PROBLEMS IN PROGRAMMING
Not a member yet
761 research outputs found
Sort by
Підходи до паралелізації алгоритму Йєна для систем із спільною пам’яттю
Full text linkConstruct a regular scheme of algorithm Yen using the apparatus of systems algorithmic algebras, proposed approaches to parallel implementation of the algorithm Yen for SMP- architecture. Executed formalization the method of forming patterns by parallel schemes using the mathematical apparatus of modified systems algorithmic algebras. The parallel Yen’s algorithm is realized, experimental data are resulted.Prombles in programming 2011; 2: 12-22Побудовано регулярну схему алгоритму Йена з використанням апарату систем алгоритмічних алгебр, запропоновано підходи до паралельної реалізації алгоритму Йена для SMP–архітектур. Виконано фор-малізацію методу шаблонів шляхом формування паралельних схем з використанням математичного апарату модифікованих систем алгоритмічних алгебр. Реалізовано паралельний алгоритм Йена, наве-дено отримані експериментальні дані.Prombles in programming 2011; 2: 12-2
Технології захисту конфіденційної інформації від внутрішніх загроз
Full text linkThe review of methods and program means of security confidential information in particular Information Protection and Control (IPC) – the technologies of security confidential information from inside threats are carried out. The methods of control of technical channels of leakeg with help of technologies Data Loss Prevention (DLP) are considered. The methods of detect of confidential information are detail analyzed. The description of one of the wide-spread program product of the family InfoWatch are presented.Prombles in programming 2011; 1: 78-88Проведено огляд методів та програмних засобів захисту конфіденційної інформації, зокрема, Information Protection and Control (IPC) – технології захисту конфіденційної інформації від внутрішніх загроз. Розглянуто методи контролю технічних каналів витоку інформації за допомогою технологій Data Loss Prevention (DLP). Детально проаналізовано методи детектування конфіденційної інформації. Подано опис одного з розповсюджених програмних продуктів сімейства InfoWatch.Prombles in programming 2011; 1: 78-8
Підвищення точності виявлення м'яча у відео футбольних матчів за допомогою механізмів уваги в CNN-моделях на основі FPN
Full text linkWhile deep learning models have significantly advanced player detection in sports analytics, accurately identi fying the football remains a persistent challenge due to its small size, rapid movement, frequent occlusions, and visual similarity to other elements such as player socks, logos, and field markings. This limitation significantly reduces the effectiveness of automated systems in comprehensively analyzing football matches, particularly in applications such as tactical event recognition, shot classification, and game state prediction. In this paper, we propose a method to improve ball detection accuracy in football videos by enhancing an existing architecture based on Feature Pyramid Networks (FPN). The original FPN-based model, although efficient for detecting large-scale players, shows limited performance in detecting small objects such as the ball. To address this, we integrate lightweight attention mechanisms to help the model focus on more relevant spatial and semantic fea tures. Specifically, we introduce Squeeze-and-Excitation (SE) layers into the backbone of the network to perform channel-wise feature recalibration and embed a Convolutional Block Attention Module (CBAM) into the ball detection head to refine both spatial and channel-level attention. These modifications are designed to enhance the network’s ability to distinguish the ball from cluttered backgrounds and visually similar objects. Our exper iments, conducted on the ISSIA-CNR and Soccer Player Detection datasets, demonstrate that the proposed at tention-augmented model achieves improved ball classification accuracy compared to the baseline, with no deg radation in player detection performance. These results validate the utility of lightweight attention mechanisms in the context of small object detection and provide a promising direction for more robust and real-time football video analysis systems.Prombles in programming 2025; 2: 54-62 Попри значний прогрес у виявленні гравців завдяки моделям глибокого навчання в спортивній аналітиці, точне розпізнавання футбольного м’яча залишається складною задачею через його малий розмір, швидкий рух, часті оклюзії та візуальну подібність до інших елементів, таких як гетри гравців, логотипи та розмітка поля. Ці обмеження значно знижують ефективність автоматизованих систем для комплексного аналізу фу тбольних матчів, особливо в таких задачах, як розпізнавання тактичних подій, класифікація ударів і про гнозування ігрових станів. У цій роботі запропоновано метод підвищення точності виявлення м’яча у відео футбольних матчів шляхом удосконалення наявної архітектури на основі Feature Pyramid Networks (FPN). Базова модель на основі FPN, хоча й ефективна для виявлення гравців, демонструє обмежену продуктив ність у розпізнаванні дрібних об’єктів, таких як м’яч. Для вирішення цієї проблеми ми інтегрували легкі механізми уваги, які дозволяють моделі краще зосереджуватись на релевантних просторових та семантич них ознаках. Зокрема, ми впроваджуємо шари Squeeze-and-Excitation (SE) у базову мережу для переналаш тування ознак на рівні каналів, а також додаємо модуль CBAM (Convolutional Block Attention Module) до голови виявлення м’яча для уточнення просторової та канальної уваги. Ці модифікації покликані покра щити здатність мережі відрізняти м’яч від візуально схожих об’єктів і перевантаженого фону. Наші експе рименти, проведені на наборах даних ISSIA-CNR та Soccer Player Detection, демонструють, що запропоно вана модель з увагою досягає кращої точності класифікації м’яча порівняно з базовим підходом, без погір шення точності виявлення гравців. Отримані результати підтверджують ефективність легких механізмів уваги в задачах виявлення дрібних об’єктів та відкривають перспективи для створення більш надійних і реалістичних систем аналізу футбольних відео у реальному часі.Prombles in programming 2025; 2: 54-6
Опис процесу веб-сервісу. Таблична інтерпретація
Full text linkSolving the tasks of web services at the process level is an actual problem for many years. This research is based on the previous ones, where the functional model of the web service and its tasks of this level are formalized by ontologies built on the basis of the descriptive logics. But the functional model is static and does not consider the behavior aspects of the web service. For a formalization of web service behavior, the descriptive logic should be extended by temporal operators. This is the focus of the research.To interpret temporal operators a tabular representation is used. This study extends the tabular interpretation of future temporal operators for LTL ACT previously described. It uses this approach to determine the tabular representation of LTL ACT past tense operators. This paper gives an example of applying the tabular interpretation of LTL ACT to describe the dynamics of a specific application process, namely, the model of the administration of the process of submitting a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.It should be noted that the research presented in the article has certain limitations, because it covers only linear time and does not support branching in time. That is, it does not provide the possibility of formalizing an arbitrary process. The tabular interpretation of temporal operators of non-linear time is the direction of further researches.Prombles in programming 2024; 4: 99-113 Вирішення задач веб-сервісів на процесному рівні лишається актуальною проблемою вже протягом багатьох років. Дане дослідження спирається на попередні, де функціональна модель веб-сервісу та задачі цього рівня формалізуються онтологіями, побудованими на основі апарата дескриптивних логік. Але функціональна модель є статичною і не розглядає поведінки сервісу. Для аналогічної формалізації поведінки сервісу дескриптивна логіка має бути розширена темпоральними операторами, що і є фокусом даної роботи. Для інтерпретації цих темпоральних операторів використовується табличне представлення. Дане дослідження розширює описану раніше табличну інтерпретацію темпоральних операторів майбутнього для LTLLC, використовуючи даний підхід для визначення табличного представлення операторів минулого часу LTLLC. В роботі наводиться приклад застосування табличної інтерпретації темпоральної дескриптивної логіки LTLLC до представлення динаміки конкретного прикладного процесу, а саме моделі адміністрування процесу подання на захист дисертаційної роботи на отримання ступеня доктора філософії. Слід зауважити, що представлене в статті дослідження має певні обмеження, бо охоплює лише лінійний час і не підтримує розгалуження в часі, тобто не забезпечує можливість формалізації довільного процесу. Інтерпретація темпоральних операторів нелінійного часу є напрямком подальших досліджень.Prombles in programming 2024; 4: 99-113
Дослідження застосування технологій GPGPU та TPU для методу забезпечення якості коментарів у системах контролю версій
Full text linkThe study substantiates the relevance of solving the issue of ensuring the quality of descriptions for changes made in source code files within version control systems. Machine learning methods, particularly neural networks of various architectures, are employed for comment filtering. Neural networks are deemed appropriate due to the necessity of identifying descriptions that accurately reflect the purpose of the changes made. Recurrent neural networks were developed and trained on a dataset of change descriptions obtained through the GitHub REST API. To enhance training performance, various hardware and software platforms such as CPU, TPU, and GPGPU were utilized. The accuracy of the models was analyzed using metrics like Accuracy and the harmonic mean (F1-score).Prombles in programming 2025; 1: 24-37У роботі обґрунтовано актуальність вирішення задачі забезпечення якості описів до внесених змін у ви хідних текстах програм для систем контролю версій. Для здійснення фільтрації коментарів використо вуються методи машинного навчання: нейронні мережі різної архітектури. Доцільним є використання нейронних мереж у зв’язку з необхідністю пошуку описів до внесених змін, які відображають їхню мету. Створено рекурентні нейронні мережі та здійснено їх навчання на множині описів до внесених змін, отриманих за допомогою спеціального програмного інтерфейсу GitHub REST API. Для покращення шви дкодії навчання застосовано різні програмно-апаратні платформи на кшталт CPU, TPU та GPGPU. Про ведено аналіз точності моделей за допомогою метрик: точності (Accuracy) та середнього гармонійного (F1-score).Prombles in programming 2025; 1: 24-3
Формалізоване проектування та синтез паралельних програм для відеографічних прискорювачів
Full text linkPrombles in programming 2013; 3: 38-46Проведено налаштування алгеброалгоритмічного інструментарію на формалізоване проектування та синтез програм, що використовують відеографічні прискорювачі. Продемонстрована ефективність використання багатопроцесорних графічних прискорювачів для обчислювальних задач на прикладі спеціально розробленого паралельного алгоритму чисельного інтегрування задачі N тіл.Prombles in programming 2013; 3: 38-4
Першопорядкові композиційно-номінативні логіки із узагальненими реномінаціями
Full text linkFirst-order composition-nominative logics of partial single-valued, total multi-valued, and partial multi-valued quasiary predicates are investigated. It is proposed to extend these logics with generalized renominations and special predicates that detect if the subject variables have assigned values. Languages and semantic models of such logics are defined, their semantic properties, in particular, properties of relations of logical consequence are studied.Prombles in programming 2014; 2-3: 17-28Досліджено першопорядкові композиційно-номінативні логіки часткових однозначних, тотальних неоднозначних та часткових не-однозначних квазіарних предикатів. Запропоновано розширення цих логік узагальненими реномінаціями та спеціальними предикатами-індикаторами наявності значення для предметних змінних. Описано мови та семантичні моделі таких логік, досліджено їх семантичні властивості, зокрема, властивості відношень логічного наслідку.Prombles in programming 2014; 2-3: 17-2
Медико-физиологические программные симуляторы: необходимость и проблемы
Full text linkThis paper analyzes basic conceptual and technological problems encountered in creation of special software simulators (SSS) known under terms of «virtual physiological human» and «virtual patient». SSS can have two applications: 1) educational – for better studying of human physiology; 2) clinical – for improving the accuracy of diagnosis and for optimizing of a treatment of non-trivial diseases. It is argued that the SSS should be based on quantitative mathematical models of physiological systems and processes. SSS must provide both execution of computer imitational experiments (CIE) and their results’ analysis. Each CIE should be in accordance with the scenario generated by the user interface (UI). It is desirable that the SSS based on two modules: hard and flexible. The hard module implements the model with the boundary conditions of their adequacy. The flexible module governs both models’ constants available for modification through UI and parameters specifying scenarios of CIE. It is assumed that most promising class of SSS should combine computer animations with standard and optional programs visualizing CIE’s results. Problems arising in development of SSS for modeling of physiological responses of human energy mega system to factors that create an energy deficit in a group of cells are analyzed. Main problems accompanying a versioning of SSS capable to simulate scenarios for the correction of specific pathologies are also discussed.Prombles in programming 2014; 2-3: 197-204В работе проанализированы основные концептуальные и технологические проблемы, возникающие на пути создания специализированных программных симуляторов (СПС), известных под терминами «виртуальный физиологический человек» или «виртуальный пациент». Показано, что СПС могут иметь две сферы применения: 1) в медицинских вузах для совершенствования преподавания физиологии человека; 2) в клинике для повышения точности диагностики и оптимизации лечения нетривиальных болезней. Обосновано, что СПС должна базироваться на количественных математических моделях физиологических систем и процессов. Способ применения СПС – проведение компьютерных имитационных экспериментов (КИЭ) и анализ их результатов. Каждый КИЭ должен осуществляться в соответствии со сценарием, который формируется пользователем посредством интерфейса пользователя (ИП). Желательно, чтобы СПС состояла из двух модулей: жесткого и гибкого. Жесткий модуль реализовывает модели с учетом граничных условий их адекватности. Гибкий модуль описывает как константы, которые доступны для перенастройки посредством ИП, так и параметры, заданием которых формируются сценарии КИЭ. Обосновано, что для этого класса СПС наиболее перспективным будет сочетание компьютерной анимации со стандартными и специальными программами визуализации результатов КИЭ. Рассмотрены проблемы создания СПС для моделирования физиологических реакций энергетической мегасистемы человека на факторы, создающие дефицит энергии в группе клеток. Обсуждаются основные проблемы создания версий СПС для симуляции сценариев коррекции конкретных патологий.Prombles in programming 2014; 2-3: 197-20
Схема параллельного решения задачи дифракции SH-волн на системе некруговых трещин в бесконечной упругой среде
Full text linkA parallel algorithm of a numerical solution of a stationary problem of the elasticity theory about the interaction of harmonic SH-waves with a system of non-circular cracks-cuts in an infinite elastic medium, is offered. The boundary-value problem is reduced to a system of singular integro-differential equations.Prombles in programming 2014; 2-3: 82-87Предложен параллельный алгоритм численного решения стационарной задачи теории упругости о взаимодействии гармонических SH-волн с системой некруговых трещин-разрезов в бесконечной упругой среде. Краевая задача сведена к системе сингулярных интегро-дифференциальных уравнений.Prombles in programming 2014; 2-3: 82-8
Мультимодальний RAG з використанням текстових та візуальних даних
Full text linkThis paper presents the development and investigation of a multimodal Retrieval-Augmented Generation system designed for the analysis and interpretation of medical images. The research focuses on chest X-ray images and their corresponding radiology reports. The primary goal was to create a system capable of performing two key tasks: generating a detailed radiology report for an input image and providing accurate answers to specific ques tions about it. A secondary goal was to demonstrate that employing a multimodal retrieval-augmented approach significantly improves generation quality compared to using large multimodal models without a retrieval com ponent. The system's implementation utilizes a combination of state-of-the-art deep learning models. The Bio medCLIP model, fine-tuned on the target dataset, was used to generate vector embeddings for both text and visual data. The generator component is based on the large language model LLaVA-Med 1.5, which is adapted for the medical domain and quantized to operate under limited computational resources. The system architecture also includes auxiliary classifiers based on DenseNet121 to determine the image projection and identify clinical findings, thereby enhancing retrieval accuracy. The experimental evaluation involved testing six different con figurations of the developed system. The evaluation was conducted using a range of metrics, including accuracy and F1-score for the question-answering task, as well as BLEU, ROUGE, F1-CheXbert, and F1-RadGraph for assessing the quality of the generated reports. The test results demonstrated a significant advantage of all system configurations over the baseline generator model. The best results were achieved by the configuration that uti lizes projection and clinical finding classifiers with an exact match requirement for the identified pathologies. The study confirmed that integrating a relevant data retrieval mechanism significantly enhances both the struc tural and semantic quality of the generated textual descriptions for medical images.Problems in programming 2025; 3: 66-78Стаття присвячена розробці та дослідженню мультимодальної системи генерації, доповненої пошуком (Retrieval-Augmented Generation), призначеної для аналізу та інтерпретації медичних зображень. Об’єктом дослідження є рентгенівські знімки грудної клітки та відповідні їм радіологічні звіти. Основна мета роботи полягала у створенні системи, здатної виконувати два ключові завдання: генерувати дета льний радіологічний звіт для вхідного зображення та надавати точні відповіді на конкретні запитання щодо нього. Додатковою ціллю було демонстрування того, що застосування мультимодального підходу з пошуком релевантної інформації суттєво покращує якість генерації порівняно з використанням вели ких мультимодальних моделей без компонента пошуку. Для реалізації системи було використано комбі націю сучасних моделей глибокого навчання. За основу для створення векторних представлень тексто вих та візуальних даних було взято модель BiomedCLIP, яку було додатково навчено на цільовому наборі даних. Функції генератора виконувала велика мовна модель LLaVA-Med 1.5, адаптована для медичної галузі та квантизована для роботи в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Архітектура системи також включає допоміжні класифікатори на основі DenseNet121 для визначення проєкції знімка та іден тифікації наявних клінічних ознак, що дозволило підвищити точність пошуку. У процесі експеримента льного дослідження було протестовано шість різних конфігурацій розробленої системи. Оцінювання проводилося з використанням низки метрик, зокрема, точності та F1 для задачі відповіді на питання, а також BLEU, ROUGE, F1-CheXbert та F1-RadGraph для оцінки якості згенерованих звітів. Результати тестування продемонстрували значну перевагу всіх конфігурацій системи над базовою моделлю-генера тором. Найкращі результати показала конфігурація, що використовує класифікатори проєкції та клініч них ознак із вимогою точного збігу знайдених патологій. Дослідження підтвердило, що інтеграція меха нізму пошуку релевантних даних значно підвищує структурну та змістовну якість генерованих текстових описів для медичних зображень.Problems in programming 2025; 3: 66-7