СЕРИЯ ОБЗОРОВ НАУЧНЫХ СТАТЕЙ НА ПЛАТФОРМЕ РЦНИ: ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Преподаватели, аспиранты и студенты!

Продолжаем знакомить вас с электронной библиотекой Российской академии наук, содержащей полнотекстовую коллекцию журналов.

Предлагаем вашему вниманию «Программирование». Журнал публикует статьи по всем проблемам, связанным с теоретическим и практическим программированием: операционные системы, технологии программирования, языки программирования и компиляторы, параллельное программирование, верификация и тестирование программ, машинная графика, компьютерная алгебра и т.п. Журнал предназначен для исследователей, практиков и студентов.

Исследование методов представления поверхностей на основе функций расстояний со знаком / А. Р. Гарифуллин, В. А. Фролов, А. С. Будак, Г. А. Галактионов // Программирование. — 2025. — № 3. — С. 15-26. — URL:

journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305284

В работе проведено исследование методов рендеринга поверхностей на основе трассировки лучей для представлений на базе функций расстояний со знаком. В качестве основных объектов интереса были выбраны время работы алгоритма рендеринга, объем занимаемой памяти, точность представления поверхности, оцениваемая по рендеру с помощью метрики PSNR. Проведенное сравнение выявило перспективные представления и алгоритмы и показало, что функции расстояний в ряде случаев практически не уступают полигональным моделям по скорости, хотя при этом могут выигрывать по объему потребляемой памяти и представлять поверхность с хорошим уровнем точности.

Адаптивный метод выбора базисных функций сетей Колмагорова — Арнольда для задачи улучшения изображений магнитно-резонансной томографии / М. А. Пенкин, А. С. Крылов // Программирование. — 2025. — № 3. — С. 63-69. — URL:

journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305288

Исследуется возможность улучшения качества обработки изображений магнитно-резонансной томографии на основе использования сетей Колмогорова–Арнольда для фильтрации глобальных признаков сверточной нейронной сети. В настоящем исследовании мы предлагаем метод адаптивного отбора базисных функций самой моделью в ходе обучения из заранее зафиксированной пользователем системы базисов. Предлагаемый подход основан на механизме внимания, успешно применяющемся в трансформерных сетях.

Мультиобъективная визуализация обширных лесов в системах виртуального окружения / П. Ю. Тимохин, М. В. Михайлюк // Программирование. — 2025. — № 3. — С. 102-113. — URL:

journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305291

Рассматривается задача визуализации обширных лесных массивов в системах виртуального окружения с помощью облаков точек и аппаратно-ускоренной трассировки лучей. На основе предложенного метода создана программная реализация и проведена ее апробация на ряде детализированных облаков точек реальных деревьев (листопадных и вечнозеленых). Результаты апробации подтвердили возможность синтеза в реальном времени изображений уникальных обширных лесных массивов (несколько миллионов деревьев) как с высоты “птичьего полета”, так и “с точки зрения пешехода”. Предложенное решение имеет широкий диапазон применений: системы виртуального окружения, видеосимуляторы, научная визуализация, геоинформационные системы, образовательные приложения и др.

Информация для авторов статей :

— журнал является рецензируемым, включен в перечень ВАК;

— в «Белом списке» имеет уровень 2;

Более подробную информация о коллекции журналов можно узнать на сайте Научной библиотеки:

https://lib.sibsau.ru/ran

Все публикации можно скачивать! Следите за новыми постами.

Источник: lib.sibsau.ru

Источник: ai-news.ru