All issues
- 2026 Vol. 18
- 2025 Vol. 17
- 2024 Vol. 16
- 2023 Vol. 15
- 2022 Vol. 14
- 2021 Vol. 13
- 2020 Vol. 12
- 2019 Vol. 11
- 2018 Vol. 10
- 2017 Vol. 9
- 2016 Vol. 8
- 2015 Vol. 7
- 2014 Vol. 6
- 2013 Vol. 5
- 2012 Vol. 4
- 2011 Vol. 3
- 2010 Vol. 2
- 2009 Vol. 1
-
Визуализация работы распределенного приложения на базе библиотеки mqcloud
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 529-532Независимые компоненты, взаимодействующие между собой при помощи комплексного управления, делают работу сложных распределенных вычислительных систем плохо масштабируемой в рамках имеющегося промежуточного коммуникационного программного обеспечения. Можно выделить две основные проблемы масштабирования таких систем: перегрузка неравноценных узлов из-за равномерного перераспределения нагрузки и сложности в реализации продолжительного взаимодействия нескольких узлов системы. В данной работе мы рассмотрели созданное решение позволяющее обеспечивать визуальное отображение работы такой динамической системы.
Ключевые слова: сетевые распределенные вычисления, облачные вычисления, сервисные системы, сети передачи данных, мониторинг, одноранговые сети.
Visualization of work of a distributed application based on the mqcloud library
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 529-532Citations: 1 (RSCI).Independent components communicating with each other due to complex control make the work of complex distributed computer systems poorly scalable within the framework of the existing communication middleware. Two major problems of such systems' scaling can be defined: overloading of unequal nodes due to proportional redistribution of workload and difficulties in the realization of continuous communication between several nodes of the system. This paper is focused on the developed solution enabling visualization of the work of such a dynamical system.
-
Метод представления дифракционных изображений XFEL для классификации, индексации и поиска
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 631-639В 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.
XFEL diffraction patterns representation method for classification, indexing and search
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 631-639Views (last year): 6.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.
Indexed in Scopus
Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU
The journal is included in the Russian Science Citation Index
The journal is included in the RSCI
International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"




