В работе рассматривается задача оценивания параметров движения ракеты-носителя по измерениям ее азимута и угла места, которые были получены оптическим сенсором, установленным на самолёт. Для получения оценки используется итерационный МНК. Для инициализации метода необходимо начальное приближение, которое удаётся определить при помощи построения плоскости полёта ракеты-носителя на этапе вывода и подбора оптимальной пары дальностей до объекта в начальный и конечный моменты времени наблюдения.

В работе представлена математическая модель объема передаваемой информации за сеанс с космическим аппаратом с учетом ограничений: геометрический фактор, бюджет радиолинии, частотные параметры. Приведены методы расчета геометрических и энергетических ограничений. Приведен вывод формулы расчета битовой скорости передачи данных с учетом параметров приемника и парамеров сигнала.

Работа посвящена разработке системм неинвазивного мониторинга ключевых физиологических параметров (пульс, дыхание, давление) и эмоционального состояния на основах анализа видеоданных с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения. Система объединяет различные модальности данных, повышая точность. Позволяет удаленно отслеживать состояние без физического контакта, что полезно в медицине, образовании, бизнесе или производстве для контроля здоровья и эмоционального фона человека.

Рассматривается задача статистической оценки распределения по размерам частиц потока космического мусора в некотором высотном слое по результатам их наблюдений. 

Задача разделяется на две части.

На первом этапе для каждой отдельно взятой частицы по эмпирическим оценкам сигнатур вычисляется их характерный размер.

На втором этапе по этим оценкам вычисляется эмпирическое распределение (гистограмма) оценок размеров частиц космического мусора в наблюдаемом потоке.

В докладе рассматривается технология выделения траекторий движущихся объектов произвольной природы с использованием байесовского подхода к проверке многоальтернативных гипотез. Модель изменения координат наблюдаемых объектов описывается полиномиальной динамикой. Предложенный алгоритм позволяет выделять траектории при наличии пропусков истинных и пропадании ложных отметок, низком отношении сигнал/шум и переменном числе наблюдаемых объектов.

В работе рассматривается классическая задача определения параметров траектории баллистического объекта только по угловым измерениям из одного пункта наблюдения. Описывается алгоритм построения апостериорной плотности вероятности вектора параметров траектории баллистического объекта.

В работе рассматривается проблема, известная в мировой литературе, как идентификация треков (“Track-to-Track Association”) околоземных космических объектов (КО), наблюдаемых оптическими телескопами. Предлагается метод решения этой задачи, использующий оценки орбитальных параметров, инвариантных к закону экстраполяции вектора состояния закона движения КО: наклонение, долгота восходящего узла (скомпенсированная с учётом вращения Земли), эксцентриситет и длина большой полуоси.

Работа посвящена разработке многогипотезных последовательных тестов с асимптотической оптимальностью. Рассматриваются модификации SPRT, применимые к зависимым и нестационарным данным, и обобщаются результаты Лая (1981). Предложены методы, минимизирующие число наблюдений при контроле ошибок, что делает их полезными в анализе сигналов, финансовой математике и биомедицине.

В данной работе представлена разработка "Система автоматизированной генерации тестовых заданий на основе учебных материалов с применением технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере". Предложенное решение ориентировано на упрощение создания уникальных тестовых заданий для повышения эффективности образовательного процесса. Представлена архитектура системы, использующая клиент-серверную модель.

A method of ellipsoid volume estimation by noisy point cloud data is proposed. It relies on the combination of RGB and depth data. Specifically, it consists of two parts: detecting the objects in the RGB image, that is registered to the point cloud from a depth camera, and fitting ellipsoids to the corresponding subsets of that point cloud. The proposed method was tested on synthetic data and real data in agricultural context.

In this work, we propose fine-tuning large language models (LLMs) as historical text extractors to generate latent signals from user interaction sequences. We use Google's T5-small model, fine-tuned using Low-Rank Adaptation (LoRA), to convert item descriptions into concise embeddings that represent key features. These embeddings are combined with item IDs to create a unified representation for sequential models.

Реализация алгоритма квантового фазового хеширования для шумных симуляторов квантовых компьютеров

В работе представлен новый подход для классификации интернет-трафика в несколько этапов для обеспечения баланса между скоростью, точностью и ресурсоэффективностью. Приведена схема и особенности реализации предложенного подхода.

Исследуется применение ансамблей внутрикадровых фильтров (линейных, адаптивных, морфологических, диффузионных) и их автоматизированная настройка для выделения точечных объектов на изображениях с помехами. Параметры подбираются эволюционными алгоритмами, байесовскими и классическими методами поиска. Подход способствует повышению точности при умеренных вычислительных затратах и может функционировать в реальном времени, адаптируясь к широкому спектру задач.