В статье описана программная система управления оценочными средствами преподавателя, позволяющая в полуавтоматическом режиме создавать комплект оценочных документов. В основе алгоритма генерации оценочного документа лежит алгоритм кластеризации категорийных данных. Представлена модификация алгоритма CLOPE, позволяющая автоматически определять необходимое число кластеров в зависимости от входных данных. Также данная модификация решает проблему маленьких кластеров и проблему категорийной кластеризации числовых атрибутов. Описан итерационный алгоритм формирования комплекта оценочных документов, состоящий из заданного пользователем числа однотипных по структуре, но уникальных по содержанию вариантов оценочных документов.

Котлин - это статически типизированный язык программирования, который поддерживает объекно-ориентированную и функциональную парадигмы программирования. Изначальной целевой платформой была выбрана JVM, однако затем была добавлена возможность транспиляции в JavaScript и компиляции под нативные платформы с помощью LLVM (Kotlin / Native). Первые две платформы представляют собой хорошо развитые виртуальные машины, способные выполнять продвинутую оптимизацию программ во время исполнения. Однако в случае нативных платформ оптимизацию необходимо выполнять во время компиляции. На данный момент в Kotlin / Native отсутствуют многие оптимизации, из-за чего производительность порождаемого кода во многих случаях получается низкой. В этой работе описан способ решения данной проблемы с помощью введения дополнительного внутреннего представления, основанного на SSA-форме, и реализации escape-анализа на его основе. Результаты экспериментов показали, что этот подход способен значительно улучшить производительность.

Определение белкового состава живой клетки (протеома) - одна из важнейших задач современной биологии. Универсальным инструментом для исследования протеома является масс-спектроскопия. Расшифровка масс-спектров является сложной задачей, так как не до конца известны механизмы диссоциации белков в экспериментальных установках, а также влияние совокупности внешних факторов на данный процесс. Для совершенствования существующих или разработки новых алгоритмов расшифровки масс-спектров требуется большое количество данных по аннотированным масс-спектрам пептидов с известной последовательностью. В статье описана разработка алгоритма in silico моделирования масс-спектра пептидов, решающего проблему учета влияния неканонического аминокислотного состава и посттрансляционных модификаций на процесс диссоциации. Для проверки работоспособности построенного алгоритма проведено сравнение его эффективности с аналогами. Показано, что точность предложенного метода выше, особенно для пептидов, подверженных посттрансляционным модификациям.

В настоящее время квантовые технологии находятся на передовой развития научной мысли. Крупные корпорации создают собственные квантовые суперкомпьютеры, разрабатываются квантовые аналоги классических алгоритмов, ведутся исследования в области квантовой криптографии. Но так как квантовые компьютеры еще не получили широкого распространения, актуальным становится вопрос: как обычным пользователям, ученым и исследователям не отставать от развития науки? Одним из возможных решений является использование различного рода инструментов для эмуляции квантовых вычислений на локальном неквантовом компьютере. Кроме того, существует также возможность получить в распоряжение несколько кубит квантового суперкомпьютера IBM. Как правило, такие инструменты реализуются в виде библиотек для различных языков программирования. Ввиду того что работа с реальными квантовыми компьютерами доступна лишь узкому кругу исследователей, эмуляторы просто необходимы для проверки гипотез или алгоритмов. В данной статье рассмотрены наиболее популярные квантовые эмуляторы, использующиеся для квантовых вычислений и позволяющие эмулировать процесс работы квантового компьютера. Были изучены квантовые эмуляторы, выявлены и описаны их индивидуальные особенности, составлены рекомендации для более удобного начала работы с ними, а также описаны их достоинства и недостатки. Произведен обзор нескольких библиотек для языков JavaScript, Python, C/C++, а также рассмотрены средство с веб-интерфейсом (Quantum Programming Studio) и набор инструментов от компании Microsoft (Microsoft Quantum Development Kit), основным языком которого служит Q#.

Описывается разработка системы автоматической разметки изображений одежды человекочитаемыми атрибутами (тегами). Подобные системы становятся востребованными в сфере коммерции для пополнения информации об инвентаре и улучшения его организации, а также реализации интерактивного поиска по фотографиям, доступного клиентам. Построенное решение способно выполнять автоматический анализ атрибутов длины, дизайна и цвета для произвольного количества предметов одежды на фотографии. Архитектура решения позволяет менять набор предсказываемых тегов или переходить к решению задач тегирования на других данных.

Автоматическое дополнение кода является важной функцией интегрированной среды разработки. Оно позволяет пользователям упростить набор длинных выражений в процессе программирования. Методы автоматического дополнения кода, как рассматриваемые в научных работах, так и реализованные в коммерческих продуктах, варьируются от применения эвристик для конкретных случаев до машинного обучения. При этом такие методы обычно опираются на статистические данные и не учитывают поведение пользователей. В статье предлагается подход к улучшению механизма автоматического дополнения кода для языка Python на основе сбора данных о работе этого механизма у реальных пользователей. Эти данные используются для обучения модели с целью последующего ранжирования вариантов автодополнения с помощью алгоритмов машинного обучения. Для обучения модели используются два типа признаков: контекстные и элементные. Контекстные признаки описывают информацию о коде рядом с позицией курсора в текстовом редакторе. Элементные признаки описывают характеристики предлагаемого варианта дополнения кода, например длину совпадающего префикса или тип варианта. Отмечается зависимость модели от ограничений на время ее срабатывания и размер. В работе также рассматриваются различные подходы к оценке качества полученной модели.

Рассматриваются вопросы снижения технологических рисков предприятия. Для решения этой проблемы предложена модель оценки рисков на основе анализа информации о времени и условиях эксплуатации технических средств. Предложена методика оценки критичности оборудования, и описана шкала идентификации последствий рисков для технических средств предприятия. Разработан алгоритм анализа технологических рисков и сформулированы рекомендации для дальнейшей эксплуатации объекта.