопасности встроенного программного обеспечения, особенно в задаче повышения скорости процесса шифрования. Однако исследованиям по оптимизации встроенного программного обеспечения на многоядерных процессорах для обеспечения информационной безопасности и повышения производительности встроенного программного обеспечения не уделялось особого внимания. В статье предлагается и развивается метод повышения производительности встроенного программного обеспечения на многоядерных процессорах на основе разделения данных и асинхронной обработки в задаче шифрования данных. Данные используются глобально для извлечения любыми потоками. Данные разбиты на разные разделы, также программа устанавливается по многопоточной модели. Каждый поток обрабатывает раздел разделенных данных. Размер каждой части данных пропорционален скорости обработки и размеру кэша ядра многоядерного процессора. Потоки работают параллельно и не нуждаются в синхронизации, но необходимо совместно использовать глобальную общую переменную для проверки состояния выполнения системы. Наше исследование встроенного программного обеспечения основано на безопасности данных, поэтому мы протестировали и оценили метод с несколькими блочными шифрованиями, такими как AES, DES и т. д. На Raspberry Pi3. В нашем результате средний показатель повышения производительности составил около 59,09%. В частности, наши экспериментальные результаты с алгоритмами шифрования показали: AES - 51,78%, DES - 57,59%, Triple DES - 66,55%.
Сохранение культурного и исторического наследия разных народов мира и их тщательное изложение - это долгосрочное обязательство ученых и исследователей, работающих во многих областях. На протяжении веков каждое поколение стремится вести учет своего труда, чтобы его могли пересмотреть и изучить следующие поколения. За последние пару лет были разработаны новые информационные и мультимедийные технологии, которые представили новые методы сохранения, обслуживания и распространения огромного количества собранного материала. Эта статья призвана представить виртуальный музей, передовую систему, управляющую разнообразными коллекциями цифровых объектов, которые по-разному организованы с помощью сложной специализированной функциональности. Управление цифровым содержанием требует хорошо продуманной архитектуры, которая включает в себя сервисы для представления, управления и администрирования содержания. Все элементы архитектуры системы взаимосвязаны, поэтому точность каждого элемента имеет большое значение. Эти системы страдают от недостатка инструментов для интеллектуального курирования данных с возможностью проверки данных из разных источников и повышения ценности данных. В этой статье предлагается решение для интеллектуального курирования данных, которое может быть реализовано в виртуальном музее, чтобы предоставить возможность надлежащим образом наблюдать ценные исторические образцы. Решение сфокусировано на процессах валидации и верификации, чтобы предотвратить дублирование записей цифровых объектов, чтобы гарантировать целость данных и более точный поиск знаний.
Алгебра кортежей – математическая система для формализации многоместных отношений. С ее помощью можно моделировать в одних и тех же структурах как данные (графы, многоместные отношения), так и знания (семантические сети, модели рассуждений, формулы исчисления высказываний и предикатов, продукционные системы, онтологии и т.д.). В то же время сами эти структуры имеют матрицеподобную форму, а все алгоритмы их обработки легко распараллеливаются.
Одним из основных инструментов регистрации полярных сияний является оптическое наблюдение небосвода в автоматическом режиме с помощью камер всего неба. Результаты наблюдений фиксируются в специальных мнемонических таблицах, аскаплотах. Аскаплоты предоставляют суточную информацию о наличии или отсутствии облачного покрова и полярных сияний в различных частях небосвода и традиционно используются для исследования суточного распределения полярных сияний в заданном регионе, а также для расчета вероятности их наблюдения в других регионах в соответствии с уровнем геомагнитной активности. Обработка аскаплотов в настоящее время осуществляется вручную, что сопряжено с существенными временными затратами и высокой долей ошибок, возникающих по причине человеческого фактора. Для повышения эффективности обработки аскаплотов авторами предложен подход, обеспечивающий автоматизацию распознавания и оцифровки данных оптических наблюдений полярных сияний. Предложена формализация структуры аскаплота, применяемая для обработки его изображения, а также извлечение соответствующих результатов наблюдений и формирование результирующего набора данных. Подход предусматривает использование алгоритмов машинного зрения (в частности, в данном случае имеет место применение алгоритма классификации по правилам) и применение специализированной маски – отладочного изображения для оцифровки, представляющего собой цветное изображение, в котором задано общее положения ячеек аскаплотов. Предложенный подход и соответствующие алгоритмы реализованы в форме программного обеспечения для распознавания и оцифровки архивных данных оптических наблюдений полярных сияний. Решение представляет собой однопользовательское настольное программное обеспечение, позволяющее пользователю в пакетном режиме выполнять преобразование изображений аскаплотов в таблицы, доступные для последующей обработки и анализа. Результаты проведенных вычислительных экспериментов показали, что применение предложенного программного обеспечения позволит избежать ошибок при оцифровке аскаплотов, с одной стороны, и существенно повысить скорость соответствующих вычислительных операций, с другой. В совокупности это позволит повысить эффективность обработки аскаплотов и проведения исследований в соответствующей области.
Одной из значимых проблем исследования процессов и явлений в окружающей среде является характерная для технических средств их регистрации пространственно-временная анизотропия. Причиной тому является зачастую крайне неравномерное распределение средств мониторинга по земной поверхности, а также многочисленные выбросы и пропуски в данных, обусловленные как несовершенством используемого оборудования, так и человеческим фактором. Одним из вариантов решения проблемы является применение многоуровневой системы цифровых двойников, базирующихся на соответствующих отраслевых моделях и пополняемой базе архивных данных, что в совокупности с физическими прототипами технических систем обеспечивает высокую плотность покрытия земной поверхности и возможность восстановления соответствующих данных. Вместе с тем нерешенным по-прежнему остается вопрос организации информационного взаимодействия между уровнями системы цифровых двойников, что в значительной степени усугубляется постоянно растущим объемом данных и их неоднородным характером. В работе предлагается организация информационного взаимодействия в системе цифровых двойников на основе формализованного механизма пакетирования пространственно-временной информации, при котором идентификация источников данных выполняется посредством иерархической системы бинарной токенизации. На примере технических систем мониторинга параметров геомагнитного поля и его вариаций рассматриваются особенности практической реализации такого подхода, отличительной особенностью которого является комбинирование традиционной клиент-серверной и инновационной бессерверной архитектур, для реализации высоконагруженного реактивного веб-приложения для работы с анализируемыми данными. Результаты проведенных вычислительных экспериментов подтвердили эффективность предложенных решений, выраженной как в повышении реактивности клиент-ориентированных приложений, так и в увеличении вычислительной скорости формирования и заполнения информационных хранилищ, агрегирующих информацию из распределенных гетерогенных источников.
В условиях текущей четвертой промышленной революции вместе с развитием компьютерных технологий увеличивается и количество текстовых данных. Следует понимать природу и характеристики этих данных, чтобы применять необходимые методологии. Автоматическая обработка текста экономит время и ресурсы существующих систем. Классификация текста является одним из основных приложений обработки естественного языка с использованием таких методов, как анализ тональности текста, разметка данных и так далее. В частности, недавние достижения в области глубокого обучения показывают, что эти методы хорошо подходят для классификации документов. Они продемонстрировали свою эффективность в классификации англоязычных текстов. Однако по проблеме классификации вьетнамских текстов существует не так много исследований. Последние созданные модели глубокого обучения для классификации вьетнамского текста показали заметные улучшения, но тем не менее этого недостаточно. Предлагается автоматическая система на основе длинной краткосрочной памяти и Word2Vec моделей, которая повышает точность классификации текстов. Предлагаемая модель продемонстрировала более высокие результаты классификации вьетнамских текстов по сравнению с другими традиционными методами. При оценке данных вьетнамского текста предлагаемая модель показывает точность классификации более 90%, поэтому может быть использована в реальном приложении.
В настоящее время в арктическом регионе отмечается резкое изменение климата. Это связано со значительными изменениями, происходящими в окружающей среде – в атмосфере, океане, ледовом покрове. Научные учреждения Росгидромета, территориальные управления и региональные центры приема и обработки данных, системы мониторинга различных видов обстановки, в том числе ледовой, регулярно осуществляют наблюдения за состоянием окружающей среды арктического региона. Полученные измерения нуждаются в эффективной обработке и анализе для изучения, контроля и прогнозирования состояний окружающей среды. В статье рассматриваются методы адаптивной обработки метеорологических и океанографических данных в рамках двух этапов – верификации и регуляризации данных. Приводится описание алгоритмов обработки для этих этапов.
Расматривается задача совместной обработки разнотипных биометрических данных, полученных в результате измерений пульса, микровибраций лица, и оценки уровня тревожности на основе психологического тестирования. В частности, находятся скрытые признаки, различающие две группы практически здоровых испытуемых: 1) людей различного пола и возраста; 2) беременных женщин. Приводятся предварительные результаты анализа экспериментальных данных методами data mining.
В работе представлен метод обработки многомерных плохо формализованных массивов медико-биологической информации, базирующийся на эволюционном подходе к решению экстремальных задач функции многих переменных. Предлагаемый метод позволяет прогнозировать результаты лечения с учетом медико-биологических и социальных особенностей пациентов. Приведены результаты численного эксперимента.
1 - 9 из 9 результатов