Рассматриваются нейросетевые технологии статистической обра-
ботки малых выборок, основанной на использовании быстрых алгорит-
мов автоматического обучения и быстрых алгоритмов тестирования
нейросетевых преобразователей. Основной задачей вводного курса явля-
ется снятие барьера, возникшего сегодня между классической статисти-
кой и технологиями создания и применения нейросетевых решений.
В качестве базовой основы курса используется программное сред-
ство моделирования нейросетевых преобразователей биометрических
данных рукописных легко запоминаемых парольных фраз в длинный
очень трудно запоминаемый людьми личный криптографический ключ.
Обучение начинается с вводной лекции и самостоятельного выполнения
трех лабораторных работ, это позволяет обучающимся самостоятельно
получить первоначальные навыки по обучению искусственных нейрон-
ных сетей и их тестированию.
Курс ориентирован на курсантов и адъюнктов, уже владеющих ос-
новами математической статистики. Специальных знаний по нейроин-
форматике (программированию) от обучаемых не требуется, также нет
необходимости в освоении глубоких знаний, относящихся к физико-
математическим наукам
На элементарном уровне изложены важнейшие понятия теории
графов, причем основной материал посвящен именно обыкно-
венным (не ориентированным) графам. Подробно рассмотрен ал-
горитм Дейкстры, позволяющий находить кратчайшие маршруты
во взвешенном графе, в общих чертах разобран так называемый му-
равьиный алгоритм, предназначенный для решения известной задачи
коммивояжера. Во втором издании исправлены замеченные неточно-
сти и опечатки, добавлен ряд новых задач, расширен материал, отно-
сящийся к свойствам многогранников.
Книжка адресована старшим школьникам, интересующимся мате-
матикой, а также студентам педвузов – будущим учителям математи-
ки и информатики.
Развитие телевизионных систем является важным фактором для многих отраслей, занимающихся получением, обработкой, хранением и передачей изображений. На сегодняшний день актуальной задачей в применении подобных систем является улучшение качества изображений, полученных с помощью цифровых фото- и видеокамер. Для решения этой задачи могут быть использованы цифровые рекурсивно-сепарабельные сглаживающие фильтры. В работе приводится описание процесса работы алгоритма изменения размера сканирующей многоэлементной апертуры сглаживающего трапецеидального рекурсивно-сепарабельного фильтра обработки цифровых изображений. Приведены результаты оценки его быстродействия относительно того же алгоритма, реализованного через классическую двумерную свертку при различных размерах тестовых изображений. Оценено влияние размеров апертуры разработанного фильтра на изменение отношения сигнал/шум. Алгоритм был реализован в вычислительной среде MATLAB.
В статье рассматриваются и сравниваются методики устранения искажений на исходных изображениях с беспилотного летательного аппарата, целью которых является увеличение контраста и точности определения координат объектов интереса относительно фона. Проведены авиационные работы с целью получения исходных изображений подстилающей поверхности с различными временами экспозиции, а также данных с навигационного модуля беспилотного летательного аппарата. Осуществлена камеральная обработка полученных материалов, рассчитаны точные центры фотографирования каждого из изображений и построены ортофотопланы местности. Оценен контраст и точность определения координат объектов интереса относительно фона на ортофотопланах местности, построенных по исходным и восстановленным различными методами изображениям.
Рассмотрена новая концепция построения измерителя напряженности электрического поля. Концепция заключается в том, что наряду с измерением модуля вектора напряженности электрического поля одновременно инструментальному определению подлежит погрешность результата измерения и расстояние до источника поля. В основу измерителя поля положен новый сдвоенный датчик и метод измерения напряженности электрического поля. Возможности метода измерения определять погрешность и расстояние до источника поля обеспечивает сдвоенный электроиндукционный сферический датчик. Особенностью сдвоенного датчика является способность одновременно выдавать два измеренных в одной точке поля значения напряженности, полученных с разными по знаку погрешностями. Эта особенность позволила получать результат измерения как среднее значение и двух измеренных и тем самым уменьшить погрешность его измерения. Наличие двух одновременно измеренных значений напряженности поля также позволило получить эмпирическую формулу для определения относительного расстояния до источника в каждой точке измерений. Полученные значения относительных расстояний сделали возможным по известным формулам определить погрешность результата измерения и расстояние от центра датчика до источника поля. Возможность измерителя поля одновременно инструментально определять погрешность результата измерения и расстояние до источника поля рассматривается впервые.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 06.03.01 – «Биология» и 05.03.06 – «Экология и природопользование», 36.03.02 – «Зоотехния», 36.04.02 «Зоотехния», 35.03.07 – «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции», 19.03.03 ‒ «Продукты питания животного происхождения» в качестве теоретической и практической помощи при подготовке к текущим экзаменам и контрольным работам. Материал изложен с учетом требований ФГОС и рабочей программы дисциплины.
Настоящее пособие содержит задачи с подробными решениями по темам курса
«Алгебра и геометрия», читаемого на факультете ВМК МГУ в первом семестре. Посо-
бие предполагает знакомство читателя с основными понятиями алгебры и геометрии:
алгебра геометрических векторов, уравнения линий и поверхностей первого и второго
порядков, определитель и ранг матрицы, линейное пространство, комплексные числа
и алгебраические многочлены, группы, кольца и поля
В учебном пособии показаны применения качественной теории
дифференциальных уравнений и методов оптимизации к исследованию
физических и социально-экономических процессов, рассматриваемых
при изучении соответствующих учебных дисциплин студентами и
аспирантами естественнонаучных специальностей ИвГУ.
Цель исследования – установить особенности роста телок и бычков, выращенных в подсосный период по системе «корова-теленок» с использованием пастьбы и в ее отсутствие при подкормке концентратами и сеном. От коров весеннего отела сформировано 4 группы новорожденных телят абердин-ангусской породы по 25 голов в каждой. В контрольные группы вошли бычки и телки, содержавшиеся в подсосный период на пастбищах, в опытные – сверстники животных из контрольных групп, без пастьбы с подкормкой концентратами и грубыми кормами. Все телята на- ходились под матерями-кормилицами. У молодняка всех групп наиболее интенсивная скорость роста наблюдалась в первые месяцы онтогенеза, приходящиеся на подсосный период выращивания. За этот период у телок и бычков опытных групп среднесуточные приросты живой массы составили 975 и 1075 г соответственно, что выше значений, полученных от сверстников контрольных групп, в среднем на 134 г (Р > 0,999) и 181 г (Р > 0,999). Лидирующие позиции по этому показателю за весь период онтогенеза занимали бычки и телки без пастбищного содержания, которые превосходили сверстников, выращенных по системе отгонно-горного содержания в летний период на пастбищах, на 100 г (Р > 0,999) и 60 г (Р > 0,999) соответственно. К концу исследований наибольшее увеличение живой массы по сравнению со значениями при рождении зарегистрировано в группе бычков опытной группы – в 24,13 раза против 21,31 раза у сверстников контрольной группы. Различия между телками контрольной и опытной групп менее существенны, но, тем не менее, в пользу особей, которых в молочный период содержали без пастьбы с подкормкой сеном и концентратами.
В настоящем обзоре представлены основные краткие сведения об экспедициях ВИР в 2023 году. Сотрудниками ВИР проведено 7 экспедиционных обследований различных регионов России. Экспедиционными отрядами осуществлен мониторинг биоразнообразия и анализ флоры Архангельской области (включая острова Соловецкого архипелага,), Сахалина, Камчатки, Удмуртии, Якутии, юга России. В результате экспедиций ВИР в 2023 году привлечен в коллекцию растительный материал в виде семян, черенков, живых растений и гербария. В ходе экспедиционных обследований различных регионов России, в том числе арктических, в коллекцию были мобилизованы образцы практически всех основных групп культур. Образцам, собранным в новых экспедиционных обследованиях, предстоит пройти регистрацию в коллекции ВИР, а затем оценку и инвентаризацию на предмет включения в национальный каталог особо ценных образцов генетических ресурсов растений. Гербарные образцы, собранные в экспедициях, надлежит регистрировать в коллекции ВИР и других коллекциях, состоящих в реестре Index Herbariorum Rossicum, а затем на основе оценки включать в состав гербария Национального центра генетических ресурсов растений. По итогам инвентаризации действующих коллекций генетических ресурсов растений образцам может быть присвоен статус особо ценных.