В работе рассматривается многосвязная управляемая динамическая система с локальным управлением. На основе генетического алгоритма разработан метод построения локальных управлений, стабилизирующих систему в целом. Приведены используемые параметры генетического алгоритма, а именно операторы отбора, кроссовера, мутации, вид функции приспособленности и критерии основа. Проведено моделирование и анализ полученных результатов.

Первый и давний вариант защиты документа от подделки (используется и поныне) это так называемая “живая” подпись (или факсимиле), и канцелярская печать. Однако в наши дни документооборот большей частью электронный, и, зачастую, с очень большим числом документов (электронные торги, банковские платежные системы, сделки в криптовалютах, и пр.). Здесь работает возникшая более сорока лет назад цифровая подпись. Как правило, сердцевиной цифровой подписи является функция, у которой ее значение при заданном значении аргумента вычисляется легко, а обратное, т.е. вычисление значения аргумента при известном значении функции, очень трудно. В статье описывается аналог цифровой подписи на другой принципиальной основе, с использованием кодов изображений, определяющих их с точностью до аффинных преобразований.

Цель. Исследовать эффективность взаимодействия естественного и искусственного интеллекта (ИИ) ноосферы Земли.

Методы. Математическое, информационное и виртуальное моделирования. Системный и ультрасистемный анализ и синтез.

Результаты. Обосновывается необходимость использования понятия многоагентной автоматизированной системы как массовой типовой человеко-машинной системы ИИ ноосферы Земли. Формулируются и обосновываются пять концептуальных принципов: принцип автоматизации и человекоцентризма ИИ; принцип информационно-системной избыточности и безопасности ИИ; принцип разумной целостности ИИ; принцип нештатного целеполагания ИИ; принцип пяти уровней языкового развития ИИ.

В работе предлагается метод распознавания эмоций на изображениях лиц при помощи линейной регрессии с использованием двух нейронных сетей (MediaPipe[1] и Dlib[2]), которые располагают ключевые точки на изображениях лиц людей. В данной статье будут показаны: создание базы данных для обучающей выборки, признаки, которые будут использоваться для обучения классификатора, построение линейного классификатора и результат его работы на тренировочной выборке. Целью работы является выявление ключевых признаков по ключевым точкам, по которым можно распознать ту или иную эмоцию. Предлагаемые подходы могут оказаться полезными, в частности, при обучении многослойных нейронных сетей, обучение которых повысит качество распознавания эмоций на изображениях.

Рассматривается система полиномиальных уравнений специального вида над полем GF(2m) и исследуется единственность её решения с точностью до перестановки переменных.

В статье рассматривается проблема оценки позы человека, возникающая во многих приложениях систем компьютерного зрения. Рассмотрены различные постановки задач и подходов к решению проблемы, приводится обзор существующих методов решения и наборов данных. Дополнительно исследуется применение методов в задаче обучения физическим навыкам.

Вводятся понятия правила - пары слов одинаковой длины, и результата применения его к конечному инициальному автомату, когда в случае вывода первого слова из этой пары оно заменяется на диаграмме на второе. В работе исследуется результат применения правила к автомату, как словарная функция и как реализующий её конечный автомат. Показана эквивалентность двух определений результата применения правила к автомату. Показано, что он реализует ограниченно-детерминированную функцию. Получены оценки на наибольшее и наименьшее число состояний соответствующего ей приведённого конечного инициального автомата.

В данной работе изучается линейная реализуемость отображений на конечном множестве. Данное свойство важно с точки зрения линейной реализуемости автоматов, а именно, линейная реализуемость порождающих внутренней полугруппы автомата является одним из необходимых условий линейной реализуемости автомата. Ранее было показано, что любое отображение на конечном множестве является линейно реализуемой посредством кодирования с длиной кода равной мощности множества. В данной работе этот результат будет усилен и будет показано, что любое отображение является линейно реализуемым посредством кодирования, с длиной кода равной мощности множества минус один.