Программы для ЭВМ

Программа предназначена для считывания посредством сети Ethernet и сохранения на локальном или сетевом диске данных электрических сигналов, записываемых цифровыми осциллографами Tektronix серий TDS 2000 и TDS 3000. Программа может использоваться для построения автономных автоматизированных систем сбора данных в экспериментальных физических установках. Функциональные возможности: считывание электрических сигналов с максимум 4 каналов осциллографа с максимальным количеством точек - 1 млн., запись данных в файл на диске, считывание результатов измерений, выполнение математической операции-интегрирование с требуемым коэффициентом умножения, передача результатов измерений сторонним программам с использованием интерфейса TCP/IP Sockets. Delphi

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Институт теоретической и экспериментальной физики имени А.И. Алиханова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (RU)

Программа реализует алгоритм построения карты вложенных подтем с краткими аннотациями для заданной темы. Алгоритм формирования указанных аннотаций и связей между ними основан на выделении набора вероятностно-энтропийных характеристик с использованием методов семантического анализа для выделения наиболее эмотивных и значимых подтем. Входными данными для программы является запрос пользователя в виде небольшой (около 10-15 документов) эталонной коллекции документов, описывающих главную тему, и временной отрезок мониторинга эволюции подтемы. Документами могут быть новости, статьи, записи в блогах и т.п. Выходными данными является карта развития вложенных подтем в виде интерактивного контекстно-семантического графа, отражающего эволюцию заданной темы, для каждой вершины которого можно посмотреть эмотивность, аннотацию и степень близости к основной теме. Для решения данной задачи программой производится отбор релевантных заданной теме документов по каждой неделе из заданного временного отрезка. Для повышения удобств использования, визуализация вложенных подтем реализуется с помощью WEB интерфейса. Использование алгоритма удобно в методах социального анализа, он позволяет получить карту вложенных подтем с их краткими аннотациями, отсортированную по времени, для предварительно определенной основной темы. Python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа позволяет на заранее подготовленных данных комплексно реализовать и выбрать наиболее эффективные модели машинного обучения для задачи определения пола автора русскоязычного текста, наиболее важного признака авторского профиля. Реализована работа с несколькими алгоритмами решения классификационной задачи для определения пола автора. В их основе лежат методы на основе нейросетевых моделей, линейных классификаторов, а также градиентного бустинга и случайного леса. В результате выполнения программы все полученные модели сохраняются для дальнейшей работы. Выходные данные содержат таблицы для проведения сравнительного анализа, где указаны точности каждой модели при обучении и тестировании на всех возможных комбинациях данных, указанных при запуске программы. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Linux. Python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа реализует модель процедуры синтаксического разбора предложения в формате Национального Корпуса Русского Языка, основанную на нейросетевых алгоритмах. Программа реализована на базе алгоритмов инкрементального разбора, глубокого обучения и нейронных сетей. Входными файлами для работы программы являются предложения с указанием морфологических признаков слов в нем в формате CoNLL. Выходными данными является результат синтаксического разбора с указанием типа синтаксических связей для каждого слова и его родителя. В процессе выполнения программы последовательно, начиная с этапа получения данных, проводится экстракция дополнительных признаков с использованием классификационных нейросетевых алгоритмов и цикл разбора, включающий: формирование вектора признаков, описывающего текущее состояние разбора; его векторизация и обработка посредством классификатора на базе машины опорных векторов с линейным ядром. Тестирование разработанной программы на данных Национального Корпуса Русского Языка показывает, что средняя точность установления синтаксических отношений составляет 89.9%, установления связей без типов синтаксических отношений - 91.7%, построения дерева синтаксического разбора с указанием типов синтаксических связей - 35.9%, построение синтаксических структур предложений без типов синтаксических связей - 52.3%. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК Язык программирования: Python Вид и версия операционной системы: Linux

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для обеспечения выполнения следующих функций. В режиме проведения нестационарных измерений: генерацию управляющего сигнала по одному каналу; генерацию двух управляющих - синхронизирующих цифровых сигналов; регистрацию, отображение и запись первичных сигналов по двум каналам, отображение результатов обработки сигналов по двум алгоритмам. В режиме подготовки к нестационарным измерениям: регистрацию стационарных сигналов по двум каналам, обработку по одному алгоритму и статистический анализ результата, регистрацию и статистический анализ сигнала термодатчика. Программа предназначена для специалистов, занимающихся нестационарными теплофизическими измерениями, и может использоваться в научно-исследовательских институтах и предприятиях Госкорпорации «Росатом», а также учебных институтах соответствующего профиля. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК Язык программирования: G Вид и версия операционной системы: Windows XP/Vista/7

Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" (RU), Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа представляет собой библиотеку классов планирования движения робота на двумерной сетке с учётом целей и опасностей и графический интерфейс симулятора, позволяющего загружать среду из файла, сохранять её в файл, генерировать её и запускать симуляцию. Алгоритм планирования движения основан на генерации «потенциального поля», которое создаётся тянущими на себя целями-зарядами и отталкивающими от себя опасностями, и спуску по нему, а также на использовании «феромона», позволяющего выходить из областей локального минимума. Python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для демонстрации возможностей пакета GRUCON, освоения работы с оцененными данными средствами пакета. Программа скомпилирована на основе пакета прикладных программ GRUCON для переработки библиотек оцененных ядерных данных в детальные и групповые рабочие библиотеки для программ расчета полей излучения и их функционалов. Программа представляет собой набор функциональных модулей и может быть использована для верификации алгоритмов восстановления детальных зависимостей сечения из параметрических представлений, вычисления экспериментально измеряемых функционалов сечений (функций пропускания, самоиндикации), валидации библиотек оцененных данных на основе интегральных экспериментов. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК Язык программирования: Fortran Вид и версия операционной системы: Windows; Linux

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа PACPRES, версия 01, предназначена для организации отказоустойчивого, на базе автономных контроллеров, считывания, посредством сети Ethernet, и сохранения в серверной базе данных MySQL (БД) показаний датчиков давлений считываемых с приборов измерения давлений Pfeiffer MaxiGauge. Считывание и запись значений давлений производиться с использованием протокола TCP/IP Sockets и S Q L запросов. Прибор измерения давлений подключается к сети Ethernet через преобразователь RS232-Ethernet. Тестирование программы проводилось на контроллере ICPDAS ХР-8041. Программа обеспечивает: Автономное, удаленное, посредством сети Ethernet и протокола TCP/IP Sockets, считывание и запись значений давлений в таблице БД на сервере, одноразово или с заданным периодом; Доступ к настройкам преобразователя RS232-Ethernet, такого как Моха NPort, и выполняет его удаленную перезагрузку в случае кратковременного исчезновения питания; Автоматически восстанавливает работу после сбоя питания приборов. С#

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Институт теоретической и экспериментальной физики имени А.И. Алиханова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (RU)

Программа реализует алгоритм отбора тематически схожих документов на основе эталонной коллекции текстов. Алгоритм основан на интеграции множества вероятностно-энтропийных индикаторов для выделения набора ключевых слов и словосочетаний, описывающего тему для поиска. Входными данными для программы является запрос пользователя в виде эталонной коллекции документов (около 20 документов), описывающих объект поиска: новости, статьи, записи в блогах и т.п. Выходными данными является список документов тематически схожих с заданной эталонной коллекцией и контекстно-семантический граф, отражающий основные вложенные темы в результате поиска. Для решения данной задачи программой производится моделирование темы на основе анализа вероятностно-энтропийными и семантическими методами эталонной коллекции и статистических данных Национального Корпуса Русского Языка. В программе используется дивергенции Кульбака —Лейблера, для сравнения распределений терминов, информационная энтропия, отражающая равномерность распределения терминов по документам коллекции. Также применяются веса, на основе распределении Бернулли. Дополнительно используется семантический алгоритм Гинзбурга, для определения близости двух слов. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК Язык программирования: Python Вид и версия операционной системы: Linux

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для определения класса (тега) слов или словосочетаний по тексту. Основой для алгоритма определения тега является глубокая нейронная сеть с встроенным механизмом внимания. Особенностью является необходимость предварительного выделения слов или словосочетаний (сущностей) из текста для определения тегов. Программа реализует следующий функционал: 1) процедура подготовка данных для обучения неросетевой модели; 2) процедура обучения нейронной сети для определения класса заранее определённой сущности; 3) процедура определения тега сущности по тексту на основе настроенной нейронной сети. Входными данными для программы является текст с выделенными сущностями, для которых необходимо определить тег. Выходными данными являются определённые программой теги для каждой сущности входных данных. Python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)