В данной работе исследуется эффективность атаки вида Website fingerprinting к современному веб-трафику на основе протокола HTTP/2. На основе собранного трафика строится модель машинного обучения, с помощью которой осуществляется классификация посещенных сайтов и исследуется возможность их идентификации.

Сегодня качество и уровень информационных технологий быстро растет, что приводит к эволюции угроз, что требует превентивного вмешательства. Автором был предложена метод многокритериальной оценки инфраструктурной целостности систем взаимодействующих объектов, для нахождения средней оценки целостности общего состояния инфраструктуры. В целях развития идеи было решено изучить возможность использования методов машинного обучения в данной теме.

Практика внедрения электронного документооборота для процессов отгрузки и приёмки маркированной продукции. ЕГАИС и Честный знак.

В процессе обработки статистической информации сбор данных является одним из наиболее важных этапов. Информация может быть представлена в виде таблиц с различающейся структурой. Чтобы получить нужную информацию из таблицы, необходимо понять ее семантику -  тип содержимого каждой ячейки и взаимосвязи между ними. Для решения данной проблемы был разработан модуль, позволяющий проводить семантический анализ таблиц с использованием OWL онтологии, описывающей структуру области знаний.

Задача о коммивояжере с работами является модификацией задачи коммивояжера, где кроме нахождения маршрута нужно еще назначить для каждой вершины работника на работу в ней. Такая задача возникает при составлении расписания технического обслуживания на большой территории или при планировании маршрута поисково-спасательных операций в городе. Автором предлагается алгоритм нахождения точного решения задачи о коммивояжере с работами с помощью применения метода ветвей и границ с ветвлением по допускам.

В работе рассматривается разработка эффективного цикла проектирования вертолетного профиля с помощью технологий искусственного интеллекта. Задача оптимизации формы профиля имеет огромную вычислительную сложность из-за численного решения RANS, а также из-за того, что у вертолетного профиля в каждом сечении своя скорость набегающего потока. Применены нейросети для быстрого достижения оптимальной формы.

В данной работе исследуется возможность применения рекуррентных нейронных сетей для автоматического подбора коэффициентов ПИД-регулятора и его модификаций.

Предложенная архитектура обучается на коэффициентах, полученных в результате оптимизации ~10000 различных систем второго и третьего порядка методом дифференциальной эволюции.

Полученная нейросеть способна подбирать адекватные коэффициенты для большинства систем <=3 порядка за 2-3 шага.

Классификация промышленных красителей после нанесения на поверхность является актуальной проблемой в строительной, дизайнерской и автомобильных областях. Сложность задачи заключается в том, что под разными источниками освещения в результате отражения от окрашенных поверхностей формируются разные стимулы. Для того, чтобы добиться независимости качества классификации от внешних источников освещения, мы предлагаем освещать сцену LED-вспышкой с известным спектром излучения. 

Сквозные нейросетевые конвейеры обработки изображений активно применяются в современной мобильной фотографии. Однако, их недостатком является необходимость подготовки крупномасштабного набора данных при создании каждого нового устройства. Для решения этой проблемы мы предлагаем метод доменной адаптации, позволяющий применять существующий конвейер обработки к новой области, и достичь высокого качества на реальных наборах тестовых данных, имея всего лишь 10 размеченных изображений.

Шумоподавление -- один из важнейших этапов предобработки изображений, позволяющим значительно повысить воспринимаемое человеком качество. В настоящее время алгоритмы шумоподавления оцениваются по двум метрикам – PSNR и SSIM. В данной работе представлен набор методов зашумления, неразличимых по этим метрикам, но дающих различные значения по цветовым метрикам. Существование подобного набора методов зашумления доказывает недостаточность оценки качества шумоподавления только по PSNR и SSIM.

В работе предложен метод улучшения точности перехода из цветового пространства камеры в пространство стандартного наблюдателя CIE XYZ 1931 за счет эффекта цветового виньетирования. Для оценки качества предложенного подхода  было решено собрать первый в мире гиперспектральный датасет, состоящий из стереопар. В работе приведено сравнение результатов работы алгоритма на синтезированном и реальном датасетах.

Обыкновенная фотокамера является 3-канальным спектральным измерительным прибором. В связи с распространённостью смартфонов с 4 камерами, предложена идея использовать 4 различных спектральных фильтра для получения 12-канальных изображений. Предложен метод подбора фильтров с целью наилучшей реконструкции исходного спектра в каждом пикселе изображения. Для случая спектральной реконструкции по шумным изображениям установлено улучшение угловой метрики в три раза в сравнении с отсутствием фильтров

В работе рассматривается автоматизация анализа по определению групп крови путем оценки степени агглютинации по изображениям серологических планшетов. Впервые приводятся и численно обосновываются методические указания по характеристикам изображений планшетов, позволяющие оценивать агглютинацию в сложных случаях и определять группы крови по трем наиболее распространенным системам: ABO (I-IV группы крови), RH (Резус) и KEL (Келл), с качеством более высоким, чем у среднестатистического эксперта.

Теоретико-информационный подход в перспективе может помочь решать задачи интерпретации ИИ и анализа архитектуры моделей МО. В работе предлагается метод оценки информационных потоков в нейронных сетях посредством сжатия с потерями. Метод позволяет избежать характерных проблем, связанных с проклятием размерностей. Приводятся результаты работы метода на синтетических данных, а также результаты анализа классификатора MNIST.

Теоретико-информационный подход в перспективе может помочь решать задачи интерпретации ИИ и анализа архитектуры моделей МО. В работе предлагается метод оценки информационных потоков в нейронных сетях посредством сжатия с потерями. Метод позволяет избежать характерных проблем, связанных с проклятием размерностей. Приводятся результаты работы метода на синтетических данных, а также результаты анализа классификатора MNIST.

Работа состоит из теоретического анализа скорости сходимости и эффективности подхода, заключающегося в сегментации координат градиента, а затем жадного выбора координат из каждой части сегментации. Подразумевается, что этот подход будет таким же как и Top-k в плане объема передаваемой информации, но скорость сходимости будет лучше, так как будут передаваться координаты независимых пространств. Ставится эксперимент для сравнения на практике данного подхода с другими.

Главной целью данной работы является разработка метода поиска подходящего параметра задержки вложения Такенса временного ряда при учете функциональной зависимости между временными рядами