Том 73, № 1 (2023)

All over the world there are many both global and local information systems focused on solving various problems. As an integrator that allows you to solve complex information problems at the intersection of sciences and application areas of existing information systems. to the maximum extent using the information resources accumulated in them, the Common Digital Space of Scientific Knowledge (CDSSK) can be considered. The article provides the structure of the CDSSK, the requirements for its functionality and the structure of the software shell, corresponding to the principles of the Semantic WEB. All objects reflected in the CDSSK are divided into two classes – universal and local. Relationships between objects are also divided into two groups – universal and specific. The paper proposes a list of universal classes of objects, defines universal types of relations between them, gives examples of specific relations and approaches to identifying local classes and subclasses of objects in a particular field of science.

The License Management System (LMS) was developed at the JINR Information Technology Laboratory. The purpose of creating an LMS is to automate the management, acquisition, maintenance and use of licensed software products. The system consists of a network licensing system (NLS), databases and a web interface. NLS provides network license management, collects and transmits to the time series database information about which network license was used by the user and at what time. The features of collecting this type of data are given. This data is used in monitoring implemented on the basis of the Grafana platform. The main LMS database stores data related to corporate, private, and other types of licenses. It also stores the necessary data regarding license users. The database is implemented in PostgreSQL. The system provides the ability to process workflows such as ordering new licenses that users need, ordering to add to the catalog of purchased licenses, and other functions. The LMS web interface is implemented in the development environment of the Electronic Document Management System "EDMS Dubna" using the LegoToolkit web application. A website has been developed and created for LMS users.

Статья посвящена структуре хранилища многомерных типовых сигналов и процессов в рамках задачи цифровой фильтрации, основанной на быстрых алгоритмах имитации и операторе универсального адаптивного матричного преобразования. Хранилище содержит актуальные уравнения имитации; сымитированные сигналы в виде таблиц значений и изображений; оригинальный код на Python, C++ и других языках программирования; дополнительную лицензионную информацию. В статье рассмотрены различные подходы к созданию хранилища. Выбранный путь заключается в формировании набора данных, его публикации на ресурсе GitHub и построении онтологии на данном наборе. Принципы структурирования данных и организации такой онтологии представлены в статье. Представлен готовый опубликованный набор данных.

В статье рассматриваются различные программные реализации автоматизации процесса машинного обучения для решения задачи регрессии. Рассмотрено внутреннее устройство и возможности ряда существующих и обширно используемых инструментов автоматизированного машинного обучения таких, как LightAutoML (LAMA), TPOT, Auto-Sklearn, H2O AutoML, MLJAR. Возможности данных программных систем были исследованы для решения задачи регрессии на нескольких наборах данных. В результате исследования была выведена общая структура программного решения автоматизированного машинного обучения, которая может быть взята за основу при дальнейшем проектировании и разработке собственного программного продукта, а также проанализирована точность, с которой системы предсказывали значения целевого признака.

В последние годы технологии машинного обучения становятся всё более распространёнными в таких известных задачах как стилизация изображений, окрашивание чёрно-белых изображений, супер-разрешение изображений, поиск поддельных данных, распознавание голоса и изображений. В связи с этим возникает необходимость в реализации набора инструментов для интеграции систем искусственного интеллекта в приложения для мобильных устройств, устройств умного дома и домашних ПК. Статья посвящена решению, позволяющему разработчикам интегрировать системы анализа данных и искусственного интеллекта непосредственно в приложение, что позволит получить легковесный, портативный, кроссплатформенный монолитный программный продукт, что зачастую невозможно с использованием существующих решений. Основными особенностями предлагаемого решения являются нацеленность на экосистему Microsoft .NET [1], а также использование только стандартных возможностей BCL и языка C#. Реализованный пакет инструментов является исключительно кроссплатформенным и аппаратно-независимым. API во многом совпадает с аналогичными решениями для Python, что позволяет быстро перенести коды на Python в проект для .NET.

This article provides a detailed overview of the so-called Model Inversion(MI) attacks. These attacks aim at Machine-Learning-as-a-Service (MLaaS) platforms, and the goal is to use some well-prepared adversarial samples to attack target models and gain sensitive information from ML models, such as items from the dataset on which ML model was trained or ML model's parameters. This kind of attack now becomes an enormous threat to ML models, therefore, it is necessary to research this attack, understand how it will affect ML models, and based on this knowledge, we can propose some strategies that may improve the robustness of ML models.

The long-term development of the world economy is characterized by cyclical development. To date, there is no single accepted approach to describe the nature of the economic cycle. Therefore, studies of economic and political cycles are one of the key areas of economic theory. Econometrics and machine learning have a common goal: to build a predictive model, for a target variable, using explanatory variables. This research aims to identify economic cycle in Russian Federation using collective factors. It uses a different approach, concerning classical econometric techniques, and shows how machine learning (ML) techniques can improve the accuracy of forecasts. We used three machine learning algorithms such as k-Nearest Neighbors (kNN), Random Forests (RF) and Support vector machines (SVM). The research is based on 30 economic factors for the period 1990-2020 from FRED, World Bank, WTO, Federal State Statistics Service, Bank of Russia etc. The results indicate that the Russian economy would be very active (peak) in the next quarters. This result could be a new approach to provide policy recommendations to authorities and financial institutions in particular.

В данной статье предложен алгоритм для решения задачи извлечения информации из биомедицинских патентов и научных публикаций. Предложенный алгоритм основан на методах машинного обучения. Были проведены эксперименты на патентах из базы USPTO. Эксперименты показали, что лучшее качество извлечения показала модель, построенная на основе BioBERT.

The article is devoted to an approach to building a conceptual modeling system, which includes text recognition in a conceptual structure and text generation based on a conceptual structure. The metagraph is used as a conceptual structure. The architecture of the conceptual modeling system is proposed. The metagraph model is considered as a data model for conceptual modeling. The main ideas of the work of the text parsing module and text generation module are considered.

Рассмотрено строение и эволюция рассеянных звездных скоплений (РЗС) на примерах РЗС Плеяды и группы РЗС в области Меча Ориона. Проведен отбор звезд по данным Gaia. Прослежена связь скоплений Меча Ориона с молекулярными облаками по данным космического аппарата «Гершель». Показано место рассмотренных объектов в общей схеме эволюции, составленной нами ранее. Сделан вывод о назревшей необходимости расширения классификации РЗС. Рассмотренная звездная система Плеяд показала наличие обширного звездного гало. Найденный в окрестности РЗС звездный поток Рыб – Эридана, вероятно, генетически связан с Плеядами и совместно с ним представляет остатки распавшейся ОВ ассоциации. В области Меча Ориона наблюдающиеся молодые РЗС, по всей вероятности, связаны с молекулярными облаками. Меч Ориона является видимой с ребра дисковой структурой продуктом столкновения двух гигантских молекулярных облаков. Данные о РЗС быстро пополняются, число РЗС растет за счет их выявления в обзорах Gaia. Анализ данной области может повторяться и расширяться по увеличивающемуся со временем объему данных с помощью проверенных методик, укладываясь в концепцию управления данными в областях с интенсивным использованием данных.

The undoubted challenge for science is the extraction of knowledge from fast growing heterogeneous datasets. Particularly, details of experimental setups are insufficiently formalized and cannot be easily inserted into databases. Thus, there is a problem of using these details in the process of data integration and meta-analyses. For this purpose, we developed a scheme of formalization for object descriptions with its origination, protocols for field and laboratory measurements (including instruments and experimental conditions). It allows the integration of larger amounts of data accounting for its specifics of acquisition, for example, by applying adjustments, assigning weights to data sources (based on its reliability, method precision and experimental uncertainty) or directly accounting for experimental conditions in models. This formalization is currently used to develop an electronic laboratory journal for soil research, intended for detailed description of a conducted or planned experiment. The study aims to: increase the re-producibility of scientific research results; allow automatic data processing and error detection, and most importantly; effective soil data mining for decision support systems.