Программы для ЭВМ

Программа предназначена для проведения сравнительного анализа по всем показателям совпадения/несовпадения длины кардиоинтервала (ДКИ) и длины пульсовой длины (ДПВ) на основе непараметрического критерия Манна-Уитни в целях выявления достоверных различий по всем этапам исследования между группами с медицинским диагнозом «остеохондроз шейного отдела позвоночника», с диагностированным синдромом соматоформной вегетативной дисфункции нервной системы и контрольной группой без патологий шейного отдела позвоночника, сердечно-сосудистых заболеваний и нарушений мозгового кровообращения. Программа позволяет выделить значимые различия с уровнем значимости менее 0.05 для каждой пары групп испытуемых по всем этапам проведенного исследования. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Windows. Linux. Python 3.7

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

Программа предназначена для проведения линейного дискриминантного анализа ряда показателей согласованной работы и сосудов у трех групп, каждая из которых представлена медицинским диагнозом «остеохондроз шейного отдела позвоночника», с диагностированным синдромом соматоформной вегетативной дисфункции нервной системы и контрольной (без патологий) соответственно. Программа позволяет выделить наиболее значимые для разделения групп показатели согласованности. По результатам расчета программа выдает серию визуализаций, наглядно демонстрирующих способ возможной дифференциации групп по выявленным значимым показателям согласованности. Python

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

Программа (demuxDDrad) для демультиплексации данных, полученных с помощью ddRAD секвенирования на приборе illumina NovaSeq 6000. Программа производит демультиплекасацию по внутренним индексным последовательностям (находящихся в начале самих нуклеотидных чтений). В качестве "входящих" файлов принимает нуклеотидные чтения, созданные при демультиплексации по внешним индексам с помощью стандартной утилиты от illumina - bcl2fastq, и таблицы с названиями образцов и последовательностями внутренних индексов. Для каждого образца требуется две индексные последовательности. Для определения индексных последовательностей необходима информация о протоколе приготовления ddRAD библиотек. В качестве базового протокола используется протокол, опубликованный в статье Franchini (PMID: 28247584). Этот протокол подразумевает, что перед индексной последовательностью находится последовательность из четырех случайных нуклеотидов, которая удаляется, в процессе работы скрипта, перед демультиплексацией. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Linux. Perl 5.0 и новее

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

Программа служит для определения принадлежности входных примеров к классам по выходной активности обученной спайковой (импульсной) нейронной сети. Алогоритм декодирования заключается в следующем: 1. Каждому выходному нейрону ставится в соответствие определённый класс в задаче классификации (далее - «свой класс» для данного нейрона); 2. На этапе тестирования записываются частоты возбуждения (спайков) нейрона в ответ на все примеры тренировочной и тестировочной выборки; 3. Для каждого нейрона и каждого класса вычисляется средняя частота спайков этого нейрона в ответ на тренировочную выборку этого класса. Диапазон выходной частоты нейрона на «своём» классе определяется как средняя частота этого нейрона в ответ на свой класс плюс-минус половина расстояния до ближайшей средней частоты этого нейрона в ответ на какой- либо другой класс; 4. Нейрон называется распознавшим пример как «свой», если выходная частота нейрона в ответ на этот пример лежит внутри диапазона выходной частоты этого нейрона на «своём» классе; 5. Для каждого нейрона вычисляется разность между его средними выходными частотами в ответ на различные классы. Эта разность характеризует то, насколько хорошо нейрон различает классы; 6. Окончательно, пример тестировочной выборки считается отнесённым сетью к i-ку классу, если i-й нейрон распознал этот пример как свой. Если несколько нейронов распознали пример как свой, из них учитывается нейрон с максимальной разностью, определённой на шаге 5. Входные примеры кодируются средними частотами независимых пуассоновских спайковых последовательностей. В качестве модели синаптической пластичности используется аддитивная Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) со схемой учёта пар спайков «симметричная с ограничением». Python 3.5, bash

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

Программа предназначена для составления эталонного множества примеров команд роботу в симуляторе с заданным набором команд, объектов и отношений между ними. Для генерации программа использует четыре типа шаблонов и синонимичные конструкции. Результатом работы программы является структурированный в формат управляющих команд файл. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК;ОС: Linux. Python

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

Программа предназначена для вычисления максимальных значений радиуса и времени разлития жидких нефтепродуктов из резервуара. В качестве исходных данных выступают такие параметры, как радиус резервуара, масса участвующего вещества, его плотность. По результатам расчета программа выдает максимально возможные радиус образующегося зеркала и соответствующее время разлития жидких нефтепродуктов. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows, Linux. Python 3.7

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

Программа предназначена для вычисления радиуса разлития жидких нефтепродуктов в модели квазимгновенного разрушения резервуара. В качестве исходных данных выступают такие параметры, как радиус резервуара, масса участвующего вещества, его плотность, время разлития. По результатам расчета программа выдает радиус образующегося зеркала разлития. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows, Linux. Python 3.7

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

Программа представляет собой реализацию алгоритма выбора лидера в коллективе роботов с неизменной топологией связи друг с другом. Взаимодействие роботов носит локальный характер - каждый робот может общаться только со своими соседями. Структура коллектива, его топология, численность и прочие общие данные неизвестны ни одному члену коллектива. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК Язык программирования: С++ Вид и версия операционной системы: Linux, Unix

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

Программа предназначена для отображения статистических характеристик обработанных данных рентгенограмм для последующей оценки качества обработанных данных. Данный инструмент позволяет проводить сканирование входных данных, масштабирование и попарное соотношение статистических характеристик, относящихся к одному объекту исследования. Программа позволяет производить сравнительный анализ путем отображения статистических кривых для многих образцов путём построения их в одной области с одинаковым масштабом. Необходимость данного инструмента позволяет ускорить принятие решения о последующей обработке данных, а именно - восстановление структуры белков. Программа также позволяет производить оценку чистоты данных и после этапов компрессии данных. Программа получает входные файлы в следующих форматах: любой файл со статистической характеристикой, являюшийся выходным для partilator, CrystFEL. Выходным файлом данной программы является графическая визуализация статистических характеристик в формате и с названием, указанным пользователем. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows, Linux, macOS. Python 3.6

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

Программа предназначена для ввода исходных данных типовых объектов инфраструктуры хранения топлива по данным аэрокосмической фотосъемки. В качестве исходных данных выступает предварительно обработанное в соответствии с форматом среды разработки изображение. По результатам расчетов программа выдает текстовый файл, содержащий список объектов инфраструктуры хранения топлива, а также их соответствующие параметры, включая названия объектов и их тип, размеры, названия содержащихся топлив, уровни их наполненности. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows, Linux. VBA

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