id
int64
18
21.1k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 16:54:39
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 16:54:39
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
2,007
2026-02-23T11:22:36.979000Z
2026-02-23T11:22:36.979000Z
Lec.
FPPP: использует программу fppp из бенчмарка для центральных процессоров SPEC CPU, которая выполняет операции с плавающей точкой;
false
true
false
2,006
2026-02-23T11:22:35.086000Z
2026-02-23T11:22:35.086000Z
Lec.
ROBOT: приложение для управления роботами;
false
true
false
2,005
2026-02-23T11:22:33.023000Z
2026-02-23T16:48:57.772000Z
Lec.
H264DL (H.253 decoder with low resolution): декодер видео по стандарту H.264 с низким разрешением;
H264DL (декодер видео по стандарту H.264 с низким разрешением):
false
true
true
2,004
2026-02-23T11:22:31.108000Z
2026-02-23T11:22:31.108000Z
Lec.
H264DH (H.253 decoder with high resolution): декодер видео по стандарту H.264 с высоким разрешением;
false
true
false
2,003
2026-02-23T11:22:29.539000Z
2026-02-23T18:06:47.720000Z
Lec.
H263E (H.263 encoder): сжатие видео по стандарту H.263;
H263E (H.263 encoder): сжатие видео по стандарту H.263.
false
true
true
2,002
2026-02-23T11:22:27.962000Z
2026-02-23T16:21:22.137000Z
Lec.
SAMPLE: преобразователь частоты дискретизации;
преобразователь частоты дискретизирующего
false
true
true
2,001
2026-02-23T11:22:26.085000Z
2026-02-23T11:22:26.085000Z
Lec.
Данное ПО предлагает набор из 8 профилей трафика, основанных на реальных приложениях:
false
true
false
2,000
2026-02-23T11:22:24.557000Z
2026-02-23T11:22:24.557000Z
Lec.
Программы в MCSL
false
true
false
1,999
2026-02-23T11:22:23.032000Z
2026-02-23T17:00:08.299000Z
Lec.
H.264 позволяет производить сжатие видеопотока с потерями, а также является частью стандарта MPEG-4 [35]
"H.264" позволяет производить сжатие видеопотока с потерями, а также является частью стандарта MPEG-4 [35]
false
true
true
1,998
2026-02-23T11:22:21.188000Z
2026-02-23T13:26:44.456000Z
Lec.
X264: представляет собой видеокодер H.264/AVC (Advanced Video Coding)
X264 представляет собой видеокодер H.264 / AVC (Advanced Video Coding)
false
true
true
1,997
2026-02-23T11:22:19.451000Z
2026-02-23T11:22:19.451000Z
Lec.
Стандартная версия приложения способна выполнять базовые операции с изображениями, такие как аффинные преобразования и свертки;
false
true
false
1,996
2026-02-23T11:22:17.720000Z
2026-02-23T11:22:17.720000Z
Lec.
VIPS: данное приложение основано на системе обработки изображений VASARI (VIPS, VASARI Image Processing System) [35]
false
true
false
1,995
2026-02-23T11:22:15.692000Z
2026-02-23T11:22:15.692000Z
Lec.
Для вычисления цен используется моделирование Монте-Карло (MC, Monte-Carlo simulation) [34];
false
true
false
1,994
2026-02-23T11:22:13.870000Z
2026-02-23T11:22:13.870000Z
Lec.
Swaptions: использует фреймворк Хита-Джарроу-Мортона (HJM, Heath-Jarrow-Morton framework) для оценки портфеля опционов на свопы [33]
false
true
false
1,993
2026-02-23T11:22:12.094000Z
2026-02-23T11:22:12.094000Z
Lec.
Raytrace: приложение, которое появилось в версии PARSEC3.0 и было разработано для аналогичных задач, выполняемых программой Raytracing в SPLASH-2 [12];
false
true
false
1,992
2026-02-23T11:22:10.070000Z
2026-02-23T17:11:08.933000Z
Lec.
Freqmine: в приложении используются методы FP-growth (Frequent Pattern-growth) [31] на основе массива и FIM (Frequent Itemset Mining) – популярный способ сбора больших данных [32];
Freqmine: в приложении используются методы FP-growth (Frequent Pattern growth) [31] на основе массива и FIM (Frequent Itemset Mining) – популярный способ сбора больших данных [32].
false
true
true
1,991
2026-02-23T11:22:08.284000Z
2026-02-23T11:22:08.284000Z
Lec.
Fluidanimate: использует расширение метода сглаженной гидродинамики частиц (SPH, Smoothed Particle Hydrodynamics) для моделирования несжимаемых жидкостей с целью интерактивной анимации потоков жидкостей [29,30];
false
true
false
1,990
2026-02-23T11:22:06.339000Z
2026-02-23T11:22:06.339000Z
Lec.
В качестве контента доступны аудио записи, изображения, 3Д модели и данные микрочипов [28];
false
true
false
1,989
2026-02-23T11:22:04.532000Z
2026-02-23T11:22:04.532000Z
Lec.
Ferret: приложение, основанное на наборе инструментов Ferret, который используется для поиска информации на основе контента
false
true
false
1,988
2026-02-23T11:22:02.589000Z
2026-02-23T11:22:02.589000Z
Lec.
Использует частично пересекающиеся крупные датасеты;
false
true
false
1,987
2026-02-23T11:22:00.384000Z
2026-02-23T11:22:00.384000Z
Lec.
Facesim: выполняет симуляцию визуально реалистичного человеческого лица, имитируя реальную физику [27]
false
true
false
1,986
2026-02-23T11:21:58.272000Z
2026-02-23T13:46:34.234000Z
Lec.
В процессе работы приложения используется алгоритм стохастического поиска на основе частиц (particle-based stochastic search algorithm) [26];
В процессе работы приложения используется алгоритм стохастической поисковой оптимизации на основе частиц (particle-based stochastic search algorithm) [26].
false
true
true
1,985
2026-02-23T11:21:56.310000Z
2026-02-23T11:21:56.310000Z
Lec.
Для работы используется компьютерное зрение
false
true
false
1,984
2026-02-23T11:21:54.546000Z
2026-02-23T17:20:05.364000Z
Lec.
Bodytrack: предназначено для отслеживания человеческого тела с помощью нескольких камер
Bodytrack: предназначено для отслеживания человеческого тела с помощью нескольких камер.
false
true
true
1,983
2026-02-23T11:21:52.562000Z
2026-02-23T11:21:52.562000Z
Lec.
Blackscholes: аналитически вычисляет цены для портфеля европейских опционов с помощью уравнения Блэка-Шоулза в частных производных (Black-Scholes partial differential equation) [25];
false
true
false
1,982
2026-02-23T11:21:50.671000Z
2026-02-23T11:21:50.671000Z
Lec.
Приложения в PARSEC:
false
false
false
1,981
2026-02-23T11:21:49.168000Z
2026-02-23T11:21:49.168000Z
Lec.
Используются наборы данных среднего размера, задаваемые пользователем
true
true
false
1,980
2026-02-23T11:21:38.882000Z
2026-02-23T13:28:41.296000Z
Lec.
Например, для обнаружения вторжений в сеть или распознавания образов [24]
например, для обнаружения вторжений в сеть или распознавания образцов
false
true
true
1,979
2026-02-23T11:21:36.869000Z
2026-02-23T13:50:09.026000Z
Lec.
Streamcluster: предназначено для организации крупных объемов данных или обработки непрерывно воспроизводимой информации в условиях реального времени
Предназначено для организации крупных объемов данных или обработки непрерывно воспроизводимой информации в условиях реального времени.
false
true
true
1,978
2026-02-23T11:21:35.074000Z
2026-02-23T11:21:35.074000Z
Lec.
Используется конвейерная модель работы для параллелизации вычислений;
false
true
false
1,977
2026-02-23T11:21:33.326000Z
2026-02-23T13:34:09.547000Z
Lec.
Dedup: данное ядро сжимает поток данных при помощи комбинации глобального и локального сжатия, которая называется «дедупликация» (deduplication)
Dedup: данное ядро сжимает поток данных при помощи комбинации глобального и локального сжатия, которая называется «дедупликация» (deduplication).
false
true
true
1,976
2026-02-23T11:21:31.274000Z
2026-02-23T11:21:31.274000Z
Lec.
Используется агрессивная синхронизация, при которой возможны гонки данных;
false
true
false
1,975
2026-02-23T11:21:29.607000Z
2026-02-23T11:21:29.607000Z
Lec.
Применяется алгоритм, исключающий блокировки
false
true
false
1,974
2026-02-23T11:21:27.990000Z
2026-02-23T11:21:27.990000Z
Lec.
Canneal: использует кэш-ориентированный имитационный отжиг (SA, simutated annealing) для оптимизации цифровых схем для ПЛИС (программируемых логических интегральных схем)
false
true
false
1,973
2026-02-23T11:21:25.894000Z
2026-02-23T11:21:25.894000Z
Lec.
Ядра, доступные в PARSEC:
false
false
false
1,972
2026-02-23T11:21:22.719000Z
2026-02-23T13:48:14.863000Z
Lec.
В состав PARSEC входит 13 бенчмарков: 10 приложений и 3 ядра [13,23]
В состав PARSEC входит 13 бенчмарков: 10 приложений и 3 ядра [1-13, 23]
false
true
true
1,971
2026-02-23T11:21:20.800000Z
2026-02-23T13:33:54.224000Z
Lec.
Программы в PARSEC
Программа в PARSEC
false
true
true
1,970
2026-02-23T11:21:19.263000Z
2026-02-23T13:41:06.431000Z
Lec.
Оно накладывает равномерную сеть на рассматриваемую область и использует алгоритм с временной сложностью
Оно накладывает равномерную маску на рассматриваемую область и использует алгоритм с временной сложностью
false
true
true
1,969
2026-02-23T11:21:17.080000Z
2026-02-23T11:21:17.080000Z
Lec.
Water-Spatial: данное приложение решает ту же проблему, что и предыдущее, но использует другой алгоритм
false
true
false
1,968
2026-02-23T11:21:15.058000Z
2026-02-23T17:42:09.040000Z
Lec.
Для расчета перемещения молекул воды с течением времени используется метод предиктор-корректор (predictor-corrector method) [22];
Для расчета перемещения молекул воды с течением времени используется метод предиктор-корректировщик (predictor-corrector method) [22];
false
true
true
1,967
2026-02-23T11:21:13.056000Z
2026-02-23T13:25:53.194000Z
Lec.
Результаты вычисляются с использованием алгоритма временной сложности (поэтому такое название)
Результаты вычисляются с использованием алгоритма с временной сложностью.
false
true
true
1,966
2026-02-23T11:21:11.189000Z
2026-02-23T11:21:11.189000Z
Lec.
Water-Nsquared: приложение для оценки сил и потенциалов, возникающих в системе, состоящей из молекул воды
false
false
false
1,965
2026-02-23T11:21:09.257000Z
2026-02-23T13:31:17.730000Z
Lec.
Задачи приложения похожи на Raytrace, но с другими данными;
Задачи приложения похожи на Raytrace, но с другими данными
false
true
true
1,964
2026-02-23T11:21:07.287000Z
2026-02-23T18:23:53.485000Z
Lec.
Объем представляется в виде набора вокселей, для быстрого обхода используется октодерево
Объем представляется в виде набора октаэдров, для быстрого обхода используется октодерево
false
true
true
1,963
2026-02-23T11:21:05.382000Z
2026-02-23T11:21:05.382000Z
Lec.
Volrend (volume rendering): приложение визуализирует трехмерный объем с использованием метода «бросания лучей» (raycasting)
false
true
false
1,962
2026-02-23T11:21:03.145000Z
2026-02-23T17:17:56.700000Z
Lec.
Также реализованы раннее завершение лучей и сглаживание;
Также реализованы раннее завершение лучей и смягчение
false
true
true
1,961
2026-02-23T11:21:01.491000Z
2026-02-23T13:34:19.499000Z
Lec.
Для представления сцены используется иерархическая равномерная сеть [21]
Для представления сцены используется иерархическая равномерная сеть [21].
false
true
true
1,960
2026-02-23T11:20:59.805000Z
2026-02-23T11:20:59.805000Z
Lec.
Raytrace: визуализирует трехмерную сцену при помощи трассировки лучей
false
true
false
1,959
2026-02-23T11:20:57.899000Z
2026-02-23T13:41:35.962000Z
Lec.
Сцена изначально моделируется как ряд крупных входных полигонов, перенос света вычисляется между ними;
Сцена изначально моделируется как ряд крупных входных полигонов, а перенос света вычисляется между ними;
false
true
true
1,958
2026-02-23T11:20:56.143000Z
2026-02-23T11:20:56.143000Z
Lec.
Radiosity: вычисляет равновесное распределение света в сцене, используя итеративный иерархический метод диффузной освещенности [20]
false
true
false
1,957
2026-02-23T11:20:54.270000Z
2026-02-23T17:58:29.226000Z
Lec.
В работе используется метод решения систем линейных уравнений Гаусса-Зейделя (Gauss-Seidel multigrid equation solver) [19];
В работе используется метод Гаусса-Зейделя для решения систем линейных уравнений [19].
false
true
true
1,956
2026-02-23T11:20:52.507000Z
2026-02-23T16:03:54.769000Z
Lec.
Поля концептуально представлены как 4-мерные массивы
Поля концептуально представляются как 4-мерные массивы.
false
true
true
1,955
2026-02-23T11:20:50.134000Z
2026-02-23T17:39:54.222000Z
Lec.
Приложение разбивает поля на квадратные подполя, чтобы улучшить соотношение скорости взаимосвязи к скорости вычислений
Приложение разбивает поля на квадратные подполя, чтобы улучшить соотношение скорости взаимосвязи к скорости вычислений.
false
true
true
1,954
2026-02-23T11:20:48.186000Z
2026-02-23T11:20:48.186000Z
Lec.
Ocean: изучает крупномасштабные движения океана на основе вихревых и граничных течений
false
true
false
1,953
2026-02-23T11:20:46.234000Z
2026-02-23T16:52:05.831000Z
Lec.
FMM (Fast Multipole Method): как и Barnes моделирует систему тел на нескольких временных шагах, но проводит моделирование в двух измерениях, используя другой метод: адаптивный FMM [18];
FMM (Fast Multipole Methods): как и Barnes моделирует систему тел на нескольких временных шагах, но проводит моделирование в двух измерениях, используя другой метод: адаптивный FMM [18];
false
true
true
1,952
2026-02-23T11:20:44.124000Z
2026-02-23T11:20:44.124000Z
Lec.
Barnes: моделирование взаимодействия системы тел (например, галактик или частиц) в трех измерениях в течение ряда временных шагов, используя иерархический метод -тел Barnes‑Hut [18];
false
true
false
1,951
2026-02-23T11:20:42.108000Z
2026-02-23T11:20:42.108000Z
Lec.
Набор приложений состоит из:
false
false
false
1,950
2026-02-23T11:20:40.431000Z
2026-02-23T11:20:40.431000Z
Lec.
Задействуются перестановки (permutations), которые, как и в случае с FFT требуют коммуникации «все ко всем»
true
true
false
1,949
2026-02-23T11:20:38.354000Z
2026-02-23T17:12:48.801000Z
Lec.
Radix: ядро сортировки по целочисленному основанию
Радикс: ядро сортировки по целочисленному основанию.
false
true
true
1,948
2026-02-23T11:20:36.424000Z
2026-02-23T11:20:36.424000Z
Lec.
В процессе работы матрица A размером [n×n] трансформируется в [N×N] массив из [B×B] блоков (n = NB) для применения временной локальности на элементах подматрицы [17];
false
true
false
1,947
2026-02-23T11:20:34.323000Z
2026-02-23T11:20:34.323000Z
Lec.
LU (lower-upper): выполняет LU-разложение
false
false
false
1,946
2026-02-23T11:20:32.152000Z
2026-02-23T13:48:27.085000Z
Lec.
Процесс состоит из 3 шагов транспонирования матриц, для чего требуется коммуникация «все ко всем»;
Процесс состоит из 3 шагов транспонирования матриц, для чего требуется коммуникативная операция «все ко всем»;
false
true
true
1,945
2026-02-23T11:20:30.135000Z
2026-02-23T17:31:13.920000Z
Lec.
FFT (Fast Fourier Transform): представляет собой сложную одномерную версию 6-ступенчатого алгоритма FFT с основанием , которая оптимизирована для минимизации межпроцессорного взаимодействия [16]
FFT (Fast Fourier Transform) представляет собой сложную одномерную версию 6-ступенчатого алгоритма FFT с основанием , которая оптимизирована для минимизации межпроцессорного взаимодействия [16].
false
true
true
1,944
2026-02-23T11:20:28.158000Z
2026-02-23T13:46:51.947000Z
Lec.
Cholesky: данное ядро выполняет разложение Холецкого для матриц [15];
Cholesky: данное ядро выполняет разложение Холецкого для матриц.[15]
false
true
true
1,943
2026-02-23T11:20:25.995000Z
2026-02-23T11:20:25.995000Z
Lec.
Моделируемые ядра в SPLASH-2:
false
true
false
1,942
2026-02-23T11:20:24.339000Z
2026-02-23T11:20:24.339000Z
Lec.
Данное ПО содержит 12 различных моделируемых видов трафика: 8 реальных приложений и 4 ядра (ядра являются упрощением основной части приложения) [12]
false
true
false
1,941
2026-02-23T11:20:22.691000Z
2026-02-23T11:20:22.691000Z
Lec.
Программы в SPLASH-2
false
true
false
1,940
2026-02-23T11:20:20.943000Z
2026-02-23T11:20:20.943000Z
Lec.
Все наборы данных и программы представлены ниже
false
true
false
1,939
2026-02-23T11:20:18.568000Z
2026-02-23T11:20:18.568000Z
Lec.
В каждом из представленных бенчмарков есть заготовленный набор программ для симуляции различных приложений и ядер
false
true
false
1,938
2026-02-23T11:20:16.861000Z
2026-02-23T17:00:38.257000Z
Lec.
Основными популярными бенчмарками при проектировании СтнК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13] и MCSL [14]
Основными популярными бенчмарками при проектировании СНК являются SPLASH-2 [12], PARSEC [13]. и MCSL [14]
false
true
true
1,937
2026-02-23T11:20:14.778000Z
2026-02-23T13:39:39.469000Z
Lec.
Бенчмарки СтнК – специализированное ПО для генерации трафика, воспроизведения его в HDL-модели и отслеживания показателей системы
Бенчмарки СНК – специализированное ПО для генерации трафика, воспроизведения его в HDL-модели и отслеживания показателей системы
false
true
true
1,936
2026-02-23T11:20:13.013000Z
2026-02-23T11:20:13.013000Z
Lec.
Трафик, генерируемый с помощью бенчмарков
false
true
false
1,935
2026-02-23T11:20:11.249000Z
2026-02-23T13:48:35.133000Z
Lec.
Трафик, возникающий при работе приложений или выполнении специализированных задач
Трафик, возникающий при работе приложений или выполнении специализированных задач.
false
true
true
1,934
2026-02-23T11:20:09.439000Z
2026-02-23T13:50:04.746000Z
Lec.
Трафик, создаваемый при помощи специализированного ПО (бенчмарков);
Трафик, создаваемый при помощи специализированного программного обеспечения (бенчмарков);
false
true
true
1,933
2026-02-23T11:20:07.690000Z
2026-02-23T11:20:07.690000Z
Lec.
Реалистичные профили трафика дополнительно разделяются еще на две категории:
false
true
false
1,932
2026-02-23T11:20:05.038000Z
2026-02-23T11:20:05.038000Z
Lec.
Реалистичные профили трафика
false
false
false
1,931
2026-02-23T11:20:03.576000Z
2026-02-23T16:22:39.852000Z
Lec.
Классификация синтетических профилей трафика
Классификация синтетических профилей трафика
false
true
true
1,930
2026-02-23T11:20:01.230000Z
2026-02-23T11:20:01.230000Z
Lec.
Итоговая классификация синтетических профилей трафика, организованная в виде древа, приведена на рис. 5:
true
true
false
1,929
2026-02-23T11:19:59.035000Z
2026-02-23T11:19:59.035000Z
Lec.
Трафик EFOS
false
false
false
1,928
2026-02-23T11:19:57.483000Z
2026-02-23T11:19:57.483000Z
Lec.
Изображение данного типа трафика показано на рис. 4
false
true
false
1,927
2026-02-23T11:19:55.594000Z
2026-02-23T16:00:13.232000Z
Lec.
Данные от четных узлов одной части отправляются к ядрам из первой половины второй части, а от нечетных узлов к ядрам из второй половины
Данные от четных узлов одной части отправляются в ядра первой половины второй части, а от нечетных узлов - в ядра второй половины
false
true
true
1,926
2026-02-23T11:19:53.988000Z
2026-02-23T11:19:53.988000Z
Lec.
EFOS (even to first, odd to second; четный к первым, нечетный ко вторым) [11]: профиль трафика, используемый при разделении топологии на две части
false
false
false
1,925
2026-02-23T11:19:52.403000Z
2026-02-23T17:56:27.284000Z
Lec.
В каждой из двух частей задается случайный однородный трафик, что в результате дает неоднородности во всей сети;
В каждой из двух частей сети задается случайный однородный трафик, что в результате дает неоднородность в каждой части сети.
false
true
true
1,924
2026-02-23T11:19:50.740000Z
2026-02-23T11:19:50.740000Z
Lec.
Symmetrically partitioned (симметрично разделенный) [10]: узлы в сети делятся на две равные части
false
true
false
1,923
2026-02-23T11:19:49.075000Z
2026-02-23T16:32:09.547000Z
Lec.
Poisson (Пуассоновский) [9]: трафик, распределяющийся по закону Пуассона;
Пуассоновский [9]: трафик, распределяющийся по закону Пуассона
false
true
true
1,922
2026-02-23T11:19:47.137000Z
2026-02-23T13:25:48.449000Z
Lec.
Self-similar (самоподобный) [8]: трафик, копирующий сам себя (другое название: фрактальный);
Self-similar (самоподобный) [8]: трафик, копирующий сам себя (другое название: фрактал);
false
true
true
1,921
2026-02-23T11:19:45.525000Z
2026-02-23T11:19:45.525000Z
Lec.
Помимо перечисленных ранее синтетических профилей трафика существуют еще некоторые виды распространения данных в сети, которые нельзя отнести ни к одной из рассмотренных категорий:
false
true
false
1,920
2026-02-23T11:19:43.758000Z
2026-02-23T11:19:43.758000Z
Lec.
Такая схема распространения трафика требуется редко, т.к. при увеличении количества ядер в топологии она становится критически сложной для обработки
false
true
false
1,919
2026-02-23T11:19:41.972000Z
2026-02-23T11:19:41.972000Z
Lec.
К данной категории еще относятся модели all-to-one (все к одному) и all-to-all (все ко всем)
false
true
false
1,918
2026-02-23T11:19:40.280000Z
2026-02-23T11:19:40.280000Z
Lec.
Широковещательный профиль трафика является ситуацией, при которой один источник отправляет пакеты во все остальные, то есть модель one-to-all (один ко всем) [7]
false
true
false
1,917
2026-02-23T11:19:38.469000Z
2026-02-23T11:19:38.469000Z
Lec.
Broadcast (широковещательный)
false
true
false
1,916
2026-02-23T11:19:36.593000Z
2026-02-23T13:27:08.466000Z
Lec.
Трафик tornado (а) и neighbor (б)
Трафик tornado и neighbor
false
true
true
1,915
2026-02-23T11:19:34.836000Z
2026-02-23T15:47:36.480000Z
Lec.
На рис. 3 представлено графическое представление данных профилей для частного случая, когда . а б
На рис. 3 представлено графическое представление данных профилей для частного случая, когда: а, б.
false
true
true
1,914
2026-02-23T11:19:33.051000Z
2026-02-23T11:19:33.051000Z
Lec.
Формула трафика neighbor (5):. , где – количество узлов в заданной топологии. (5)
false
true
false
1,913
2026-02-23T11:19:31.174000Z
2026-02-23T11:19:31.174000Z
Lec.
Формула трафика tornado выглядит следующим образом (4):. . (4)
false
true
false
1,912
2026-02-23T11:19:29.353000Z
2026-02-23T13:31:07.992000Z
Lec.
Распространенными вариациями такого трафика являются tornado и neighbor
Распространенными вариациями такого трафика являются торнадо и сосед
false
true
true
1,911
2026-02-23T11:19:27.598000Z
2026-02-23T11:19:27.598000Z
Lec.
Каждая цифра адреса получателя является функцией от цифры адреса отправителя
false
true
false
1,910
2026-02-23T11:19:25.837000Z
2026-02-23T11:19:25.837000Z
Lec.
Существует сходство с предыдущим типом профилей трафика, но перестановки происходят не с битами двоичного представления адресов, а с цифрами в десятичной системе счисления
false
true
false
1,909
2026-02-23T11:19:23.843000Z
2026-02-23T17:21:03.025000Z
Lec.
Digit permutations (перестановки цифр)
Дигитальные перестановки цифр
false
true
true
1,908
2026-02-23T11:19:22.384000Z
2026-02-23T11:19:22.384000Z
Lec.
Трафик shuffle (а) и transpose (б)
false
false
false