All issues

В работе приведены различные модификации алгоритма Frank–Wolfe для задачи поиска равновесного распределения потоков. В качестве модели для экспериментов используется модель Бекмана. В этой статье в первую очередь уделяется внимание выбору направления базового шага алгоритма Frank–Wolfe (FW). Будут представлены алгоритмы: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank–Wolfe (FFW). Каждой модификации соответствуют различные подходы к выбору этого направления. Некоторые из этих модификаций описаны в предыдущих работах авторов. В данной статье будут предложены алгоритмы N-conjugate Frank–Wolfe (NFW) и Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). Эти алгоритмы являются некоторым идейным продолжением алгоритмов BFW и FFW. Таким образом, если первый алгоритм использовал на каждой итерации два последних направления предыдущих итераций для выбора следующего направления, сопряженного к ним, то предложенный алгоритм NFW использует $N$ предыдущих направлений. В случае же Fukushima Frank –Wolfe в качестве следующего направления берется среднее от нескольких предыдущих направлений. Соответственно этому алгоритму предложена модификация WFFW, использующая экспоненциальное сглаживание по предыдущим направлениям. Для сравнительного анализа были проведены эксперименты с различными модификациями на нескольких наборах данных, представляющих городские структуры и взятых из общедоступных источников. За метрику качества была взята величина относительного зазора. Результаты экспериментов показали преимущество алгоритмов, использующих предыдущие направления для выбора шага, перед классическим алгоритмом Frank–Wolfe. Кроме того, было выявлено улучшение эффективности при использовании более двух сопряженных направлений. Например, на многих датасетах модификация 3-conjugate FW сходилась наилучшим образом. Кроме того, предложенная модификация WFFW зачастую обгоняла FFW и CFW, хотя и проигрывала модификациям NFW.

The paper presents various modifications of the Frank–Wolfe algorithm in the equilibrium traffic assignment problem. The Beckman model is used as a model for experiments. In this article, first of all, attention is paid to the choice of the direction of the basic step of the Frank–Wolfe algorithm. Algorithms will be presented: Conjugate Frank–Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank–Wolfe (BFW), Fukushima Frank –Wolfe (FFW). Each modification corresponds to different approaches to the choice of this direction. Some of these modifications are described in previous works of the authors. In this article, following algorithms will be proposed: N-conjugate Frank–Wolfe (NFW), Weighted Fukushima Frank–Wolfe (WFFW). These algorithms are some ideological continuation of the BFW and FFW algorithms. Thus, if the first algorithm used at each iteration the last two directions of the previous iterations to select the next direction conjugate to them, then the proposed algorithm NFW is using more than $N$ previous directions. In the case of Fukushima Frank–Wolfe, the average of several previous directions is taken as the next direction. According to this algorithm, a modification WFFW is proposed, which uses a exponential smoothing from previous directions. For comparative analysis, experiments with various modifications were carried out on several data sets representing urban structures and taken from publicly available sources. The relative gap value was taken as the quality metric. The experimental results showed the advantage of algorithms using the previous directions for step selection over the classic Frank–Wolfe algorithm. In addition, an improvement in efficiency was revealed when using more than two conjugate directions. For example, on various datasets, the modification 3FW showed the best convergence. In addition, the proposed modification WFFW often overtook FFW and CFW, although performed worse than NFW.

Оценка надежности программного обеспечения (ПО) — важная составляющая процесса разработки современного программного обеспечения. Многие исследования направлены на улучшение моделей для измерения и прогнозирования надежности программных продуктов. Однако мало внимания уделяется подходам к сопоставлению существующих систем с точки зрения надежности ПО. Несмотря на огромное значение для практики (и для управления разработкой ПО), полной и проверенной методологии сравнения не существует. В этой статье мы предлагаем методологию сравнения надежности программного обеспечения, в которой широко применяются модели роста надежности программного обеспечения. Методология была оценена на примере трех мобильных операционных систем с открытым исходным кодом: Sailfish, Tizen, CyanogenMod.

Побочным продуктом исследования является сравнение трех мобильных операционных систем с открытым исходным кодом. Целью данного исследования является определение того, какая ОС является более надежной. Для этого были определены 3 вопроса и 8 метрик. С учетом сравнения этих метрик оказалось, что Sailfish в большинстве случаев является самой эффективной операционной системой. Напротив, Tizen показывает лучшее в 3 случаях из 8, но оказывается хуже других систем только в одном случае из 8.

Evaluation of software reliability is an important part of the process of developing modern software. Many studies are aimed at improving models for measuring and predicting the reliability of software products. However, little attention is paid to approaches to comparing existing systems in terms of software reliability. Despite the enormous importance for practice (and for managing software development), a complete and proven comparison methodology does not exist. In this article, we propose a software reliability comparison methodology in which software reliability growth models are widely used. The proposed methodology has the following features: it provides certain level of flexibility and abstraction while keeping objectivity, i.e. providing measurable comparison criteria. Also, given the comparison methodology with a set of SRGMs and evaluation criteria it becomes much easier to disseminate information about reliability of wide range of software systems. The methodology was evaluated on the example of three mobile operating systems with open source: Sailfish, Tizen, CyanogenMod.

A byproduct of our study is a comparison of the three analyzed Open Source mobile operating systems. The goal of this research is to determine which OS is stronger in terms of reliability. To this end we have performed a GQM analysis and we have identified 3 questions and 8 metrics. Considering the comparison of metrics, it appears that Sailfish is in most case the best performing OS. However, it is also the OS that performs the worst in most cases. On the contrary, Tizen scores the best in 3 cases out of 8, but the worst only in one case out of 8.

Решение задачи лазерной спектрометрии позволяет определять размеры частиц в растворе по спектру интенсивности рассеянного света. В результате эксперимента методом динамического рассеяния света получается кривая интенсивности рассеяния, по которой необходимо определить, частицы каких размеров представлены в растворе. Экспериментально полученный спектр интенсивности сравнивается с теоретически ожидаемым спектром, который является кривой Лоренца. Основная задача сводится к тому, чтобы на основании этих данных найти относительные концентрации частиц каждого сорта, представленных в растворе. В статье представлен способ построения и использования нейронной сети, обученной на синтетических данных, для определения размера частиц в растворе в диапазоне 1–500 нм. Нейронная сеть имеет полносвязный слой из 60 нейронов с функцией активации RELU на выходе, слой из 45 нейронов и с аналогичной функцией активации, слой dropout и 2 слоя с количеством нейронов 15 и 1 (выход сети). В статье описано, как сеть обучалась и тестировалась на синтетических и экспериментальных данных. На синтетических данных метрика «среднеквадратичное отклонение» (rmse) дала значение 1.3157 нм. Экспериментальные данные были получены для размеров частиц 200 нм, 400 нм и раствора с представителями обоих размеров. Сравниваются результаты работы нейронной сети и классических линейных методов, основанных на применении различных регуляризаций за счет введения дополнительных параметров и применяемых для определения размера частиц. К недостаткам классических методов можно отнести трудность автоматического определения степени регуляризации: слишком сильная регуляризация приводит к тому, что кривые распределения частиц по размерам сильно сглаживаются, а слабая регуляризация дает осциллирующие кривые и низкую надежность результатов. В работе показано, что нейронная сеть дает хорошее предсказание для частиц с большим размером. Для малых размеров предсказание хуже, но ошибка быстро уменьшается с увеличением размера.

Solution of Dynamic Light Scattering problem makes it possible to determine particle size distribution (PSD) from the spectrum of the intensity of scattered light. As a result of experiment, an intensity curve is obtained. The experimentally obtained spectrum of intensity is compared with the theoretically expected spectrum, which is the Lorentzian line. The main task is to determine on the basis of these data the relative concentrations of particles of each class presented in the solution. The article presents a method for constructing and using a neural network trained on synthetic data to determine PSD in a solution in the range of 1–500 nm. The neural network has a fully connected layer of 60 neurons with the RELU activation function at the output, a layer of 45 neurons and the same activation function, a dropout layer and 2 layers with 15 and 1 neurons (network output). The article describes how the network has been trained and tested on synthetic and experimental data. On the synthetic data, the standard deviation metric (rmse) gave a value of 1.3157 nm. Experimental data were obtained for particle sizes of 200 nm, 400 nm and a solution with representatives of both sizes. The results of the neural network and the classical linear methods are compared. The disadvantages of the classical methods are that it is difficult to determine the degree of regularization: too much regularization leads to the particle size distribution curves are much smoothed out, and weak regularization gives oscillating curves and low reliability of the results. The paper shows that the neural network gives a good prediction for particles with a large size. For small sizes, the prediction is worse, but the error quickly decreases as the particle size increases.

При распознавании рабочих на изображениях строительной площадки, получаемых с камер наблюдения, типичной является ситуация, при которой объекты детекции имеют сильно различающийся пространственный масштаб относительно друг друга и других объектов. Повышение точности детекции мелких объектов может быть обеспечено путем использования Feature-Fused модификации детектора SSD (Single Shot Detector). Вместе с применением на инференсе нарезки изображения с перекрытием такая модель хорошо справляется с детекцией мелких объектов. Однако при практическом использовании данного подхода требуется ручная настройка параметров нарезки. При этом снижается точность детекции объектов на сценах, отличающихся от сцен, использованных при обучении, а также крупных объектов. В данной работе предложен алгоритм автоматического выбора оптимальных параметров нарезки изображения в зависимости от соотношений характерных геометрических размеров объектов на изображении. Нами разработан двухпроходной вариант детектора Feature-Fused SSD для автоматического определения параметров нарезки изображения. На первом проходе применяется усеченная версия детектора, позволяющая определять характерные размеры объектов интереса. На втором проходе осуществляется финальная детекция объектов с параметрами нарезки, выбранными после первого прохода. Был собран датасет с изображениями рабочих на строительной площадке. Датасет включает крупные, мелкие и разноплановые изображения рабочих. Для сравнения результатов детекции для однопроходного алгоритма без разбиения входного изображения, однопроходного алгоритма с равномерным разбиением и двухпроходного алгоритма с подбором оптимального разбиения рассматривались тесты по детекции отдельно крупных объектов, очень мелких объектов, с высокой плотностью объектов как на переднем, так и на заднем плане, только на заднем плане. В диапазоне рассмотренных нами случаев наш подход превосходит подходы, взятые в сравнение, позволяет хорошо бороться с проблемой двойных детекций и демонстрирует качество 0,82–0,91 по метрике mAP (mean Average Precision).

When recognizing workers on images of a construction site obtained from surveillance cameras, a situation is typical in which the objects of detection have a very different spatial scale relative to each other and other objects. An increase in the accuracy of detection of small objects can be achieved by using the Feature-Fused modification of the SSD detector. Together with the use of overlapping image slicing on the inference, this model copes well with the detection of small objects. However, the practical use of this approach requires manual adjustment of the slicing parameters. This reduces the accuracy of object detection on scenes that differ from the scenes used in training, as well as large objects. In this paper, we propose an algorithm for automatic selection of image slicing parameters depending on the ratio of the characteristic geometric dimensions of objects in the image. We have developed a two-pass version of the Feature-Fused SSD detector for automatic determination of optimal image slicing parameters. On the first pass, a fast truncated version of the detector is used, which makes it possible to determine the characteristic sizes of objects of interest. On the second pass, the final detection of objects with slicing parameters selected after the first pass is performed. A dataset was collected with images of workers on a construction site. The dataset includes large, small and diverse images of workers. To compare the detection results for a one-pass algorithm without splitting the input image, a one-pass algorithm with uniform splitting, and a two-pass algorithm with the selection of the optimal splitting, we considered tests for the detection of separately large objects, very small objects, with a high density of objects both in the foreground and in the background, only in the background. In the range of cases we have considered, our approach is superior to the approaches taken in comparison, allows us to deal well with the problem of double detections and demonstrates a quality of 0.82–0.91 according to the mAP (mean Average Precision) metric.

В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новыха лгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.

This article proposes the sumo-atclib framework, which provides a convenient uniform interface for testing adaptive control algorithms with different limitations, for example, restrictions on phase durations, phase sequences, restrictions on the minimum time between control actions, which uses the open source microscopic transport modeling environment SUMO. The framework shares the functionality of controllers (class TrafficController) and a monitoring and detection system (class StateObserver), which repeats the architecture of real traffic light objects and adaptive control systems and simplifies the testing of new algorithms, since combinations of different controllers and vehicle detection systems can be freely varied. Also, unlike most existing solutions, the road class Road has been added, which combines a set of lanes, this allows, for example, to determine the adjacency of regulated intersections, in cases when the number of lanes changes on the way from one intersection to another, and therefore the road graph is divided into several edges. At the same time, the algorithms themselves use the same interface and are abstracted from the specific parameters of the detectors, network topologies, that is, it is assumed that this solution will allow the transport engineer to test ready-made algorithms for a new scenario, without the need to adapt them to new conditions, which speeds up the development process of the control system, and reduces design overhead. At the moment, the package contains examples of MaxPressure algorithms and the Q-learning reinforcement learning method, the database of examples is also being updated. The framework also includes a set of SUMO scripts for testing algorithms, which includes both synthetic maps and well-verified SUMO scripts such as Cologne and Ingolstadt. In addition, the framework provides a set of automatically calculated metrics, such as total travel time, delay time, average speed; the framework also provides a ready-made example for visualization of metrics.

Автоматизированные системы мониторинга городского трафика широко используются для решения различных задач в интеллектуальных транспортных системах различных регионов. Такие системы включают комплексы фотовидеофиксации, видеонаблюдения, управления дорожным трафиком и т. д. Для эффективного управления транспортным потоком и своевременного реагирования на дорожные инциденты необходимы непрерывный сбор и анализ потока информации, поступающей с данных комплексов, формирование прогнозных значений для дальнейшего выявления аномалий. При этом для повышения качества прогноза требуется агрегирование данных, поступающих из различных источников. Это позволяет уменьшить ошибку прогноза, связанную с ошибками и пропусками в исходных данных. В данной статье реализован подход к краткосрочному и среднесрочному прогнозированию транспортных потоков (5, 10, 15 минут) на основе агрегирования данных, поступающих от комплексов фотовидеофиксации и систем видеонаблюдения. Реализован прогноз с использованием различных архитектур рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU, двунаправленной LSTM с одним и двумя слоями. Работа двунаправленной LSTM исследовалась для 64 и 128 нейронов в каждом слое. Исследовалась ошибка прогноза для различных размеров входного окна (1, 4, 12, 24, 48). Для оценки прогнозной ошибки использована метрика RMSE. В ходе проведенных исследований получено, что наименьшая ошибка прогноза (0.032405) достигается при использовании однослойной рекуррентной нейронной сети LSTM с 64 нейронами и размером входного окна, равном 24.

Automated urban traffic monitoring systems are widely used to solve various tasks in intelligent transport systems of different regions. They include video enforcement, video surveillance, traffic management system, etc. Effective traffic management and rapid response to traffic incidents require continuous monitoring and analysis of information from these complexes, as well as time series forecasting for further anomaly detection in traffic flow. To increase the forecasting quality, data fusion from different sources is needed. It will reduce the forecasting error, related to possible incorrect values and data gaps. We implemented the approach for short-term and middle-term forecasting of traffic flow (5, 10, 15 min) based on data fusion from video enforcement and video surveillance systems. We made forecasting using different recurrent neural network architectures: LSTM, GRU, and bidirectional LSTM with one and two layers. We investigated the forecasting quality of bidirectional LSTM with 64 and 128 neurons in hidden layers. The input window size (1, 4, 12, 24, 48) was investigated. The RMSE value was used as a forecasting error. We got minimum RMSE = 0.032405 for basic LSTM with 64 neurons in the hidden layer and window size = 24.

Краткосрочное прогнозирование потока трафика является однойиз основных задач моделирования транспортных систем, основное назначение которой — контроль дорожного движения, сообщение об авариях, избежание дорожных пробок за счет знания потока трафика и последующего планирования транспортировки. Существует два типа подходов для решения этой задачи: математическое моделирование трафика и модель с использованием количественных данных трафика. Тем не менее большинство пространственно-временных моделейст радают от высокой математической сложности и низкой эффективности. Искусственные нейронные сети, один из видных подходов второго типа, показывают обещающие результаты в моделировании динамики транспортнойс ети. В данной работе представлена архитектура нейронной сети, используемойдля прогнозирования скоростейт ранспортного потока на графе дорожной сети. Модель основана на объединении рекуррентнойней ронной сети и сверточнойней ронной сети на графе, где рекуррентная нейронная сеть используется для моделирования временных зависимостей, а сверточная нейронная сеть — для извлечения пространственных свойств из трафика. Для получения предсказанийна несколько шагов вперед используется архитектура encoder-decoder, позволяющая уменьшить накопление шума из-за неточных предсказаний. Для моделирования сложных зависимостей мы используем модель, состоящую из нескольких слоев. Нейронные сети с глубокойархитек туройсло жны для тренировки; для ускорения процесса тренировки мы используем skip-соединения между каждым слоем, так что каждыйслой учит только остаточную функцию по отношению к предыдущему слою. Полученная объединенная нейронная сеть тренировалась на необработанных данных с сенсоров транспортного потока из сети шоссе в США с разрешением в 5 минут. 3 метрики — средняя абсолютная ошибка, средняя относительная ошибка, среднеквадратическая ошибка — использовались для оценки качества предсказания. Было установлено, что по всем метрикам предложенная модель имеет более низкую погрешность предсказания по сравнению с ранее опубликованными моделями, такими как Vector Auto Regression, Long Short-Term Memory и Graph Convolution GRU.

The short-term prediction of road traffic condition is one of the main tasks of transportation modelling. The main purpose of which are traffic control, reporting of accidents, avoiding traffic jams due to knowledge of traffic flow and subsequent transportation planning. A number of solutions exist — both model-driven and data driven had proven to be successful in capturing the dynamics of traffic flow. Nevertheless, most space-time models suffer from high mathematical complexity and low efficiency. Artificial Neural Networks, one of the prominent datadriven approaches, show promising performance in modelling the complexity of traffic flow. We present a neural network architecture for traffic flow prediction on a real-world road network graph. The model is based on the combination of a recurrent neural network and graph convolutional neural network. Where a recurrent neural network is used to model temporal dependencies, and a convolutional neural network is responsible for extracting spatial features from traffic. To make multiple few steps ahead predictions, the encoder-decoder architecture is used, which allows to reduce noise propagation due to inexact predictions. To model the complexity of traffic flow, we employ multilayered architecture. Deeper neural networks are more difficult to train. To speed up the training process, we use skip-connections between each layer, so that each layer teaches only the residual function with respect to the previous layer outputs. The resulting neural network was trained on raw data from traffic flow detectors from the US highway system with a resolution of 5 minutes. 3 metrics: mean absolute error, mean relative error, mean-square error were used to estimate the quality of the prediction. It was found that for all metrics the proposed model achieved lower prediction error than previously published models, such as Vector Auto Regression, LSTM and Graph Convolution GRU.

Статья представляет собой исследование математической модели и особенностей кинематики параллельного сферического манипулятора. Этот тип манипулятора был предложен еще в 80-х годах прошлого века и с тех пор нашел применение в экзоскелетах и реабилитационных роботах благодаря своей структуре, которая позволяет имитировать естественные движения суставов человеческого тела.

Параллельный сферический манипулятор имеет три параллельных двухзвенных рычажных механизма, которые соединяют две платформы — базовую и мобильную. Звенья механизма имеют дугообразную форму. Геометрически манипулятор можно описать с помощью двух виртуальных пирамид, которые расположены друг над другом.

В данной работе рассматриваются два основных типа конфигураций манипулятора (классическая и асимметричная) и решаются основные кинематические задачи для каждой из них. Исследование показывает, что асимметричное исполнение манипулятора имеет максимальное рабочее пространство, особенно когда моторы установлены в месте соединения опорных звеньев манипулятора.

Для оптимизации параметров параллельного сферического манипулятора вводится метрика полезного объема рабочего пространства. Данная метрика представляет собой объем сектора сферы, в котором робот не испытывает внутренних коллизий или сингулярных состояний. Внутри параллельного сферического манипулятора возможны три типа сингулярных состояний: последовательная, параллельная и смешанная сингулярность. Для расчета полезного объема были учтены все три типа сингулярностей. В ходе исследования решалась задача максимизации полезного объема рабочего пространства.

В результате исследования было обнаружено, что асимметричная конфигурация сферического манипулятора обеспечивает максимальное рабочее пространство, когда моторы расположены в месте соединения опорных звеньев механизмов робота. При этом для достижения максимального рабочего пространства параметр $\beta_1$ должен быть равен нулю градусов. Это позволило создать прототип робота, в котором вместо нижних опорных звеньев использована радиусная рельса, вдоль которой движутся моторы. Это позволило уменьшить линейные размеры самого робота и повысить жесткость конструкции.

Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации параметров параллельного сферического манипулятора с целью применения его в различных промышленных и научных задачах, а также для дальнейшего исследования других типов параллельных роботов и манипуляторов.

The paper is a study of the mathematical model and kinematics of a parallel spherical manipulator. This type of manipulator was proposed back in the 80s of the last century and has since found application in exoskeletons and rehabilitation robots due to its structure, which allows imitating natural joint movements of the human body.

The Parallel Spherical Manipulator is a robot with three legs and two platforms, a base platform and a mobile platform. Its legs consist of two support links that are arc-shaped. Mathematically, the manipulator can be described using two virtual pyramids that are placed on top of each other.

The paper considers two types of manipulator configurations: classical and asymmetric, and solves basic kinematic problems for each. The study shows that the asymmetric design of the manipulator has the maximum workspace, especially when the motors are mounted at the joints of the manipulator’s links inside legs.

To optimize the parameters of the parallel spherical manipulator, we introduced a metric of usable workspace volume. This metric represents the volume of the sector of the sphere in which the robot does not experience internal collisions or singular states. There are three types of singular states possible within a parallel spherical manipulator — serial, parallel, and mixed singularity. We used all three types of singularities to calculate the useful volume. In our research work, we solved the problem related to maximizing the usable volume of the workspace.

Through our research work, we found that the asymmetric configuration of the spherical manipulator maximizes the workspace when the motors are located at the articulation point of the robot leg support arms. At the same time, the parameter $\beta_1$ must be zero degrees to maximize the workspace. This allowed us to create a prototype robot in which we eliminated the use of lower links in legs in favor of a radiused rail along which the motors run. This allowed us to reduce the linear dimensions of the robot itself and gain on the stiffness of the structure.

The results obtained can be used to optimize the parameters of the parallel spherical manipulator in various industrial and scientific applications, as well as for further research of other types of parallel robots and manipulators.

Белки главного комплекса гистосовместимости (ГКГС) играют ключевую роль в работе адаптивной иммунной системы, и определение связывающихся с ними пептидов — важный шаг в разработке вакцин и понимании механизмов аутоиммунных заболеваний. На сегодняшний день существует ряд методов для предсказания связывания определенной аллели ГКГС с пептидом. Одним из лучших таких методов является NetMHCpan-4.0, основанный на ансамбле искусственных нейронных сетей. В данной работе представлена методология качественного улучшения архитектуры нейронной сети, лежащей в основе NetMHCpan-4.0. Предлагаемый метод использует технику построения ансамбля и добавляет в качестве входных данных оценку модели Поттса, взятой из статистической механики и являющейся обобщением модели Изинга. В общем случае модельо тражает взаимодействие спинов в кристаллической решетке. Применительно к задаче белок-пептидного взаимодействия вместо спинов используются типы аминокислот, находящихся в кармане связывания. В предлагаемом методе модель Поттса используется для более всестороннего представления физической природы взаимодействия полипептидных цепей, входящих в состав комплекса. Для оценки взаимодействия комплекса «ГКГС + пептид» нами используется двумерная модель Поттса с 20 состояниями (соответствующими основным аминокислотам). Решая обратную задачу с использованием данных об экспериментально подтвержденных взаимодействующих парах, мы получаем значения параметров модели Поттса, которые затем применяем для оценки новой пары «ГКГС + пептид», и дополняем этим значением входные данные нейронной сети. Такой подход, в сочетании с техникой построения ансамбля, позволяет улучшитьт очность предсказания, по метрике положительной прогностической значимости (PPV), по сравнению с базовой моделью.

The proteins of the Major Histocompatibility Complex (MHC) play a key role in the functioning of the adaptive immune system, and the identification of peptides that bind to them is an important step in the development of vaccines and understanding the mechanisms of autoimmune diseases. Today, there are a number of methods for predicting the binding of a particular MHC allele to a peptide. One of the best such methods is NetMHCpan-4.0, which is based on an ensemble of artificial neural networks. This paper presents a methodology for qualitatively improving the underlying neural network underlying NetMHCpan-4.0. The proposed method uses the ensemble construction technique and adds as input an estimate of the Potts model taken from static mechanics, which is a generalization of the Ising model. In the general case, the model reflects the interaction of spins in the crystal lattice. Within the framework of the proposed method, the model is used to better represent the physical nature of the interaction of proteins included in the complex. To assess the interaction of the MHC + peptide complex, we use a two-dimensional Potts model with 20 states (corresponding to basic amino acids). Solving the inverse problem using data on experimentally confirmed interacting pairs, we obtain the values of the parameters of the Potts model, which we then use to evaluate a new pair of MHC + peptide, and supplement this value with the input data of the neural network. This approach, combined with the ensemble construction technique, allows for improved prediction accuracy, in terms of the positive predictive value (PPV) metric, compared to the baseline model.

В данной статье нами предложен новый подход к анализу эконометрических параметров отрасли для уровня консолидированности отрасли. Исследование базируется на простой модели управления отраслью в соответствии с моделью из теории автоматического управления. Состояние отрасли оценивается на основе ежеквартальных эконометрических параметров получаемых в обезличенном виде от каждой компании отрасли через налогового регулятора.

Предложен подход к анализу отрасли, который не предусматривает отслеживания эконометрических показателей каждой компании, но рассматривает параметры всех компаний отрасли, как единого объекта.

Ежеквартальными эконометрическими параметрами для каждой компании отрасли являются доход, количество работников, налоги и сборы, уплачиваемые в бюджет, доход от продажи лицензионных прав на программное обеспечение.

Был использован ABC-метод анализа модифицированный до ABCD-метода (D — компании с нулевым вкладом в соответствующую отраслевую метрику) для различных отраслевых метрик. Были построены Парето-кривые для множества эконометрических параметров отрасли.

Для оценки степени монополизированности отрасли был рассчитан индекс Херфиндаля – Хиршмана (ИХХ) для наиболее чувствительных метрик отрасли. С использованием ИХХ было показано что пандемия COVID-19 не привела к существенным изменениям уровня монополизированности российской ИТ-отрасли.

В качестве наиболее наглядного подхода к отображению отрасли было предложено использовать диаграмму рассеяния в сочетании с присвоением компаниям отрасли цвета в соответствии с их позицией на Парето-кривой. Также продемонстрирован эффект влияния процедуры аккредитации путем отображения отрасли в формате диаграммы рассеяния c красно-черным отображением аккредитованных и неаккредитованных компаний, соответственно.

И заключительным результатом, отраженным в статье является предложение использования процедуры сквозной идентификации при организации цепочек поставок программного обеспечения с целью контроля структуры рынка программного обеспечения. Этот подход позволяет избежать множественного учета при продаже лицензий на программное обеспечение в рамках цепочек поставок.

Результаты работы могут быть положены в основу дальнейшего анализа ИТ-отрасли и перехода к агентному моделированию отрасли.

In this article we propose a new approach to the analysis of econometric industry parameters for the industry consolidation level. The research is based on the simple industry automatic control model. The state of the industry is measured by quarterly obtained econometric parameters from each industry’s company provided by the tax control regulator. An approach to analysis of the industry, which does not provide for tracking the economy of each company, but explores the parameters of the set of all companies as a whole, is proposed. Quarterly obtained econometric parameters from each industry’s company are Income, Quantity of employers, Taxes, and Income from Software Licenses. The ABC analysis method was modified by ABCD analysis (D — companies with zero-level impact to industry metrics) and used to make the results obtained for different indicators comparable. Pareto charts were formed for the set of econometric indicators.

To estimate the industry monopolization, the Herfindahl – Hirschman index was calculated for the most sensitive companies metrics. Using the HHI approach, it was proved that COVID-19 does not lead to changes in the monopolization of the Russian IT industry.

As the most visually obvious approach to the industry visualization, scattering diagrams in combination with the Pareto graph colors were proposed. The affect of the accreditation procedure is clearly observed by scattering diagram in combination with red/black dots for accredited and nonaccredited companies respectively.

The last reported result is the proposal to use the Licenses End-to-End Product Identification as the market structure control instrument. It is the basis to avoid the multiple accounting of the licenses reselling within the chain of software distribution.

The results of research could be the basis for future IT industry analysis and simulation on the agent based approach.