Парсинг Pubmed на противораковые натуральные вещества

В этой статье будет расчет натуральных веществ распарсенных с базы биомедицинских публикаций Pubmed. Для научных целей также полезно высчитывать комбинации молекул, но для этого требуется транскриптом, который можно получить добавляя лекарство на клетку HeLa.

https://habr.com/ru/articles/648457/

Алгоритмы и Структуры данных

Новый алгоритм может снизить разобщенность пользователей соцсетей

Новый алгоритм может снизить разобщенность пользователей соцсетей

Социальные сети создавались для глобального общения, но на практике часто усиливают разобщённость. Вместо объединения людей они формируют «информационные пузыри» — изолированные сообщества, где пользователи взаимодействуют преимущественно с единомышленниками. Контент с альтернативными взглядами либо скрывается алгоритмами, либо воспринимается как враждебный. Эта онлайн-сегрегация ведёт к социальному разделению, уверенности в абсолютной правоте своей позиции и росту агрессии к «чужим».

Учёные из МФТИ, ИПУ РАН и ТГУ предложили математическое решение проблемы, изменив алгоритмы формирования социальных связей. Новый подход снижает сегрегацию пользователей с помощью анализа структуры сетей.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/940616/

Алгоритмы и Структуры данных

Как создавать уникальные лабиринты

Лабиринты на сегодняшний день всё ещё важны в развлекательной сфере. И это не только зеркальный лабиринт в парках аттракционов, но и видеоигры, ведь если посмотреть на карты и уровни в различных играх, то это всё один большой и сложный лабиринт, построенный по некоторым правилам.

А что если мы хотим тоже сделать свой интересный и уникальный лабиринт? Очевидно, нужно создать эти самые правила. Далее я постараюсь кратко, понятно и без лишних непонятных букв рассказать о разработке своего подхода к генерации различного рода лабиринтов. Объясню, почему я этим занялся, с чего начинал и как всё развилось до вполне приличного алгоритма на основе подхода и почему каждый из вас может взять этот подход за основу и адаптировать его под свои желания.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/647159/

Алгоритмы и Структуры данных

Искусство создания эффективных математических моделей

За любой математической моделью стоит субъект-создатель, который имеет свое видение моделируемых процессов, свою креативность и виртуозность владения мат. аппаратом. Эти и другие источники субьективности формируют определенный почерк автора-разработчика. Но все ли модели хороши?

Выпущено множество книг-рекомендаций про то, как писать "хороший" программный код: "Чистый код", "Совершенный код", "Программист-прагматик", "Чистая архитектура" и др. Такого рода литература задает некоторый стандарт качества и очертания "идеала".

Аналогичный свод рекомендаций существует и для разработчиков оптимизационных мат. моделей. В статье на примере задач целочисленного линейного программирования порассуждаем о хороших моделях. Рассмотрим различные нюансы математического моделирования и их влияние на скорость поиска решения задачи готовыми пакетами - солверами. Предлагаю перейти к делу и начать с такого понятия как слаковые переменные.

https://habr.com/ru/articles/934632/

Алгоритмы и Структуры данных

Статья 5: Алгоритмы – реализация и модель ошибок

Предисловие. Получив ряд критических комментариев от читателей постарался учесть замечания и давать больше конкретики в описании реализации. Т.к. потребовалось излагать больше конкретики привожу описание формул в на мета-языке, либо картинками.

Также хочу еще раз сказать, что создание данного устройства - это исключительно моя инициатива, как начинающего пилота. Я не создаю такие устройства на постоянной основе, я не обладаю профильным образованием в авионике, а иду по пути проб и ошибок создавая полезное для себя устройство. Если я захожу на вашу территорию ваших профессиональных или академических интересов, то прошу отнестись с пониманием к некоторым неточностям или ошибкам термионологии. Буду рад вашим комментариям!

https://habr.com/ru/articles/940826/

Алгоритмы и Структуры данных

Генерация синтетических данных для LLM. Часть 3: случайные матрицы

Добрый день, уважаемые Хабровчане :) Продолжаем наши научные изыскания в области определения «синтетических» данных. В этой статье я рассмотрю тему анализа графов с позиции анализа спектров матрицы смежности для случайных матриц. То есть мы зайдём со стороны оптимизации знаний из прошлых двух статей (раз и два) и посмотрим, как применить теорию случайных матриц к нашей исходной задаче. Основная цель — расширение диапазона исследуемых значений.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/941220/

Алгоритмы и Структуры данных

Flat-контейнеры в C++

Привет, Хабр! Еще в C++23 появились «плоские» ассоциативные контейнеры: std::flat_set, std::flat_map и их многоключевые аналоги. Проще говоря, это полные аналоги обычных std::set и std::map, но реализованные иначе – через упорядоченный последовательный контейнер (по умолчанию std::vector). Зачем вообще понадобились эти штуки? Официальная причина – экономия памяти и выигрыш в производительности при чтении данных.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/940306/

Алгоритмы и Структуры данных

Топологическая безопасность ECDSA: Динамические методы анализа и теоретические основы

В данной работе представлена новая парадигма анализа безопасности алгоритма цифровой подписи на эллиптических кривых (ECDSA) через призму алгебраической топологии. Мы формализуем пространство параметров ECDSA как топологическое пространство в форме тора и вводим топологические инварианты (числа Бетти, эйлерова характеристика) как количественные метрики безопасности. Наш ключевой вклад включает закон диагональной периодичности, метод динамических улиток и гиперболическую кластеризацию, которые позволяют значительно снизить вычислительную сложность анализа с O(m⁴) до O(m log m). Мы доказываем, что безопасная реализация ECDSA должна соответствовать топологическим критериям: β₀ = 1, β₁ = 2, β₂ = 1. Предложенные методы обеспечивают систематический подход к обнаружению subtle уязвимостей, которые могут быть пропущены традиционными статистическими тестами. Интеграция с Project Wycheproof и рекомендации для криптографических библиотек завершают нашу работу, делая ее практически применимой для индустрии.

https://habr.com/ru/articles/941238/

Алгоритмы и Структуры данных

Гибридный квантовый эмулятор с топологическим сжатием: вдохновленный фотонными вычислениями

Недавно на Хабре появилась потрясающая статья "Свет считает быстрее: как работают фотонные вычисления и из какого «железа» они собраны" от автора vsradkevich, которая стала ключевым вдохновением для нашего проекта. Эта статья подробно раскрывает принципы фотонных вычислений и дает четкие рекомендации по созданию гибридных систем: "Линейные операции — в оптике, нелинейности и память — в CMOS".

Вдохновившись идеями vsradkevich, мы разработали Гибридный Квантовый Эмулятор с Топологическим Сжатием (HQE) — программное решение, реализующее аналогию фотонного тракта в эмуляции квантовых вычислений. Как и рекомендовал автор оригинальной статьи, мы разделили ответственность: "оптика — линейная часть; нелинейности и нормализации — в электронике".

https://habr.com/ru/articles/941308/

Алгоритмы и Структуры данных

Разбор задачи из реальной практики

У вас мобильное приложение и вам надо разработать функциональность, которая будет показывать баннер "С днем рождения" при входе в приложение, в день, когда у пользователя ДР.

Так как функциональность новая, то ее релиз запланирован на определенные даты и для остальных она должна быть скрыта, но есть требование от бизнеса, что этот баннер должен появиться не только на новой версии приложения, но и на двух версиях до этого.

https://habr.com/ru/articles/940858/

Алгоритмы и Структуры данных

Программирование автомобилей в играх

Автомобили встречаются в играх повсеместно, это стандартный элемент многих жанров. Если в игровом мире есть перемещение на дальние расстояния, то есть вероятность, что для него используется автотранспорт (если только вы не в фэнтези-мире, где перемещаются на лошадях. Прощу прощения, но в моём посте не будет информации о программировании лошадей).

https://habr.com/ru/articles/931822/

Алгоритмы и Структуры данных

Книга: «Алгоритмы и структуры данных для тех, кто ненавидит читать лонгриды»

Привет, Хаброжители! Алгоритмы — это сердце программирования. От их правильного выбора зависит, будет ли программа работать мгновенно или заставит вас ждать вечность. Но как разобраться во всем этом, если вы только в начале пути?

Эта яркая книга делает изучение алгоритмов и структур данных простым и увлекательным. Благодаря полноцветным иллюстрациям, схемам и наглядным примерам сложные концепции становятся понятными даже новичкам.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/941216/

Алгоритмы и Структуры данных

Комбинаторная теория переобучения повысила информативность трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях

Коллектив российских ученых исследовал применение методов машинного обучения для проектирования трассерных исследований. Целью было повышение достоверности результатов по выявлению гидродинамической связи в пласте между нагнетательными и добывающими скважинами в низкопроницаемых коллекторах с самопроизвольным развитием трещин гидроразрыва пласта (автоГРП) в нагнетательных скважинах. Работа была опубликована в российском журнале «Искусственный интеллект и принятие решений» и была выполнена совместно учеными и исследователями из МФТИ (г. Москва), ООО «РН-БашНИПИнефть» (г. Уфа) и ООО «РН-Юганскнефтегаз» (г. Нефтеюганск).

https://habr.com/ru/articles/941820/

Алгоритмы и Структуры данных

На дворе LLM, а книгу о перцептроне так никто и не открыл!?

Сложно следить за околонаучными темами, и понимать, что ветка эволюции научного направления пошла не туда. Сейчас случился некий бум псевдонаучного взлета LLM, и я приведу в качестве современной статьи на хабре лишь одну, но это по прежнему массовое явление. Например, в статье компании Friflex за 2024 год История LLM-агентов: 10 ярких моментов по прежнему утверждается "На смену однослойному перцептрону Розэнблатта пришел многослойный. В статье Learning representations by back-propagating errors («Обучение представлений с помощью обратного распространения ошибки») Румельхарт и Хинтон показали, что многослойный перцептрон справляется с задачами, которые были не под силу его однослойному предшественнику. Например, с XOR. ". Совершенно излишне говорить, что это полное вранье, а авторы статьи даже не потрудились открыть эту статью, чтобы её прочитать. Это стало массовым явлением, и я его наблюдаю как минимум 20 лет, я когда то написал тут на хабре цикл статей объясняющих детали, лучше всего посмотреть эту Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта. Поэтому к этому возвращаться не будем. Я не знаю почему, может это массовая культура так влияет на людей, а порог вхождения в тематику ИИ слишком сложный? Не знаю, но не важно. Чтобы продемонстрировать скорость обучения перцептрона я написал несколько реализаций перцептрона Розенблатта и выложил их на гитхабе. А затем мы коснемся LLM.

https://habr.com/ru/articles/941754/

Алгоритмы и Структуры данных

Комбинаторная теория переобучения повысила информативность трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях

Коллектив российских ученых исследовал применение методов машинного обучения для проектирования трассерных исследований. Целью было повышение достоверности результатов по выявлению гидродинамической связи в пласте между нагнетательными и добывающими скважинами в низкопроницаемых коллекторах с самопроизвольным развитием трещин гидроразрыва пласта (автоГРП) в нагнетательных скважинах. Работа была опубликована в российском журнале «Искусственный интеллект и принятие решений» и была выполнена совместно учеными и исследователями из МФТИ (г. Москва), ООО «РН-БашНИПИнефть» (г. Уфа) и ООО «РН-Юганскнефтегаз» (г. Нефтеюганск).

https://habr.com/ru/articles/941820/

Алгоритмы и Структуры данных

Универсальный сервис по сбору телеметрии с CAN-шин на технике
Для начала разберёмся, что такое CAN-шина, для чего она нужна и как с ней работать. Если совсем просто, то CAN (Controller Area Network) шина – цифровая сеть в современных автомобилях, обеспечивающая обмен данными между различными электронными узлами (устройствами) управления. Передача происходит по двухпроводной витой паре.

https://habr.com/ru/companies/severstal/articles/942052/

Алгоритмы и Структуры данных

SONAR-LLM — учим нейросети думать предложениями вместо слов

У себя в группе мы активно пытаемся понять, почему большие языковые модели и другие архитектуры ведут себя так или иначе, и разрабатываем инструменты, которые помогают нам в этом разобраться.

Среди прочего нас очень заинтересовал сравнительно свежий подход, в котором предлагается перейти от генерации токенов к генерации целых предложений — Large Concept Models, LCM. Мы углубились в эту тему и смогли предложить новый способ, как использовать идею LCM эффективнее.

О том, что мы сделали — в статье ниже.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/941960/

Алгоритмы и Структуры данных

Топологический аудит ECDSA: Практическая реализация с минимальными входными данными

AuditCore — это первая система топологического аудита ECDSA, основанная на принципиально новом подходе: вместо традиционного статистического анализа она представляет пространство цифровых подписей как математический тор (что математически верно), где каждая подпись становится точкой на его поверхности, и анализирует его топологическую структуру через числа Бетти и TVI Score (Torus Vulnerability Index); системе требуется всего один публичный ключ и одна реальная подпись из сети, а остальные данные она генерирует сама, сохраняя математическую корректность ECDSA, что позволяет обнаруживать уязвимости даже в новых или малоактивных кошельках; в отличие от существующих методов, AuditCore не просто ищет аномалии в отдельных подписях, а выявляет структурные паттерны (горизонтальные линии, диагональные полосы, кластеры), указывающие на конкретные типы уязвимостей, такие как фиксированный k или линейная зависимость, делая анализ не эвристическим, а математически строгим и количественно оцениваемым, что делает его надежным инструментом для обеспечения безопасности криптовалютных систем.

https://habr.com/ru/articles/942190/

Алгоритмы и Структуры данных

Athenix — мониторинг котировок с глубоким анализом объёмов и прогнозами от ИИ

Меня зовут Андрей Счастливый. Я увлеченный энтузиаст, который очень любит программирование и аналитику. У меня есть достаточный опыт работы на бирже MOEX и иностранных биржах, есть опыт работы на разном ПО для торговли, в том числе Volfix (сильный объёмный анализ), Timing Solution (работа с циклами), Tradingview и другие. Большинство подходов, которые реализованы в ПО предоставляют огромное кол-во инструментов, что является плюсом и в то же время имеет такую обратную сторону как сложность в настройке и сосредоточении на главном для среднестатистического трейдера. Разом использовать 100 инструментов мы не можем, да это и не нужно. Выбрав несколько инструментов из множества всегда в голове, живёт мысль, что мы что-то упускаем. Мозг трейдера поэтому постоянно находится в блуждании в поисках ответа на вопрос: а что же ещё стоит учесть. Я через это прошёл многократно.

https://habr.com/ru/articles/942364/

Алгоритмы и Структуры данных