Исследования

Сотрудниками компании проведено несколько десятков расчетно-аналитических работ, серий математического моделирования, и научных исследований, по темам из различных областей науки и техники, подтверждающие наши возможности: 

Машинное обучение:
  • реализация модели Skip-Gram для определения наиболее часто встречающихся слов в текстах песен (2021);
  • применение неройнных сетей для предсказания выкачиваемого объема нефти группой штанговых насосов (2020);
  • создание обучаемой системы оценки стоимости жилья по заданным параметрам (2020);
  • исследование алгоритма верификации человека по биометрическим моделям (2019);
  • разработка метода расчета ледового сопротивления судов на основе применения нейронных сетей (2019);
  • прогнозирование временных рядов по продажам товаров народного применения на основе применения гребенчатой регрессии и случайного леса (2019);
  • сравнение методов классификации образов для изображений символов текста (2018);
  • реализация метода анализа основных компонентов (PCA) и исследование его характеристик на примере рентгеновских снимков верхних конечностей (2018); 
  • применение искусственных нейронных сетей для измерения параметров движения спускаемого аппарта (2015);
  • реализация рандомизированного алгоритма стохастической аппроксимации для распознавания отдельных слов речи, на основе применения искусственных нейронных сетей, кластерного анализа и коэффициента линейного предсказания (2015);
  • назначение режимов работы холодильного оборудования, для моделирования льда заданных параметров в ледовом опытовом бассейне, с использованием нейронных сетей (2013);
Компьютерное зрение:
  • разработка опытного образца системы определения наличия средств индивидуальной защиты (ИСЗ) на сотрудниках, проходящих через контрольно-пропускные пункты (КПП), по изображению видеокамеры (2018);
  • разработка программы отслеживания перемещения игроков (2018г.);
  • определение количества посетителей в магазине одежды по изображению с видеокамер (2018);
  • применение алгоритма Зонг-Суня для скелетизации изображений (2016); 
  • применение алгоритмов машинного обучения для распознавания номерных знаков автомобилей по изображению видеокамеры (2014);
  • проведение сравнительного анализа математических методов, применяемых при распознавании изображений (2014);

Логистика и транспорт:

  • определение оптимального маршрута судна в ледовых условиях (2021);
  • моделирование совместного движения буксира и буксируемого объекта в условиях спокойной воды (2021);
  • решение многокритериальной задачи перевозки груза разными видами транспорта (2019);
  • моделирование работы светофоров в зависимости от загруженности городских дорог на основе дискретно – событийного моделирования (2019);
  • разработка метода прогнозирования остаточного ресурса тормозных колодок в зависимости от режима движения автомобиля на разном дорожном покрытии (2019);
  • исследование движения мобильного робота с двумя независимыми колесами по криволинейной траектории (2017);
Финансы и базы данных:
  • создание робота для торговли акциями на языке Lua (2021);
  • создание модели управления многопродуктовыми запасами различных групп (2016);
  • создание программного обеспечения для управления валютным обменом и решения оптимизационной задачи обмена для 4-х валют (2016);
  • применение R/S анализа на фондовых рынках (2016); 
  • создание базы данных турфирмы (2015);
Приборостроение:
  • дискретно – событийное моделирование работы источника бесперебойного питания (ИБП) в условиях малоустойчивой электрической сети (2017);
  • вычисление  суммарной  инерционной девиации гирокомпаса (2015);
  • сравнение способов спектрального погашения помех для пассивного радара (2015);
Медицина:
  • реализация алгоритмов поиска решений при математическом моделировании взаимодействия высокоселективных пептидов (2018);


Как Вы видите – Нам, не страшны новые для нас предметные области, так как математические постулаты едины для всех.