Software Journal:
Theory and Applications

Send article

Entrance Registration

Our congratulations to Aleksandr Nikolaevich Sotnikov on his birthday!

[29.07.2020]

Sotnikov Aleksandr Nikolaevich - Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Deputy Director of the Interdepartmental Supercomputer Center of RAS, the Editor-in-Chief of the “Software Journal: Theory and Applications”, a member of the Editorial Board of journal “Software & Systems”.

We wish you the best of health, prosperity, achievement of the most cherished goals!

Thank you so much for your advertency and extremely helpful.

All ads...

Редактор JOSM для актуализации карт OpenStreetMap

Е.А. Воронцов (ya.vorontsov1994@yandex.ru) Тверской государственный технический университет (студент), Тверь, Russian Federation;
Ю.А. Нилов (nilov.yuriy96@mail.ru) Тверской государственный технический университет (студент), Тверь, Russian Federation;
Л.А. Степанова (lusitver@gmail.com) Тверской государственный технический университет (доцент), Тверь, Russian Federation, ph.d;

В работе даны основные сведения о краудсорсинговом картографическом сервисе OpenStreetMap и методах обновления и редактирования в нем пространственной информации. Описана технология редактирования обширной затверецкой территории города Твери в редакторе JOSM по спутниковым снимкам. При обследовании местности и сравнении с публичной картой OpenStreetMap обнаружено отсутствие на карте множества новых улиц и домов. Приведены результаты редактирования. Сформулирована последовательность этапов обновления публичной карты OpenStreetMap.


Информационно-логическая модель процессов сбора и обработки информации при локализации и ликвидации очагов инфекционных заболеваний

А.В. Богомолов (gniiivm-z@yandex.ru) Государственный научно-исследовательский испытательный институт военной медицины Минобороны России (профессор), Москва, Russian Federation, ph.d;
Т.В. Зуева (gniiivm-z@yandex.ru) Государственный научно-исследовательский испытательный институт военной медицины Минобороны России (доцент), Москва, Russian Federation, ph.d;
С.С. Чикова (gniiivm-z@yandex.ru) Государственный научно-исследовательский испытательный институт военной медицины Минобороны России (доцент ), Москва, Russian Federation, ph.d;

Построена информационно-логическая модель процессов сбора и обработки информации при локализации и ликвидации очагов инфекционных заболеваний, позволяющая обосновать направления его совершенствования в части, касающейся оптимизации сбора и обработки информации, необходимой для установления основных детерминант эпидемического процесса.

Информационно-логическая модель процессов локализации и ликвидации очага инфекционных заболеваний и связанных с ней информационных потоков построена по результатам структурного системного анализа предметной области с поддержкой нотаций Росса, Гейна-Сарсона и диаграмм описания деталей процесса. Информационно-логическая модель имеет иерархическую структуру, в которой диаграммы потоков данных верхнего уровня детализируются диаграммами нижних уровней.

При построении модели в качестве точки зрения принята позиция специалистов санитарно-эпидемиологического учреждения, входящие связи в каждый функциональный блок описывают материально-информационные входы; управление (нормативно-методические документы и инструкции) и механизмы выполнения функция блока; исходящие связи описывают материально-информационные выходы.

Разработанная информационно-логическая модель позволила формализовать технологию локализации и ликвидации очага заболевания, связанные с ней потоки данных, а также сформулировать системные требования к проектируемой информационной системе. Показано, что приоритетной является автоматизация процессов сбора и обработки информации, необходимой для установления причин, условий возникновения и распространения инфекции.

Результаты обсуждения построенных диаграмм с экспертами свидетельствуют, что построенная информационно-логическая модель адекватна реальному процессу сбора и обработки информации при локализации и ликвидации очагов инфекционных заболеваний и позволяет обосновать направления его совершенствования в части, касающейся оптимизации сбора и обработки информации для установления основных детерминант эпидемического процесса, что имеет существенное практическое значение.


Анализ современных технологий хранения сверхбольших объемов информации

Н.Е. Тимофеева (timofeevane@yandex.ru) Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевскогo (зав. лабораторией), Саратов, Russian Federation;
К.А. Дмитриева (krismail95@gmail.com) Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевскогo (программист), Саратов, Russian Federation;
И.Д. Сагаева (sagaevaid@gmail.com) Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевскогo (доцент), Саратов, Russian Federation, ph.d;

В статье делается обзор существующих технологий и программных решений для хранения большого объема информации.

Выбор технологии хранения данных, главным образом, влияет на производительность БД и всей системы в целом. Несмотря на то, что подходы и модели хранения сверхбольших данных непрерывно совершенствуются, как для крупных компаний, так и для научных групп организация хранения остается крайне трудоемким процессом. В большинстве случаев различные технологии хранения данных предназначены для решения конкретных задач.

Цель настоящей работы – обобщить имеющийся опыт хранения сверхбольших данных, который мог бы стать основой для создания новых методов. Авторы рассматривают сильные и слабые стороны технологий, применяющихся для хранения и управления большими объемами данных: распределенные и параллельные БД, технология MapReduce, их особенности и области применения. Также делают сравнительный анализ возможностей существующих программных решений, реализующих эти модели. На основе анализа даны рекомендации, направленные на совместное использование реляционных и нереляционных моделей с целью объединения преимуществ обеих технологий.


Применение методов классификации для анализа визитных карточек в мобильном телефоне

С.А. Беляев (bserge@bk.ru) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (доцент), Санкт-Петербург, Russian Federation, ph.d;
Т.В. Гордеева (tangord@mail.ru) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») (студентка), Санкт-Петербург, Russian Federation;

В статье рассмотрены подходы к решению задачи классификации, применяемые для анализа визитных карточек в мобильном телефоне. Выявлены достоинства и недостатки существующих приложений, специализирующихся на сканировании визиток. Предложена математическая модель выбранного подхода. Рассмотрен вариант архитектуры предлагаемого решения. Представлены результаты классификации на нескольких примерах. Сделаны выводы о работоспособности подхода и дальнейших улучшениях решения.


Распределение вычислительной нагрузки между узлами гетерогенного вычислительного кластера

A.A. Rybakov (rybakov@jscc.ru, rybakov.aax@gmail.com) Joint Supercomputer Center of the Russian Academy of Sciences – branch of Federal State Institution «Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences» (Leading Researcher), Moscow, Russian Federation, ph.d;

В настоящее время суперкомпьютерное моделирование занимает важную позицию в различных областях науки и промышленности. Возникают крупные расчетные задачи, которые требуют для своего исполнения значительных вычислительных ресурсов. Разрабатываются подходы, позволяющие произвести декомпозицию задачи для выполнения параллельных расчетов.

После проведения декомпозиции возникает проблема распределения вычислительной нагрузки, связанной с выполнением задачи, между узлами суперкомпьютерного вычислительного кластера. Ввиду высокой стоимости суперкомпьютерного времени к качеству распределения предъявляются повышенные требования по минимизации времени простоя вычислительных ресурсов.

Разнообразие современных микропроцессорных архитектур, суперкомпьютерных кластеров и технологий интерконнекта делают актуальной задачу разработки алгоритмов распределения вычислительной нагрузки для гетерогенных вычислительных кластеров.


Подходы к созданию калькулятора с рукописным вводом

С.А. Беляев (bserge@bk.ru) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (доцент), Санкт-Петербург, Russian Federation, ph.d;
Д.А. Лапцевич (darya.laptsevich@gmail.com) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») (студентка), Санкт-Петербург, Russian Federation;

В статье рассмотрены подходы к созданию калькулятора с рукописным вводом, исследованы существующие решения, их достоинства и недостатки. На основе выявленных особенностей готовых решений предложены собственное решение, его математическая модель, архитектура и сценарии использования предлагаемого решения.

Приведены результаты экспериментов для различных методов классификации рукописного текста,
а также для параметров, улучшающих работу классификатора с использованием образцов рукописного написания цифр MNIST.