Анализ предпочтений участников движения на маршрутном общественном транспорте в задаче построения персонализированной рекомендательной системы

В работе рассматриваются теоретические и алгоритмические аспекты построения персонализированной рекомендательной системы (мобильного сервиса), предназначенной для пользователей общественного маршрутного транспорта. Основной упор сделан на выявлении и формализации понятия "пользовательские предпочтения", лежащего в основе современных персонализированных рекомендательных систем. Представлены неформальные (вербальные) и формальные (математические) постановки соответствующих задач определения "пользовательских предпочтений" в определенном пространственно-временном контексте: определение предпочитаемых остановок и определение предпочитаемых "транспортных корреспонденций". Показано, что первая из задач может быть представлена как известная задача классификации, то есть может быть сформулирована и решена с использованием известных методов распознавания образов и машинного обучения. Вторая же сводится к нахождению оценок серии условных распределений. Представлены результаты экспериментального исследования работоспособности предложенных подходов, методов и алгоритмов на примере данных мобильного приложения "Прибывалка-63" сервиса tosamara.ru, используемого в настоящее время для информирования жителей г. Самара о движении общественного транспорта. The paper presents the theoretical and algorithmic aspects for making a personalized recommender system (mobile service) designed for public route transport users. The main focus is on identifying and formalizing the concept of "user preferences", which is the basis of modern personalized recommender systems. Informal (verbal) and formal (mathematical) formulations of the corresponding problems of determining "user preferences" in a specific spatial-temporal context are presented: the preferred stops definition and the preferred "transport correspondence" definition. The first task can be represented as a well-known classification problem. Thus, it can be formulated and solved using well-known pattern recognition and machine learning methods. The second is reduced to the construction of dynamic graphs series. The experiments were conducted on data from the mobile application "Pribyvalka-63". The application is the tosamara.ru service part, currently used to inform Samara residents about the public transport movement.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (уникальный идентификатор проекта RFMEFI57518X0177)

Blockchain technology in the pharmaceutical supply chain: researching a business model based on Hyperledger Fabric

Фармацевтические компании, производящие, отгружающие и поставляющие продукцию, сталкиваются с трудностями при отслеживании своих товаров, что позволяет фальшивомонетчикам внедрять поддельные лекарства в систему. Данная ситуация наблюдается, в частности, на Российском рынке оборота фармацевтических средств, хотя проблема носит давно уже глобальный характер. Способность blockchain-систем точно устанавливать происхождение данных делает их особенно подходящими для применения в сфере фармацевтической цепочки поставок. Хранимые в общем распределенном реестре данные об идентификации произведенных заводом препаратов, а также записи об их перемещениях по всей цепи поставок могут позволить с точностью определить подлинность фармацевтических товаров, лежащих на прилавках аптек. Разработка и внедрение данной системы может стать большим шагом к победе в изнурительной борьбе с легкой доступностью поддельных лекарств и медицинских продуктов, как на локальных, так и мировых рынках. В первой части данной работы будут исследованы основные характеристики и особенности функционирования blockchain-систем. Во второй, и заключительной, части будет исследован спроектированный концепт системы контроля оборота фармацевтических средств на основе blockchain-технологии Hyperledger Fabric с использованием среды разработки Hyperledger Composer

Comparison of radar image classification algorithms for various preprocessing methods based on MSTAR data

Данная работа направлена на сравнение алгоритмов классификации и методов машинного обучения при различных методах предварительной обработки радарных изображения. Предварительная обработка включает фильтрацию спекл-шума и нормализацию ориентации объекта на изображении. В сравнении рассматривались следующие алгоритмы классификации: дерево решений, метод опорных векторов, метод ближайших соседей, алгоритмы машинного обучения random forest и AdaBoost, в роли слабого классификатора использовалось дерево решений. Также были рассмотрены сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network) и остаточная нейронная сеть (Residual Neural Network). Для уменьшения размерности был применен метод главных компонент. Исследование проводилось на объектах из базы радиолокационных изображений MSTAR. В статье представлены результаты проведенных исследований. This work is aimed at comparing the classification algorithms and methods of machine learning with various methods for preprocessing radar images. Preprocessing includes speckle noise filtering and object orientation normalization on the image. In comparison, the following classification algorithms were considered: the decision tree, the support vector machine, the nearest-neighbor method, the random forest and AdaBoost machine learning algorithms, and the decision tree was used as a weak classifier. Convolutional Neural Network and Residual Neural Network were also considered. To reduce the dimension, the principal component method was applied. The study was carried out on the objects from the base of radar images MSTAR. The paper presents the results of the research

Public transport route planning in the stochastic network based on the individual preferences of users

Nowadays transport systems becomes more and more complex. Therefore, passengers have difficulty with route planning due to the variety of possible ways to get from the starting point to the destination one. Since the travel time often not considered as single and main criteria by passangers, it is important to take into account their own preferences which may be very different. In this paper, we proposed a stochastic route planning algorithm, which consider the individual preferences of users. This method is based on the modified Dijkstra’s algorithm. The proposed algorithm is tested using real public transport dataset obtained from the transportation network of Samara, Russia

Automatic detection of constructions using binary image segmentation algorithms

В статье рассматриваются алгоритмы бинарной семантической сегментации для автоматического обнаружения строений на изображениях дистанционного зондирования Земли. На основе сравнительного анализа глубоких свёрточных сетей проводятся исследования для нахождения оптимальной модели сети с точки зрения скорости обучения и точности сегментации. Обучение и тестирование проводилось на изображениях Московской области, полученных из открытого картографического источника. В результате экспериментов была найдена оптимальная архитектура нейронной сети для автоматического обнаружения строений. This article presents binary segmentation algorithms for buildings automatic detection on aerial images. There were conducted experiments among deep neural networks to find the most effective model in sense of segmentation accuracy and training time. All experiments were conducted on Moscow region images that were got from open database. As the result the optimal model was found for buildings automatic detection.Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 18-01-00748-а