Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 45, № 3 (2019)

Article

Infrastructure of Supercomputing Technologies

Voevodin V., Popova N.

Аннотация

Supercomputing technologies have a lot of aspects, and, speaking of their serious support at the state level, it is necessary to create and develop all elements of a supercomputing infrastructure, not focusing only on its individual components. In this paper, we discuss all basic elements of this infrastructure and illustrate the extreme demand for it in Russia, where only the list of tasks published by the Ministry of Education and Science of the Russian Federation contains more than 700 problems that require supercomputing resources for their solution. Many researchers have worked in this field; however, in this paper, we overview only the results achieved by some prominent Russian scientists from the Moscow State University, to which M.R. Shura-Bura devoted a significant part of his life.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):89-95
pages 89-95 views

On Solving the Problem of 7-Piece Chess Endgames

Zakharov V., Mal’kovskii M., Mostyaev A.

Аннотация

This paper discusses the brightest achievements in the field of chess informatics. We would especially like to note that, during the work of Mikhail Romanovich Shura-Bura at the Moscow State University (MSU), researchers from the MSU were leading this field: in 1973, the Kaissa program won the world computer chess championship. Later, the leadership was lost. It was regained in 2012, when scientists from the Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics (CMC) of the MSU generated a complete tablebase of 7-piece chess endgames on a Lomonosov supercomputer and found the longest known checkmate in 549 moves.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):96-98
pages 96-98 views

Machine Learning Methods for Detecting and Monitoring Extremist Information on the Internet

Mashechkin I., Petrovskiy M., Tsarev D., Chikunov M.

Аннотация

In this paper, we employ machine learning methods to solve the problem of countering terrorism and extremism by using information from the Internet. This problem involves retrieving electronic messages, documents, and web resources that potentially contain information of terrorist or extremist nature, identifying the structure of user groups and online communities that disseminate this information, monitoring and modeling information flows in these communities, as well as assessing threats and predicting risks based on monitoring results. We propose some original language-independent algorithms for pattern-based information retrieval, thematic modeling, and prediction of message flow characteristics, as well as assessment and prediction of potential risk coming from members of online communities by using data on the structure of relations in these communities, which makes it possible to detect potentially dangerous users even without full access to the content they distribute, e.g., through private channels and chat rooms.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):99-115
pages 99-115 views

Tools to Support Scientific Online Publishing

Gorbunov-Posadov M., Polilova T.

Аннотация

This paper analyzes the current situation in the field of scientific online publishing in Russia, namely, open access to publications, reliable storage of published materials, correction of errors found in online publications, alive (regularly updated) publications, multimedia and other advanced elements of publications, and transition from PDF representation of publications to HTML.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):116-120
pages 116-120 views

DVM-Approach to the Automation of the Development of Parallel Programs for Clusters

Bakhtin V., Krukov V.

Аннотация

The DVM-approach to the development of parallel programs for heterogeneous computer clusters with accelerators. The basic capabilities of DVM and SAPFOR , which automate the parallelization of applications, are discussed.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):121-132
pages 121-132 views

A Semi-Automatic Method of Collecting Samples for Learning a Face Identification Algorithm

Bagrov N., Konushin A., Konushin V.

Аннотация

A method for the semi-automatic collection of samples for learning face identification algorithms is proposed. In the experimental evaluation, the operation of the face identification algorithm on ethnically diverse data is considered. The algorithm operation is also evaluated on the data with a wide variation of ages. The proposed method makes it possible to expand the training sample by indexing new data.

Programming and Computer Software. 2019;45(3):133-139
pages 133-139 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».