Для создания базы данных научных статей и их нормализации требуется инструмент, который призван систематизировать данные с целью обеспечения эффективного поиска и анализа цитирования. Однако разнообразие форматов самих статей является главным вызовом. Использование эвристических методов, таких как регулярные выражения, может быть полезным, но требует разработки множества правил для учета различных структурных элементов. При этом альтернативные подходы, основанные на машинном обучении, обеспечивают высокую точность, которая зависит от качества данных и выбранной модели. В данной работе рассматривается возможность дообучения модели с открытым исходным кодом GROBID, используемой для автоматического извлечения структурных элементов научных публикаций.

Рассматриваются некоторые задачи о многозначных отображениях, ко- торые могут быть сведены к минимизации положительно однородной лип- шицевой функции на единичной сфере. Последняя задача может быть в некоторых случаях решена алгоритмом первого порядка – методом проек- ции градиента. В качестве одного из примеров рассмотрен случай, когда многозначное отображение есть множество достижимости автономной ли- нейной управляемой системы. Для ряда постановок доказана линейная сходимость метода проекции градиента в рассматриваемой ситуации. Мы используем схему доказательства сходимости градиентного метода, пред- ложенную Б.Т. Поляком, в случае выполнения неравенства Лежанского– Поляка–Лоясевича. В отличие от других способов решения, например при помощи аппроксимации множества достижимости, приведенные алгорит- мы гораздо слабее зависят от размерности фазового пространства и дру- гих параметров задачи. Также возможна эффективная оценка ошибок. Численные эксперименты подтверждают эффективность рассматривае- мого подхода. Помимо множества достижимости, рассмотренные алго- ритмы могут быть применены к различным теоретико-множественным задачам с многозначными отображениями достаточно общего вида.

В докладе рассмотрены проблемы одной из важнейших составляющих практически любой УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ (особенно Бортовых Вычислительных Управляющих Систем -- БВУС) в таких областях техники как космонавтика, авионика, автономные мобильные аппараты, робототехника, управление оружием, многоядерные микропроцессоры. Это не отдельный прибор или устройство, это «системная сеть», т.е. своеобразный «хребет» БВСУ, информационно объединяющий множество датчиков, преобразователей, вычислителей, управляющих и исполнительных устройств. Отказ «системной сети» приводит к отказу всего объекта. Естественно, на всех упомянутых объектах уже существуют их «системные сети», причём в подавляющем большинстве случаев архитектура этих сетей была разработана 40÷30 лет назад, когда требования к динамике (быстродействия принятия решений) и надёжности работы системной сети удовлетворяли техническим условиям того времени. Требования к БВУС по надёжности и производительности постоянно растут. Авионика современных космических аппаратов должна выполнять свои функции в течение 10 - 15 лет без обслуживания, т.е. быть «надёжной» и «отказоустойчивой». Такие же требования пора предъявлять к авионике беспилотных, военных и гражданских самолётов. Вычислительное ядро БВУС нового поколения должно быть высокопроизводительным для решения ряда наукоёмких задач реального времени, например, таких как управление оружием, противостояние рою беспилотных аппаратов или обработка данных от датчиков двигателей для установления их текущего состояния. Отказоустойчивость систем должна базироваться на возможностях реконфигурации архитектуры сети и свободного её масштабирования, т.е. добавление или удаление абонентов без изменения архитектуры сети и её программного обеспечения.

Рассмотрена система для мониторинга параметров воды на аквафермах, способствующая созданию оптимальных условий для жизни и развития гидробионтов. Описывается важность наблюдения за параметрами воды, включая температуру, кислотность, растворенный кислород, жесткость, прозрачность. Подчеркивается, что точное и своевременное контролирование этих параметров является ключом к поддержанию здоровья водных организмов и предотвращению болезней. Предложенная автоматизированная система на основе цифровых датчиков, интегрированных в единую сеть, позволяет улучшить эффективность мониторинга и управления ресурсами, обеспечивая устойчивое развитие аквакультуры.