The lemmatizer is an important component of advanced artificial intelligence systems that analyze natural language texts.

The task of lemmatization is to assign the initial form (lemma) to each input text word.

This paper reduces the lemmatization problem to the classification problem. Each word form with given grammemes (grammatical categories) is assigned a certain class - a declension paradigm, where P paradigm is a set of declension rules.

When building a classifier for the lemmatization problem, we take into account the existence of non-dictionary words, as well as the situation when grammemes for the word form are not specified.

The OpenCorpora Russian language dictionary acts as a training sample in building a classification tree. When constructing the classification tree nodes, we take into account two important orthogonal aspects: the suffixes of word forms and a set of grammemes. The set of grammemes used in this work is a subset of the set of grammemes used in the Russian National Corpus and a superset for grammemes used in the Universal Dependencies (UD) notation.

When building a classification tree, we use an original data structure based on RDR rules, which makes it possible to formulate not only a declension rule for a word form, but also possible exceptions.

The UniLemm algorithm builds a combined classification tree containing suffix subtrees and grammeme subtrees. Suffix trees are for primary classification, while grammeme trees allow resolving homonymy.

The final stage of the algorithm presents the final classification tree as DFA (Deterministic Final Automaton).

The correctness and quality of the algorithm was checked both on the control sample of OpenCorpora and on two subcorpuses containing original texts of various subjects and styles. The algorithm has shown good results both in the accuracy of solving the lemmatization problem (above 90%) and in the text processing speed (250-300 thousand words per second in single-threaded mode).

Лемматизатор является важным компонентом продвинутых систем искусственного интеллекта, занимающихся анализом текстов на естественном языке.

Задача лемматизации заключается в приписывании каждому слову входного текста его начальной формы (леммы).

В работе задача лемматизации сводится к задаче классификации. Каждой словоформе с заданными граммемами (грамматическими категориями) приписывается некоторый класс – парадигма склонения, где под парадигмой P понимается множество правил склонения.

При построении классификатора для задачи лемматизации учитывается существование несловарных слов, а также ситуация, когда граммемы для словоформы не заданы.

Для построения дерева классификации используется обучающая выборка, роль которой играет словарь русского языка OpenCorpora. При построении узлов дерева классификации учитываются два важных ортогональных аспекта – суффиксы словоформ и множество граммем. Применяемое в работе множество граммем является подмножеством набора граммем, используемого в национальном корпусе русского языка, и надмножеством для граммем, используемых в нотации Universal Dependencies (UD).

При построении дерева классификации используется оригинальная структура данных на основе RDR-правил, позволяющих формулировать не только правило склонения для словоформы, но и возможные исключения.

Алгоритм UniLemm строит комбинированное дерево классификации, содержащее поддеревья суффиксов и поддеревья граммем. Суффиксные деревья предназначены для первичной классификации, а деревья граммем позволяют разрешать омонимию.

На заключительном этапе алгоритма итоговое дерево классификации представляется в виде детерминированного автомата DFA (Deterministic Final Automaton).

Проверка корректности и качества алгоритма проводилась как на контрольной выборке OpenCorpora, так и на двух подкорпусах, содержащих оригинальные тексты различной тематики и стилистики. Алгоритм показал хорошие результаты b по точности решения задачи лемматизации (выше 90%), и по скорости обработки текстов (250-300 тысяч слов в секунду в однопоточном режиме).

The paper proposes an algorithm that develops the idea of clustering networks of the Internet of things. The algorithm is based on bee swarm intelligence that assumes determining the current round cluster head and potential heads of clusters for subsequent rounds of the cycle immediately at the be-ginning of the cycle. Thus, the phase of choosing the cluster head node becomes redundant starting from the second round of the cycle, and sensor nodes do not need to perform energy-intensive calcula-tions associated with choosing the cluster head.

The simulation results show the superiority of the bee swarm algorithm in comparison with the well-known LEACH adaptive clustering algorithm with low energy consumption in terms of the duration of a wireless sensor network.

В статье предлагается алгоритм, который развивает идею кластеризации сетей интернета вещей. Алгоритм основан на интеллекте роя пчел, согласно которому сразу в начале цикла определяются глава кластера текущего раунда и потенциальные главы кластеров для последующих раундов цикла. Таким образом, фаза выбора головного узла кластера, начиная со второго раунда цикла становится лишней, а сенсорным узлам нет необходимости выполнять энергоемкие вычисления по выбору главы кластера.

The paper identifies the main requirements for the autonomous operation of an intelligent WSN. The highlighted key factors are low energy consumption and the exchange of reliable information about the environmental state to form right decisions. The purpose of the paper is to form a theoretical and mathematical base from the existing methods of WSN intellectualization that meet the above requirements, as well as to formulate proposals for further research in order to be applied in practice.

В статье выявляются основные требования к автономной работе интеллектуальных БСС. В качестве ключевых факторов выделяются низкое энергопотребление и обмен достоверной информацией о состоянии окружающей среды для формирования корректных решений. Целью статьи является формирование теоретической и математической базы из существующих методов интеллектуализации БСС, отвечающих перечисленным выше требованиям, а также формирование предложений для направления дальнейших исследований с целью применения на практике.

The authors review the existing university subsidiary systems and propose the implementation of their own single sign-on system. The paper describes certain aspects of the system implementation in detail, in-cluding the authorization process in subsidiary systems and displaying of subsidiary system pages; they consider the system architecture and the authorization mechanism. The security issue and developed solu-tion testing is studied, the main advantages of the resulting solution are revealed: cross-platform, central-ized display of the subsidiary system menu in one place, cost. During testing of the developed system, no XSS vulnerabilities, SQL injections, etc. are identified. The system supports authorization through VKon-takte, other subsidiary systems and the basic version by name and password. The developed information system is used at ETU “LETI”.

Количество информационных систем постоянно растет, в виду этого стоит вопрос о предоставлении пользователю централизованного единого входа в такие системы. Авторы изучили рынок существующих решений. В ходе анализа были выбраны самые быстрорастущие системы, такие как Blitz Identity Provider и IBM Security Access Manager for Enterprise Single Sign-On, рассмотрены их ключевые достоинства и базовые ограничения. Проведено сравнение данных решений по следующим критериям: стоимость, наличие открытого исходного кода, ограничения на подключаемые системы. Авторы рассмотрели существующие дочерние системы вуза и предложили реализацию собственной си-стемы единого входа.
   В работе подробно описаны отдельные аспекты реализации системы, в том числе процесс авторизации в дочерних системах и отображения страниц дочерних систем, рассмотрена архитектура системы и механизм авторизации. Изучен вопрос безопасности и тестирования разработанного решения, вы-явлены основные преимущества полученного решения: кроссплатформенность, централизованное отображение меню «дочерних» систем в одном месте, стоимость.

В ходе тестирования разработанной системы не выявлены уязвимости XSS, SQL-инъекции и прочее. Система поддерживает авторизацию через сеть «ВКонтакте», другие дочерние системы и базовый вариант по имени и паролю. Разработанная информационная система используется в СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

The authors reviewed existing solutions for the localization of players and developed a new algorithm.
If the initial information suffices to calculate the player's coordinates, we use the Kalman filter, and if the information is insufficient, we use the inertial navigation algorithm based on known previous states. The paper describes an approach to predicting the players' location that has recently disappeared from view, considers the mathematical model of the algorithm, and designs the architecture of the software solution. Several actual players in the virtual soccer environment tested the developed solution. We show the results as graphs of mathematical expectation and dispersion and confirm the predictability of the location of recently disappeared objects, calculating the coordinates of the player in various conditions.

The obtained results determine the directions for further research on forecasting based not only on previous states but also on the logic of players' decisions. The next step is to integrate the developed program into the decision-making system for joint verification during the competition.

Авторы рассмотрели существующие решения по определению местоположения игроков и разработали новый алгоритм. При достаточности исходной информации для вычисления координат игрока используется фильтр Калмана, в условиях недостаточности информации – алгоритм инерциальной навигации, основанный на известных предыдущих состояниях.

В статье описан подход к прогнозированию местоположения игроков, которые недавно исчезли из поля зрения, рассмотрена математическая модель алгоритма, спроектирована архитектура программного решения. Разработанное решение проверено на нескольких реальных играх в среде виртуального футбола. Результаты представлены в виде графиков математического ожидания и дисперсии и подтверждают возможность прогнозирования местоположения недавно исчезнувших из виду объектов, вычислять координаты игрока в различных условиях.

С учетом полученных результатов определены направления дальнейших исследований по прогнозированию на основе не только предыдущих состояний, но и логики решений игроков. Следующий шаг – это интеграция разработанной программы в систему принятия решений для совместной проверки во время соревнований.

The paper presents the functional capabilities of the developed Decerns-FT computer system and its features, including the usability of fuzzy TOPSIS (FTOPSIS) models of various levels of complexity, depending on the chosen method of evaluating functions of fuzzy arguments and the method for ranking fuzzy numbers; it describes the general structure of the system and its major blocks. In this paper, the example of Decerns-FT implementation is presented to analyze distinctions in ranking alternatives within MCDA problems by different FTOPSIS models with the use of approximate methods for estimating functions of fuzzy numbers, standard fuzzy arithmetic, and a reduced and general transformation methods. For this, the Monte Carlo module is used to generate numerous scenarios for multi-criteria problems. Using the Decerns-FT system, it is shown for the first time that distinctions in the ranking alternatives by FTOPSIS models, which differ in approaches to estimating functions of fuzzy numbers and ranking methods, are significant.

The developed computer system Decerns-FT has no analogs in the class of systems that implement FMCDA models. The modules of the Decerns-FT system form the basis for the development of other FMCDA systems, which are components of the DecernsFMCDA decision support system, designed to solve a wide range of scientific and applied problems of multi-criteria decision analysis in conditions of uncertainty/fuzziness, and also for the use within the relevant university courses and training of specialists.

By comparison of test results, it confirmed the hypothesis it is possible to train computer vision systems to distinguish not yet existing objects based on screenshots of their digital counterparts (CAD-models). By collecting the required data before direct production of the product, it is possible to achieve good recognition rates even for an actual object with simple geometry.

The paper presents the results of the application of this method in comparison with the traditional teaching approach, and also considers the perspectives for using this technology in the industry.

В работе представлены функциональные возможности разработанной компьютерной  системы Decerns-FT и ее особенности, включающие возможность использования нечетких моделей FTOPSIS различного уровня сложности в зависимости от выбранного метода оценки функций от нечетких аргументов и метода ранжирования нечетких чисел. Описана общая структура системы и ее основные блоки. Приведен пример использования Decerns-FT для анализа различий в ранжировании альтернатив многокритериальных задач разработанными моделями FTOPSIS с применением приближенных методов оценки функций от нечетких чисел, методов стандартной нечеткой арифметики, а также редуцированного и общего метода трансформации. В рамках решения данной задачи используется модуль Монте-Карло для генерации большого числа сценариев многокритериальных задач. С использованием системы Decerns-FT впервые показано, что различия в ранжировании альтернатив многокритериальных задач моделями FTOPSIS, отличающимися подходами к оценке функций от нечетких чисел и методами ранжирования, являются значимыми.

Разработанная компьютерная система Decerns-FT не имеет аналогов в классе систем, реализующих модели НМКАР. Модули системы Decerns-FT формируют основу для создания других систем НМКАР, являющихся компонентами системы поддержки принятия решений DecernsFMCDA, предназначенной для решения широкого круга научно-прикладных задач многокритериального анализа решений в условиях неопределенности/нечеткости, а также для использования в рамках соответствующих университетских курсов и для тренинга специалистов.

The problems of the mathematical approach are low speed and low resistance to the image defects, while
the neural network method can correct image defects at the stage of image alignment. Also, the mathematical method is very demanding in terms of computing resources.

During the work on the paper, the method of active form models and the neural network method of identifying a person by the image of a person were selected and tested on two data samples. The active shape model method is used to detect facial features and obtain key points on faces. The neural network method using a convolutional neural network retrieves a descriptor that describes a person, which is a vector of 128 features. Further, by determining the distance between the vectors, the most similar vector is located in the database.

During testing, the speed of the method and the accuracy of the work were measured. The test results showed a performance of approximately 2 secs in two samples and an accuracy of 97 %. These studies are related to the development and implementation of a module for streaming identification of people by video stream, where the reaction speed of the method is very important, as well as its accuracy.

Testing was carried out in 5 modes, i.e. with 2D hardware acceleration and without. The test results lead to the conclusion that the use of 2D hardware acceleration with EXA is justified when high-resolution images are to be used or it is necessary to reduce the load on the CPU.

Performance testing with disabled hardware interaction (2D GPU + dummy EXA) showed that the use of EXA significantly affects the test rate as 2D GPU + dummy EXA driver performs better compared to the modesetting driver only with a certain set of tests. It’s worth noting that the use of EXA with the DRM stack has to be studied further, since, in most cases, scaling, pixmap copying, solid color filling, and other operations are processed by the CPU when using the DRM stack with the EXA_MIXED_PIXMAPS option. In certain situations, the absence of this option can lead to many visual artifacts in the form of unrendered areas of the image when updating the framebuffer.

При сравнении результатов эксперимента подтвердилась гипотеза о том, что возможно обучить системы компьютерного зрения различать еще не существующие объекты на основе скриншотов их цифровых двойников (CAD-модели). Собирая необходимые данные до непосредственного производства продукта, можно добиться хороших показателей распознавания даже реального объекта с простой геометрией.

В статье представлены результаты применения такого метода в сравнении с традиционным подходом обучения, а также рассмотрены перспективы использования данной технологии в промышленности.

Для исследования производительности было проведено тестирование Xorg с помощью утилиты x11perf версии 1.5. Тестирование проводилось в 5 режимах с использованием аппаратного 2D-ускорения и без. На основании результатов тестирования можно сделать вывод, что использование аппаратного 2D-ускорения с EXA оправдано в случаях, когда планируется использование изображений с высоким разрешением или есть необходимость снизить загрузку центрального процессора.

Тестирование производительности с отключенным взаимодействием с аппаратной частью (2D GPU + dummy EXA) показало, что использование EXA существенно влияет на скорость выполнения тестов, поскольку только на определенном наборе тестов драйвер 2D GPU + dummy EXA показывает лучший результат относительно драйвера modesetting.

Следует отметить, что использование EXA c DRM-стеком требует дополнительного исследования, так как при использовании DRM-стека с опцией EXA_MIXED_PIXMAPS в большинстве случаев операции масштабирования, копирования pixmap, заливки сплошным цветом и т.д. осуществляются на CPU. В определенных ситуациях отсутствие этой опции может привести к ряду графических артефактов в виде неперерисовывающихся областей изображения при обновлении кадрового буфера.

The paper describes the problems associated with reducing some NP-complete problems to others. As a sample, we consider an example of reducing the traveling salesman problem to the problem of the Hamiltonian cycle. The authors propose a new algorithm for reducing a binary cooperative assignment problem to a travelling salesman problem, which solves the current reduction problems that impose constraints on the NP-complete problems themselves.

The authors investigate the developed algorithm for reducing the accuracy of obtaining the result of the original NP-complete problem and the computational complexity.

The paper mathematically proves that the reduction algorithm does not reduce the accuracy of obtaining a solution to the binary cooperative assignment problem when the salesman problem is accurately solved. There are no restrictions on the problems themselves. The paper contains a mathematical argument for the polynomial computational complexity of the developed reduction algorithm.

For software demonstration of the correct operation, the developed reduction algorithm was implemented in the Java programming language, as well as exact algorithms for solving the binary cooperative assignment problem and the traveling salesman problem.

In this program, experiments were performed to find solutions to the original NP-complete problem with different amounts of input data, and the correctness of the reduction algorithm was confirmed.

The paper describes future trends for the analysis of this area.

Проблемы математического подхода заключаются в низком быстродействии и слабой устойчивости к дефектам изображения, в то время как нейросетевой метод способен исправить дефекты изображения на этапе выравнивания изображения. Также математический метод очень требователен к вычислительным ресурсам.

В ходе исследования был выбран и протестирован на двух выборках данных метод активных моделей формы и нейросетевой метод идентификации человека по изображению лица. Метод активных моделей формы используется для детектирования черт лица и получения ключевых точек на лица. Нейросетевой метод с использованием сверточной нейронной сети извлекает дескриптор, описывающий лицо, представляющий собой вектор из 128 признаков. Далее путем определения расстояния между векторами в базе находится самый похожий вектор.

В процессе тестирования измерялось быстродействие метода и точность работы. Результаты тестирования показали быстродействие примерно 2 cекунды на двух выборках и точность в пределах 97 %. Данные исследования связаны с разработкой и реализацией модуля для потоковой идентификации людей по видеопотоку, где очень важна скорость реакции метода, а также его точность.

The implementation of such developments at the productions allows us to keep costs down to the preventive protective service and also to protect the afore-precaution of possible unscheduled downtimes. The key role
in solving this problem is supervision over the technical condition of a production technique, machinery, equipment. This implies the creation of a fundamentally new paradigm for building the monitoring system of the state assessment and industrial control. Incidentally, the use of artificial intelligence methods gives its efficiency factor.

The paper summarizes the description of the construction principle of the information monitoring system for condition monitoring of machinery and the industrial plant equipment. The paper substantiates the general requirements for monitoring systems.

There are the use case diagrams, namely: deployment diagrams, state diagrams, information model diagrams, and component diagrams in the paper.

The authors determine the basic software requirements for the designed monitoring system.

Implemented monitoring system software for an abstract industrial enterprise.

В статье описываются проблемы, связанные с приведением одних NP-полных задач к другим. Как образец рассматривается пример приведения задачи коммивояжера к задаче гамильтонова цикла, предлагается новый алгоритм приведения двухуровневой кооперативной задачи о назначениях к задаче коммивояжера, в котором решены существующие проблемы приведения, накладывающие ограничения на сами NP-полные задачи.

Разработанный алгоритм приведения исследуется на точность получения результата исходной
NP-полной задачи и вычислительную сложность. В работе математически доказывается, что алгоритм приведения не снижает точность получения решения двухуровневой кооперативной задачи о назначениях при точном решении задачи коммивояжера. На сами задачи не накладывается никаких ограничительных условий. Также приведено математическое доказательство полиномиальной вычислительной сложности разработанного алгоритма приведения.

Для программной демонстрации корректности работы разработанный алгоритм приведения был реализован на языке программирования Java, а также реализованы точные алгоритмы решения двухуровневой кооперативной задачи о назначении и задачи коммивояжера. На данной программе были проведены эксперименты с нахождением решений исходной NP-полной задачи с различным количеством входных данных и подтверждена корректность работы алгоритма приведения.

В работе описаны дальнейшие перспективы по исследованию данного направления.

В работе обобщено описание принципов построения информационной системы мониторинга по контролю технического состояния машин и оборудования промышленного предприятия. Обоснованы общие требования к системам мониторинга. Построены диаграммы вариантов использования, а именно: диаграммы размещения, диаграммы состояний, диаграммы информационной модели и диаграммы компонентов.

Определены основные требования к программному обеспечению спроектированной системы мониторинга. Выполнена реализация программного обеспечения системы мониторинга для абстрактного промышленного предприятия.

The problem of developing such systems based on pattern theory is actual. It is shown that this ensures the effective experience transfer and ensures the theological approach compatibility and the causal approach.

There is a survey of the identifying problem and building pattern models’ one. There is a proposal to use four information processing positions for this purpose, and there is a development of logical inference method on patterns.

The paper analyzes the available solutions and proposes the developed system architecture, presents its ER-diagram with key description points that affect its operation.

There is a simulator used by a teacher and a learner. There are differences between the training modes, including a mode, designed to learn emergency handling. To show the system capabilities, the authors implemented a few exemplary control panels for training in performing process operations.

The proposed solution has been tested as the «Gazprom Classes» project part. The main advantages of the proposed solution are the development simplicity and the capability to design the control panes with a visual interface.

There are basic e-textbook features and open source distance learning systems such as Moodle, Open edX, Atutor, Ilias, and Diskurs. They extend the basic functionality and integrate into information systems. There are conclusions about the need to develop a new solution.

There are requirements for the electronic textbook and the development approach. The proposed solution is suitable for organizations that need to place distance learning tools inside their own information system or on the website. There are main features of the electronic textbook, the architecture, and the data storage model. As the main feature, it is possible to single out the Russian specific consideration in terms of checking expert opinions for the materials publishing possibility. The author tested the solution and highlighted the recommendations and guidelines for further research.

The system orients to the decentralized support and distributed data editing and refilling. In the system, there are three foreseen levels of access rights: 1) user access with rights for data search, data view and developed navigation; 2) editor access, where there are also the rights for entering and editing data in the user rights; 3) administrator access, where the possibility to add new users and set their rights, and modification of the database structure are added to the editor rights. The system allows viewing the information update history (what, when and by who changed something inside the content) as well as ensures a developed navigation among its own elements.

The further development of the system is its integration into the model of the common digital space of scientific knowledge developed with the support of RFBR as a basis for forming the ontology of scientific directions that belongs to the core of this space.

The paper also describes the developed driver debugging methods, which are based on the architecture under analysis and take into account the possibility of errors in the hardware, absence or insufficiency of controller documentation and incomplete emulation of the devices being developed. The results were evaluated during development of the DisplayPort driver for a perspective controller, and the driver was tested together with a prototype device and a monitor supporting the DisplayPort 1.1 standard.

The results of this paper can be used to create new transmitter link controller drivers for Unix-like systems both when a production state controller exists and when doing parallel development of a new controller and
a driver for it.

The paper considers the existing methods and means of implementing distributed storage systems and analyzes their applicability to a supercomputer center network. It states the requirements to a distributed storage system for different aspects of its development and use: data and its metadata storage, user job life cycle support, and data security. Additionally, the paper defines possible options and techniques of implementing stated requirements into a distributed storage system of supercomputer center network.