Статья посвящена проблемам создания интеллектуальных информационных систем для решения различных задач медицины с учетом персонализированного подхода. Рассмотрено текущее состояние персонализированной медицины, сформулированы основные требования к персонализированной медицинской системе, предложена архитектура типовой системы. Подчеркнута актуальность создания таких систем, научная новизна предлагаемого подхода и его практическая ценность. Описаны программные компоненты системы, удовлетворяющей перечисленным требованиям. Обоснован выбор методов и средств, обеспечивающих их разработку и функционирование. Обладающая описанными структурными компонентами и функциональными возможностями система будет способствовать более эффективному взаимодействию врачей и пациентов, повышению качества медицинского обслуживания и улучшению результатов лечения.

В статье проводится комплексный анализ методов балансировки сетевого трафика в высоконагруженных сетях. Рассматриваются фундаментальные принципы распределения нагрузки, включая требования к сохранению целостности TCP-сессий и особенности идентификации сетевых потоков. Детально исследуются современные алгоритмы балансировки: от классического ECMP до перспективных решений на основе согласованного хеширования, HRW и Maglev. Особое внимание уделяется выбору оптимальных хеш-функций для идентификации сетевых потоков и сравнительному анализу характеристик различных методов. Представленные результаты позволяют выработать рекомендации по выбору стратегии балансировки для различных сценариев эксплуатации высоконагруженных сетевых инфраструктур.

Статья посвящена обзору и сравнительному анализу современных методов восстановления оптических искажений астрофотографий, полученных в условиях атмосферной турбулентности. Исследованы физические и теоретические основы формирования искажений, как то: атмосферная турбулентность, оптические аберрации и шумы, сопровождающие процесс съемки. Целью работы является систематизация существующих подходов и определение наиболее эффективных методов для применения в любительской и профессиональной астрофотографии. Рассмотрены алгоритмы восстановления разрешения изображений: классическая деконволюция (алгоритм Ричардсона – Люси и фильтрация Винера), слепая деконволюция, многокадровая обработка и нейросетевые методы. Результаты сравнительного анализа показывают, что многокадровые алгоритмы и нейросетевые подходы обладают наибольшей эффективностью при ограниченных вычислительных ресурсах и неполной информации о функции рассеяния точки.

В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения доступ к структурированной и понятной информации в данной области становится критически важен как для специалистов, так и для широкого круга пользователей. Существующие ресурсы часто страдают от фрагментарности данных, отсутствия систематизации и сложности навигации. Данная статья посвящена разработке прототипа интернет-ресурса [1], который бы решал эти проблемы и предоставлял пользователям доступ к обширной базе знаний по машинному обучению, включая описания алгоритмов, методов, инструментов, а также примеры их применения.

Представляется возможность повышения качества диагностики сердечно-сосудистых заболеваний за счет использования машинного обучения. В статье рассмотрено цифровое оборудование для получения аудиограмм. Описан набор данных для машинного обучения модели классификации сердечно-сосудистых заболеваний. Один из разделов посвящен разработке веб-приложения для удаленной диагностики с использованием полученной модели.

Статья посвящена тестовой реализации индекса RadixSpline и исследованию его производительности при различных параметрах настойки. Индекс RadixSpline относится к категории обученного индекса и предназначен для эффективного поиска в отсортированных данных в структуре ключ – значение. Индекс строится за один проход по данным и состоит из сплайн-аппроксимации с ограниченной погрешностью (GreedySpline) и разреженного индекса (RadixTable). В работе перечислены известные обученные индексы и сравнение их с исследуемым RadixSpline, который выгодно отличается от других тем, что имеет простую структуру и малое количество параметров настройки. Проведен анализ работы RadixSpline и его частей, а также влияние параметров на производительность и объем затрачиваемой памяти. Тестирование реализации показало, что RadixSpline способен значительно сократить время поиска по сравнению с бинарным поиском. Кроме того, при других настройках можно сократить используемую память. В работе предлагаются уточнения в алгоритме RadixSpline и исследование возможности его интеграции в промышленные продукты для работы с большими данными.

Современные высоконагруженные приложения предъявляют высокие требования к системам сборки мусора (garbage collection), которые используются в языках программирования, в частности в Golang. Данная статья направлена на систематическое изучение параметра GOGC и его влияние на ключевые показатели работы тестового приложения. Результаты измерения выбранных ключевых метрик (количество запусков, продолжительность GC, объем выделенной памяти) были визуализированы с помощью таблицы и графиков. В статье проведен анализ поведения механизма GC и влияние на него параметра GOGC. Результаты исследования позволяют разработчикам высоконагруженных приложений применить их на практике для управления механизмом сборки мусора в зависимости от задач, которые необходимо решить.