All issues

В статье предлагается реализация когерентного приемопередатчика с постоянной задержкой и возможностью свободно варьируемой сетки тактовых частот, используемой для тактирования периферийных ЦАП и АЦП, задач синхронизации устройств и передачи данных. Выбор необходимой сетки тактовых частот напрямую влияет на скорость передачи данных в сети, однако позволяет гибко настроить сеть для передачи тактовых сигналов и генерации синхроимпульсов с субнаносекундной точностью на всех устройствах в сети. Предложен метод повышения точности синхронизации до десятых долей наносекунды за счет использования цифровых фазовых детекторов и системы фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ) на ведомом устройстве. Использование высокоскоростных волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) для задач синхронизации шкал времени, позволяет параллельно синхронизации производить обмен командами управления и сигнальными данными. Для упрощения и удешевления устройств синхронной сети приемопередатчиков предлагается использовать тактовый сигнал, восстановленный из сериализованных данных, и прошедший фильтрацию фазовых шумов, для формирования в системе ФАПЧ тактовых сигналов периферийных устройств, таких как ЦАП и АЦП, а также сигналов гетеродина. Представлены результаты многократных тестов синхронизации в предложенной синхронной сети.

This paper proposes the implementation of a coherent transceiver with a constant delay and the ability to select any clock frequency grid used for clocking peripheral DACs and ADCs, tasks of device synchronization and data transmission. The choice of the required clock frequency grid directly affects the data transfer rate in the network, however, it allows one to flexibly configure the network for the tasks of transmitting clock signals and subnanosecond generation of sync signals on all devices in the network. A method for increasing the synchronization accuracy to tenths of nanoseconds by using digital phase detectors and a Phase Locked Loop (PLL) system on the slave device is proposed. The use of high-speed fiber-optic communication lines (FOCL) for synchronization tasks allows simultaneously exchanging control commands and signaling data. To simplify and reduce the cost of devices of a synchronous network of transceivers, it is proposed to use a clock signal restored from a data transmission line to filter phase noise and form a frequency grid in the PLL system for heterodyne signals and clock peripheral devices, including DAC and ADC. The results of multiple synchronization tests in the proposed synchronous network are presented.

Задача вероятностного тематического моделирования заключается в том, чтобы по заданной коллекции текстовых документов найти две матрицы: матрицу условных вероятностей тем в документах и матрицу условных вероятностей слов в темах. Каждый документ представляется в виде мультимножества слов, то есть предполагается, что для выявления тематики документа не важен порядок слов в нем, а важна только их частота. При таком предположении задача сводится к вычислению низкорангового неотрицательного матричного разложения, наилучшего по критерию максимума правдоподобия. Данная задача имеет в общем случае бесконечное множество решений, то есть является некорректно поставленной. Для регуляризации ее решения к логарифму правдоподобия добавляется взвешенная сумма оптимизационных критериев, с помощью которых формализуются дополнительные требования к модели. При моделировании больших текстовых коллекций хранение первой матрицы представляется нецелесообразным, поскольку ее размер пропорционален числу документов в коллекции. В то же время тематические векторные представления документов необходимы для решения многих задач текстовой аналитики — информационного поиска, кластеризации, классификации, суммаризации текстов. На практике тематический вектор вычисляется для каждого документа по необходимости, что может потребовать десятков итераций по всем словам документа. В данной работе предлагается способ быстрого вычисления тематического вектора для произвольного текста, требующий лишь одной итерации, то есть однократного прохода по всем словам документа. Для этого в модель вводится дополнительное ограничение в виде уравнения, позволяющего вычислять первую матрицу через вторую за линейное время. Хотя формально данное ограничение не является оптимизационным критерием, фактически оно выполняет роль регуляризатора и может применяться в сочетании с другими критериями в рамках теории аддитивной регуляризации тематических моделей ARTM. Эксперименты на трех свободно доступных текстовых коллекциях показали, что предложенный метод улучшает качество модели по пяти оценкам качества, характеризующим разреженность, различность, информативность и когерентность тем. Для проведения экспериментов использовались библиотеки с открытымк одомB igARTM и TopicNet.

The probabilistic topic model of a text document collection finds two matrices: a matrix of conditional probabilities of topics in documents and a matrix of conditional probabilities of words in topics. Each document is represented by a multiset of words also called the “bag of words”, thus assuming that the order of words is not important for revealing the latent topics of the document. Under this assumption, the problem is reduced to a low-rank non-negative matrix factorization governed by likelihood maximization. In general, this problem is ill-posed having an infinite set of solutions. In order to regularize the solution, a weighted sum of optimization criteria is added to the log-likelihood. When modeling large text collections, storing the first matrix seems to be impractical, since its size is proportional to the number of documents in the collection. At the same time, the topical vector representation (embedding) of documents is necessary for solving many text analysis tasks, such as information retrieval, clustering, classification, and summarization of texts. In practice, the topical embedding is calculated for a document “on-the-fly”, which may require dozens of iterations over all the words of the document. In this paper, we propose a way to calculate a topical embedding quickly, by one pass over document words. For this, an additional constraint is introduced into the model in the form of an equation, which calculates the first matrix from the second one in linear time. Although formally this constraint is not an optimization criterion, in fact it plays the role of a regularizer and can be used in combination with other regularizers within the additive regularization framework ARTM. Experiments on three text collections have shown that the proposed method improves the model in terms of sparseness, difference, logLift and coherence measures of topic quality. The open source libraries BigARTM and TopicNet were used for the experiments.

В работе представлены результаты применения алгоритмов машинного обучения: метода главных компонент и метода опорных векторов для классификации дифракционных изображений, полученных в экспериментах на лазерах на свободных электронах. Показана высокая эффективность применения такого подхода с использованием модельных данных дифракции лазерного пучка на капсиде аденовируса и вируса катаральной лихорадки, в которых учтены условия реального эксперимента на лазерах на свободных электронах, такие как шум и особенности используемых детекторов.

The paper presents the results of application of machine learning methods: principle component analysis and support vector machine for classification of diffraction images produced in experiments at free-electron lasers. High efficiency of this approach presented by application to simulated data of adenovirus capsid and bluetongue virus core. This dataset were simulated with taking into account the real conditions of the experiment on lasers free electrons such as noise and features of used detectors.