No abstract

In the paper, three algorithms for predicting protein side-chain conformations are suggested and discussed. All proposed approaches analyze the local neighborhood of the target residue to avoid ‘steric clashes’. Strong and weak points of the algorithms are described, and ways of improving their outcomes are suggested. The approach based on predicting conformations for all residues in a protein chain segment appears to be the most promising.

The paper describes a simulator of parallel Branch and Bound (BnB) method. Several subdomain trees for benchmark functions are analyzed, a characteristic Gaussian-like distribution is discovered. An algorithm of artificial tree generation is formulated according to this criterion. The process of simulator modeling is described, several computational experiments are conducted. Their results show a hyperbolic decrease trend for modeled time as the number of computational units grows, which is concluded to be similar to real systems.

No abstract

АннотацияПредложен метод определения направления рук в пространстве с применением малопроизводительных устройств интернета вещей. Метод основан на применении алгоритмов, предназначенных для решения задач оценки позы человека (данный класс задач известен как Human Pose Estimation, HPE). На базе алгоритмов построена модель обнаружения направлений рук. Выполнено тестирование и сравнение известных алгоритмов PoseNet и OpenPose, положенных в основу разработанного метода, по среднему углу ошибки. В качестве аппаратной платформы применен одноплатный компьютер Raspberry Pi 4B и глубинный сенсор Intel RealSense D435i. Разработанный метод может быть применен в системах управления жестами для системы «умный дом». Ключевые слова алгоритм оценки позы человека, human pose estimation, человеко-машинное взаимодействие, карты глубин, интернет вещей, управление жестами Ссылка для цитирования: Медведев Д.С., Игнатов А.Д. Метод детектирования пространственного положения рук по данным глубинных камер для малопроизводительных вычислительных устройств // Научнотехнический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 2. С. 410-414.