Індекс рубрикатора НБУВ: В379.2 + К207.6

Рубрики:

Фізика напівпровідників

Вплив електричної та ультразвукової обробки на структуру і властивості металів і сплавів

Шифр НБУВ: Ж26988 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: К204.2 + В372.33

Рубрики:

Природа сплавів

Тверді розчини

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Представлено теоретичні та експериментальні дослідження гальваномагнітних явищ у вузькощілинних напівпровідниках HgMnTe і HgCdMnTe. Показано, що з порівняння теоретичних температурних залежностей питомої провідності та коефіцієнта Холла в області змішаної провідності з експериментом, можна досить точно визначити склад матеріалу, ширину забороненої зони, а також концентрацію донорів та акцепторів.

Індекс рубрикатора НБУВ: В37

Рубрики:

Фізика твердого тіла. Кристалографія

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В372

Рубрики:

Структура твердих тіл

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.2

Рубрики:

Фізика напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.2

Рубрики:

Фізика напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Наведено результати дослідження нового твердого розчину HgCdMnZnTe з вмістом марганцю та цинку до 5 %. Досліджено механічні властивості цих кристалів і гальваномагнітні вимірювання, а також зроблено їх рентгеноструктурний аналіз. Визначено ширину забороненої зони, концентрацію та рухливість власних носіїв струму. Показано, що новий матеріал має більш досконалу кристалічну структуру у порівнянні з HgCdTe. Одержані дані дозволяють зробити висновок про те, що даний матеріал можна розглядати як альтернативний під час створення ефективних фотоприймачів, що працюють у 3 - 5 мкм і 8 - 14 мкм спектральних діапазонах.

Представлены результаты разработки и исследования статистических характеристик генераторов бинарного ключевого потока на основе клеточных автоматов. Разработанные генераторы используют элементарные правила межклеточного взаимодействия, "30", "86", "135" и "149", как наиболее обещающие со статистической точки зрения. Модификации правил заключались как в комбинировании самих правил взаимодействия, так и битов массивов перед выводом очередного бита. Разработано собственное правило межклеточного взаимодействия на основе сложения по модулю два. Исследования статистических характеристик выполнялись с помощью пакета NIST STS v1.8. Все разработанные генераторы продемонстрировали хорошие статистические свойства, которые подтверждают их удовлетворительную криптостойкость. Исследована также линейная сложность разработанных генераторов с использованием алгоритма Берлекемпа-Месси. Получены высокие значения линейной сложности (около половины длины клеточного автомата), что считается традиционным для такого рода систем. На основе исследованных генераторов разработана система защищенного обмена аудио-, текстовой и файловой информацией в реальном времени, что свидетельствует о высоком быстродействии системы защиты. Статистические тесты показывают, что система удовлетворяет всем требованиям NIST STS.

In this paper it is describe a new approach developed for recognizing micro- and nano-sized objects and a method for quantitative analysis of these objects. For this purpose was developed the automated systems that can simplify and accelerate the process of nanoparticle tracks analysis under the microscope whereby engineers and scientists are able to recognize the structures of defects in semiconductor wafers, along with nanoparticles and other microscopic objects. This capability is important to both select appropriate crystals and also to apply the data to improve the production process.

Розглянуто особливості розробки нової інформаційної технології розпізнавання символів тексту, яка базується на новому типі клітинних автоматів, конкуруючих клітинних автоматах. Перевагами цієї технології є простота правил взаємодії, можливість легкого розпаралелювання процесу розпізнавання, можливість розпізнавання спотворених та частково накладених символів. Проведене порівняння якості роботи та швидкодії з комерційною системою ABBYY FineReader продемонструвало порівнянні експлуатаційні показники розробленої технології розпізнавання.

Розглянуто особливості застосування конкуруючих клітинних автоматів (ККА) до задач із розпізнавання складних captcha-систем. Для цього введено поняття ККА і розроблено алгоритми їх функціонування та взаємодії. Описано математичну модель ККА на базі теорії множин для опису рухомих клітинних автоматів, що пересуваються по сусідніх станах символів і в такий спосіб реалізують свої правила переходу. На базі математичної моделі розроблено систему розпізнавання captha-зображень, яка реалізована в програмному коді засобами технології JavaFX 2.0, що надала можливість досягти кросплат-форменості та правильного розроблялися для англійської мови. Кожен символ алфавіту представляється у вигляді системи станів, котрій поставлено у відповідність клітинний автомат зі станами, що описують даний символ. Для розробки використано мову програмування Java та можливості обробки зображень бібліотекою OpenCV, яка надала можливість досягти якісного результату розпізнавання. Розглянуто архітектуру розробленої системи розпізнавання складних captcha-зображень у вигляді діаграм класів головних блоків з детальним описом кожного класу. Проведено комп'ютерні експерименти з різними наборами спотворених символів, що використовуються у реальних captcha-системах та отримано показники якості розпізнавання розробленим програмним забезпеченням. Показано, що ймовірність отримання правильного результату розпізнавання captcha-зображень перевищує 80 % за ступеня деформації символів до 20 %. При ступені деформації символів понад 30 % існує велика ймовірність помилкового розпізнавання символів. До переваг методу розпізнавання символів тексту на базі ККА слід віднести простоту правил взаємодії, можливість легкого розпаралелювання процесу розпізнавання, можливість розпізнавання спотворених і частково накладених символів, які складають основу сучасних captcha-систем.

Онлайн-платформи продовжують сьогодні генерувати усе більші обсяги інформації. Автоматизація модерування контенту у таких платформах, у зв'язку з цим, залишається актуальною задачею. Уваги потребують випадки, коли з різних причин, доступно лише невеликі обсяги даних для навчання класифікаторів. У таких випадках необхідно залучати попередньо навчені моделі, які використовували для навчання великі об'єми даних широкого діапазону. Досліджено питання застосування попередньо навченої мультимовної моделі Universal Sentence Encoder (USE) як компоненту розробленого нами класифікатора, а також впливу різних параметрів на точність класифікації при навчанні на малому об'ємі даних (~ 0,05 % обсягу повного набору). Для вирішення поставленого завдання використовується відносно новий підхід до навчання, - за допомогою невеликого набору повідомлень. Оскільки текстові повідомлення усе ще домінують як способ передавання інформації, застосовується розроблений класифікатор, навчений на невеликому (~0,002 - 0,05 % повного набору) обсязі даних. Показано, що навіть при невеликій кількості прикладів для навчання (36 на клас) за рахунок використання ЕСЕ та оптимальної конфігурації в навчанні можна досягти високої точності класифікації за англійськими та російськими даними, що надзвичайно важливо, коли неможливо зібрати свій власний великий набір даних. Оцінено вплив підходу з використанням USE та набору різних конфігурацій гіперпараметрів на результат класифікатора текстових даних на прикладі наборів даних англійською та російською мовами. Висновки: у ході експериментів показана значна ступінь актуальності правильного підбору гіперпараметрів. Зокрема, у цій роботі розглядалися розмір пакету, оптимізатор, кількість епох навчання та відсоток даних із набору, взятих для навчання класифікатора. У процесі експерименту була обрана оптимальна конфігурація гіперпараметрів, згідно з якою 86,46 % точності класифікації за російськомовним набором даних і 91,13 % за англомовним відповідно можна досягти за десять секунд навчання (на час навчання можуть істотно вплинути використовувані технічні засоби).