% !TeX encoding = UTF-8
% !TeX spellcheck = ru_RU

\section*{Заключение}
\label{sec:Conclusion}


Статья посвящена проблеме применения параллельных вычислений на графическом процессоре для повышения производительности аннотирования сенсорных данных. Аннотирование сенсорных данных предполагает автоматизированную разметку временного ряда показаний, снятых с сенсора, которая выделяет различные активности, заданные указанным рядом. Разметка активностей имеет широкий спектр практического применения: предиктивное техническое обслуживание оборудования в приложениях цифровой индустрии, интеллектуальное управление зданиями в приложениях Интернета вещей, мониторинг состояния человека и упреждающая диагностика заболеваний в приложениях персональной медицины и др. 

В статье представлены результаты двух тематических исследований, посвященных применению разработанного ранее авторами параллельного алгоритма PSF~\bblcite{ZymblerGoglachev} для аннотирования сенсорных данных на графическом процессоре. Приведено краткое описание методов реализации разработанного алгоритма. Первое исследование связано с аннотированием данных виброакселерометра, установленного на малогабаритной дробильной установке. Записанные данные включают дробление дунита и кирпича (твердого и мягкого материалов соотвественно). Наибольшая точность аннотирования была достигнута при количестве искомых сниппетов $K=3$. Второе исследование связано с аннотированием показаний носимого виброакселерометра, закрепленного на человеке. В среднем точность классификации не ниже 74\%. Были проведены эксперименты по определению зависимости производительности и точности разработанного алгоритма от входного значения длины подпоследовательности. В результате наибольшая производительность была достигнута при $\ell=0.8m$, а точность аннотирования при $\ell=0.3m$
Также во всех исследованных случаях параллельный алгоритм~\bblcite{ZymblerGoglachev} показал большую эффективность по сравнению с оригинальной последовательной версией~\bblcite{DBLP:conf/icbk/ImaniMDCK18}. 
