Рубрика: Информационные технологии

Аннотация: (English) This article analyzes architectural patterns that enable autonomous recovery in cloud-native systems, which are essential for maintaining high availability and performance. Three primary patterns are examined: Redundancy & Replication, Proactive Recovery, and Auto-Scaling. The study evaluates their effectiveness using real-world data, providing a comparative assessment based on metrics like cost reduction and performance improvement. The analysis underscores the necessity of these patterns for managing the operational complexity of modern distributed systems. Recommendations are provided for implementing these strategies to enhance the reliability and cost-efficiency of cloud applications.

Аннотация: (Українська) Актуальність дослідження зумовлена необхідністю створення інструментів об’єктивної ідентифікації фаз ринку цифрових активів на основі поведінкових характеристик учасників мережі, які фіксуються не ціновими, а ончейн-метриками (on-chain). У сучасних умовах зростання волатильності криптовалютного ринку та недостатньої ефективності класичних індикаторів технічного аналізу збільшується попит на алгоритми, здатні виявляти латентні ринкові стани, зокрема фазу накопичення, ще до настання цінових змін. Мета статті полягає у створенні алгоритмічної моделі виявлення фази накопичення на криптовалютному ринку шляхом застосування кластерного аналізу до множини ончейн-індикаторів, що дозволяє підвищити точність і своєчасність оцінки ринкової динаміки для використання в системах підтримки інвестиційних рішень. Методологія дослідження базується на використанні поведінкових метрик блокчейн-мереж (Realized Cap HODL Waves, Dormancy, SOPR, Exchange Outflow Volume, Address Balance Distribution) та алгоритмів кластерного навчання без учителя. Застосовано HDBSCAN як основний метод кластеризації, що дозволяє адаптивно ідентифікувати ринкові фази без фіксації їх кількості. Побудовано процедурну схему, що охоплює етапи збору, оброблення, нормалізації даних, кластерного розподілу та інтерпретації результатів. Результати дослідження відображають побудову ефективного алгоритму, здатного групувати часові відрізки за подібністю ончейн-поведінки та виділяти фази акумуляції з урахуванням часової динаміки метрик. Реалізовано архітектуру класифікації, яка не залежить від цінових даних і може функціонувати в реальному часі в складі систем криптоаналітики. У висновках доведено ефективність запропонованої моделі для виявлення фаз накопичення на основі динаміки структур ончейн-даних. Установлено, що алгоритм здатний забезпечити раннє виявлення змін ринкової поведінки та знизити залежність від традиційних спекулятивних індикаторів. Перспективи подальших досліджень пов’язані з інтеграцією часових залежностей у кластерну модель, розширенням системи на інші цифрові активи, впровадженням агрегованих індексів накопичення та самонавчальних компонентів з урахуванням макроекономічних і позамережевих впливів.

Аннотация: (English) The article explores the integration of digital technologies into the assessment of eyebrow morphology and the planning of their correction as a new stage in the development of aesthetic medicine. The aim of the study is to examine the impact of advanced technologies on the eyebrow correction process, taking into account facial morphology, which is understood as the analysis of facial shape, proportions, and symmetry in order to create a personalized image. The study employed general scientific methods of cognition: analysis, synthesis, comparison, modeling, systematization, and generalization. The findings indicate that the modern approach to eyebrow shaping is based on a combination of anatomical knowledge, age-related morphological features, innovative digital modeling, and standardized aesthetic parameters. The interdisciplinary nature of eyebrow morphology is emphasized, as it integrates anatomical, aesthetic, and anthropometric knowledge to enable precise analysis and correction of eyebrow shape while considering individual patient characteristics such as age, gender, ethnicity, and facial structure. It is noted that effective eyebrow shaping cannot be achieved without taking into account the facial morphotype and deep anatomical changes, especially in older patients. The study shows that digital technologies are actively being implemented in the field of eyebrow modeling and correction, with the most significant being: artificial intelligence (AI); augmented and virtual reality (AR/VR); 3D printing; 3D photogrammetry; CAD/CAM technologies. AI provides a personalized approach to analysis and modeling, while AR/VR allows real-time testing and visualization of different shape options. 3D printing is used for the creation of customized stencils or models, and 3D photogrammetry enables the acquisition of highly accurate facial parameters. CAD/CAM technologies ensure symmetry in both aesthetic and surgical procedures. The prospects for further development in this field are outlined: implementation of AI-based mobile applications for instant visualization of results; development of biometric models that consider age-related changes; AR technologies for dynamic eyebrow shape fitting; application of 3D scanners to monitor intervention effectiveness; and the use of virtual simulations as a communication tool between specialists and patients. The practical value of the study lies in the implementation of a personalized digital approach to eyebrow correction planning based on scientifically grounded morphological parameters.

Аннотация: (English) Hallucinations in large language models (LLMs) are a systemic problem that manifests itself when models generate information that does not correspond to the ground truth or input data. This phenomenon significantly limits the application of LLMs in mission-critical domains such as medicine, law, research, and journalism, where the accuracy and reliability of information are of utmost importance. This paper provides a comprehensive analysis of three key factors that contribute to hallucinations: issues related to the quality and structure of training data; architectural features of transformer models that predispose them to error accumulation; and the lack of built-in fact-checking mechanisms, due to which models rely solely on statistical regularities. Each of these factors is discussed in detail using relevant research, and potential solutions are proposed. The paper includes three dedicated graphs that visualize the relationship between various model parameters and the occurrence of hallucinations. The results of the study indicate the need for a comprehensive approach to improving LLM, including both improving data preprocessing methods and modifying the model architecture and introducing additional verification mechanisms.