В работе представлен инструмент оценки качества выравнивания масс-спектрометрических данных, использующий сопоставление распределений плотности вероятности, которые получаются с использованием метода KDE.  В качестве метрики используется изменение дисперсии, в дальнейшем происходит агрегацией p-value по спектру методом Саймса

Данный подход позволяет проводить оценку без использования каких-либо референсных сигналов.

Обработка результатов измерений и моделирование в современной науке требуют компьютерных вычислений. ПО для проведения расчётов поддерживается для широко используемых архитектур x86_64 и aarch64 и для перспективных riscv64 и loongarch64. В работе рассматривается портированное на ЦПУ Эльбрус с архитектурой e2k ПО для анализа данных и моделирования. Особое внимание уделено фреймворку CERN ROOT, широко используемому в физике высоких энергий, а также Geant4, Pythia8, R, SciPy, Octave и др.

В работе представлено программное средство для автоматизированной оценки площади металлических включений на металлографических изображениях шлифов. Система поддерживает захват изображений с промышленной камеры Hikrobot по стандарту GenICam, калибровку и пакетную обработку изображений с формированием отчета. Сравнительно исследованы и реализованы три метода предобработки изображений. Проведена экспериментальная проверка системы и методов на нескольких наборах данных.

Создан алгоритм для автоматизированного анализа ЯМР-спектров магнитных систем. Алгоритм восстанавливает распределение локальных магнитных полей путём решения обратной задачи (интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода) с использованием метода регуляризации Тихонова и адаптивного подбора параметра. Программа применяется для определения температур фазовых переходов в мультиферроиках.

В работе исследуется проблема выбора стратегии доставки данных в распределенных вычислительных системах с цепочками зависимых задач. Проводится сравнение двух подходов: активного, при котором вычислители самостоятельно запрашивают данные из центрального хранилища, и реактивного, при котором результаты расчетов рассылаются всем узлам. На исследовательском прототипе выполнена оценка производительности при варьировании сетевой задержки, масштабировании и моделировании зависаний в расчетах.

Разработана программа на Python для автоматизации расчёта погрешностей косвенных измерений при многократных сериях данных. Пользователь задаёт аналитическое выражение, программа выделяет переменные и запрашивает их значения и погрешности. Для каждой переменной вычисляются средневзвешенное значение и полная погрешность. Библиотека SymPy выполняет символьное дифференцирование, затем находится итоговая погрешность. Результат округляется по ГОСТ и выводится через интерфейс на tkinter.

Предложенная архитектура LF-PINN как часть Multi-Fidelity подхода,  представляет собой нейросеть, адаптивно подбирающую баланс между явной и неявной частями схемы. Модель содержит 13 обучаемых параметров. Апробирована на четырёх уравнениях: теплопроводности, волновом, Бюргерса и реакции-диффузии в двух режимах: обучение на PDE loss и дообучение на данных. Сравнение с классическими PINN (15–67 параметров) показало лучшую точность при меньшем числе параметров.

Целью данной работы является исследование производительности реализаций современных протоколов передачи данных, в частности, для оптимизации работы периферийных узлов облачных хранилищ данных. Исследование проводится в разных условиях, в том числе, при изменении параметров сетевой задержки, потери пакетов, размера передаваемых файлов.

Классические подходы к разработке SCADA для экспериментальных установок ограничивают возможности статического анализа из-за смешения логики протоколов и состояния устройств. Опыт фреймворка controls-kt показал, что жесткая связь спецификации с драйвером также мешает созданию цифровых двойников. В ответ на эти проблемы предложена архитектура Controls-NG. Она устраняет выявленные недостатки благодаря строгому разделению плоскости данных и плоскости управления.

Объем радиоинтерферометрических данных позволяет использовать методы машинного обучения для классификации объектов по их визуальным признакам. В данной работе представлены обработка и анализ базы данных Астрогео, а также предложены различные алгоритмы машинного обучения для классификации изображений джетов активных ядер галактик. Обученный морфологический классификатор далее использовался для исследования связи между морфологией источников и их плотностью радиопотока.

Библиотека COLA (Nuclear COllision LAyout framework) создана для построения конвейеров моделирования релятивистских ядерных столкновений на основе изолированных модулей. Для развития фреймворка необходима богаятая экосистема модулей. Для расширения набора доступных моделей нужно дать возможность писать модуль на любом языке программирования, который достаточно популярен в научной среде. Так в работе интегрируется модель UrQMD, написанная на fortran, а также инструменты вывода расчета на Python.

Работа посвящена разработке вычислительного ядра адаптивного решателя для моделирования переходных процессов в электрических цепях в CAE-системах. В рамках исследования реализованы и сопоставлены три метода интегрирования: явно-неявный метод, метод трапеций и метод ФДН с переменным шагом и порядком.

Работа посвящена выбору платформы для наукоёмких корпоративных информационных систем (НКИС) в нефтегазовой отрасли. В докладе будет обосновано, что Python может быть основой стека для создания эффективных НКИС, для чего будет рассмотрено его прошлое, настоящее и будущее на фоне развития других языков программирования и инструментов программной инженерии.

Разработана система декларативной сборки научных документов, которая объединяет разнородные компоненты (текст, формулы, код, данные) в единый публикационный артефакт с поддержкой множества входных форматов. В основе архитектуры лежит принцип встречных потоков информации: данные и пользовательский контекст обрабатываются независимо и объединяются на этапе постпроцессинга, что обеспечивает однозначность рендеринга и позволяет генерировать как статические, так и интерактивные веб-публикации.

Разработана архитектура и реализован прототип системы хранения и управления метаданными ядерного эксперимента, обеспечивающий регистрацию экспериментов и RUN, фиксацию условий измерений и привязку ROOT-файлов к метаданным. Система использует подход FAIR-by-design, поддерживает REST API и веб-интерфейс. Решение направлено на повышение воспроизводимости, трассируемости и удобства работы с экспериментальными данными.

Цель работы состоит в разработке метода расчета усредненных характеристик массообмена в турбулентной газожидкостной пузырьковой среде с учетом статистического распределения размеров пузырей и скоростей их проскальзывания. Предлагаемый подход основан на построении усреднений по функциям распределения параметров пузырей и на согласовании локальной моде-ли массоотдачи для одиночного пузыря с интегральным балансом массопереноса в объеме жидкости.