Capacitively coupled hot-electron nanobolometer as far-infrared photon counter

We show theoretically that hot-electron nanobolometers consisting of a small piece of normal metal, capacitively coupled to a superconducting antenna through a pair of normal metal--insulator--superconductor (NIS) tunnel junctions may be used as far-infrared photon counters. To make the device most effective at high counting rates, we suggest the use of the bolometer in the simplest configuration, when the NIS tunnel junctions are used as both an electron cooler and thermometer. The absorption of the photon in the normal metal produces a pulse in the electron temperature, which is measured by the NIS junctions. The counter may resolve photons up to 0.3--0.4 mm wavelength and has a typical re-equilibration time constant of about 20 ns.Comment: 4 pages with 2 figure

APPLICATION OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK TO CREATE A DETECTOR OF TECHNICAL ANALYSIS FIGURES ON EXCHANGE QUOTES CHARTS

Today, the use of artificial intelligence based on neural networks is the most effective approach to solving image recognition problems. The possibility of using a convolutional neural network to create a pattern detector for technical analysis based on stock chart data has been investigated. The found figures of technical analysis can serve as the basis for making trading decisions in the financial markets. In the conditions of an ever-growing array of various information, the use of visual data reading tools is becoming more and more expedient, as it allows to speed up the process of searching and processing the necessary information for decision-makers. The modeling process, analysis, and results of applying the pattern detector of technical analysis are presented. The general approach to the construction and learning of a convolutional neural network is also described, and the process of preliminary processing of input data is described. Using the created detector allows to automate the search for patterns and improve the accuracy of making trading decisions. After finding the patterns, it becomes possible to obtain additional stock statistics for each type of figure: the context in front of the figures, the percentage of successfully completed figures, volume analysis, etc. These technical solutions can be used as expert and trading systems in the stock market, as well as integrated into existing ones

CREATION OF A NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR AUTOMATED COLLECTION AND ANALYSIS OF STATISTICS OF EXCHANGE QUOTES GRAPHICS

Currently, the problem of automated data analysis and statistics collection from stock quotation charts has not been fully resolved. Most of the analysis of visual data falls on the physical work of the analyst, or on obsolete software solutions. The process of summarizing the information received from financial markets still requires physical attention and labor, which increases the risks associated primarily with the human factor and corresponding errors. An algorithm has been developed and tested for the automated collection of statistics from graphs of stock quotes, including data on the development and context of various figures (patterns) of technical analysis, as well as an improved adaptation and tracking system for the trend. The modeling process, analysis and the results of applying the analysis algorithm and statistics collection are presented. The developed algorithm works in conjunction with the previously created neural network pattern detector, which allows to automatically search for the exact boundaries of technical analysis figures of various sizes, analyze the context in front of them and play the patterns. This makes it possible to obtain important statistics that allow one to determine the degree of confidence in emerging patterns, taking into account their type, context, and other factors. In terms of accuracy and efficiency, the developed algorithm meets the existing challenges in the financial markets and can significantly increase the efficiency of the trader or investor through the automated processing of graphic and visual data. The created solution is universal in nature and can be applied to any capital market, regardless of the location and nature of the assets placed. The results can be used both to improve the accuracy of existing trading strategies, and for the analytical work of financial market participants. The use of new technologies for statistical processing of information can significantly improve the accuracy of investment and trade decision

APPLICATION OF KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP TO SEARCH FOR REGION OF INTEREST IN THE DETECTION OF OBJECTS

Today, there is a serious need to improve the performance of algorithms for detecting objects in images. This process can be accelerated with the help of preliminary processing, having found areas of interest on the images where the probability of object detection is high. To this end, it is proposed to use the algorithm for distinguishing the boundaries of objects using the Sobel operator and Kohonen self-organizing maps, described in this paper and shown by the example of determining zones of interest when searching and recognizing objects in satellite images. The presented algorithm allows 15–100 times reduction in the amount of data arriving at the convolutional neural network, which provides the final recognition. Also, the algorithm can significantly reduce the number of training images, since the size of the parts of the input image supplied to the convolution network is tied to the image scale and equal to the size of the largest recognizable object, and the object is centered in the frame. This allows to accelerate network learning by more than 5 times and increase recognition accuracy by at least 10 %, as well as halve the required minimum number of layers and neurons of the convolutional network, thereby increasing its speed

Reactor with Swirled Fluidized Bed Electrode for in Situ H2O2 Production and Utilization for Oxidative Treatment of Organic Pollutants

Несмотря на значительный прогресс в разработке каталитических систем окисления органических соединений в мягких условиях, их практическое использование затрудняется отсутствием дешёвых источников восстановленных форм кислорода, таких как H2O2, NaOCl и т.д. Непосредственное получение таких соединений в химическом реакторе, например, электрохимическим путём, представляется многообещающим подходом к решению этой проблемы. В данной работе предложен новый реактор для проведения окислительной обработки водных растворов, основанный на использовании закрученного псевдоожиженного электрода для электрохимического восстановления кислорода воздуха и in situ получения разбавленных растворов пероксида водорода. Реактор позволяет одновременно получать активный окислитель и использовать его для проведения окислительных реакций сразу во всём доступном реакционном объёме, что выгодно отличает его от электрохимических реакторов с плоскими электродами. В реакторе данного типа возможно применение самых разнообразных гомогенных и гетерогенных каталитических систем, использующих пероксид водородаIn spite of remarkable progress in the development of catalytic systems for oxidation at mild conditions, their application and further development are limited by the absence of cheap sources of reduced oxygen forms (H2O2, NaOCl, etc). The in situ generation of hydrogen peroxide is very promising to resolving this problem. It is suggested an approach based on in situ production of diluted hydrogen peroxide solutions from air oxygen in a new type electrochemical reactor with a swirled fluidized bed electrode for carrying out oxidative reactions with organic compounds. The reactor allows to process simultaneously the oxidant production and the oxidative reactions and to utilize entire reaction volume in contrast to electrochemical reactors with flat electrodes geometry. Reactor permits to use a variety of homogeneous and heterogeneous catalytic systems which require hydrogen peroxid

Застосування нейронних мереж Кохонена для пошуку зон інтересу при виявленні і розпізнаванні об'єктів

One of the most effective ways to improve accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neural network for detection of regions of interest at a radar or satellite image of underlying surface. There is a high probability of finding an object of interest for further analysis in the found regions of interest. The definition of region of interest is necessary most of all to automate and speed up the process of search and recognition of objects of interest. The relevance is due to the increasing number of satellites. The study presents the process of modeling, analysis and comparison of the results of application of these methods for determination of regions of interest in recognition of images of aircraft against the background of underlying surface. It also describes the process of preliminary processing of input data. The study presents a general approach to construction and training of the Kohonen self-organizing map and neural network. Application of Kohonen maps and neural network makes it possible to decrease an amount of data analyzed by 15–100 times. It speeds up the process of detection and recognition of an object of interest. Application of the above algorithm reduces significantly the required number of training images for a convolutional network, which performs the final recognition. The reduction of a training sample occurs because the size of parts of an input image supplied to the convolutional network is bounded with the scale of an image and it is equal to the size of the largest detected object. Kohonen neural network showed itself more efficient in relation to this task, since it places cluster centers on the underlying surface rarely due to independence of weight of neurons on neighboring centers. These technical solutions could be used in the analysis of visual data from satellites, aircraft, and unmanned cars, in medicine, robotics, etc.Одним из самых эффективных способов повышения точности и быстродействия алгоритмов распознавания является предварительное выделение зон интереса на анализируемых изображениях. Исследована возможность применения самоорганизующихся карт и нейронной сети Кохонена для определения зон интереса на радиолокационном или спутниковом изображении подстилающей поверхности. В найденных зонах интереса велика вероятность обнаружения интересующего объекта для дальнейшего анализа. Определение зон интереса необходимо прежде всего для автоматизации и ускорения процесса поиска и распознавания интересующих объектов, что, в силу постоянно нарастающего количества спутников, становится все более целесообразным. Представлены процесс моделирования, анализ и сравнение результатов применения данных методов для определения зон интереса при распознавании образов летательных аппаратов на фоне подстилающей поверхности. Также описан процесс предварительной обработки входных данных. Освящён общий подход к построению и обучению самоорганизующейся карты и нейронной сети Кохонена. Применение карт и нейронной сети Кохонена позволяет в 15–100 раз уменьшить объем анализируемых данных, что соответственно ускоряет процесс обнаружения и распознавания интересующего объекта. Использование приведенного алгоритма существенно сокращает необходимое количество обучающих образов для сверточной сети, осуществляющей окончательное распознавание. Уменьшение обучающей выборки обусловлено тем, что размер подаваемых на сверточную сеть частей входного изображения привязан к масштабу изображения и равен размеру наибольшего детектируемого объекта. Нейронная сеть Кохонена показала себя более эффективной применительно к данной задаче, т. к. реже размещает центры кластеров на подстилающей поверхности в силу независимости веса нейронов от соседних центров. Данные технические решения могут применяться при анализе визуальных данных со спутников, летательных аппаратов и беспилотных автомобилей, в медицине, робототехнике и т.д.Одним з найбільш ефективних способів підвищення точності і швидкодії алгоритмів розпізнавання є попереднє виділення зон інтересу на аналізованих зображеннях. Досліджено можливість застосування самоорганізуючих карт і нейронної мережі Кохонена для визначення зон інтересу на радіолокаційному або супутниковому зображенні підстильної поверхні. У знайдених зонах інтересу велика ймовірність виявлення об'єкта, що цікавить, для подальшого аналізу. Визначення зон інтересу необхідно перш за все для автоматизації та прискорення процесу пошуку і розпізнавання об'єктів, що цікавлять. Це, в силу постійно наростаючої кількості супутників, стає все більш доцільним. Представлено процес моделювання, аналіз і порівняння результатів застосування даних методів для визначення зон інтересу при розпізнаванні образів літальних апаратів на тлі підстильної поверхні. Також описано процес попередньої обробки вхідних даних. Освячено загальний підхід до побудови та навчання самоорганізуючої карти і нейронної мережі Кохонена. Застосування карт і нейронної мережі Кохонена дозволяє в 15–100 разів зменшити обсяг даних, що аналізуються. Це, відповідно, прискорює процес виявлення і розпізнавання об'єкта, що цікавить. Використання наведеного алгоритму істотно скорочує необхідну кількість навчальних образів для згортальної мережі, здійснює остаточне розпізнавання. Зменшення навчальної вибірки обумовлено тим, що розмір частин, що подаються на згортальну мережу вхідного зображення, прив'язаний до масштабу зображення і дорівнює розміру найбільшого об'єкта детектування. Нейронна мережа Кохонена показала себе більш ефективною відносно до даної задачі,так як рідше розміщує центри кластерів на підстильній поверхні в силу незалежності ваги нейронів від сусідніх центрів. Дані технічні рішення можуть застосовуватися при аналізі візуальних даних із супутників, літальних апаратів і безпілотних автомобілів, в медицині, робототехніці і т.д

Застосування нейронних мереж Кохонена для пошуку зон інтересу при виявленні і розпізнаванні об'єктів

One of the most effective ways to improve accuracy and speed of recognition algorithms is to preliminary distinguish the regions of interest in the analyzed images. We studied a possibility of application of self-organizing maps and a Kohonen neural network for detection of regions of interest at a radar or satellite image of underlying surface. There is a high probability of finding an object of interest for further analysis in the found regions of interest. The definition of region of interest is necessary most of all to automate and speed up the process of search and recognition of objects of interest. The relevance is due to the increasing number of satellites. The study presents the process of modeling, analysis and comparison of the results of application of these methods for determination of regions of interest in recognition of images of aircraft against the background of underlying surface. It also describes the process of preliminary processing of input data. The study presents a general approach to construction and training of the Kohonen self-organizing map and neural network. Application of Kohonen maps and neural network makes it possible to decrease an amount of data analyzed by 15–100 times. It speeds up the process of detection and recognition of an object of interest. Application of the above algorithm reduces significantly the required number of training images for a convolutional network, which performs the final recognition. The reduction of a training sample occurs because the size of parts of an input image supplied to the convolutional network is bounded with the scale of an image and it is equal to the size of the largest detected object. Kohonen neural network showed itself more efficient in relation to this task, since it places cluster centers on the underlying surface rarely due to independence of weight of neurons on neighboring centers. These technical solutions could be used in the analysis of visual data from satellites, aircraft, and unmanned cars, in medicine, robotics, etc.Одним из самых эффективных способов повышения точности и быстродействия алгоритмов распознавания является предварительное выделение зон интереса на анализируемых изображениях. Исследована возможность применения самоорганизующихся карт и нейронной сети Кохонена для определения зон интереса на радиолокационном или спутниковом изображении подстилающей поверхности. В найденных зонах интереса велика вероятность обнаружения интересующего объекта для дальнейшего анализа. Определение зон интереса необходимо прежде всего для автоматизации и ускорения процесса поиска и распознавания интересующих объектов, что, в силу постоянно нарастающего количества спутников, становится все более целесообразным. Представлены процесс моделирования, анализ и сравнение результатов применения данных методов для определения зон интереса при распознавании образов летательных аппаратов на фоне подстилающей поверхности. Также описан процесс предварительной обработки входных данных. Освящён общий подход к построению и обучению самоорганизующейся карты и нейронной сети Кохонена. Применение карт и нейронной сети Кохонена позволяет в 15–100 раз уменьшить объем анализируемых данных, что соответственно ускоряет процесс обнаружения и распознавания интересующего объекта. Использование приведенного алгоритма существенно сокращает необходимое количество обучающих образов для сверточной сети, осуществляющей окончательное распознавание. Уменьшение обучающей выборки обусловлено тем, что размер подаваемых на сверточную сеть частей входного изображения привязан к масштабу изображения и равен размеру наибольшего детектируемого объекта. Нейронная сеть Кохонена показала себя более эффективной применительно к данной задаче, т. к. реже размещает центры кластеров на подстилающей поверхности в силу независимости веса нейронов от соседних центров. Данные технические решения могут применяться при анализе визуальных данных со спутников, летательных аппаратов и беспилотных автомобилей, в медицине, робототехнике и т.д.Одним з найбільш ефективних способів підвищення точності і швидкодії алгоритмів розпізнавання є попереднє виділення зон інтересу на аналізованих зображеннях. Досліджено можливість застосування самоорганізуючих карт і нейронної мережі Кохонена для визначення зон інтересу на радіолокаційному або супутниковому зображенні підстильної поверхні. У знайдених зонах інтересу велика ймовірність виявлення об'єкта, що цікавить, для подальшого аналізу. Визначення зон інтересу необхідно перш за все для автоматизації та прискорення процесу пошуку і розпізнавання об'єктів, що цікавлять. Це, в силу постійно наростаючої кількості супутників, стає все більш доцільним. Представлено процес моделювання, аналіз і порівняння результатів застосування даних методів для визначення зон інтересу при розпізнаванні образів літальних апаратів на тлі підстильної поверхні. Також описано процес попередньої обробки вхідних даних. Освячено загальний підхід до побудови та навчання самоорганізуючої карти і нейронної мережі Кохонена. Застосування карт і нейронної мережі Кохонена дозволяє в 15–100 разів зменшити обсяг даних, що аналізуються. Це, відповідно, прискорює процес виявлення і розпізнавання об'єкта, що цікавить. Використання наведеного алгоритму істотно скорочує необхідну кількість навчальних образів для згортальної мережі, здійснює остаточне розпізнавання. Зменшення навчальної вибірки обумовлено тим, що розмір частин, що подаються на згортальну мережу вхідного зображення, прив'язаний до масштабу зображення і дорівнює розміру найбільшого об'єкта детектування. Нейронна мережа Кохонена показала себе більш ефективною відносно до даної задачі,так як рідше розміщує центри кластерів на підстильній поверхні в силу незалежності ваги нейронів від сусідніх центрів. Дані технічні рішення можуть застосовуватися при аналізі візуальних даних із супутників, літальних апаратів і безпілотних автомобілів, в медицині, робототехніці і т.д

Substantiation of the range of changes in the elastic-damping and inertial characteristics of the oscillatory system of agricultural MES with mounted technological equipment

This article discusses the issue of substantiating the range of changes in the elastic-damping and mass-inertial characteristics of agricultural mobile power equipment (MES) with mounted technological equipment. Substantiation of the range of changes in the elastic-damping and inertial characteristics of an oscillatory system is an important stage in the design process of various mechanical systems and equipment. In this article, the authors present experimental data necessary for further studies of the springing system and present a study aimed at ensuring optimal operating conditions of the system, minimizing the level of vibrations and vibrations, predicting the behavior of the system in various operating conditions and modes. The article describes the research methods used, presents the results and draws conclusions. The research plays an important role in the design of agricultural MEAS aggregated with various technological equipment

A Structural and Mutagenic Blueprint for Molecular Recognition of Strychnine and d-Tubocurarine by Different Cys-Loop Receptors

Cys-loop receptors (CLR) are pentameric ligand-gated ion channels that mediate fast excitatory or inhibitory transmission in the nervous system. Strychnine and d-tubocurarine (d-TC) are neurotoxins that have been highly instrumental in decades of research on glycine receptors (GlyR) and nicotinic acetylcholine receptors (nAChR), respectively. In this study we addressed the question how the molecular recognition of strychnine and d-TC occurs with high affinity and yet low specificity towards diverse CLR family members. X-ray crystal structures of the complexes with AChBP, a well-described structural homolog of the extracellular domain of the nAChRs, revealed that strychnine and d-TC adopt multiple occupancies and different ligand orientations, stabilizing the homopentameric protein in an asymmetric state. This introduces a new level of structural diversity in CLRs. Unlike protein and peptide neurotoxins, strychnine and d-TC form a limited number of contacts in the binding pocket of AChBP, offering an explanation for their low selectivity. Based on the ligand interactions observed in strychnine- and d-TC-AChBP complexes we performed alanine-scanning mutagenesis in the binding pocket of the human α1 GlyR and α7 nAChR and showed the functional relevance of these residues in conferring high potency of strychnine and d-TC, respectively. Our results demonstrate that a limited number of ligand interactions in the binding pocket together with an energetic stabilization of the extracellular domain are key to the poor selective recognition of strychnine and d-TC by CLRs as diverse as the GlyR, nAChR, and 5-HT3R

Plasma Coatings for Protection Against Hydroabrasive and Cavitation Wear

The results of research work on the application of coatings designed to protect the working surfaces of machine parts and mechanisms operating under conditions of hydroabrasive and cavitation wear are presented. Coatings were produced by supersonic atmospheric plasma spraying of powder materials using air as a plasma gas. The experimental list of materials was chosen taking into account the experience of the authors in protecting the details of the propulsion and steering complex of river vessels using coatings applied by subsonic thermal plasma flows