Современная теория управления активно расширяет границы исследований, выходя за рамки классических дифференциальных уравнений без особых воздействий. В данной статье рассматривается задача управляемости для квазилинейных интегро-дифференциальных систем с импульсным воздействием. Исследуется влияние слабых нелинейных возмущений, включенных в уравнения, определяющие моменты импульсного воздействия, что приводит к необходимости анализа систем с переменными моментами импульсов. Применяется метод сведения к уравнениям с фиксированными моментами импульсного воздействия, что позволяет использовать традиционные подходы к управлению. Разработаны методы построения разрешающего управления, обеспечивающего перевод системы из начального состояния в заданное конечное. Рассмотрены условия существования и единственности решений, а также оптимизация управления в среднем, направленная на минимизацию заданного функционала затрат. Полученные результаты могут быть применены в задачах автоматического регулирования, моделирования динамических систем с дискретными и непрерывными воздействиями, а также в управлении технологическими и экономическими процессами. Работа будет интересна для специалистов в области дифференциальных уравнений, теории управления и прикладной математики.

(2+1)-мерное обобщенное уравнение Бенджамина-Оно моделирует распространение длинноволновых волн малой амплитуды на поверхности мелкой воды. Построение явных решений (2+1)-мерного обобщенного уравнения Бенджамина-Оно не только обеспечивает теоретическую поддержку экспериментальным исследованиям, но и дает строгую основу для решения прикладных задач, возникающих в нелинейной динамике волн. В данной работе исследовано распространение волн, описываемое (2+1)-мерным обобщенным уравнением Бенджамина-Оно в нелинейных средах с учетом дисперсионных эффектов. Для этого в качестве аналитических инструментов получения явных решений используются метод функций синуса-косинуса и метод гиперболического тангенса. Показано, что эти методы эффективны для широкого класса нелинейных уравнений математической физики. С их помощью получены решения в виде периодических волн и уединенных волн; для графического представления результатов построены трехмерные и двумерные графики при выборе подходящих значений параметров модели.

К проблеме необходимости исследования интегро-дифференциальных уравнений приводят многочисленные задачи приложения ряда областей естествознания и техники. Исследование интегро-дифференциальных уравнений, описывающие предысторию процесса или явления, начались с работ В. Вольтерра с учетом влияния интегрального члена. Известны различные подходы учета «наследственности», «последействия». Отметим, что установление существования многопериодических и квазипериодических решений системы интегро-дифференциальных уравнений типа Вольтерра не всегда однозначно разрешимо. Рассматривается система интегро-дифференциальных уравнений в частных производных со специальным оператором дифференцирования. Используя метод периодических характеристик, построены интегральные представления многообразия решений таких систем с последействием. Установлены некоторые свойства итерированных ядер и резольвенты, а также получены оценки. Найдены условия существования матричной функции типа Грина многопериодической задачи и интегральное представление с соответствующей оценкой. Получены достаточные условия существования и единственности многопериодического решения, которые являются интегральным многообразием интегро-дифференциальной системы с конечной эредитарностью.

Изучение локальных и глобальных инвариантов полурешетки Роджерса является важной и фундаментальной задачей в теории нумерации и теории вычислимости. Глобальные инварианты включают такие свойства, как существование универсальной нумерации, число минимальных нумераций, мощность всей полурешетки и критерий определения того, является ли полурешетка решеткой. Локальные инварианты, в свою очередь, описывают структуры, такие как начальные сегменты или интервалы внутри полурешетки. Мы говорим, что нумерация является универсальной, если любая другая нумерация сводится к . Изучение универсальных нумераций важно для понимания структуры полурешеток и их классификации. В данной работе рассматривается существование универсальных нумераций для конечных семейств вычислимо перечислимых множеств, расположенных на конечных уровнях иерархии Ершова. Основной результат заключается в том, что для любого семейства вычислимо перечислимых множеств , состоящего из двух элементов, его полурешетка Роджерса, рассматриваемая на третьем уровне иерархии Ершова, имеет универсальную нумерацию.

В статье исследуется спектральная задача для оператора кратного дифференцирования Штурма–Лиувилля, заданного на отрезке с нелокальными интегральными «возмущенными» граничными условиями. Рассматриваемые граничные условия являются регулярными, но не усиленно регулярными, что существенно осложняет анализ спектральных свойств оператора и изучение базисных свойств соответствующих систем корневых функций, а также ограничивает применение классических методов спектральной теории. Основной целью работы является исследование свойств базисности систем собственных и присоединенных функций в пространстве квадратично суммируемых функций, а также анализ их устойчивости и неустойчивости при малых изменениях параметров задачи и интегральных ядер в граничных условиях. В качестве частного случая подробно рассматривается задача Самарского–Ионкина с интегральными «возмущенными» граничными условиями. Доказано, что система собственных и присоединенных функций данной задачи образует базис Рисса в пространстве квадратично суммируемых функций на отрезке. Показано, что при малых изменениях интегрального ядра в граничных условиях свойства базисности могут быть неустойчивым. Установлено, что множества систем корневых функций, образующих базис Рисса, и систем корневых функций, не образующих обычного базиса, являются плотными в рассматриваемом функциональном пространстве L1. Полученные результаты представляют интерес для дальнейшего развития спектральной теории дифференциальных операторов на отрезке и ее приложений.

В данной статье рассматривается краевая задача для импульсного гиперболического уравнения с кусочно-постоянным аргументом. Импульсные гиперболические уравнения с кусочно-постоянным аргументом возникают как математические модели физических процессов в нейронных сетях, непрерывных динамических системах, гибридных системах и других областях. Вопросы существования краевых задач и построения их решений для таких уравнений в настоящее время остаются одними из актуальных проблем. Для получения условий разрешимости данной задачи используется метод параметризации Джумабаева, а также в работе разработан итерационный алгоритм нахождения приближенного решения. Для каждого шага итерационного процесса получены интегральные формулы, выражаемые через матрицу Q(x), описывающую связь между функциональными параметрами. Если данная матрица является обратимой, то доказывается существование и единственность решения как для параметрической, так и для исходной задачи. Предложенный метод не ограничивается лишь доказательством теоретической разрешимости задачи, а предлагает конкретную конструктивную процедуру нахождения решения. Это имеет важное значение для последующих численных реализаций и анализа устойчивости решений. Кроме того, предложенный подход может быть применен к другим типам задач с кусочно-постоянным аргументом, включая системы с импульсными условиями, нейронные сети с эффектом памяти и нелинейные гибридные модели.

В данной работе изучаются элементы Ли и симметрические элементы (Tortken) в свободной алгебре Новикова, а также исследуется вопрос о том, может ли ненулевой мультилинейный элемент одновременно принадлежать обоим классам. Для проверки принадлежности симметрическому подпространству элементов, представленных в стандартном мультилинейном базисе Ли, используются оператор Эйлера и критерий нулевого лагранжиана. Для части Ли применяются левонормированные коммутаторы с фиксированной первой переменной, образующие удобный базис мультилинейной компоненты. Случай рассматривается явно путем разложения коммутаторов через произведение Новикова и применения оператора Эйлера. Для степеней соответствующие линейные системы строятся и решаются вычислительно в Wolfram Mathematica и Albert. Вычисления показывают, что пересечение мультилинейного подпространства Ли с подпространством симметрических элементов тривиально для всех . Таким образом, до степени 7 в свободной алгебре Новикова не существует ненулевого мультилинейного элемента, который был бы одновременно элементом Ли и симметрическим элементом. Эти результаты служат отправной точкой для дальнейшего изучения данной задачи в более высоких степенях.

В работе представлен гибридный подход для прогнозирования распространения загрязняющих веществ в городских уличных каньонах с учетом шумозащитных барьеров. Методология объединяет детальное CFD-моделирование и суррогатную модель на основе нейросетевой архитектуры BiLSTM с механизмом внимания. Исследованы конфигурации с барьерами высотой 0.1H, 0.2H и 0.3H. CFD-расчеты выявили нелинейное влияние высоты барьера на аэродинамику и формирование зон накопления примеси, причем наиболее сложный нестационарный режим наблюдается при высоте 0.2H. Суррогатная модель успешно прогнозирует эволюцию концентрации для случаев без барьера и с барьером 0.1H, демонстрируя среднюю абсолютную процентную ошибку менее 15%. Для барьера 0.2H точность снижается в зонах интенсивной турбулентности, что связано с высокой нестационарностью процесса. Подход позволяет значительно сократить вычислительные затраты при сохранении физической достоверности, что перспективно для систем поддержки решений в области городской экологии. Модель обеспечивает ускоренное прогнозирования по сравнению с CFD-расчетом на 7–8 порядков, так потраченное время инференса показало 1–5 мс, тогда как одна CFD-симуляция занимает около 54 часов на CPU.

В данной статье рассматривается решение обратной коэффициентной задачи для волнового уравнения, направленной на восстановление пространственного распределения скорости звука в неоднородной среде. Для решения прямой задачи применяется преобразование Лапласа, позволяющее исключить временную зависимость и перейти к обыкновенным дифференциальным уравнениям в частотной области, что существенно снижает вычислительные затраты. Обратная задача формулируется как оптимизационная: минимизация функционала невязки между рассчитанными и измеренными значениями акустического давления осуществляется с помощью стохастического метода глобальной оптимизации, дифференциальной эволюции. Численные эксперименты проводились на модели многослойной среды (песок, грунт, камень, вода, воздух) с использованием синтетических данных, зашумленных случайным образом. Предложен адаптивный комбинированный метод восстановления, позволяющий снизить влияние ошибок на границах сред. Результаты показывают высокую точность метода: относительная погрешность восстановления профиля скорости звука составила около от 2,5 до 4,3%, что подтверждает эффективность подхода для задач акустической диагностики и томографии.

В настоящей статье мы доказываем закон больших чисел для случайного блуждания в случайном пейзаже. Предельное поведение таких последовательностей интенсивно изучается начиная с 80–ых годов прошлого века. Такие результаты, позволяют, в частности, во многих ситуациях доказывать состоятельность статистических оценок неизвестных параметров. В отличие от известных более ранних результатов, мы допускаем, чтобы слагаемые случайного блуждания, на состояниях которого строится случайное блуждание в случайном пейзаже, имели разное распределение и не были центрированными. Также не требуется, чтобы слагаемые случайного блуждания в случайном пейзаже имели одинаковое распределение и были независимыми, требуется только, чтобы они имели одинаковое математическое ожидание и были некоррелированными. Методами исследования являются классические методы теории вероятностей: различные вероятностные неравенства (Берри–Эссена, Гельдера, Ляпунова), а также предельные теоремы (центральная предельная теорема, закон больших чисел). Отметим, что рассматриваемая модель имеет физическую интерпретацию, связанную с перемещением частицы в случайной среде.

В данной статье представлена комплексная многоступенчатая система, разработанная для повышения точности прогнозов энергетической нагрузки и оценки эффективности как моделей прогнозирования, так и стратегий реагирования на спрос (DR). Используя набор данных REFIT, был проведен сравнительный анализ иерархии моделей прогнозирования, включая линейную регрессию, случайный лес, SVR, k-NN, LSTM и гибридный кодер-декодер с механизмом внимания. Результаты исследования показали, что разработанная гибридная модель кодера-декодера с механизмом внимания достигла наилучшей точности (R² = 0.91, MAPE = 2.39%), продемонстрировав отличную способность улавливать сложные временные закономерности в данных. Тщательное многоступенчатое тестирование подтвердило стабильность и высокую обобщаемость этой модели глубокого обучения. Высокоточный прогноз был встроен в модель на основе смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) для оптимизации системы управления энергопотреблением дома (HEMS). Результаты показали, что эта комплексная структура позволила значительно сократить затраты на электроэнергию на 22.5% и снизить пиковую нагрузку на 31.8% за счет оптимального планирования работы бытовых приборов. Эта работа демонстрирует, как эффективно сочетать передовое прогнозирование на основе искусственного интеллекта (ИИ) с формальной оптимизацией энергопотребления в единой, комплексной системе. Этот метод не только позволяет более точно прогнозировать потребление, особенно в часы пик, но также демонстрирует, что ИИ может значительно повысить гибкость энергетических сетей и энергоэффективность умных домов.

Современные системы здравоохранения все в большей степени зависят от структурированного обмена информацией между больницами, лабораториями и цифровыми платформами. Стандарт HL7 v2.x служит основой для такой коммуникации, однако его вариативный синтаксис и наличие необязательных сегментов создают сложности для машинной интерпретации. Для решения этой проблемы была разработана гибридная модель искусственного интеллекта, предназначенная для автоматизированной обработки и классификации HL7-сообщений, объединяющая структурное обучение и семантическую валидацию. Экспериментальный рабочий процесс включал генерацию синтетического набора данных, содержащего 3000 жизненных циклов пациентов и свыше 7000 сообщений ADT, с последующим этапом парсинга, инженерии признаков и обучения с учителем. В качестве базовых классификаторов были протестированы модели логистической регрессии, случайного леса и градиентного бустинга. Дополнительно была реализована семантическая надстройка, объединяющая методы распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition) и регулярных выражений, что позволило учитывать контекстные признаки, такие как имена врачей, наименования медицинских учреждений и диагностические индикаторы. После повторного обучения ансамблевые модели продемонстрировали заметное улучшение: точность модели Random Forest увеличилась на 9,3%, а F1мера – на 7,0%. Полученные результаты подтверждают, что добавление семантических признаков повышает интерпретируемость модели и ее устойчивость, устраняя разрыв между синтаксическим разбором структурированных сообщений и пониманием их смыслового содержания. Предложенный гибридный конвейер обработки данных может стать основой для интеллектуальных решений в области интероперабельности и разработки совместимых с FHIR систем обмена медицинскими данными нового поколения.

Системы потоковой обработки в реальном времени сталкиваются с постоянной нагрузкой на память, поскольку непрерывное поступление данных приводит к неограниченному росту хранилища горячего уровня. Существующие подходы управления жизненным циклом информации (Information Lifecycle Management, ILM) в основном применялись в корпоративных системах архивирования и не были исследованы в контексте контейнеризованных стриминговых пайплайнов, использующих многоуровневые архитектуры хранения в памяти. В данной работе представлен легкий механизм ILM, управляемый политиками и интегрированный в пайплайн Kafka–Apache Flink с трехуровневой моделью хранения: MongoDB (горячий уровень), TimescaleDB (теплый уровень) и файлы Parquet (холодный уровень). Асинхронный поток очистки (sweeper thread) перемещает записи между уровнями в соответствии с настраиваемыми временными порогами и , предотвращая переполнение горячего уровня без нарушения потоковой обработки. Было проведено пять экспериментов для оценки эффективности использования памяти, задержки доступа к данным по уровням, чувствительности к пороговым значениям, масштабируемости и поведения при длительной эксплуатации. Результаты показывают, что применение ILM снижает пиковое использование памяти MongoDB на 81% (с 106.96 ± 1.63 МБ до 20.28 ± 1.81 МБ, p < 0.001), при этом пропускная способность и задержка обработки в Flink остаются неизменными. Ограничения по памяти стабильно соблюдаются при скорости поступления данных от 200 до 1000 сообщений в секунду. Дополнительный эксперимент продолжительностью 90 минут подтверждает корректную работу трехуровневого жизненного цикла: MongoDB остается в заданных пределах, TimescaleDB аккумулирует 2.28 миллиона записей теплого уровня, а Parquet формирует холодный архив. Полученные результаты подтверждают, что эффективное и малозатратное управление жизненным циклом данных возможно в контейнеризованных системах потоковой обработки в реальном времени с использованием только встроенных возможностей баз данных и операций файловой системы.

В статье представлен аннотированный корпус, состоящий из клинических текстов на русском языке, полученных по результатам экзомного секвенирования. Данный корпус был разработан в поддержку задач автоматического определения именованных объектов и семантических связей в отношении генов, мутаций, наследственных заболеваний, фенотипических признаков и их клинической значимости. В ходе формирования корпуса были использованы отчеты фактического клинического экзомного секвенирования, данные прошли этапы предварительной анонимизации и нормирования текста. В процессе маркировки использовались международные стандарты и базы знаний, такие как HGVS, OMIM, ClinVar и HPO, а также обеспечивалась согласованность и точность биомедицинской информации. Корпус содержит более 25 000 биомедицинских объектов и более 6000 семантических связей, что делает его важным ресурсом в области клинической генетики с точки зрения объема и содержания. Аннотация проводилась вручную с участием нескольких экспертов, и результаты сравнивались путем перекрестной проверки, а уровень согласия между аннотаторами оценивался с помощью специальных показателей. Полученные результаты свидетельствуют о высоком качестве и надежности корпуса. Готовый корпус позволяет эффективно использовать модели обработки естественного языка в области медицинской генетики для обучения и оценки, разработки систем поддержки принятия клинических решений и прикладных исследований для структурирования генетических данных.

В настоящее время создание умных производственных систем является актуальной задачей. Широкое распространение получили нейронные сети, которые позволяют решать сложные производственные проблемы. Статья посвящена исследованию нейронных сетей с подкреплением DQN, PPO для диагностики состояния промышленного оборудования в рамках модели GEMMA. Французский подход GEMMA построен на основе языка SFC (Sequential Function Charts) и содержит стандарты по управлению технологическими процессами. Предлагается внедрение нейронных сетей в зону Д, модели GEMMA. Результаты моделирования и экспериментов осуществлялись на основе двух баз данных, одна сгенерирована искусственным путем, вторая взята с промышленного производства. Применение рассмотренных архитектур позволяет добиться хороших результатов для работы с индустриальными данными.

В настоящее время в сфере медицины качественный и точный перевод с английского языка на казахский является одной из важных задач для обеспечения доступности и безопасности медицинской информации. В данной научной работе была исследована точность и эффективность систем машинного перевода, широко используемых на практике, таких как Google Translate и Yandex Translate, применительно к медицинским текстам. Основной целью исследования является рассмотрение способов семантически и стилистически корректного перевода медицинских терминов и сложных предложений с английского языка на казахский. В рамках исследования был сформирован специальный корпус, включающий 102,374 предложения, собранные из международных медицинских статей, клинических исследований и описаний лекарственных препаратов. Корпус был обучен на нейронной системе машинного перевода MarianNMT и переведен на казахский язык. Для легкого постредактирования результатов перевода использовалась трансформерная модель Kaz-RoBERTa, а для полного постредактирования – одна из больших языковых моделей (LLM), а именно GPT-4.1, при этом были рассмотрены ее возможности адаптации к медицинским текстам. Качество перевода оценивалось с использованием метрик BLEU, TER и METEOR. Результаты переводов, полученные после первоначального машинного перевода MarianNMT, были сравнены с результатами после обработки моделями Kaz-RoBERTa и GPT-4.1. Анализ показал, что переводы после применения модели Kaz-RoBERTa продемонстрировали улучшение на 9% по сравнению с исходным переводом MarianNMT, а после использования модели GPT-4.1 – на 23%.

Здания составляют значительную долю мирового энергопотребления, в том числе системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) и управления влажностью, формируют основную часть их эксплуатационных энергозатрат. Традиционные стратегии управления, основанные на фиксированных правилах, часто не способны адаптироваться к динамически изменяющимся внутренним и внешним условиям, что обуславливает необходимость применения методов управления на основе данных. В данном исследовании представлен фреймворк многоагентного обучения с подкреплением (MARL) для одновременного управления температурой и влажностью в однозонном здании, смоделированном в среде EnergyPlus. Предложенный подход использует распределенную архитектуру Importance Weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA) с централизованным обучением и децентрализованным исполнением (CTDE), что позволяет двум агентам – температурному и влажностному – обучаться согласованным стратегиям непосредственно на основе обратной связи высокоточной симуляционной модели. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность обучения: оба агента существенно улучшили среднее вознаграждение на шаге (температура +18,9%, влажность +33,7%), что свидетельствует об успешной сходимости и кооперативном поведении. Обученный контроллер обеспечивает уровень теплового комфорта, сопоставимый с базовой стратегией управления на основе правил (средняя разница температуры в занятый период ≈ 0,04 °C; среднее значение PMV в занятый период ≈ 0,45), при одновременном достижении значительной экономии энергии. Совокупное годовое энергопотребление системы HVAC снижается на 8,9%, при этом наибольшее сокращение было достигнуто по энергии увлажнения на 34,4%. Нагрузки на отопление и охлаждение практически не изменяюся, что подтверждает достижение энергосбережения без ухудшения показателей комфорта.

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) преобразует финансовые технологии (FinTech), создавая синтетические данные, улучшая прогнозную аналитику и автоматизируя сложные задачи. В данной статье рассматриваются ограничения традиционных моделей машинного обучения при работе с дефицитом данных и развивающимися схемами мошенничества в финансах. Мы предлагаем новую гибридную архитектуру, которая интегрирует генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN), большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders, VAE) для улучшения кредитного скоринга, обнаружения мошенничества и автоматизации финансовых документов. Наш метод использует условную табличную GAN (Conditional Tabular GAN, CTGAN) для генерации синтетических данных и балансировки наборов данных, VAE для обнаружения аномалий в транзакционных данных и LLM для формирования интерпретируемых отчетов и документов соответствия. Экспериментальные результаты показывают, что модели, обученные на данных, дополненных с помощью GAN, достигают увеличения AUC на 8% для кредитного скоринга и улучшения F1-меры на 18% для обнаружения мошенничества на несбалансированных наборах данных. Специальный слой соответствия снизил демографическое смещение на 37%. Исследование подтверждает, что тщательно разработанная система генеративного ИИ может значительно повысить производительность моделей, их справедливость и операционную эффективность в приложениях FinTech, одновременно решая критически важные этические и регуляторные задачи.

Мошенничество с кредитными картами чаще встречается при онлайн-покупках, поэтому крайне важно использовать более эффективные способы его обнаружения, чтобы избежать финансовых потерь. В данной статье рассматривается выявление мошенничества с помощью методов генерации синтетических данных для улучшения моделей. Мы используем набор данных о транзакциях по кредитным картам Kaggle, реализуя генерацию синтетических данных с помощью SMOTE для балансировки набора данных, в котором случаи мошенничества составляют всего 0,2% случаев, и проводим разработку признаков для лучшего понимания поведения покупателей. Мы экспериментируем с пятью моделями машинного обучения: XGBoost, LightGBM, Random Forest, Neural Networks и Logistic Regression, уделяя особое внимание точности, полноте, F1-оценке и достоверности. Сравнение показывает, что XGBoost достигает наивысшей F1-оценки (82,57%) при хорошей точности (93,75%) и полноте (73,77%), что свидетельствует о способности XGBoost сбалансировать ложноположительные и ложноотрицательные результаты. Хотя все модели показали высокую точность (более 99,9%), в данном исследовании основное внимание уделяется точности и полноте при выявлении мошенничества. Результаты показывают, что сочетание синтетических данных с алгоритмами градиентного усиления может помочь системам обнаружения мошенничества повысить безопасность онлайн-покупок.

Методы обработки естественного языка (NLP) в последние годы получили широкое распространение и активно используются в поисковых системах, интеллектуальных платформах поддержки принятия решений, а также во множестве других приложений искусственного интеллекта. Одной из ключевых задач в этой области является извлечение тройных отношений в формате «субъект – предикат – объект». Такие структуры позволяют переводить неструктурированные тексты в упорядоченные данные и тем самым формируют основу для построения графов знаний и организации логического анализа. Для языков с богатой ресурсной базой, например английского или китайского, данная задача уже достаточно хорошо решается. Однако для малообеспеченных языков, включая казахский, проблема остается актуальной из-за ограниченности доступных размеченных корпусов и специализированных лингвистических ресурсов. В работе предлагается подход, предусматривающий расширение ресурсной базы за счет синтетически сгенерированных данных, которые затем используются для обучения модели на основе архитектуры XLM-RoBERTa. XLM-RoBERTa, являясь улучшенной версией модели BERT, отличается более крупным корпусом для предварительного обучения и повышенной эффективностью в задачах кросс-языкового переноса, что особенно важно для языков с ограниченными ресурсами. Экспериментальные исследования показали, что предложенный метод обеспечивает F1-метрику 90,73%. Этот результат подтверждает, что комбинация передовых моделей, таких как XLM-RoBERTa, и относительно простых приемов искусственного расширения данных способна заметно повысить качество при обработке сложных языковых конструкций. Сделанные выводы позволяют рассматривать предложенный подход как перспективное направление для развития NLP в отношении малообеспеченных языков. Кроме того, результаты открывают возможности его практической интеграции в системы поиска информации, управления знаниями и многоязычные интеллектуальные приложения.

В данной статье рассматривается актуальный вопрос разработки безопасной специализированной онлайн-платформы для дистанционного обучения детей с особыми образовательными потребностями. Цифровизация образования открыла новые возможности для инклюзии, однако массовые решения зачастую не учитывают специфические потребности данной категории обучающихся, создавая цифровые, когнитивные и социальные барьеры. Цель исследования – разработка концептуальной модели безопасной и адаптивной образовательной среды, комплексно решающей вопросы доступности, персонализации и кибербезопасности. В проекте учитывалось удобство детей с различными особенностями развития, включая сенсорные нарушения, расстройство аутистического спектра (РАС) и синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), на основе чего были сформулированы основные принципы проектирования пользовательского интерфейса и пользовательского опыта (UI/UX). Предлагаемая архитектура платформы включает в себя интеллектуальную систему адаптации контента и интерфейса, персонализированные образовательные траектории и защищенные коммуникационные модули с функциями премодерации. Особое внимание уделено многоуровневой системе безопасности, обеспечивающей защиту персональных данных, предотвращение кибербуллинга и контроль доступа. Статья представляет реальную практическую ценность для разработчиков образовательных технологий, педагогов и администраторов образовательных учреждений, нацеленных на создание инклюзивной цифровой среды обучения.

В работе рассматривается технология Service Mesh как выделенный инфраструктурный слой для управления межсервисным взаимодействием в микросервисных системах. Цель исследования – проанализировать архитектурные принципы построения сетевого слоя, оценить накладные расходы на производительность и показать практические подходы к эксплуатации в Kubernetes-кластерах. Описывается модель разделения на control plane и data plane, использование паттерна sidecar для прозрачной маршрутизации трафика, реализации mTLS и автоматического сбора телеметрии. На основе обзора литературы и открытой документации выполняется сравнительный анализ трех ключевых реализаций – Envoy, Istio и Linkerd – по функциональности, сложности внедрения и ресурсоемкости. Отдельно приводится практический пример конфигурации Istio с использованием манифестов Gateway, VirtualService и DestinationRule для управления HTTPS-трафиком и интеграции со стеком наблюдаемости Prometheus – Grafana – Jaeger – Kiali. Показано, что Service Mesh добавляет умеренные накладные расходы по задержке и потреблению ресурсов, однако обеспечивает унифицированное управление безопасностью и трафиком между микросервисами. Полученные результаты позволяют сформулировать практические рекомендации по целесообразности применения Service Mesh в корпоративных микросервисных платформах в зависимости от масштаба системы и требований к безопасности.

Рис является краеугольным камнем продовольственной безопасности в Индии, поддерживая миллионы средств к существованию и национальную экономику. Однако нестабильные климатические условия делают урожайность риса все более непредсказуемой. В данном исследовании разрабатывается система машинного обучения для прогнозирования урожайности риса в районе Удхам Сингх Нагар, Уттаракханд, путем интеграции данных о погоде, почве и севах. Среди базовых классификаторов CatBoost показал лучшие результаты с точностью 80,85% и ROC-AUC 0,90. Для дальнейшего повышения производительности Optuna-tuning модели CatBoost, XGBoost и LightGBM были объединены в гибридные комплекты. Классификатор взвешенного жесткого голосования, придающий больший вес CatBoost ([3,1,1]), достиг наивысшей точности – 97,37%, за ним следуют ансамбли Stacking (95,6%) и ансамбли мягкого голосования (до 96%). Эти результаты были подтверждены высокими баллами ROC-AUC. В целом исследование показывает, что тщательно оптимизированные ансамблевые модели могут значительно повысить точность прогнозирования урожайности, предоставляя практический инструмент для более точного и устойчивого рисового выращивания в климатически чувствительных регионах Индии.

Поскольку системы искусственного интеллекта все чаще внедряются в критически важных для безопасности сферах, таких как здравоохранение и финансы, обеспечение их надежности и соблюдения требований крайне важно. В то время как глубокие нейронные сети получили значительное внимание в формальной верификации, традиционные модели, такие как деревья решений, часто предпочитаемые за их интерпретируемость, не могут по умолчанию навязывать ограничения после обучения на справедливость и стабильность.

В данной статье представлен новый, комплексный подход к формальной проверке классификаторов дерева принятия решений с использованием теорий по модулю удовлетворения (SMT). Мы предлагаем надежную схему трансляции, которая преобразует обученные деревья принятия решений в логические ограничения, позволяя делать вывод по ограничениям, гарантирующий демографический паритет и локальную устойчивость во время прогнозирования. Мы реализуем эту структуру с помощью решателя z3 SMT и проверяем его по широко признанным стандартам справедливости, включая наборы данных UCI Adult, German Credit и Loan Approval. Экспериментальные результаты показывают, что наша ограниченная модель эффективно исключает нарушения демографического паритета с предельной точностью менее 0,2%. Этот подход превращает решатель SMT из простого диагностического инструмента в доказуемо справедливый движок выводов, подходящий для регулируемых отраслей.

Настоящее исследование направлено на анализ цифровых угроз в повседневном дискурсе через создание аннотированного корпуса из 1000 текстов, собранных из соцсетей и новостных платформ, связанных с военными и геополитическими событиями. Целью предлагаемого исследования является удовлетворение насущной потребности в анализе цифровых угроз в повседневном дискурсе путем создания аннотированного корпуса текстов с элементами информационных операций. Разработана многоуровневая схема аннотации, охватывающая тип воздействия, эмоциональную окраску, признаки дезинформации и авторские намерения (провокация, запугивание и др.). Аннотирование выполнено в Label Studio с контролем качества и учетом контекста; надежность подтверждена коэффициентом Каппа = 0,82. Модель Onto-IO-BERT в пилотном эксперименте показала F1 = 0,81, превзойдя базовые модели. Практическая применимость корпуса подтверждена анализом реальных Telegram-сообщений. В настоящей работе представлена многоуровневая модель аннотации, адаптированная для анализа военных информационных операций в пространстве Казахстанского МВД, и созданный корпус является новым ресурсом для анализа военных информационных операций, заполнив важный пробел в существующих наборах данных. Представленный корпус содержит тексты на казахском, русском и английском языках. Корпус доступен по ссылке: https://github.com/baiangali/ multi_mil.

Разработана когнитивная технология дистанционного обучения техническим специальностям с использованием биоинспирированного подхода на основе унифицированной искусственной иммунной системы с нейроэндокринным регулированием гомеостаза при получении знаний. Для реализации интеллектуальной системы дистанционного образования по управлению сложными объектами промышленной автоматизации на основе предложенной технологии УИИС – НЭС разработана интегрированная онтологическая модель, состоящая из онтологических моделей иммунной, нейронной и эндокринной подсистем на основе которой создана база знаний для внедрения когнитивной технологии в учебный процесс. Разработаны классы, подклассы и рассмотрены их взаимодействия для двухэтапной обработки данных в виде решения задачи редукции неинформативных признаков и классификации на основе биоинспирированных алгоритмов. Созданы критерии оценки качества системы на основе метрик с разделением на взаимоисключающие классы на основе хороших и плохих результатов. По результатам анализа данных на основе технологии осуществляется прогноз уровня полученных профессиональных инженерных навыков, вероятности успешного освоения дисциплины и определения степени готовности обучающегося к решению сложных технических задач управления в виде цифрового профиля компетенций студента.

В данной статье изучается потенциал использования методов машинного обучения для прогнозирования уровня критического мышления учащихся на основе академических и поведенческих данных. Хотя критическое мышление широко признано важнейшим навыком в современном образовании, его прямая оценка по-прежнему затруднена. Целью исследования является выявление взаимосвязи между уровнем развития критического мышления и измеримыми факторами, такими как академическая успеваемость, участие во внеклассных мероприятиях и выбор учебных курсов. Был собран и обработан набор данных из 500 анонимных профилей учащихся для извлечения ключевых характеристик. Были разработаны и оценены с использованием стандартных метрик эффективности три модели: линейная регрессия, дерево решений и случайный лес-регрессор. Модель случайного леса продемонстрировала превосходную прогностическую эффективность, достигнув значения R² 0,84 по сравнению с 0,65 для дерева решений и 0,37 для линейной регрессии. Результаты исследования свидетельствуют о том, что академические достижения учащихся, выбор курсов и уровень их внеклассной активности в совокупности дают ценную информацию об их способностях к критическому мышлению. В целом результаты подтверждают эффективность подходов, основанных на данных, для косвенной оценки когнитивных навыков, что имеет практическое значение для разработки учебных программ, инициатив раннего вмешательства и планирования образовательной политики. Используя доступные образовательные данные, этот подход способствует разработке более масштабируемых, объективных и персонализированных методов оценки в области аналитики обучения.

В работе представлена система автоматического контроля процесса синтеза наноматериалов методом плазменно-усиленного химического осаждения из газовой фазы, реализованная на основе программной среды LabVIEW. Основная цель исследования заключается в разработке единой программно-аппаратной платформы, обеспечивающей последовательное управление ключевыми стадиями PECVD-процесса: подготовкой вакуумной камеры, контролем давления, подачей рабочего газа, зажиганием ВЧ-плазмы, согласованием ВЧ-мощности, циклическим ростом наноматериалов и оптическим мониторингом наночастиц в плазменной среде. Использование LabVIEW позволило объединить управление исполнительными устройствами, регистрацию экспериментальных параметров и визуализацию процесса в режиме реального времени. Автоматизированный цикл начинается с откачки реакционной камеры до заданного базового давления. Переход к следующей стадии осуществляется только после достижения установленного порогового значения, что обеспечивает воспроизводимые начальные условия эксперимента. Далее программа управляет подачей рабочего газа через газовый расходомер. В работе рассмотрены два режима управления газовым потоком: аналоговый режим с подачей напряжения 0–5 В и цифровой режим связи через RS-232. Показано, что аналоговый способ требует точного масштабирования управляющего напряжения, поскольку подача 5 В приводит к полному открытию контроллера на максимальный расход. В то же время RS-232-интерфейс позволяет задавать расход непосредственно в единицах sccm, что повышает точность и удобство управления газовой средой. После стабилизации давления LabVIEW инициирует запуск ВЧ-разряда и выполняет алгоритм RF matching, направленный на минимизацию отраженной мощности и повышение стабильности плазменного процесса. Отдельный модуль программы реализует циклический режим роста наноматериалов, где задаются время горения плазмы, время паузы и количество циклов синтеза. Такой подход позволяет контролировать накопление материала на подложке и связывать параметры процесса с морфологическими характеристиками получаемых наноструктур. Завершающий модуль системы предназначен для оптического мониторинга плотности облака наночастиц в пылевой плазме. Для этого используется регистрация изменения интенсивности лазерного излучения, прошедшего через область плазмы, с помощью фотодетектора и измерительного блока Keithley 2401, связанного с LabVIEW через RS-232. Разница между исходной и измененной интенсивностью сигнала используется как диагностический параметр формирования и эволюции наночастиц. Разработанная система демонстрирует, что LabVIEW может эффективно применяться не только для автоматизации отдельных приборов, но и для построения полного цифрового цикла управления PECVD-синтезом наноматериалов.

Процесс сульфидирования поверхности никелевой пены для получения слоёв Ni3S2 с высокой электрохимической емкостью и стабильностью при электрохимическом циклировании, был подробно изучен. Однако роль слоев гидроксида никеля, которые, как предполагается, образуются в условиях электрохимической работы электрода Ni3S2/NF (никелевая пена), до сих пор не была достаточно изучена. В настоящей работе показано, что гидроксидная фаза вносит значительный вклад как в электрохимическую емкость, так и в циклическую стабильность. Электрод Ni3S2/NF был изготовлен с помощью одноэтапного гидротермального метода в присутствии тиомочевины при температуре 160 °C. Первоначальная структура Ni3S2 на поверхности NF впоследствии была модифицирована в результате электрохимических циклов в электролите KOH. Увеличение электрохимической емкости электрода сопровождалось образованием нескольких фаз гидроксида никеля, что было подтверждено с помощью рентгеновской дифракции (XRD) и рамановской спектроскопии. Электрод продемонстрировал высокую стабильность характеристик в течение 20 000 циклов гальваностатического заряда-разряда (GCD) при плотности тока 20 А·г⁻¹, сохранив 90% своей максимальной емкости. Удельная ёмкость электрода Ni3S2 составила 758 Ф·г⁻¹ при плотности тока 2,7 А·г⁻¹. При увеличении плотности тока до 90 А·г⁻¹ удельная емкость снизилась до 233 Ф·г⁻¹, что составляет 30% от значения при плотности тока 2,7 А·г⁻¹

Водные цинковые аккумуляторы (AZIBs) рассматриваются как одни из наиболее перспективных кандидатов для безопасного, недорогого и экологически чистого накопления энергии. Тем не менее их практическое применение ограничено нестабильностью цинкового анода, вызванной неконтролируемым ростом дендритов, выделением водорода и низкой обратимостью процессов осаждения/растворения цинка. Эти факторы приводят к быстрой деградации емкости и сокращению срока службы батареи. В связи с этим оптимизация электролита является эффективным и доступным подходом к стабилизации анода. Целью работы является систематическая оценка поведения цинкового анода в электролитах различного состава 2M ZnSO₄, 1.5M ZnSO₄ + 0.5M Li₂SO₄, 0.5M ZnSO₄ + 1.5M Li₂SO₄, 1M ZnSO₄ + 1M Li₂SO₄, и 2M Li₂SO₄. Электрохимические характеристики исследованы методами циклической вольтамперометрии (CV), гальваностатического циклирования и после испытаний морфология поверхности анализировалась с помощью сканирующей электронной микроскопии (СЭМ). Данные показали, что добавление Li₂SO₄ в раствор ZnSO₄ существенно изменяет сольватационную оболочку Zn₂+, улучшая обратимость процессов осаждения/растворения и подавляя рост дендритов. Смешанные электролиты продемонстрировали более четкие вольт-амперные профили и меньшую поляризацию по сравнению с одноионными системами. Наиболее сбалансированные характеристики достигнуты в электролите 1M ZnSO₄ + 1M Li₂SO₄ : обеспечены стабильное циклирование, низкое межфазное сопротивление и однородная бездендритная морфология. Таким образом, инженерия электролита является практическим и масштабируемым решением для стабилизации цинковых анодов и открывает путь к созданию высокоэффективных водных аккумуляторов для крупномасштабных систем хранения энергии.

В данной работе динамика тепло-гидравлических явлений, а также явлений механики твердого тела была смоделирована методом конечных элементов с использованием Comsol Multiphysics. Для изучения нейтроники был применен OpenMC в приближении стационарной нейтроники. Для оптимизации активной зоны ториевого реактора в качестве охладителя использовалась легкая вода под высоким давлением. В активной зоне располагались 49 топливных стержней, заполненные соединениями тория, организованные в виде регулярной – решеточной геометрии. Моделирование переноса нейтронов методом Монте-Карло в пакете OpenMC позволило получить эффективное значение коэффициента размножения k_eff и пространственное распределение мощности рассматриваемой модели. Были получены детальные теплои гидравлические расчеты – температурный и скоростные профили, в то время как механика твердого тела определила пространственное распределение напряжений и деформаций. Результаты подтвердили применимость и эффективность использования метода совмещения стационарной нейтроники с термогидравликой и структурного анализа для оценки и оптимизации ториевых реакторов с водным охлаждением.

В данной статье рассматривается экономическая эффективность мониторинга сдвигов породы при взрывах (BMM) с учетом контроля качества руды в карьерах. Перемещения горной массы при взрывах остаются одним из основных факторов, ограничивающих эффективный контроль качества руды в карьерах. Неучтенные смещения при взрывах часто приводят к разубоживанию руды, потере полезного ископаемого и неправильной классификации, что в итоге снижает эффективность переработки и экономическую рентабельность. Исследование основано на предпосылке, что смещение горных пород, вызванное взрывом, по своей природе является стохастическим и не может быть надежно воспроизведено с помощью одного только детерминированного моделирования; поэтому для высокоточного контроля качества требуются прямые измерения на месторождении. За счет фиксации трехмерных векторов смещения из нескольких точек мониторинга в пределах взрывного блока BMM позволяет более точно восстанавливать границы руды после взрыва. Этот многоточечный подход учитывает пространственную изменчивость и обеспечивает надежную основу для корректировки сортовых планов перед началом экскавации. В 2024 г. пилотная реализация системы BMM была начата на Жайремском горно-обогатительном комбинате (ГОК), и система применяется в нескольких горнодобывающих компаниях Казахстана. Используя полевые данные с Жайремского месторождения, в исследовании количественно оцениваются эксплуатационные последствия неконтролируемого сдвига породы, включая потери руды, разубоживание и неправильную классификацию. Результаты показывают, что улучшенное определение границ между пустой породой и рудой повышает эффективность использования ресурсов и напрямую способствует увеличению прибыльности. На основе этих выводов в статье предлагается инструмент оценки финансовой стоимости, предназначенный для поддержки инвестиционных решений, связанных с системами мониторинга движения взрыва, что позволяет операторам систематически оценивать соотношение затрат и выгод внедрения BMM и оптимизировать стратегии контроля качества в более широких экономических рамках.

В статье представлен подход к выделению перспективных зон стратиформной медно-кобальтовой минерализации на южной окраине Центрально-Африканского Медного пояса (Замбия) на основе исключительно аэрогеофизических данных, включающих гравиметрические, магнитные, радиометрические и топографические параметры. Для анализа были использованы три алгоритма кластеризации – K-Means, Fuzzy C-Means (FCM) и самоорганизующиеся карты Кохонена (Self-Organizing Maps, SOM), после чего результаты были объединены в рамках консенсусной кластеризации для выделения устойчивых целевых зон. По каждому кластеру были рассчитаны и сопоставлены ключевые геофизические производные, включая производную наклона, полную горизонтальную производную и аналитический сигнал, а также радиометрические отношения U/Th и U/K. Наиболее перспективный кластер был валидирован по литературно обоснованным геофизическим пороговым значениям и показал соответствие известным поисковым критериям и региональным структурным закономерностям. Итоговая вероятностная карта перспективности была построена по значениям принадлежности FCM и дополнительно разделена на три уровня уверенности. Несмотря на отсутствие буровых данных, не позволяющее выполнить прямую количественную оценку точности, полученные результаты показывают, что методы обучения без учителя, примененные к многопараметрическим аэрогеофизическим данным, могут эффективно использоваться для ранних стадий поисково-разведочных работ в условиях дефицита геологической информации. Предложенный подход может рассматриваться как воспроизводимая основа для ИИ-ориентированного прогнозирования перспективности в слабо изученных территориях.

В глубоко залегающих коллекторах изменения внутрипорового давления в процессе эксплуатации нередко приводит к тому, что разность горного и внутрипорового давлений достигает величин, достаточных для деформации скелета многих пород, сокращения числа и диаметра открытых пор, что приводит к существенному изменению емкостных и фильтрационных характеристик пород коллекторов. Естественно ожидать, что в этих условиях характер притока флюидов к горизонтальным скважинам будет отличаться от такового в коллекторах, залегающих на небольших глубинах. В связи с этим назрела необходимость в развитии моделирования фильтрационных процессов в условиях разработки горизонтальными скважинами глубокозалегающих месторождений, сложенных трещиноватыми и деформируемыми коллекторами. Поэтому проведение исследований, направленных на создание методов определения производительности горизонтальных скважин, работающих в условиях деформируемых коллекторов, становится актуальной научно-практической задачей. Статья посвящена усовершенствованию методики и анализу гидродинамических исследований процессов фильтрации жидкостей в деформируемых однородных и однородно-анизотропных пластах при эксплуатации их горизонтальными и вертикальными скважинами. Крупнейшие месторождения Казахстана – Z, долгое время обеспечивающие необходимые уровни добычи нефти, вступают в завершающую стадию разработки. В последние годы число месторождений с трудно извлекаемыми остаточными запасами нефти в подгазовых зонах, низкопроницаемых коллекторах, а также в пластах с высоковязкими нефтями, осложненными наличием разломов, активных подошвенных вод резко увеличилось. Эффективная разработка таких объектов не может быть обеспечена традиционными технологиями эксплуатации скважин.

В настоящее время разработка нефтяных и газовых месторождений с помощью горизонтальных скважин является одним из самых приоритетных направлений научно-технического процесса в отрасли вовлечения в промышленное освоение трудноизвлекаемых запасов нефти и газа.

Комплексное исследование позволило выявить основные геологические и минералогические факторы, контролирующие формирование железных скарновых месторождений Северо-Западного Прибалхашья на примере репрезентативных объектов, таких как Жуантобе и Караулкен. Интегрированный анализ данных геологического картирования, минералогических и петрографических наблюдений, геохимических исследований и геофизических интерпретаций показывает, что формирование скарнов представляет собой многостадийную контактно-метасоматическую систему, контролируемую магматическими, структурными и флюидными факторами. Установлены закономерности распределения минеральных ассоциаций и текстурно-структурных типов руд, отражающие изменения флюидных режимов и физико-химических условий рудообразования. Полученные результаты уточняют региональную генетическую модель формирования железных скарнов Северо-Западного Прибалхашья и могут быть использованы для прогноза и оценки перспектив новых рудных объектов.

Целью настоящего исследования является установление фазовых форм золота в зоне окисления месторождения Архарлы и оценка их влияния на эффективность извлечения золота и серебра. Основным методом исследования являлись минералогический анализ, электронно-зондовые и технологические исследования. Проведенным исследованием выявлены и охарактеризованы галогениды серебра, установлена их генетическая связь с золотом и обоснована роль гипергенных процессов в перераспределении золота. Золото-серебряное месторождение Архарлы (Казахстан) характеризуется сложным вещественным составом руд и разнообразием форм нахождения золота, существенно влияющих на эффективность их переработки. В работе рассмотрены фазовые формы золота в зоне окисления и их влияние на технологические показатели извлечения. На основе минералогических, электронно-зондовых и технологических исследований установлено, что золото представлено различными формами: самородным золотом разной пробности, электрумом, а также тонкодисперсными выделениями, ассоциированными с минералами серебра. Особое внимание уделено галогенидам серебра, широко развитым в зоне окисления и образующим сложные срастания с самородным серебром и золотом. Текстурно-структурные особенности минеральных агрегатов свидетельствуют о перераспределении золота в гипергенных условиях. Формирование золотоносных фаз связано с хлоридной и, вероятно, коллоидной миграцией вещества, что приводит к образованию зональных структур и включений высокопробного золота. Результаты технологических испытаний показали низкую эффективность гравитационного обогащения, обусловленную тонкодисперсным характером золота, и высокую эффективность цианирования и сорбционного выщелачивания (извлечение золота до 93,5%). Установлена прямая зависимость между фазовыми формами золота и показателями его извлечения. Полученные результаты расширяют представления о поведении золота в зоне окисления и могут быть использованы при разработке эффективных технологий переработки сложных золото-серебряных руд.

Скарновые железорудные месторождения являются важной составляющей мировой сырьевой базы железа, однако их освоение, как правило, сопровождается значительным воздействием на окружающую среду вследствие масштабных открытых горных работ. В настоящем исследовании представлена комплексная геологическая и геоэкологическая оценка Жуантобинского скарнового железорудного месторождения (Центральный Казахстан) с акцентом на взаимосвязь процессов рудообразования и реакции окружающей среды в условиях действующего горного производства. В работе объединены геологические, минералогические, геохимические, геофизические данные, а также результаты долгосрочного экологического мониторинга за период 2018–2025 гг. Рудные тела характеризуются сложной морфологией, контролируемой разрывными нарушениями и многостадийной эволюцией скарнообразования, включая проградную (гранат–пироксеновую) и ретроградную (магнетит–сульфидную) стадии. Результаты экологического мониторинга свидетельствуют о систематическом снижении антропогенной нагрузки, в том числе уменьшении пылевой нагрузки (>40%), содержания железа в почвах (~40%) и выбросов CO₂ (~35%). Показано, что реализация комплекса природоохранных мероприятий обеспечивает стабилизацию экологических показателей в пределах допустимых нормативов. В работе предложена концептуальная модель, связывающая геологическое строение месторождения с экологическими характеристиками, а также сформулирован комплекс универсальных подходов к устойчивому освоению скарновых железорудных месторождений.

Исследования в области управления проектами широко развивались в институциональной среде стран с высоким уровнем дохода. Однако за последние 15 лет капиталоемкая проектная деятельность сместилась в сторону развивающихся стран, где стандартные рамки зачастую не дают ожидаемых результатов. За основу взят систематический анализ 41 рецензируемой эмпирической статьи, опубликованных в период с 2015 по 2025 гг. и посвященных критическим факторам успеха (КФУ) и рискам в управлении проектами в 20 развивающихся странах и 8 странах с многонациональной средой. В данном обзоре рассматриваются три постоянных пробела в литературе: концептуальное разделение КФУ и рисков, ограниченность исследований, посвященных развивающимся странам, и отсутствие интегративного межстранового обобщения в рамках единой теоретической концепции. В соответствии с протоколом PRISMA в статье применяется качественный контент-анализ, сочетающий дедуктивную категоризацию на основе институциональной теории и теории непредсказуемости с индуктивным кодированием эмпирического корпуса. В результате индуктивного кодирования было выявлено 22 КФУ и 21 фактор риска. 8 КФУ и 8 факторов риска были отобраны и проанализированы через призму двух теорий. Институциональная теория объясняет доминирование политических и институциональных факторов с помощью механизмов принуждения, нормативности и миметизма, а также концепции институциональных пробелов, в то время как теория контингенции учитывает систематические различия в зависимости от масштаба проекта, сектора и метода реализации. Результаты исследования показывают, что проектные риски систематически меняются в зависимости от масштаба: в небольших проектах они связаны с согласованностью действий заинтересованных сторон, в проектах среднего масштаба – с институциональным потенциалом, а в крупных проектах – с макроэкономическими и политическими рисками. Сделаны выводы для руководителей проектов

Данное исследование рассматривает взаимосвязь между характеристиками проектов и общим объемом инвестиций в greenfield инфраструктурные проекты. В то время как существующая литература по прямым иностранным инвестициям в основном сосредоточена на макроэкономических и институциональных факторах, проектные характеристики остаются сравнительно недостаточно изученными. На основе выборки из 131 инфраструктурного проекта, полученной из базы данных Всемирного банка Private Participation in Infrastructure (PPI), в исследовании применяется множественный линейный регрессионный анализ для оценки влияния физических активов, мощности проекта, условий закупок, финансовой структуры и страновых характеристик на объем инвестиций. Результаты показывают, что физические активы оказывают положительное и статистически значимое влияние на общий объем инвестиций, что подтверждает капиталоемкий характер greenfield инфраструктурных проектов. В то же время мощность проекта демонстрирует значимую отрицательную взаимосвязь, что может свидетельствовать о наличии операционной эффективности или эффекта масштаба. Другие переменные, включая конкурентность закупок, финансовую структуру и страновые условия, не показали статистически значимого влияния. Полученные результаты подтверждают, что объем инвестиций в greenfield инфраструктурные проекты в большей степени определяется внутренними характеристиками проекта, чем внешними условиями. Исследование вносит вклад в литературу по инвестициям в инфраструктурные проекты и подчеркивает важность технического планирования, конфигурации инфраструктуры и операционной оценки при принятии инвестиционных решений.

В статье рассматриваются движущие силы и барьеры внедрения экологических, социальных принципов и принципов управления (ESG) в практику управления проектами в развивающихся странах. Проведен систематический обзор литературы на основе базы Scopus с использованием логики PRISMA и интерпретацией через институциональную теорию. Поиск выявил 605 записей, из которых после скрининга и оценки приемлемости были включены 40 рецензируемых исследований. Результаты показывают, что внедрение ESG формируется взаимодействием регуляторного давления, организационной готовности, финансовой осуществимости, координации заинтересованных сторон и способности к реализации. Основными драйверами являются поддерживающее регулирование, давление и вовлечение стейкхолдеров, обучение, приверженность руководства, механизмы управления и технологические возможности. Основными барьерами являются высокие первоначальные затраты, ограниченное финансирование, фрагментарное регулирование, недостаточная профессиональная компетентность, низкая осведомленность, культурное сопротивление и слабое взаимодействие с заинтересованными сторонами. Результаты обнаруживают неравномерное распределение внимания между измерениями ESG. Управленческое измерение наиболее заметно – 62,5% проанализированных источников. Экологическое измерение следует за ним с 55,0%. Социальное измерение получает наименьшее внимание – лишь 32,5%. Статья выявляет устойчивый разрыв перевода между принятием ESG и операционной практикой на уровне проектов. Результаты способствуют пониманию внедрения ESG как институционально обусловленного и зависящего от организационных возможностей процесса и содержат выводы для руководителей проектов, организаций и политиков.

В данной статье исследуется вопрос о том, способствует ли культурное разнообразие эффективности проектных команд в Казахстане – контексте, редко представленном в международных организационных исследованиях, – и какой механизм при этом задействован. На основе данных опроса 103 специалистов из нескольких отраслей проверены девять гипотез о связях между разнообразием, командными процессами (коммуникация, доверие, конфликт, сплоченность) и результативностью. Результаты показывают значимую положительную связь культурного разнообразия с эффективностью (r = .463, p < .001). В отличие от паттернов, характерных для западных выборок, разнообразие положительно коррелирует как с доверием (r = .448), так и со сплоченностью (r = .478) и не имеет значимой связи с конфликтом. В модели множественной регрессии единственным значимым предиктором оказалась сплоченность (β = .673, p < .001); полная модель объясняет 63,8% дисперсии эффективности. Прямой эффект разнообразия при включении сплоченности в модель становится незначимым, что согласуется с полной медиацией. Мы полагаем, что коллективистская культура Казахстана и институционализированная межэтническая гармония существенно нейтрализуют негативное «лезвие» метафоры двустороннего меча разнообразия. Практический вывод: в данном контексте инвестиции в формирование сплоченности команды, а не в управление конфликтами, являются более эффективным инструментом использования потенциала разнообразия.

Устойчивые финансы стали важным инструментом решения глобальных и социальных проблем, поскольку они интегрируют экономические, социальные и управленческие факторы в процессы инвестирования и принятия решений. В г. Хайдарабаде, быстрорастущем городском центре с высокой долей молодежи, инвесторы поколения Z оказывают все более заметное влияние на развитие сферы устойчивых финансов. Данное исследование направлено на изучение осведомленности, мотивации и инвестиционного поведения представителей поколения Z в г. Хайдарабаде, с особым акцентом на их вовлеченность через социальные медиаплатформы. С использованием моделирования структурными уравнениями в SmartPLS первичные данные были собраны на основе структурированной анкеты у 152 респондентов, относящихся к поколению Z. Результаты исследования показывают, что отношение к устойчивым финансам является наиболее сильным предиктором инвестиционного поведения (β = 0.5583, p = 0.0092), далее следует технологическая осведомленность (β = 0.4125, p = 0.0486), тогда как финансовая грамотность сама по себе не является статистически значимым предиктором (β = 0.3087, p = 0.1253). Эти результаты ставят под сомнение традиционное предположение о том, что финансовая грамотность является главным фактором участия в устойчивом инвестировании, и показывают, что технологическая доступность и ценностное соответствие выступают более сильными поведенческими факторами. Исследование подчеркивает трансформационный потенциал поколения Z в превращении Хайдарабада в модельный город устойчивых финансов в Индии и предлагает практические выводы для политиков, финансовых институтов и образовательных организаций.