All issues

В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n²·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.

Problem of exploration finite undirected graphs by a collective of agents is considered in this work. Two agents-researchers simultaneously move on graph, they read and change marks of graph elements, transfer the information to the agent-experimenter (it builds explored graph representation). It was constructed an algorithm linear (from amount of the graph’s nodes) time complexity, quadratic space complexity and communication complexity, that is equal to O(n²·log(n)). Two agents (which move on graph) need two different colors (in total three colors) for graph exploration. An algorithm is based on depth-first traversal method.

Проведен анализ отечественных публикаций за 2013–2017 гг. включительно, посвященных клеточным автоматам (КА). Большая их часть связана с математическим моделированием. Наукометрическими графиками за 1990–2017 гг. доказана актуальность тематики. Обзор позволяет выделить персоналии и научные направления/школы в современной российской науке, выявить их оригинальность или вторичность по сравнению с мировым уровнем. За счет выбора национальной, а не мировой, базы публикаций обзор претендует на полноту (из 526 просмотренных ссылок научным значением обладают около 200).

В приложении к обзору даются первичные сведения о КА — игра «Жизнь», теорема о садах Эдема, элементарные КА (вместе с диаграммой де Брюина), блочные КА Марголуса, КА с альтернацией. Причем акцентируется внимание на трех важных для моделирования семантиках КА — традициях фон Неймана, Цузе и Цетлина, а также показывается родство с концепциями нейронных сетей и сетей Петри. Выделены условные 10 работ по КА, с которыми должен быть знаком любой специалист по КА. Некоторые важные работы 1990-х гг. и более поздние перечислены во введении.

Затем весь массив публикаций разбит на рубрики: «Модификации КА и другие сетевые модели» (29 %), «Математические свойства КА и связь с математикой» (5 %), «Аппаратные реализации» (3 %), «Программные реализации» (5 %), «Обработка данных, распознавание и криптография» (8 %), «Механика, физика и химия» (20 %), «Биология, экология и медицина» (15 %), «Экономика, урбанистика и социология» (15 %). В скобках указана доля тематики в массиве. Отмечается рост публикаций по КА в гуманитарной сфере, а также появление гибридных подходов, уводящих в сторону от классических КА.

The paper contains the analysis of the domestic publications issued in 2013–2017 years and devoted to cellular automata. The most of them concern on mathematical modeling. Scientometric schedules for 1990–2017 years have proved relevance of subject. The review allows to allocate the main personalities and the scientific directions/schools in modern Russian science, to reveal their originality or secondness in comparison with world science. Due to the authors choice of national publications basis instead of world, the paper claims the completeness and the fact is that about 200 items from the checked 526 references have an importance for science.

In the Annex to the review provides preliminary information about CA — the Game of Life, a theorem about gardens of Eden, elementary CAs (together with the diagram of de Brujin), block Margolus’s CAs, alternating CAs. Attention is paid to three important for modeling semantic traditions of von Neumann, Zuse and Zetlin, as well as to the relationship with the concepts of neural networks and Petri nets. It is allocated conditional 10 works, which should be familiar to any specialist in CA. Some important works of the 1990s and later are listed in the Introduction.

Then the crowd of publications is divided into categories: the modification of the CA and other network models (29 %), Mathematical properties of the CA and the connection with mathematics (5 %), Hardware implementation (3 %), Software implementation (5 %), Data Processing, recognition and Cryptography (8 %), Mechanics, physics and chemistry (20 %), Biology, ecology and medicine (15 %), Economics, urban studies and sociology (15 %). In parentheses the share of subjects in the array are indicated. There is an increase in publications on CA in the humanitarian sphere, as well as the emergence of hybrid approaches, leading away from the classic CA definition.

Задача автоматического построения графа цитирования по коллекции научных документов сводится к решению последовательности задач распознавания. Рассматриваются методы решения, их адаптация и объединение в технологическую цепочку, приводятся результаты вычислительных экспериментов для некоторых задач.

In this paper the problem of automated building of a citation graph from a collection of scientific documents is considered as a sequence of machine learning tasks. The overall data processing technology is described which consists of six stages: preprocessing, metainformation extraction, bibliography lists extraction, splitting bibliography lists into separate bibliography records, standardization of each bibliography record, and record linkage. The goal of this paper is to provide a survey of approaches and algorithms suitable for each stage, motivate the choice of the best combination of algorithms, and adapt some of them for multilingual bibliographies processing. For some of the tasks new algorithms and heuristics are proposed and evaluated on the mixed English and Russian documents corpora.

В данной работе приводится обобщение подхода к построению инвариантных векторов признаков изображений в задачах распознавания образов. Базовым элементом предлагаемого алгоритма является замена обычно применяемого гауссова фильтра исходного изображения сверткой функции изображения с функцией Грина эволюционного оператора, наследующей свойства симметрий этого оператора. Применение обобщенной фильтрации позволяет выделять дополнительные характеристики инвариантных векторов признаков.

In our work we present generalization of well-known approach for construction of invariant feature vectors of images in computer vision applications. Basic feature of the suggested algorithm is replacement of commonly used Gaussian filter by convolution of image function with Green’s function of evolution operator, which inherits symmetries of this operator. The use of general filtration allows to obtain additional characteristics of invariant feature vectors.

Белок-белковые взаимодействия являются основой большинства биологических процессов. Компьютерное моделирование динамики связывания белков дает важную информацию для понимания механизмов их функционирования. Разработана компьютерная программа ProKSim (Protein Kinetics Simulator), предназначенная для моделирования взаимодействия макромолекул методом многочастичной броуновской динамики с учетом дальнодействующих электростатических взаимодействий. Проведено исследование диффузионно-столкновительных комплексов для трех пар белков: ферредоксин и ферредоксин:НАДФ⁺-редуктаза, пластоцианин и цитохром f, барназа и барстар. Исследована роль электростатических взаимодействий во взаимной ориентации молекул белков при образовании диффузионно-столкновительных комплексов.

Protein-protein interactions are of central importance for virtually every process in living matter. Modeling the dynamics of protein association is crucial for understanding their functionality. This paper proposes novel simulation software ProKSim (Protein Kinetics Simulator) for modeling of protein interactions by means of the multi-particle Brownian Dynamics. Effect of long-range electrostatic interactions on the process of transient encounter complex formation is numerically estimated. Investigation of transient encounter complex formation was performed for three pairs of proteins: ferredoxin and ferredoxin:NADP⁺-redustase, plastocyanin and cytochrome f, barnase and barstar.

Исследование, представленное в работе, посвящено проблеме распознавания конечных графов с помощью коллектива агентов. В работе рассматриваются конечные неориентированных графы без петель и кратных ребер. Коллектив агентов состоит из двух агентов-исследователей, которые имеют конечную память, независимую от числа вершин исследуемого ими графа, и используют по две краски каждый (в общей сложности используется три различные краски, так как цвет одной из красок у агентов совпадает), и одного агента-экспериментатора, который обладает конечной, неограниченно растущей внутренней памятью. Агенты-исследователи могут одновременно передвигаться по графу, считывать и изменять метки элементов графа, а также передавать необходимую информацию третьему агенту — агенту-экспериментатору. Агент-экспериментатор — это неподвижный агент, в памяти которого фиксируется результат функционирования агентов-исследователей на каждом шаге и, кроме того, постепенно выстраивается представление исследуемого графа (изначально неизвестного агентам) списком ребер и списком вершин.

В работе подробно описаны режимы работы агентов-исследователей с указанием приоритетности их активации, рассмотрены команды, которыми обмениваются агенты-исследователи с агентом-экспериментатором во время выполнения тех или иных процедур. Также подробно рассмотрены проблемные ситуации, возникающие в работе агентов-исследователей, например окрашивание белой вершины при одновременном попадании двух агентов в одну и ту же вершину или пометка и распознавание ребер перешей- ков (ребра, соединяющие подграфы, распознаваемые различными агентами-исследователями) и так далее. Представлен полный алгоритм работы агента-экспериментатора с подробным описанием процедур обработки полученных от агентов-исследователей сообщений, на основании которых и происходит построение представления исследуемого агентами графа. Также в работе проведен полный анализ временной, емкостной и коммуникационной сложностей построенного алгоритма.

Представленный алгоритм распознавания графов имеет квадратичную (от числа вершин исследуемого графа) временную сложность, квадратичную емкостную сложность и квадратичную коммуникационную сложность. Работа алгоритма распознавания основывается на методе обхода графа в глубину.

The study presented in the paper is devoted to the problem of finite graph exploration using a collective of agents. Finite non-oriented graphs without loops and multiple edges are considered in this paper. The collective of agents consists of two agents-researchers, who have a finite memory independent of the number of nodes of the graph studied by them and use two colors each (three colors are used in the aggregate) and one agentexperimental, who has a finite, unlimitedly growing internal memory. Agents-researches can simultaneously traverse the graph, read and change labels of graph elements, and also transmit the necessary information to a third agent — the agent-experimenter. An agent-experimenter is a non-moving agent in whose memory the result of the functioning of agents-researchers at each step is recorded and, also, a representation of the investigated graph (initially unknown to agents) is gradually built up with a list of edges and a list of nodes.

The work includes detail describes of the operating modes of agents-researchers with an indication of the priority of their activation. The commands exchanged between agents-researchers and an agent-experimenter during the execution of procedures are considered. Problematic situations arising in the work of agentsresearchers are also studied in detail, for example, staining a white vertex, when two agents simultaneously fall into the same node, or marking and examining the isthmus (edges connecting subgraphs examined by different agents-researchers), etc. The full algorithm of the agent-experimenter is presented with a detailed description of the processing of messages received from agents-researchers, on the basis of which a representation of the studied graph is built. In addition, a complete analysis of the time, space, and communication complexities of the constructed algorithm was performed.

The presented graph exploration algorithm has a quadratic (with respect to the number of nodes of the studied graph) time complexity, quadratic space complexity, and quadratic communication complexity. The graph exploration algorithm is based on the depth-first traversal method.

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.

Мы описываем инженерно-психологический эксперимент, продолжающий исследование способов адаптации человека к росту сложности логических задач методом предъявления серий задач нарастающей сложности, которая определяется объемом исходных данных. Задачи требуют вычислений в ассоциативной или неассоциативной системе операций. По характеру изменения времени решения задачи в зависимости от числа необходимых операций можно делать вывод о чисто последовательном способе решения задач или о подключении к решению дополнительных ресурсов мозга в параллельном режиме. В ранее опубликованной экспериментальной работе человек в процессе решения ассоциативной задачи распознавал цветные картинки с содержательными изображениями. В новом исследовании аналогичная задача решается для абстрактных монохромных геометрических фигур. Анализ результата показал, что для второго случая значительно снижается вероятность перехода испытуемого на параллельный способ обработки зрительной информации. Метод исследования основан на предъявлении человеку задач двух типов. Один тип задач содержит ассоциативные вычисления и допускает параллельный алгоритм решения. Другой тип задач контрольный, содержит задачи, в которых вычисления неассоциативные и параллельные алгоритмы решения неэффективны. Задача распознавания и поиска заданного объекта ассоциативна. Параллельная стратегия значительно ускоряет решение при сравнительно малых дополнительных затратах ресурсов. В качестве контрольной серии задач (для отделения параллельной работы от ускорения последовательного алгоритма) используется, как и в предыдущем эксперименте, неассоциативная задача сравнения в циклической арифметике, представленной в наглядной форме игры «камень, ножницы, бумага». В этой задаче параллельный алгоритм требует работы большого числа процессоров с малым коэффициентом эффективности. Поэтому переход человека на параллельный алгоритм решения этой задачи практически исключен и ускорение обработки входной информации возможно только путем повышения быстродействия. Сравнение зависимости времени решения от объема исходных данных для двух типов задач позволяет выявить четыре типа стратегий адаптации к росту сложности задачи: равномерная последовательная, ускоренная последовательная, параллельные вычисления (там, где это возможно) или неопределенная (для данного метода) стратегия. Уменьшение части испытуемых, которые переходят на параллельную стратегию при кодировании входной информации формальными изображениями, показывает эффективность кодов, вызывающих предметные ассоциации. Они повышают скорость восприятия и переработки информации человеком. Статья содержит предварительную математическую модель, которая объясняет это явление. Она основана на появлении второго набора исходных данных, который возникает у человека в результате узнавания изображенных предметов.

We describe an engineering-psychological experiment that continues the study of ways to adapt a person to the increasing complexity of logical problems by presenting a series of problems of increasing complexity, which is determined by the volume of initial data. Tasks require calculations in an associative or non-associative system of operations. By the nature of the change in the time of solving the problem, depending on the number of necessary operations, we can conclude that a purely sequential method of solving problems or connecting additional brain resources to the solution in parallel mode. In a previously published experimental work, a person in the process of solving an associative problem recognized color images with meaningful images. In the new study, a similar problem is solved for abstract monochrome geometric shapes. Analysis of the result showed that for the second case, the probability of the subject switching to a parallel method of processing visual information is significantly reduced. The research method is based on presenting a person with two types of tasks. One type of problem contains associative calculations and allows a parallel solution algorithm. Another type of problem is the control one, which contains problems in which calculations are not associative and parallel algorithms are ineffective. The task of recognizing and searching for a given object is associative. A parallel strategy significantly speeds up the solution with relatively small additional resources. As a control series of problems (to separate parallel work from the acceleration of a sequential algorithm), we use, as in the previous experiment, a non-associative comparison problem in cyclic arithmetic, presented in the visual form of the game “rock, paper, scissors”. In this problem, the parallel algorithm requires a large number of processors with a small efficiency coefficient. Therefore, the transition of a person to a parallel algorithm for solving this problem is almost impossible, and the acceleration of processing input information is possible only by increasing the speed. Comparing the dependence of the solution time on the volume of source data for two types of problems allows us to identify four types of strategies for adapting to the increasing complexity of the problem: uniform sequential, accelerated sequential, parallel computing (where possible), or undefined (for this method) strategy. The Reducing of the number of subjects, who switch to a parallel strategy when encoding input information with formal images, shows the effectiveness of codes that cause subject associations. They increase the speed of human perception and processing of information. The article contains a preliminary mathematical model that explains this phenomenon. It is based on the appearance of a second set of initial data, which occurs in a person as a result of recognizing the depicted objects.

С помощью программы, созданной на принципах компьютерного автоматизированного анализа, на планарных сцинтиграммах скелета больных диссеминированным раком молочной железы выделены очаги гиперфиксации радиофармпрепарата. Рассчитаны гистограммные параметры: средняя яркость, гладкость яркости, третий момент яркости, однородность яркости, энтропия яркости. Установлено, что в большинстве зон скелета значения гистограммных параметров в патологических очагах гиперфиксации преобладают над аналогичными значениями в физиологических. Наиболее часто в патологических очагах гиперфиксации, как на передних, так и на задних сцинтиграммах, фиксируется преобладание показателей яркости и гладкости яркости изображения по сравнению с аналогичными показателями физиологических очагов гиперфиксации радиофармпрепарата. Отдельные показатели гистограммного анализа используются в уточняющей диагностике метастазов при математическом моделировании и интерпретации данных остеосцинтиграфии.

The practical application of nuclear medicine demonstrates the continued information deficiency of the algorithms and programs that provide visualization and analysis of medical images. The aim of the study was to determine the principles of optimizing the processing of planar osteostsintigraphy on the basis of сomputer aided diagnosis (CAD) for analysis of texture descriptions of images of metastatic zones on planar scintigrams of skeleton. A computer-aided diagnosis system for analysis of skeletal metastases based on planar scintigraphy data has been developed. This system includes skeleton image segmentation, calculation of textural, histogram and morphometrical parameters and the creation of a training set. For study of metastatic images’ textural characteristics on planar scintigrams of skeleton was developed the computer program of automatic analysis of skeletal metastases is used from data of planar scintigraphy. Also expert evaluation was used to distinguishing ‘pathological’ (metastatic) from ‘physiological’ (non-metastatic) radiopharmaceutical hyperfixation zones in which Haralick’s textural features were determined: autocorrelation, contrast, ‘forth moment’ and heterogeneity. This program was established on the principles of сomputer aided diagnosis researches planar scintigrams of skeletal patients with metastatic breast cancer hearths hyperfixation of radiopharmaceuticals were identified. Calculated parameters were made such as brightness, smoothness, the third moment of brightness, brightness uniformity, entropy brightness. It has been established that in most areas of the skeleton of histogram values of parameters in pathologic hyperfixation of radiopharmaceuticals predominate over the same values in the physiological. Most often pathological hyperfixation of radiopharmaceuticals as the front and rear fixed scintigramms prevalence of brightness and smoothness of the image brightness in comparison with those of the physiological hyperfixation of radiopharmaceuticals. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy.