Растущая популярность больших языковых моделей в различных сферах научной и индустриальной деятельности приводит к появлению решений, применяющих эти технологий для совершенно разных задач. В данной статье предлагается использовать языковые модели BERT, GPT и GPT-2 для обнаружения вредоносного программного кода. Предварительно обученная на естественных текстах нейросетевая модель дообучается на предобработанном датасете, содержащим программные файлы с вредоносным и безвредным кодом. Предобработка датасета заключается в том, что программные файлы в виде машинных инструкций транслируется в текстовое описание на формализованном языке. Дообученная таким образом модель используется для задачи классификации программного обеспечения на основе признака содержания в нем вредоносного кода. В статье приводится информация о проведенном эксперименте по использованию предложенной модели. Оценивается качество применения такого подхода в сравнении с существующими антивирусными технологиями. Предлагаются также пути улучшения характеристик модели.

Ключевые слова: антивирус, нейросеть, языковые модели, вредоносный код, машинное обучение, дообучение моделей, тонкая настройка, BERT, GPT, GPT-2

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В представленной работе исследуется актуальная задача использования графических процессоров (GPU) в вычислительных процессах, которые традиционно выполняются на центральных процессорах (CPU). С развитием технологий и появлением специализированных архитектур и библиотек, GPU стали незаменимыми в областях, требующих интенсивных вычислений. Статья подробно рассматривает преимущества использования GPU по сравнению с традиционными CPU, обосновывая это их способностью к параллельной обработке и высокой пропускной способности, что делает их идеальным инструментом для работы с большими объемами данных.высоким уровнем травматизма. Наблюдаются несчастные случаи, вызванные нарушением правил и норм на рабочих площадках, среди них случаи, связанные с несоблюдением правил ношения защитных касок. В статье исследуются методы и алгоритмы для распознавания защитных шлемов и касок, оценивается их эффективность.

Ключевые слова: графические процессоры, GPU, CUDA, OpenCL, cuBLAS, CLBlast, rocBLAS, параллельная обработка данных, математические вычисления, оптимизация кода, управление памятью, машинное обучение, научные исследования

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Исследование представляет обширный анализ методов низкоуровневой оптимизации алгоритма умножения матриц для вычислительных систем с общей памятью. Опираясь на сравнение различных подходов, включая блочную оптимизацию, параллельное выполнение с OpenMP, векторизацию с AVX и использование библиотеки Intel MKL, выявляются значительные улучшения в производительности полученных программных реализаций. В частности, блочная оптимизация сокращает количество кеш-промахов, параллелизм эффективно задействует многоядерность, а векторизация и Intel MKL демонстрируют максимальное ускорение за счет более эффективных программных оптимизаций. Полученные результаты подчеркивают важность тщательного выбора оптимизационных методов и их соответствия архитектуре вычислительной системы для достижения требуемых параметров эффективности проектируемого программного обеспечения.

Ключевые слова: низкоуровневая оптимизация, блочная оптимизация, параллельное выполнение, OpenMP, векторизация, AVX, Intel MKL, производительность, бенчмаркинг, умножение матриц

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

В данной статье рассматриваются особенности использования нейросетевых детекторов в задачах распознавания защитных шлемов и касок. В наши дни безопасность на рабочем месте становится все более актуальной темой, в особенности в отраслях с высоким уровнем травматизма. Наблюдаются несчастные случаи, вызванные нарушением правил и норм на рабочих площадках, среди них случаи, связанные с несоблюдением правил ношения защитных касок. В статье исследуются методы и алгоритмы для распознавания защитных шлемов и касок, оценивается их эффективность.

Ключевые слова: свёрточная нейронная сеть, распознавание объектов, защитные шлемы. каски, SSD, YOLOv5, Faster R-CNN, машинное обучение, глубокое обучение, классификация изображений

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

В данной статье описывается реализация программного комплекса ориентирования для мобильного робота с построением карты местности и последующим её анализом. Проведена разработка программного модуля для мобильного робота с использованием лазерного дальномера (лидара), для получения данных с лидара используется микрокомпьютер Raspberry Pi 3B+ с установленной на него робототехнической операционной системой ROS. Описывается алгоритм движения мобильного робототехнического комплекса в пространстве с построением карты местности в режиме реального времени. Подобные комплексы в настоящее время находят широкое применение, позволяют значительно снизить необходимость участия человека в тяжелой и опасной работе.

Ключевые слова: мобильный робот, робототехнический комплекс, лазерный дальномер, лидар, ультразвуковой датчик, система технического зрения

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье рассматриваются особенности использования углов Эйлера в процессе определения положения объекта в пространстве. Излагаемый здесь материал поможет детально изучить применение углов Эйлера при работе с датчиками инерциальной навигации и облегчить понимание построения систем с применением таких устройств. В наши дни подобные встраиваемые автоматизированные системы применяются в самых разнообразных областях: в авиамоделировании, в медицине, военной технике, сельском хозяйстве, масштаб их использования растёт с каждым годом. Устройства, отслеживающие положение тела в пространстве находят широкое применение в таких системах, как дроны, мобильные роботы, дистанционно управляемые манипуляторы. Данные устройства позволяют значительно снизить необходимость участия человека в тяжелой и опасной работе.

Ключевые слова: углы Эйлера, акселерометр, гироскоп, магнитометр, ориентация объекта, датчики инерциальной навигации, рысканье, тангаж, крен

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В настоящее время наблюдается стремительное развитие вычислительных систем, в том числе систем, включающих в свой состав устройства различного типа. Такие системы называют неоднородными или гетерогенными. В состав подобной системы помимо традиционных процессоров CPU могут входить графические GPU, программируемые вентильные матрицы, другие устройства. Одной из ярко выраженных проблем подобных систем является сложность распределения вычислительной нагрузки между узлами вычислительной системы. В данной работе описываются типы балансировки и методы распределения вычислительной нагрузки в неоднородных вычислительных системах. Описывается пример балансировки нагрузки в реальной гетерогенной вычислительной системе.

Ключевые слова: неоднородная система, гетерогенная система, балансировка нагрузки, распределение нагрузки, вычислительный кластер

05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ