Показана актуальность создания интеллектуальных роботов различного назначения, способных эффективным образом решать сложные многоэтапные задачи целенаправленной деятельности в априори неописанных проблемных средах. Предложены оригинальные по содержанию элементы продукционной модели представления знаний безотносительно к конкретной предметной области. Построенная таким образом модель представления знаний позволяет интеллектуальным роботам автоматически планировать целенаправленную деятельность в условиях неопределенности, опираясь на обобщенное описание возможных закономерностей проблемной среды. Разработаны процедуры автоматического синтеза графа “видимости”, определяющего формальным образом воспринимаемый интеллектуальным роботом участок проблемной среды. Это, в свою очередь, позволяет роботу автоматически формировать локально-оптимальный маршрут целенаправленного перемещения в априори неописанных условиях функционирования. Синтезированы процедуры автоматического планирования интеллектуальным роботом целенаправленной деятельности, связанной с преобразованием текущей ситуации проблемной среды в заданную целевую ситуацию в условиях неопределенности.
Предлагается метод диагностирования линейных динамических систем, описываемых дискретными моделями при наличии внешних возмущений, на основе интервальных наблюдателей. Приводятся соотношения, позволяющие построить интервальный наблюдатель, формирующий два значения невязки так, что если число нуль находится между этими значениями, то дефекты, на обнаружение которых рассчитан наблюдатель, в системе отсутствуют. Случай, когда нуль не попадает между этими значениями, квалифицируется как появление дефекта. Теоретические результаты иллюстрируются примером.
Рассматривается задача стимулирования сокращения продолжительности проекта. Заданы величины сокращения продолжительностей работ проекта и соответствующие затраты. Для компенсации затрат применяется система группового стимулирования. В этой системе все работы разбиваются на группы и для каждой группы применяется унифицированная система стимулирования. Рассмотрены два типа унифицированных систем для групп - линейная и скачкообразная. Задача заключается в разбиении работ на группы и в выборе системы стимулирования для каждой группы так, чтобы суммарный фонд стимулирования был минимален. Предложены алгоритмы решения, в основе которых лежит определение кратчайшего пути в сети. Рассмотрен также ряд частных случаев (разбиение с минимальным числом групп и разбиение с максимальным числом групп).
Разработаны модели и методы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий, осуществляемых при управлении крупномасштабными системами. Сформирован алгоритм анализа достижимости целей и планов, реализуемых в процессе развития этих систем. Приведен пример, иллюстрирующий основные этапы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий при ликвидации последствий наводнения.
В настоящей обзорной статье рассмотрен вопрос взаимосвязи стандартизации и инновационной деятельности на примере разработки проектов национальных стандартов с требованиями к одному из инновационных продуктов - аппаратуре потребителя глобальных навигационных спутниковых систем, предназначенных для использования в полярных регионах. Новые стандарты не только устанавливают общие характеристики объектов стандартизации, но и ориентируют разработчиков на заведомое уменьшение рисков, обусловленных отрицательным влиянием на указанную аппаратуру внешних воздействующих факторов, характерных для экстремальных физико-географических условий Арктики и Антарктики. Оснащение подвижных объектови стационарных пунктов такой аппаратурой позволит поднять на должную высоту уровень развития информационно-коммуникационной инфраструктуры и ее потребительской составляющей, успешно решать целевые задачи, поставленные в «Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2035 г.».
В настоящей статье рассматриваются вопросы технологического суверенитета России и цифровизации экономики нашей страны, представлены результаты исследования по оценке потенциала российского рынка цифрового радиорелейного оборудования и оптических мультиплексоров, необходимых для операторов связи в процессе цифровизации.
В статье рассматриваются возможности использования цифровых платформ в бартерной торговле. Исследуется роль бартера на современном этапе в условиях ужесточения экономических санкций и торговых войн на примере цифровой платформы, получившей патент в бюро США и Японии на перемещение ценностей с помощию технологии распределенного реестра (блокчейн) и являющейся интеллектуальной собственностью ее создателя.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в стратегии маркетинга становится ключевым направлением для современных компаний, стремящихся улучшить свои конкурентные позиции и повысить операционную эффективность. В эпоху цифровой трансформации ИИ предоставляет мощные инструменты для автоматизации, аналитики и персонализации маркетинговых усилий. ИИ способен анализировать огромные массивы данных, выявляя закономерности и предсказывая потребительское поведение, что значительно улучшает качество принятия решений в маркетинге. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет компаниям не только оптимизировать рекламные кампании, но и значительно улучшить взаимодействие с клиентами через автоматизированные системы, такие как чат-боты, которые могут предоставлять круглосуточную поддержку без привлечения человеческих ресурсов. Однако внедрение ИИ в маркетинг требует значительных ресурсов, включая качественные данные для обучения моделей и специализированные навыки для разработки и поддержки таких систем.
Сенсорная активность мозга является необходимым компонентом психических и физиологических процессов, связанных с восприятием информации и возникновением различных заболеваний, в том числе обусловленных нарушением периферических границ поля зрения, отслоением сетчатки глаза и других. В данной статье рассматривается возможность создания отечественного аналога периметра для офтальмологической диагностики полей зрения. Глаукома прогрессирует, не вызывая симптомов, пока заболевание не достигнет стадии тяжелого повреждения нервов. Для замедления прогрессирования заболевания необходимо раннее вмешательство и наблюдение за развитием течения болезни. Именно поэтому принято решение изучить возможность использования методов графической обработки периметрических изображений с дальнейшей возможностью использования методов машинного обучения.
В данной работе рассматривается задача многопериодного прогнозирования реализованной волатильности (realized volatility, ) и системного бэк-тестирования торговых стратегий для опционов на торгуемые биржевые фонды (Exchange-Traded Fund, ETF). Цель исследования - построение моделей глубокого обучения для многопериодного прогнозирования волатильности активов, таких как SPY и QQQ, и проверка эффективности прогнозов в рамках бэк-тестирования опционных стратегий. Для прогнозирования было использовано несколько архитектур нейронных сетей: LSTM, GRU, BiLSTM, BiGRU, FNN и NBEATSx, а также базовая эконометрическая модель HAR-RV для сравнения. В исследовании вводится новая функция потерь, квантильный лог-гиперболический косинус, для повышения точности прогнозов на высоких значениях волатильности. Точность моделей оценивалась на основе метрик MSE, MAE, MAPE и скорр., что показало превосходство рекуррентных архитектур. С целью апробации в условиях различных рыночных сценариев полученные прогнозы реализованной волатильности были использованы в бек-тестировании двух опционных стратегий: стрэддл и v-скальпинг.