Защита диссертации - Валуева Мария Васильевна

Валуева Мария Васильевна

Разработка методов и алгоритмов построения цифровых устройств интеллектуального анализа визуальных данных

Диссертация защищена

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 14 августа 2023.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 19 октября 2023.

Официальный оппонент: Феоктистов Александр Геннадьевич, доктор технических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук», г.н.с. лаборатории параллельных и распределенных вычислительных систем.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Бычков И.В., Ружников Г.М., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е., Попова А.К., Авраменко Ю.В., Парамонов В.В., Михайлов А.А., Фереферов Е.С., Гаченко А.С., Юрин А.Ю., Николайчук О.А., Дородных Н.О., Феоктистов А.Г. Концептуальные основы инструментальной, инфраструктурной и прикладной цифровой платформ экологического мониторинга // Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории. Отв. ред. И.В. Бычков, Д.П. Гладкочуб, Г.М. Ружников. Новосибирск: СО РАН, 2022. С. 12–50.
2. Feoktistov A., Gorsky S., Kostromoin R., Fedorov R., Bychkov I. Integration of Web Processing Services with Workflow-Based Scientific Applications for Solving Environmental Monitoring Problems // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2022. Vol. 11, № 1. P. 8. DOI: 10.3390/ijgi11010008.
3. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Горский С.А., Бычков И.В., Черных А.Н., Башарина О.Ю. Алгоритмы планирования вычислений с учетом избыточности и неопределенности // Труды ИСП РАН. 2022. Т. 34, № 1. С. 123–140.
4. Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Горский С.А., Костромин Р.О., Федоров Р.К. Автоматизация интеграции сервисов веб-обработки данных экологического мониторинга с распределенными научными приложениями // Автометрия. 2022. Т. 58, № 4. С. 67–75. DOI: 10.15514/ISPRAS-2022-34(1)-9.
5. Феоктистов А.Г. Вероятностная нейронная сеть классификации вычислительных заданий // Прогрессивные научные исследования – основа современной инновационной доктрины: сборник статей Международной научно–практической конференции (г. Киров, РФ, 25 ноября 2022 г.). Уфа: Аэтерна, 2022. С.131–135.
6. Kostromin R., Basharina O., Feoktistov A., Sidorov I. Microservice-Based Approach to Simulating Environmentally-Friendly Equipment of Infrastructure Objects Taking into Account Meteorological Data // Atmosphere. 2021. Vol. 12, № 9. P. 1217. DOI: 10.3390/atmos12091217.
7. Kostromin R., Feoktistov A., Voskoboinikov M. Service-Oriented Tools for Automating Digital Twin Development // Proceedings of the 4th Scientific-practical Workshop on Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2021). CEUR-WS Proceedings. 2021. Vol. 2984. P. 95–100. DOI: 10.47350/ITAMS.2021.12.
8. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Сидоров И.А., Горский С.А. Башарина О.Ю. Цифровые двойники процессов работы природосберегающего оборудования инфраструктурного объекта // Современные наукоемкие технологии. 2021, № 1. С. 57–62. DOI: 10.17513/snt.38471.
9. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Башарина О.Ю. Сервис анализа временных рядов природно-климатических показателей окружающей среды инфраструктурных объектов байкальской природной территории // Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы: Материалы XXVII Международного симпозиума. М.: Изд-во ИОА СО РАН, 2021. Т. F. С. 96–99.
10. Tchernykh A., Bychkov I., Feoktistov A., Gorsky S., Sidorov I., Kostromin R., Edelev A., Zorkalzev V., Avetisyan A. Mitigating Uncertainty in Developing and Applying Scientific Applications in an Integrated Computing Environment // Programming and Computer Software. 2020. Vol. 46, № 8. P. 483–502. DOI: 10.1134/S036176882008023X.
11. Kostromin R., Feoktistov A. Agent-Based DevOps of Software and Hardware Resources for Digital Twins of Infrastructural Objects // Proceedings of the 4th International Conference on Future Networks and Distributed Systems (ICFNDS 2020). ACM, 2020. P. 1-6. DOI: 10.1145/3440749.3442599.
12. Feoktistov A.G., Basharina O.Yu. Predicting runtime of computational jobs in distributed computing environment // Proceedings of the 2nd International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments. CEUR-WS Proceedings. 2020. Vol. 2638. P. 109–117. DOI: 10.47350/ICCS-DE.2020.10.
13. Феоктистов А.Г., Башарина О.Ю. Модели прогнозирования времени выполнения схем решения задач в гетерогенной распределенной вычислительной среде // Современные наукоемкие технологии. 2019. № 11. С. 102–108. DOI: 10.17513/snt.37773.
14. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О. Система машинного обучения агентов управления распределенными вычислениями // XII мультиконференция по проблемам управления: Материалы XII мультиконференции. Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во Южного федерального университета, 2019. С. 216–218.
15. Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Черных А.Н. Система обучения агентов управления вычислениями в гетерогенной распределенной среде // Системный анализ и информационные технологии: Труды VIII Международной конференции. М.: Изд-во ФИЦ ИУ РАН, 2019. С. 556–562. DOI: 10.14357/SAIT2019075.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Исупов Константин Сергеевич, кандидат технических наук (05.13.15).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Вятский государственный университет», доцент кафедры электронных вычислительных машин.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Isupov K. Multiple-precision sparse matrix–vector multiplication on GPUs // Journal of Computational Science. 2022. Vol. 61. P. 101609. DOI: 10.1016/j.jocs.2022.101609.
2. Исупов К.С., Князьков В.С., Бабешко И.П., Крутиков А.К. Реализация и оценка производительности разреженного матрично-векторного умножения многократной точности на CUDA с использованием системы остаточных классов // Проблемы информатики. 2021. № 1 (50). С. 49-64.
3. Исупов К.С. Высокопроизводительные вычисления с использованием системы остаточных классов // Программные системы: теория и приложения. 2021. Т. 12. № 2 (49). С. 137-192.
4. Isupov K., Babeshko I., Krutikov A., Knyazkov V. Computing the sparse matrix-vector product in high-precision arithmetic for GPU architectures // Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1413. P. 334-345. DOI: 10.1007/978-3-030-78759-2_28.
5. Isupov K. High-performance computation in residue number system using floating-point arithmetic // Computation. 2021. Vol. 9(2). P. 1-15. DOI: 10.3390/computation9020009.
6. Исупов К.С., Князьков В.С. Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре // Программные системы: теория и приложения. 2020. Т. 11. № 3 (46). С. 33-59.
7. Isupov K. Using floating-point intervals for non-modular computations in residue number system // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 58603-58619. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2982365.
8. Isupov K., Knyazkov V., Kuvaev A. Design and implementation of multiple-precision BLAS level 1 functions for graphics processing units // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2020. Vol. 140. P. 25–36. DOI: 10.1016/j.jpdc.2020.02.006.
9. Isupov K., Kuvaev A. Multiple-precision scaled vector addition on graphics processing unit // Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11657 LNCS. P. 179-186. DOI: 10.1007/978-3-030-25636-4_14.
10. Isupov K., Kuvaev A., Knyazkov V. Data-parallel high-precision multiplication on graphics processing units // Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1129. P. 15-25. DOI: 10.1007/978-3-030-36592-9_2.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южный федеральный университет».

Контактные данные: 344006, Ростовская область, город Ростов-на-Дону, Большая Садовая ул., д. 105/42, +7 (863) 218 40 00, info@sfedu.ru, www.sfedu.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

1. NEURAL NETWORK APPLICATION TO ROAD SURFACE TYPE IDENTIFICATION Isaeva A.S., Denisenko M.A., Kovalev A.V. Computational Technologies. 2023. Т. 28. № 2. С. 19-26.
2. РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОЙ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ Гушанский С.М., Буглов В.Е. Инженерный вестник Дона. 2023. № 1 (97). С. 174-186.
3. КАТЕГОРИЗАЦИЯ ОБЪЕКТОВ И СЦЕН НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ, ВХОДЫ КОТОРОЙ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ОБУЧЕНЫ ДЕКОДИРОВАНИЮ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ ТЕКСТУРЫ Явна Д.В., Бабенко В.В., Горбенкова О.А., Плавельский И.В., Вороная В.Д., Столетний А.С. Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 1. С. 37-48.
4. ПЕРСПЕКТИВНЫЕ МОДЕЛИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Ершов В.В. Перспективы науки. 2022. № 8 (155). С. 21-25.
5. О ПОСТРОЕНИИ САМОДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ КОДОВ И ИХ ПРИЛОЖЕНИИ В ЗАДАЧЕ СОКРЫТИЯ ИНФОРМАЦИИ Косолапов Ю.В., Певнев Ф.С., Ягубянц М.В. Моделирование и анализ информационных систем. 2022. Т. 29. № 3. С. 182-198.
6. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ УСЛОВИЯХ Царькова Е.Г. Инженерный вестник Дона. 2022. № 11 (95). С. 371-381.
7. RESEARCH ON DIGITAL MEDIA ANIMATION CONTROL TECHNOLOGY BASED ON RECURRENT NEURAL NETWORK USING SPEECH TECHNOLOGY Wang H., Sharma A., Shabaz M. International Journal of System Assurance Engineering and Management. 2022.
8. РЕАЛИЗАЦИЯ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ВСТРАИВАЕМЫХ УСТРОЙСТВАХ С ОГРАНИЧЕННЫМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМ РЕСУРСОМ Ковалев В.В., Сергеев Н.Е. Известия ЮФУ. Технические науки. 2021. № 6 (223). С. 64-72.
9. РОБАСТНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ КРИТЕРИЯ ТЕЙЛА СЕНА Сташкова О.В. Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2020. № 3 (207). С. 22-26.
10. О НЕСТОЙКОСТИ ДВУХ СИММЕТРИЧНЫХ ГОМОМОРФНЫХ КРИПТОСИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ Бабенко Л.К., Трепачева А.В. Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 1. С. 230-262.
11. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ МЕТОДАМИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ Лебедев Б.К., Лебедев О.Б., Кучуганов А.В., Жиглатый А.А. Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2019. № 4 (37). С. 1-11.
12. АДАПТАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ПОДВИЖНЫХ ЕДИНИЦ НА СОРТИРОВОЧНОЙ СТАНЦИИ Шабельников А.Н., Суханов А.В., Суханова М.В. Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2019. № 4 (37). С. 12-18.
13. СПОСОБЫ ПОВЫШЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ЗАДАЧИ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ СОХРАНЕНИИ СХОДИМОСТИ Лебедев Б.К., Лебедев О.Б., Жиглатый А.А. Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2019. № 2 (35). С. 50-56.

Отзыв ведущей организации: Скачать

Решение диссертационного совета по результатам защиты диссертации: Принято решение о присуждении степени.

Присутствовало 16 из 22 членов диссертационного совета: Петренко А.К., Зеленов С.В., Абрамов С.А., Белеванцев А.А., Бурдонов И.Б., Дроздов А.Ю., Евтушенко Н.В., Жданов А.А., Захаров В.Н., Карпов Л.Е., Козачок А.В., Крюков В.А., Лаврищева Е.М., Позин Б.А., Семенов В.А., Шнитман В.З.

Заключение диссертационного совета: Скачать