Friday, November 9, 2007

Galaxy Zoo

Professional astronomers have collected pictures of one million galaxies in our universe. These pictures came from a project called the Sloan Digital Sky Survey. Now, the astronomers want to sort the galaxies they have found by shape.

However, there are too many galaxies for professional astronomers to look at and sort on their own. This would take a very long time. So they have asked the public for help. Astronomers want people around the world to help look at the pictures of the galaxies on a Web site and classify them into different kinds. All you need is a computer with connection to the Internet. This project is called Galaxy Zoo.


Astronomers want people instead of computers to help because some of the pictures are very hard to recognize. They say that people are much better at identifying these patterns and shapes. Some of the images of galaxies are unclear and the human eye is the best tool to help decide what shape a galaxy really is.

Scientists say that knowing how many of each kind of galaxy there are will help them understand more about our universe. The information will help answer questions about how galaxies are made and how they change over time. It will also help answer questions about how the universe works and moves.

Project Galaxy Zoo was first announced on July eleventh. In the first sixty hours after the announcement, the Web site had been visited almost seven million times. So far, more than eighty-five thousand people are exploring the universe on the Internet. People have sent more than twelve million galaxy classifications. However, astronomers say that they need even more people to help.

Scientists want between ten and twenty different people to sort each of the one million galaxies. This will take a long time, even with so many people working on it. However, more and more people are signing up to look at these galaxies every day. When the results help scientists answer important questions about the universe thousands of people will be able to say, "I helped." If you would like to join in, you can visit the Web site at www.galaxyzoo.org.

Проект Galaxy Zoo предоставляет возможность всем желающим принять участие в классификации галактик по типам. Для этого нужно зарегистрироваться на сайте проекта Galaxy Zoo, пройти квалификационный тест и в любое удобное время помочь профессиональным астрономам выполнить классификацию.

Saturday, October 20, 2007

Солнечное затмение 1 августа 2008 г.


Предлагаю познакомиться с деталями солнечного затмения, которое можно будет наблюдать 1 августа 2008 г. в Европе. Максимальная фаза затмения и наилучшее место для наблюдения этого затмения - Россия.

Просмотреть изображения затмения, полученные с помощью ЭВМ, для таких городов как Париж, Берлин, Варшава, Киев, Москва, Санкт-Петербург, Минск, Таллин, Новосибирск, Мурманск, Омск, Екатеринбург, а также вид Земли в этот момент из космоса можно здесь.

Thursday, October 11, 2007

Свято-Успенская Киево-Печерская Лавра


Свято-Успенская Киево-Печерская Лавра является священным достоянием православной Руси! от Киева в глубокой древности благодатные лучи распространились по всему небосклону русскому. С середины XI в. Киево-Печерска Лавра стала колыбелью духовного просвещения, главной святыней и центром народного паломничества святорусской земли. Несомненны ее заслуги в том, что Киев и поныне является одним из самых дорогих для православных христиан городом.

Побывав в Киево-Печерской Лавре, утвержденной Божиим Промыслом и повелением Пресвятой Богородицы, воспитавшей великих подвижников благочестия, мы убеждаемся, какой богатой историей и неисчерпаемой духовной сокровищницей обладает наша Церковь. Каждый шаг по святой лаврской земле приближает нас к познанию вечных истин, подвигает к духовному пробуждению и осмыслению своей жизни.

Великой святыней Киево-Печерской Лавры являются пещеры с почивающими в них мощами Печерских угодников. Их история насчитывает около тысячи лет. От пещер берет свое название древний монастырь

  1. Троицкая надвратная церковь. святые врата Лавры
  2. Крепостные стены
  3. Башня Ивана Кущника
  4. Часовая башня
  5. Онуфриевская башня
  6. Малярная башня
  7. Никольский больничный храм
  8. Бывшие больничные покои Никольского монастыря
  9. Бывшие келии соборных старцев
  10. Бывшая иконная мастерская Лавры
  11. Большая Лаврская колокольня
  12. Собор Успения Пресвятой Богородицы
  13. Бывший экономический корпус
  14. Церковь Всех Святых. Экономические ворота
  15. Церковь Спаса на Берестове
  16. Ковнировский корпус
  17. Корпус бывшей типографии
  18. Бывший дом наместника Лавры
  19. Фонтан, бывший колодец
  20. Здание бывших митрополичьих покоев
  21. Бывшая трапезная палата
  22. Трапезная церковь во имя прпп. Антония и Феодосия
  23. Южные ворота
  24. Крестовоздвиженская церковь. Церковь "Всех преподобных отцов печерских". Склад-магазин Киево-Печерской Лавры
  25. Вход в Ближние пещеры
  26. Колокольня на Ближних пещерах
  27. Дебоскетовская (опорная) стена
  28. Аннозачатиевская церковь
  29. Церковные лавки
  30. Церковь Рождества пресвятой Богородицы
  31. Колокольня на Дальних пещерах
  32. Резиденция Митрополита Киевского и всея Украины
  33. Галерея, ведущая к Ближним пещерам
  34. Галерея ведущая к Дальним пещерам
  35. Церковь Воскресения Христова
  36. Вход в Дальние пещеры через Аннозачатьевский храм
  37. Конференцзал, 45-й корпус
  38. Хозяйственные ворота
  39. Церковь "Живописный источник"
  40. Киевские Духовные Академия и Семинария
  41. Гостиница для священников
  42. Гостиница для паломников
  43. Колодец преп. Антония
  44. Колодец преп. Феодосия
  45. Паломнический отдел Киево-Печерской Лавры, 39-корпус.
Ближние пещеры, скрывающие под спудом мощи прп. Антония, называются Антониевыми, а Дальние, где с 1074 по 1091 гг. покоились мощи прп. Феодосия - Феодосиевыми. Оба лабиринта пещер залегают на глубине от 5 до 20 метров. Протяженность Ближних пещер - около 383 м., Дальних - около 293 м.

В пещерах иноки зарождающейся обители находили тишину и уединение, необходимые для духовных трудов. В течение времени пещеры перестраивались. Число братии умножалось, и возникла необходимость расширения первоначальных пещер и строительства новых келий, храмов и коридоров, связующих их. По отшествии из жизни земной иноков погребали в тех же пещерах. Спустя годы останки многих подвижников были обретены нетленными.

Господь сохранил тела праведников не для земной славы. Избегая почестей мира, истинное вознаграждение получили они в Царстве Небесном. Чудо нетления явлено для нас, находящихся на пути к вечности и нуждающихся в укреплении веры и духовном утешениию. От нетленных мощей Христовых воинов, главным оружием которых служили великое смирение и молитва, мы получаем благословение и исцеление души и тела. Бесценным училищем благочестия для нас являются их жития, описание которых дано в "Киево-Печерском Патерике".

Нетление святых мощей - неоспоримое доказательство истинности православной веры, так же как схождение Благодатного Огня на Гроб Господень в празднование Православной Церковью Пасхи Христовой. В Ближних пещерах в 1463 году в день Светлого Христова Воскресения на приветствие священноинока Дионисия: "Христос Воскресе!" - печерские святые, веками нетленно почивающие здесь, отозвались родостным восклицанием: "Воистину воскресе!".


Thursday, September 27, 2007

Teach Yourself Programming in Ten Years

Сколько лет нужно потратить программисту, чтобы стать настоящим профессионалом? На этот вопрос дает ответ один из самых успешных программистов, который руководит исследованиями в одной из самых успешных компаний в Мире. Piter Norvig, Director of Research в компании Google в статье Teach Yourself Programming in Ten Years предлагает план действий для того, чтобы добиться успеха в программировании.
Кроме этого в статье представлены размышления о проблеме выбора языка программирования и некоторые рекомендации, касающиеся литературы.

Thursday, September 20, 2007

Ресурсы по Silverlight


Silverlight — это название новой технологии представления данных в Интернете, предназначенной для запуска на различных платформах. Она позволяет создавать насыщенные, визуально привлекательные веб-страницы, работающие в различных обозревателях, устройствах и настольных операционных системах (например Apple Macintosh). Ключом к возможностям Silverlight, как и ко всей технологии представления WPF (Windows Presentation Foundation) платформы Microsoft .NET Framework 3.0, является XAML (eXtensible Application Markup Language, расширяемый язык разметки приложений).

Перечень интересных материалов по этой теме:

Wednesday, September 19, 2007

Дзержинск, Донецкая область

На рубеже XVII и XVIII веков в донецкой степи вдоль Северского Донца и его притоков Торца, Белой, Айдара, Лугани украинские казаки образовали линию казачьих городков, которая защищала южные границы русского государства от набегов крымских татар, ногайцев и других кочевых племен. Выходцы из Богуслава, Звенигорода, Черкасс, Винницы, не пожелавшие жить под властью польской шляхты, основали здесь много сел и слобод.

В живописном месте на правом берегу реки Кривой Торец у самой Железной балки стояла сторожа богуславского казака Антона Щербины. Как повествует легенда, Щербина мужественно защищал переправу через Кривой Торец и геройски погиб в неравном бою с татарами. Поработители уничтожили семью казака, сожгли селение.

В 1776 году в урочище Жеваный Лес, балках Сухой Яр и Житний Яр возникла государственная воинская слобода Зайцеве. На месте стоянки Антона Щербины вырос хутор Щербиновский. Развитие населенных пунктов ускорилось с открытием в начале XIX века Зайцевского каменноугольного месторождения, где крестьяне примитивным способом добывали топливо. Уголь шел не только для отопления жилищ, но и, как сообщал управитель города Бахмута (ныне г. Артемовск), "...на Бахмутские соляные заводы, в казенные кузницы и на латание солеваренных сковород и на прочие поделки". Чумаки доставляли топливо в Бахмут , Харьков, Павлоград и даже в Крым. Уже в 1839 году на крестьянских шахтах было добыто 220 тысяч пудов угля, что составляло четвертую часть добычи всего бассейна. Мелкие селения были объединены в село Щербиновку, где к 50-м годам насчитывалось 313 дворов и 1751 житель. Щербиновский и Никитовский рудники считались ведущими в уезде. В 1860 году на месте крестьянской копи был заложен новый Центральный рудник, от которого берет начало нынешняя шахта имени Ф. Э. Дзержинского.

Особенно интенсивно начали добывать уголь на Щербиновских рудниках после окончания в 1869 году строительства Курско - Харьковско - Азовской железной дороги. В 1884 году на землях Зайцеве, Щербиновки и Нелеповки французские капиталисты образовали общество для разработки каменного угля и соли в южной России. Оно скупало и арендовало земли в окрестностях Щербиновки и приступало к строительству еще двух крупных рудников - Нелеповского (ныне шахта имени Артема) и Северного (ныне шахта "Северная"). В 1877 г. основана Чигарская копь, от которой берет начало шахта "Южная".

Вторая половина 90-х годов XIX века отмечалась интенсивным ростом промышленного потенциала России. В донецких степях вырастают новые шахты, заводы, фабрики.

Первые шахты были глубокими колодцами, на дне которых вынимали уголь из пласта.

Работали шахтеры в две смены по 12 часов. Но они находились под землей больше, так как передвижение к забою и обратно занимало около двух часов. Рабочие, которые добывали уголь артелями, зачастую не покидали забоя до тех пор, пока не вырубят отведенной нормы. Уголь рубили обушком, доставлял его к стволу саночник, в бадьях воротом его поднимали наверх. Платили шахтерам за их каторжный труд мало, обирали штрафами, всевозможными поборами.

Большинство рабочих жили в бараках и землянках. Вся Щербиновка в 1897 году состояла из четырех улиц: Собачевки, Старых Землянок, Косачевки и Новых Землянок. Недалеко от шахты стояло несколько кирпичных зданий для обслуги, на возвышенности - церковь. Одиннадцать кабаков и ни одной бани. Рабочих обслуживал только один врач и на каждом руднике - один фельдшер.

12 июля 1920 г. после национализации всех шахт центрального Донбасса в Щербиновке образовалось рудоуправление, объединившее 11 шахт, на которых разрабатывали крутопадающие и наклонные пласты коксующегося угля.

В 1936 году рудничный поселок Щербиновка, входивший в состав Горловского района, преобразован в город Дзержинск.

На счету шахтеров Дзержинска много славных дел. Первыми стахановцами г.Дзержинска стали забойщики шахты им. Ф.Э.Дзержинского Степан Кириллович Рябошапка и Захар Устинович Козодоев. Забойщик И.В.Коновалов установил новый для центрального района Донбасса рекорд: за смену нарубил отбойным молотком 210 тонн угля. Нескодько раз у дзержинцев побывал знатный шахтер бассейна Никита Изотов. Трудовое соперничество родило сотни замечательных мастеров угля. На шахтах соревнующихся городов Дзержинска и Горловки родился почин скоростного прохождения основных горных выработок, широкого внедрения угольных комбайнов, механизированных крепей и щитовых агрегатов. Наши шахты неоднократно выходили победителями во всесоюзном, республиканском и городском соревновании. Об этом регулярно повествовалось на страницах газеты "Дзержинский шахтер", рожденной в один и тот же год с городом и объединением.

В годы Великой Отечественной войны были выведены из строя и затоплены все шахты и другие промышленные предприятия, уничтожен Дворец культуры, парк, 1280 жилых домов. 5 сентября 1943 г. город Дзержинск был освобожден от гитлеровских оккупантов.

Читайте также здесь

Говорящий калькулятор

Назначение программы
Программа представляет собой обыкновенный калькулятор с озвучиванием операций и получаемых при этом чисел.

Калькулятор выполняет стандартные вычисления: сложение, вычитание, умножение и деление - все эти операции должны быть выполнены через клавишу равно, например, чтобы вычислить выражение 6*7-5 нужно нажать следующую последовательность кнопок: "6","*","7","=","-","5","=".

Калькулятор вычисляет некоторые другие функции, такие как квадратный и кубический корень, возведение в квадрат и в куб, вычисление логарифмов и экспоненты, вычисление тригонометрических (аргумент может быть задан в радианах или в градусах) и гиперболических функций, а также обратных тригонометрических и обратных гиперболических функций.

Контроль области определения каждой функции осуществляется методом обработки исключительных ситуаций, при их возникновении калькулятор сбрасывается в ноль и выдается сообщение об ошибке.

Калькулятор содержит две ячейки памяти.
Калькулятор отображает до 15 значащих цифр.

Калькулятор обладает полностью независимой логикой работы алгоритма чтения чисел, так как этот алгоритм является механизмом логического вывода, применяемом в экспертных системах искусственного интеллекта. Вся логика чтения чисел зависит от базы знаний, над которой механизм логического вывода выполняет рассуждения. База знаний представляет собой совокупность продукций, которые хранятся в файле .DBR с текстовым описанием. Эта версия программы использует упрощенную продукционную систему правил, упрощение заключается в том, что база знаний может состоять из продукций, в которых в условных частях может применяться только оператор сравнения на равенство.

РЕКОМЕНДАЦИЯ Для корректной работы калькулятора желательно дожидаться конца чтения числа. Не производить во время чтения какого-либо числа вычисления, приводящие к изменению содержания экрана. Обращайте внимание на то, что числа содержащие большое число знаков читаются долго, применяйте в таких случаях округление. Смотрите Properties

Калькулятором можно управлять с клавиатуры:
  • кнопка "m" или "M" - знак "минус"
  • кнопка "p" или "P" - знак "плюс"
  • кнопка "e" или "E" - знак "умножить на десять в степени"
  • кнопка "t" или "T" - чтение числа
  • кнопка "0" или "9" - цифры
  • кнопка "." или "," - знак точки (запятой)
  • кнопки "+","-","*","/" - операции соответственно плюс, минус, умножить, разделить
  • "Enter", "=" - равно
  • "Esc" - сброс

Остальные операции можно выполнять только при помощи манипулятора "мышь".

Условия работы программы

Программа написана как приложение Microsoft Windows на языке Borland Delphi 6, поэтому для нормальной работы программы необходима операционная система Microsoft Windows 95/98/Me/NT/2000/XP. Минимальные требования к компьютерной системе:
  • IBM PC или 100% совместимый
  • Intel Pentium II 300 processor или выше
  • Операционная система Microsoft Windows 95/98/Me/2000/XP
  • минимум 32 Мбайт ОЗУ
  • 800х600 SVGA, 4 Мбайт видеопамяти
  • 35 Мбайт свободного места на жестком диске
  • манипулятор "мышь"

File Properties...

Форма Properties предназначена для настройки работы калькулятора. Она позволяет полностью настроить чтение чисел (задать все параметры для выполнения логического вывода, задать схему согласования со звуковыми файлами, задать специальные термины), округление при вычислениях и произношение выполняемой операции. Все это конфигурируется путем изменения следующих полей:
  • База знаний для чтения чисел - это основной файл для выполнения чтения чисел; он содержит продукционные правила чтения чисел;
  • Описание терминов - это файл в котором указываеются все возможные термины, необходимые для чтения чисел;
  • Файл ассоциации терминов со звуковыми файлами;
  • Округление - задает количество знаков после запятой;
  • Произношение - позволяет включить/отключить чтение названия кнопок калькулятора.
Механизм логического вывода

Механизм логического вывода изучается компьютерными науками и относится к разделу, посвященному проблемам искусственного интеллекта, используется в экспертных системах. Так обычно называют алгоритм, позволяющий выполнять логические рассуждения. При этом определенным образом должны быть заданы знания, необходимые для проведения логических рассуждений. Знания могут быть заданы в виде продукций фреймов, семантических сетей и др. Самым простым способом описания знаний является продукционная система. Она предусматривает хранение знаний в виде правил типа (если :. то :..). Более развитым способом представления знаний являются фреймы и семантические сети.

Механизм логического вывода в продукционной системе правил (база знаний) можно разделить на 2 типа: прямой логический вывод, обратный логический вывод. Прямой логический вывод предусматривает вывод новых фактов, на основании известных фактов в условных частях продукций (правил), то есть по известным посылкам ищет все следствия - это импликация в терминах исчисления высказываний и исчисления предикат. Обратный логический вывод по заданным следствиям ищет все посылки.

Downloads

Программу можно бесплатно скачать

Компрессия и декомпрессия аудиоданных по закону Мю и А

Введение
На основе алгоритмов сжатия по закону мю и А построено простое приложение выполняющее действие кодера и декодера этих форматов аудиофайлов, проведен анализ полученных результатов. В работе также приводятся идеи других рекомендаций МККТТ, описание природы звука, его основных характеристик, описание технических средств работы со звуком, основные идеи магнитной записи, рассказывается о звуковых файлах и функциях, которые позволяют с ними удобно работать в программе на языке Visual C++.

Звук - это физическое понятие, которое представляет собой колебание частичек пространства. Звуковые волны могут распространяться только в упругой среде, например, газ, жидкость, сталь и др. Человечество может существовать в среде, заполненной воздухом, в которой звук может свободно распространятся. Люди общаются между собой посредствам языка, а основной формой любого языка является устная речь, которая выражается в способности человека издавать и слышать звуковые колебания. Основным средством передачи информации человека человеку является звуковое сообщение.

Поэтому особенно важно создать технические средства, осуществляющие полную работу со звуком: получение звуковых сообщений, передача их во времени и пространстве, а также их воспроизведение. Данная проблема сейчас решена с помощью таких технических средств как микрофон (преобразование звуковых колебаний в электрические), магнитная запись (сохранение преобразованных в электрическую форму звуковых колебаний), громкоговорители (преобразование электрических колебаний в звуковые), радио (передача электрических сигналов на расстояние) и т.д. Все эти устройства являются аналоговыми, то есть они работают с непрерывным сигналом. В последнее время появилось много цифровых средств работы со звуком, среди них - электронная вычислительная машина, которая, как правило, выступает в качестве хранителя звуковых данных, однако, часто она используется для преобразования звуковой информации и ее синтеза.

Важной является задача передачи звуковой информации на расстояние. Эту проблему решают по-разному, все упирается в физические особенности электрических сигналов, которые являются сейчас основой всей звуковой техники. Вначале эти сигналы передавали по проводам, затем, после изобретения радио, сигналы передают посредствам электромагнитного поля, сейчас ведутся работы по передачи сигналов с помощью света, лазера и др. Однако, все эти способы имеют ограничение на скорость передачи информации, помехоустойчивость и т.д. Поэтому, наряду с увеличением этих показателей можно применять различные методы преобразования звуковой информации перед передачей и после нее так, чтобы нагрузка на канал была меньше при таком же качестве звуковой информации. Эти методы могут использовать различные особенности звука, особенности слухового аппарата человека (так как все это предназначено исключительно для прослушивания человеком), особенности передающей среды и т.д. Наиболее эффективными являются цифровая обработка, сжатие, передача, распаковка и воспроизведение информации, так как отсутствуют в итоговом сигнале аддитивный аналоговый шум и т.п. Однако, возникают иные проблемы, например, шумы квантования, которые нужно учитывать.

Таким образом, применение цифровых методов обработки звуковых данных на современном этапе развития позволяет более эффективно использовать имеющиеся каналы передачи информации, не терять исходное качество звука и т.п.

Общие сведения
Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ) позволяет представить непрерывный аналоговый сигнал в форме последовательности равноотстоящих друг от друга импульсов (дискретизация по времени), амплитуда которых представлена двоичным кодом (квантование по уровню). Подобное преобразование позволяет существенно повысить надежность передачи и хранения сигнала.

Зачем же необходимо сжимать аудиоданные? Существует две причины, обуславливающие необходимость компрессии/декомпрессии аудиоданных: экономия памяти при хранении аудиоинформации (для высококачественного воспроизведения необходимо выполнять дискретизацию сигнала на большой частоте и с большой разрядной сеткой (32 бит), что приводит к большим размерам аудиофайлов), низкая пропускная способность каналов передачи цифровой информации на расстояние. Применение компрессии/декомпрессии эффективно решает обе вышеуказанные проблемы.

Амплитудно-импульсная модуляция, при которой аналоговый сигнал дискретизируется по времени, но его амплитуда передается в аналоговой форме, уже давно и успешно используется в телефонии в тех случаях, когда ширина полосы пропускания канала намного превосходит полосу частот сигнала. Поскольку эти импульсы имеют малую длительность, в промежутках между соседними импульсами одного сигнала можно передавать импульсы другого сигнала, что приводит к существенному увеличению пропускной способности канала. Число одновременно передаваемых сигналов ограничивается требованием исключения взаимного влияния сигналов и частотным диапазоном входного сигнала, поскольку, согласно теореме Котельникова, для точного восстановления входного сигнала необходимо, чтобы частота дискретизации как минимум в два раза превышала его частотный диапазон.

Квантование амплитуды по уровням и последующая передача цифрового кода, соответствующего данному уровню, повышает надёжность передачи информации, исключается возможность искажения сигнала при передачи. В случае аналоговой передачи этого добиться невозможно, поскольку в канале всегда присутствует аддитивный шум, а спектр передаваемого сигнала искажается передаточной функцией канала.

В процессе преобразования аналоговой величины в цифровую и обратно возникают специфические шумы квантования, связанные с ограниченностью разрядной сетки. Это связано с тем, что аналоговый сигнал принципиально имеет бесконечную точность представления, а цифровой сигнал ограниченную точность, поэтому при преобразовании неизбежно возникает ошибка. Если сигнал имеет большую амплитуду, и можно исключить влияние его значений на величину ошибки квантования, то ошибку можно рассматривать как случайную величину с нулевым математическим ожиданием, имеющей равномерное распределение в интервале, ширина которого равна шагу квантования (величине, соответствующей младшему разряду кода).

При выборе шага квантования следует добиваться того, чтобы шум квантования был, по крайней мере, сравним по мощности с другими шумами канала. До недавнего времени считалось, что достаточно иметь 12 разрядов для квантования речевого сигнала в телефонной линии, но в более современных стандартах речь идет уже о 13 или 14 разрядах. Поскольку при передаче телефонной информации используется частота дискретизации 8 кГц, то нетрудно подсчитать, что при отсутствии компрессии для передачи ИКМ-информации по одному каналу требуется обеспечить его пропускную способность на уровне от 96 до 112 кбит/с, что в четыре раза превышает теоретический предел пропускной способности телефонного канала. Исходя из этого, актуальной становится задача компрессии/декомпрессии оцифрованной речевой информации таким образом, чтобы ее можно было передавать по стандартному телефонному каналу. Эту задачу на сегодня решают путем применения различных алгоритмов компрессии/декомпрессии, среди которых наиболее простые - закон ?, закон А, более сложные - ADPCM, GSM и другие.

Сжатие отдельных отсчетов
Любое сжатие информации приводит к ухудшению ее качества. Однако в процессе эволюции человеческий слух научился адаптироваться к некоторым видам помех, не замечая их присутствия в принимаемой аудиоинформации. Прежде всего, следует заметить, что слух имеет логарифмическую чувствительность, то есть воспринимаемый уровень шума зависит от общего уровня сигнала.

Применение логарифмического преобразования сигнала приводит к необходимости создания достаточно сложных и медленных вычислительных устройств. Поэтому в МККТТ при разработке рекомендации G.711 был использован подход, во многом напоминающий преобразование чисел в формате с плавающей запятой. В этом случае для представления числа отводится 3 поля: поле знака, поле мантиссы и поле порядка. В поле порядка содержится степень, в которую следует возвести число 2, чтобы при умножении результата этой операции на мантиссу получить истинное значение данного числа в формате с фиксированной запятой.

В рекомендации G.711 предложены два алгоритма преобразования сигналов: закон мю и закон А. Кодирование по закону мю широко используется в США и Японии, а кодирование по закону А - в Европе. Оба эти алгоритма преобразуют исходные отсчеты исходной последовательности сигнала в формате ИКМ в байтовые отсчеты. Каждый отсчет исходной последовательности преобразуется в один байт. Таким образом, пропускная способность канала для передачи преобразованной информации снижается до 64 кбит/с.

В рекомендации МККТТ законы мю и А заданы в виде таблицы, однако во многих случаях к оперативной памяти предъявляется больше требований, чем к быстродействию, кроме того алгоритм, всегда позволит построить первоначальную таблицу, согласно рекомендации G.711.

Более подробно читайте здесь. Приводится полное описание программной реализации (исходники) на Microsoft Visual C++ 6.0, алгоритмы компрессии и декомпрессии, технические средства работы со звуком и др.

Downloads
Cкачать программу с исходниками можно ccitt.zip
Более подробное описание сжатия звука здесь.

Tuesday, September 18, 2007

Балаклава



В Балаклаве располагается один из самых крупных и секретных военных объектов планеты, который сейчас доступен туризма - это самый крупный из рассекреченных военных объектов на планете - подземный комплекс для субмарин. Из-за него древний крымский городок Балаклава около Севастополя на долгие годы превратился в один из самых закрытых и загадочных населенных пунктов СССР.

"Объект 825 ГТС" - так назывался в документах этот комплекс, задуманный еще Сталиным как сооружение противоатомной защиты первой категории. Вождь был потрясен результатами бомбардировок Хиросимы и Нагасаки и решил таким образом защитить от нападения подводный флот, чтобы гарантировать нанесение ответного удара. Строительство подземного завода для ремонта и снаряжения субмарин началось уже после его смерти в 1957 году, а завершилось в 1961-м.

Прелесть и своеобразие Балаклавы состоит в уникальной длинной и глубокой бухте, по одну сторону которой на горе высятся живописные развалины средневековой генуэзской крепости Чембало, а по другую - поднимается гора Таврос, что в переводе с тюркского значит "пустая". В ней-то и был сооружен целый подземный город. Его помещения были выдолблены в скале и покрыты железобетоном, толщина которого составляла 56 метров.

В случае угрозы прямого ядерного удара - а объект мог выдержать прямое попадание заряда мощностью до 100 килотонн - толстенные герметичные двери закрывались, и завод способен был самодостаточно существовать несколько месяцев, вместив при этом 3000 человек - все тогдашнее население Балаклавы. Автономная подача воздуха, мощные дизель-генераторы, топливные и водяные магистрали, подземные рельсовые пути давали возможность полностью изолировать объект от внешней среды. Здесь были прекрасно оборудованные командные пункты, хлебопекарни, склады для хранения продуктов и горюче-смазочных материалов, госпиталь, жилье для личного состава, столовые, кухни, ванные, душевые и даже комнаты отдыха.

С военной точки зрения "Объект 825 ГТС" представлял собой комбинированный подземный водный канал с сухим доком, цехами для ремонта, складами для хранения торпедного и ядерного вооружения. Здесь было два выхода по обе стороны горы. Со стороны бухты был вход в штольню. В случае необходимости он перекрывался плавучим ботопортом, который поддувался воздухом и всплывал. Для выхода в открытое море был оборудован выпуск на северной стороне горы, который также перекрывался ботопортом. Оба отверстия в скале были искусно закрыты маскировочными приспособлениями и сетями.

Чтобы можно было представить себе циклопичность этого сооружения, назову несколько цифр. Общая длина тоннеля под горой составляла полкилометра, длина потерны, где находились основные цеха, - 300 метров. Свет фонариков не давал нам возможности оценить названную экскурсоводом длину канала - 360 метров, но его видимая 12-метровая ширина и 18-метровая высота железобетонной арки впечатляла. Услышав, что глубина канала - не меньше 8 метров, никто из экскурсантов не рискнул подходить к его краю.




Неудивительно, что в штольнях могло свободно разместиться 7 подлодок основных советских проектов, а при необходимости - до 14 субмарин разных классов. Утверждают, что расчетный срок полного ремонта субмарин не превышал трех недель, и за весь 30-летний период эксплуатации объекта не было ни одного случая срыва графика ремонта судов.

Однако всех чудес гигантского военизированного города-завода экскурсантам теперь не увидеть - о былом могуществе можно говорить только в прошедшем времени.

При разделе Черноморского флота уникальный объект был безнаказанно разграблен. В 1991 году отсюда был выведен основной состав подводных лодок, снято и вывезено уникальное оборудование, уничтожены следы секретных технологий и секретного оборудования. Остальное - трубопроводы, кабели, емкости, весь металл, даже ограждения, металлические поручни, лестницы были безжалостно вырублены, вырваны "с мясом" грабителями.

Теперь в лучах своих фонариков поеживающиеся от сырости и холода экскурсанты могут лишь увидеть покрытые плесенью бетонные стены с какими-то торчащими вывернутыми железяками, кое-где сохранившиеся облезлые инструкции по обращению с торпедами, рельсы с чудом сохранившейся тележкой для перевозки ядерного оружия да 20-ти тонные герметичные двери, снять которые никаким грабителям, наверное, не под силу. И еще уходящий в темноту канал с неподвижной мертвой водой, напоминающий реку забвения. Но именно эта неприкрашенная реальность гигантского сооружения, на которое некогда была потрачена уйма времени, человеческих сил, нервов, интеллекта и денег, производит потрясающее впечатление.



При желании узнать о подземном заводе побольше можно расспросить о нем местных рыбаков. Все они утверждают, что во времена Союза работали на подземном заводе, и охотно рассказывают массу самых живописных подробностей, о которых не упоминают экскурсоводы.

Например, они утверждают, что с моря этот объект во времена Союза защищали специально обученные боевые пловцы и дрессированные дельфины. Рабочих-ремонтников всюду сопровождали вооруженные матросы, которые внимательно следили за работой, а потом так же под дулом автомата выводили из горы. Лодки заходили в бухту и выходили из нее только по ночам, и на эти часы в Балаклаве выключали электричество. Когда подводная лодка заходила в док и из него по технологии выпускали воду, рабочие оставались по колено в живой рыбе. Чтобы добро не пропадало, рыбу коптили собственными силами, и над горой струился вкусный дымок. При всей суперсекретности объекта он мог служить для шпионов верным признаком, что очередная усталая подлодка встала на ремонт.

Сейчас здесь филиал Центрального музея Вооруженных сил Украины.

Что здесь будет? Музей "холодной войны"? Памятник доблести советских воинов? Символ пацифизма? В соответствии с концепцией научного совета Центрального музея Вооруженных сил Украины в будущую экспозицию намечено включить разделы по военной истории самой Балаклавы, истории Крымской войны, участию и роли Севастополя в Великой Отечественной войне и истории ВМС Украины. Для наглядности в ныне пустом канале планируется установить макеты подводных лодок, будто все еще стоящих на ремонте.

Можно сказать, что все отдыхавшие в Крыму во времена СССР загорали в полном смысле слова на пороховой бочке.

Monday, September 17, 2007

Прогнозирование с помощью искусственных нейронных сетей

Работа посвящена изучению искусственных нейронных сетей, их применению при решении задач в различных сферах человеческой деятельности, в частности - прогнозирование временных рядов (курса валют).

Приводится описание нейронных сетей, принципов их устройства и работы. Рассмотрены модели нейросетей и способы их обучения. Особое внимание уделяется нейросетям обратного распространения и алгоритму их обучения. Описан метод, по средствам которого задачу прогнозирования можно решать с применением нейросетевых технологий. Приводится программная реализация такой нейросети обратного распространения с описанием программной модели, созданной по принципам объектно-ориентированного программирования в среде Delphi 5.

На основании изложенного материала рассмотрено прогнозирование курса валют (украинской гривны к доллару США)

ВВЕДЕНИЕ

Время - это одно из самых интересных понятий, которые интересуют человека с Древних времен. Понять и подчинить себе время человечество стремилось всегда, потому что знание будущего дает невиданную силу принятия решений в различных областях человеческой деятельности. Вопрос определения будущего был и остается актуальным по сегодняшний день. Большой интерес представляют задачи прогнозирования погоды по результатам соответствующих атмосферных измерений, селекционирования новых видов растений и животных, определений возможностей индивидуумов в определенных областях с помощью соответствующей системы контрольных тестов и т.д. Особо важное значение прогнозирование имеет в таких областях, как индустрия, экономика, коммерция (прогнозирование экономических показателей, динамики цен на тот или иной продукт, курса акций на какое-то время вперед и т.д.).

Однако создать машину времени человек не может, мы знаем, что было в прошлом, но совершенно точно утверждать положение вещей в будущем не дано никому из нас. Несмотря на это, люди всегда стремились предугадать будущее, применяя при этом самые различные способы: в простом народе с давних времен популярны народные приметы, математики используют для этого более формальные методы и способы прогнозирования - они применяют статистические и вероятностные характеристики, по которым возможно с определенной вероятностью утверждать, что будущее событие произойдет или нет.

Наряду с традиционными методами прогнозирования сегодня бурно развивается теория искусственных нейронных сетей, которая хорошо зарекомендовала себя в области управления, там, где необходимо применение человеческого интеллекта, в частности при решении задач прогнозирования.

Это научное направление родилось на стыке таких наук как нейробиология, химия, физика, математика, информатика, философия, психология и др. интерес к нейронным сетям был вызван как теоретическими, так и прикладными достижениями в этой области. Нейросети неожиданно открыли возможности использования вычислений в сферах, до этого относящихся лишь к области человеческого интеллекта, возможности создания машин, способность которых учиться и запоминать удивительным образом напоминает мыслительные процессы человека.

Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.

Несмотря на такое функциональное сходство, даже самый оптимистичный их защитник не предположит, что в скором будущем искусственные нейронные сети будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя, и энтузиазм должен быть умерен в соответствии с современными реалиями. Однако равным образом было бы неверным игнорировать удивительное сходство в функционировании некоторых нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности, как бы они ни были ограничены сегодня, наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также множество революционных приложений, могут быть не за горами.

Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. Этот фактор в большей степени, чем любой другой, ответствен за тот интерес, который они вызывают. После предъявления входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходами) они самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. Было разработано множество обучающих алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Все еще существуют проблемы относительно того, чему нейросеть может обучиться и как обучение должно проводиться.

Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта внутренне присущая способность видеть образ сквозь шум и искажения жизненно важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требование строгой точности, предъявляемое обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с тем несовершенным миром, в котором мы живем. Важно отметить, что искусственная нейронная сеть делает обобщения автоматически благодаря своей структуре, а не с помощью использования «человеческого интеллекта» в форме специально написанных компьютерных программ.

Некоторые из искусственных нейронных сетей обладают способностью извлекать сущность из входных сигналов. Например, сеть может быть обучена на последовательность искаженных версий буквы «А». После соответствующего обучения предъявление такого искаженного примера приведет к тому, что сеть породит букву совершенной формы. В некотором смысле она научится порождать то, что никогда не видела.

Эта способность извлекать идеальное из несовершенных входов ставит интересные философские вопросы. Она напоминает концепцию идеалов, выдвинутую Платоном в его «Республике». Во всяком случае, способность извлекать идеальные прототипы является у людей весьма ценным качеством.

Искусственные нейронные сети не являются панацеей. Они, очевидно, не годятся для выполнения таких задач, как начисление заработной платы. Похоже, однако, что им будет отдаваться предпочтение в большом классе задач распознавания образов, прогнозирования, создание ассоциативной памяти, экономики, управления объектами, с которыми плохо или вообще не справляются обычные компьютеры.

Продолжение читайте тут