Потомки Аль-Фаргани

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ЗЕРЕН МИКРОСТРУКТУРЫ ЧУГУНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ C++ И OPENCV

2025-08-15T16:47:39+03:00

В данной статье представлен разработанный на основе C++ и библиотеки OpenCV алгоритм автоматического определения геометрических параметров (площадь, периметр, коэффициент формы, эксцентриситет, аспектное отношение) зерен микроструктуры чугуна и вычисления индекса деформации (DI). Предлагаемый метод включает этапы пороговой обработки по Отсу, морфологической очистки, выделения контуров и аппроксимации эллипсами. В результате для каждого зерна определялось значение DI, выполнялся статистический анализ (среднее, медиана, минимальное и максимальное значения) и строился график распределения. Такой подход может служить эффективным инструментом для прогнозирования механических свойств металла и оптимизации процессов термической обработки.

РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ

2025-08-26T15:59:47+03:00

В данной научной работе рассматривается задача раннего выявления рака молочной железы с использованием подхода на основе искусственного интеллекта. Разработана веб-платформа «Smart Diagnosis», которая анализирует медицинские параметры и анкетные данные пользователей для проведения диагностики. Алгоритм диагностики основан на методах машинного обучения, оптимальном выборе признаков и минимизации ошибок классификации. Платформа обрабатывает введённые пользователем данные, генерирует вероятные результаты диагностики и поддерживает принятие медицинских решений. Практические аспекты системы, моделированные алгоритмы, точность диагностики и интеграция с веб-интерфейсом подробно проанализированы. Результаты исследования показывают, что предложенная система позволяет с высокой точностью выявлять рак молочной железы на ранней стадии и имеет большое практическое значение в современной медицине.

Алгоритм извлечения сосудов почек из изображений брюшной полости

2025-08-27T15:44:47+03:00

Статья посвящена алгоритмам распознавания почечных вен на изображениях сосудов, полученных на основе изображений брюшной полости человека. В статье предлагается алгоритм распознавания вен по цвету и толщине на контрастных изображениях.

КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОДГОТОВКЕ ПАТОЛОГОАНАТОМОВ

2025-09-07T03:42:48+03:00

В статье рассматривается внедрение современных классификационных моделей искусственного интеллекта (ИИ) в подготовку патологоанатомов. Разработан программный комплекс «GistoDiagnozUZ», включающий модули предобработки, сегментации и классификации гистологических изображений. Эксперименты на открытых и собственных наборах данных показали увеличение значения AUROC до 0,93, сокращение времени анализа слайдов почти вдвое и снижение когнитивной нагрузки патологоанатомов. Результаты подтверждают, что интеграция методов transfer learning и оригинальных CNN-архитектур повышает диагностические навыки и может стать основой стандартизированной ИИ-поддержки в образовательных программах по патоморфологии.

RESEARCH ON CLASSIFICATION OF POTATO DISEASE LEAVES BASED ON XCEPTION

2025-09-14T16:45:44+03:00

Aiming at the difficulty in identifying potato early blight and late blight, this paper conducts a disease classification study based on Xception. Due to the similar initial symptoms of the two diseases, the traditional expert identification method has many limitations, while accurate identification is crucial for disease prevention and control. The research takes relevant leaves as the object, adopts the "Potato Disease Leaf Dataset v1", which is divided into training set, validation set and test set. The model is optimized through four groups of comparative experiments.

СОВРЕМЕННЫЕ ПОСТКВАНТОВЫЕ КРИПТОГРАФИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

2025-09-15T17:52:30+03:00

Развитие квантовых компьютеров имеет серьёзные последствия для криптографии. Большинство симметричных и асимметричных криптографических алгоритмов уязвимы для квантовых алгоритмов. Алгоритм поиска Гровера повышает эффективность поиска ключа в симметричных схемах, таких как AES и 3DES, за время, равное корню квадратному. Безопасность асимметричных алгоритмов, таких как RSA, Диффи-Хеллмана и криптосистем на эллиптических кривых (ECC), основана на математической сложности задач разложения на простые множители и дискретного логарифмирования. Лучшие из доступных классических алгоритмов требуют экспоненциального времени. Алгоритм разложения Шора решает эти задачи за полиномиальное время. Значительные достижения в области квантовых вычислений делают все широко используемые в настоящее время асимметричные криптосистемы ненадёжными.

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В СИСТЕМАХ ОЦЕНКИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

2025-09-14T16:51:45+03:00

В данной статье анализируются новейшие методы и технологические инструменты, используемые для обеспечения целостности, конфиденциальности и доступности данных в условиях удалённой оценки. На основе новейшей научной литературы, тематических исследований ведущих платформ электронного обучения (Coursera, ProctorU, ExamSoft, Moodle) и международных стандартов кибербезопасности (ISO/IEC 27001, NIST SP 800-171, GDPR) изучаются такие решения, как биометрическая аутентификация, управление искусственным интеллектом, сертификация на основе блокчейна и архитектура «нулевого доверия». В заключение статьи представлены практические рекомендации для образовательных учреждений, политиков и разработчиков образовательных технологий по внедрению многоуровневых, гибких и ориентированных на человека моделей безопасности.