Статья
Повышение качества классификации компьютерных атак сверточной нейронной сетью посредством балансировки обучающей выборки
Рассматривается подход к балансированию обучающей выборки при решении задачи классификации компьютерных атак сверточной нейронной сетью. Проведено сравнение, на одной и той же структуре нейронной сети, качества классификации без и с использованием балансировки обучающей выборки. Проведен вычислительный эксперимент, показавший эффективность использования балансировки в случае, когда число данных разных классов в исходной выборке существенно различается.
В работе рассмотрена задача одновременного распознавания пола и возраста по видео лиц на основе сверточных нейронных сетей в расчете на эффективную реализацию на мобильных платформах. Исследованы способы агрегации решений, полученных для обработки каждого видео кадра, в том числе применение комитета классификаторов на основе теории Демпстера-Шафера. Предложен новый способ предсказания возраста в виде оценки математического ожидания нескольких наиболее вероятных возрастов. Проведено сравнение известных нейросетевых моделей со специально обученной модификацией сверточной сети MobileNet с двумя выходами. Представлены экспериментальные исследования для наборов данных Kinect, IJB-A, Indian Movie, EmotiW. Показано, что предложенный подход позволяет повысить точность распознавания пола и возраста на 2-5% и 5-10%, соответственно, по сравнению с известными аналогами.
The paper deals with unconstrained face recognition task for the small sample size problem based on computation of distances between high-dimensional off-the-shelf features extracted by deep convolution neural network. We present the novel statistical recognition method, which maximizes the likelihood (joint probabilistic density) of the distances to all reference images from the gallery set. This likelihood is estimated with the known asymptotically normal distribution of the Kullback–Leibler discrimination between nonnegative features. Our approach penalizes the individuals if their feature vectors do not behave like the features of observed image in the space of dissimilarities of the gallery images. We provide the experimental study with the LFW (Labeled Faces in the Wild), YTF (YouTube Faces) and IJB-A (IARPA Janus Benchmark A) datasets and the state-of-the-art deep learning-based feature extractors (VGG-Face, VGGFace2, ResFace-101, CenterFace and Light CNN). It is demonstrated, that the proposed approach can be applied with traditional distances in order to increase accuracy in 0.3–5.5% when compared to known methods, especially if the training and testing images are significantly different.
Журналы событий, сохраняемые современными информационными и техническими системами, как правило, содержат достаточно данных для автоматизированного восстановления моделей соответствующих процессов. Разработано множество алгоритмов для построения моделей процессов, проверки соответствия фактического поведения системы модельному, сравнения моделей процессов, и т.д. Однако возможность быстрого анализа выбираемых пользователями частей журнала до сих пор не нашла полноценной реализации. В статье описан метод многомерного хранения журналов событий для извлечения и анализа процессов, основанный на подходе ROLAP. Результатом анализа журнала является направленный невзвешенный граф, представляющий собою сумму возможных последовательностей событий, упорядоченных по вероятности их возникновения с учетом заданных условий. Разработанный инструмент позволяет выполнять совместный анализ моделей подпроцессов, восстановленных из частей журнала путем задания критериев отбора событий и требуемого уровня детализации модели.
В монографии приведены результаты исследования, посвященного управлению жизненным циклом информационных систем, а также анализу стандартов, сводов знаний и корпоративных методик, использующихся в ИТ-проектах. Приведены характеристики фаз ЖЦИС из практики управления ИТ-проектами, а также практические рекомендации по управлению такими проектами. Книга предназначена для научных работников, сотрудников научно- технических предприятий и работников государственных органов управлений, а также студентов, аспирантов, слушателей бизнес-школ повышения квалификации и переподготовки кадров. Книга содержит практические рекомендации для руководителей ИТ-проектов, а также сотрудников компаний, занимающихся проектной деятельностью в области ИТ-проектов.
The geographic information system (GIS) is based on the first and only Russian Imperial Census of 1897 and the First All-Union Census of the Soviet Union of 1926. The GIS features vector data (shapefiles) of allprovinces of the two states. For the 1897 census, there is information about linguistic, religious, and social estate groups. The part based on the 1926 census features nationality. Both shapefiles include information on gender, rural and urban population. The GIS allows for producing any necessary maps for individual studies of the period which require the administrative boundaries and demographic information.
Рассмотрены концептуальные вопросы моделирования бизнеса, проектного управления, роли управления персоналом в оптимизации бизнеса. Изложены концептуальные подходы к определению путей повышения эффективности управления. Дана характеристика особенностей внедрения информационных систем в экономике, значения систем управления качеством. Пособие предназначено для студентов очной и очно-заочной форм обучения по специальности «Менеджмент организации», однако может быть полезно и студентам других специальностей, изучающим дисциплины «Информационные технологии управления», «Автоматизированные информационные системы», «Информационные системы в экономике», «Управление качеством».
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра α, β, γ, δ. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → ∞. При α≠0 найдено 10 степенных разложений с двумя экспоненциальными добавками каждое. Шесть из них - по целым степеням x (они были известны), и четыре по полуцелым (они новые). При α=0 найдено 4 однопараметрических семейства экспоненциальных асимптотик y(x) и 3 однопараметрических семейства сложных разложений x=x(y). Все экспоненциальные добавки, экспоненциальные асимптотики и сложные разложения найдены впервые. Также уточнена техника вычисления экспоненциальных добавок.
Пусть G — полупростая алгебраическая группа, разложение которой в произведение простых групп не содержит групп типа A, и P⊆G — параболическая подгруппа. Дополняя результаты Попова [7], мы перечисляем все тройки (G, P, n), такие что (а) в кратном многообразии флагов G/P × G/P × . . . × G/P (n множителей) существует открытая G-орбита, (б) число G-орбит на кратном многообразии флагов конечно.
Я выписываю точную формулу для (теоретико-множественной) системы результантов как набора коэффициентов одного результанта.