Разработка мобильного приложения для доставки в сельской местности является одной из важнейших задач нашего времени. Сельские жители часто сталкиваются с трудностями в адаптации к новым цифровым технологиям из-за отсутствия ИТ-инфраструктуры, малочисленности населения и низкого качества Интернета. В этой статье рассматриваются ключевые аспекты реализации такого проекта, особое внимание уделяется созданию удобного и интуитивно понятного приложения, адаптированного под нужды сельских пользователей. В исследовании освещаются как проблемы, включая инфраструктурные ограничения и пробелы в цифровой грамотности, так и возможности, такие как содействие цифровой инклюзии и удовлетворение потребностей сельских жителей. В исследовании определяются ключевые факторы успешной реализации, такие как упрощение навигации, обеспечение доступности и учет социально-экономических характеристик сельских районов. Сосредоточившись на интуитивно понятном интерфейсе и четкой структуре, проект направлен на преодоление цифрового разрыва, позволяя сельским пользователям пользоваться современными услугами доставки без барьеров, с которыми они сталкиваются каждый день.

Использование иммерсивных технологий, таких как виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR), открывает огромные возможности для образования, улучшая учебный опыт и соединяя студентов и преподавателей через цифровое пространство. Эта концепция называется Метауниверситетом. Под этим термином подразумевается цифровая интерактивная копия среды обучения или, другими словами, цифровой двойник университета. В статье рассматривается развитие цифровых университетов и трансформация образования, а также создается собственная концепция Метауниверситета – инновационной образовательной среды без границ для обучения. Показано, что концепция Метауниверситета занимает центральное место в этой трансформации, открывая путь к новой эре увлекательного, доступного и персонализированного образования. По мере преодоления технических проблем и раскрытия потенциала этих технологий перспектива создания глобальной образовательной экосистемы, которая будет справедливой, интересной и эффективной, становится все более достижимой.

В нефтегазовой отрасли сбор и очистка кислой воды при дистилляции сырого газа является важным технологическим процессом. Оптимальное управление данным процессом позволит повысить эффективность производства, снизить экологические выбросы кислот и углекислого газа в окружающую среду и рациональнее использовать природные ресурсы на фоне растущих потребностей нефтегазовой индустрии. Данная работа посвящена проектированию цифрового двойника с использованием программного обеспечения компании Honeywell Unisim Design. Основное внимание уделено разработке и внедрению системы управления с разделением диапазона (англ. split-range control) в рамках динамической модели. Произведен анализ разработанной модели с историческими данными, где проверена достоверность модели. Разработана стратегия управления для промышленного контроллера C300 и HMI-интерфейс для операторов с целью интеграции цифрового двойника с распределенной системой управления Experion PKS. Цифровой двойник открывает новые возможности для создания и проверки новых схем управления, оптимизации параметров и настройки системы безопасности. По результатам опросов клиентов компании Honeywell внедрение цифровых двойников позволяет сократить капитальные затраты на проектирование более чем на 10%, сократить время разработки на 10% и увеличить производительность завода на 3–8 %.

Данная статья посвящена проблеме использования нейросетевых алгоритмов для автоматизированного анализа отзывов студентов. В современных условиях многопрофильных учебных заведений и платформ онлайн-обучения успеваемость студентов становится важным показателем качества образовательного процесса и служит основой для дальнейших корректировок. Классические подходы, такие как ручная обработка и описательная статистика, не всегда способны ответить на вопрос, насколько глубоко можно понять и проанализировать мнения студентов. К нейросетевым алгоритмам, в сравнении с традиционными методами обработки текста, относятся рекуррентные нейронные сети (RNN), BERT и трансформаторы, которые имеют больший объем текстовой информации и могут использовать более эффективные логические подходы к изучению скрытых закономерностей. В статье рассматриваются подходы к обработке и анализу отзывов, этапы разработки нейросетевых алгоритмов и их возможное влияние на образование. Обсуждается потенциал более продвинутых нейросетевых методов, включая метод обучения на большом объеме данных, контекстное понимание, а также меньшее количество единиц данных. Исследование нейросетевого подхода также свидетельствует о том, что важно уделять внимание этике и объяснению. В статье в последующих частях сделан вывод о том, что использование нейросетевых алгоритмов способствует оптимизации управления образовательными курсами и повышению уровня их востребованности среди студентов, а также ставится вопрос о дальнейших исследованиях данной темы.

Прогнозирование теплового комфорта в помещениях важно для улучшения самочувствия людей, повышения производительности и энергоэффективности. В данном исследовании рассматриваются подходы машинного обучения, в частности машины опорных векторов (SVM) и случайный лес (RF), для улучшения прогнозирования теплового комфорта. Традиционные методы опираются на субъективные оценки, в то время как наш подход использует модели, основанные на данных, обученные на больших наборах данных по тепловому комфорту. Наборы данных прошли тщательную предварительную обработку, 80% использовались для обучения и 20% – для тестирования. Интеграция Интернета вещей (IoT) еще больше повышает точность прогнозирования, обеспечивая адаптивное управление в системах интеллектуальных зданий. Сравнительный анализ SVM и RF показывает, что хотя обе модели эффективно отражают сложное взаимодействие между параметрами окружающей среды и комфортом жильцов, RF демонстрирует большую стабильность и более высокую точность в большинстве сценариев. В статье предлагаются возможные стратегии интеграции дополнительных прогностических функций для дальнейшего повышения точности модели, что демонстрирует прогресс машинного обучения в оптимизации комфорта в помещениях.

В данной работе рассматривается проблема управления криптографическими ключами и подчеркивается важность разработки эффективных протоколов, обеспечивающих безопасность и аутентичность обмена ключами между участниками криптографической системы. В качестве одного из результативных и практичных методов проверки подлинности подписи рассматривается схема Шнорра, обладающая свойствами, такими как целостность, невозможность отказа от подписи и защита от повторной передачи сообщений. Также описана модификация данной схемы и процесс формирования непозиционной полиномиальной системы счисления, а также вычисление значений с использованием выбранных оснований. Применение непозиционной полиномиальной системы счисления при разработке нетрадиционных алгоритмов для электронной цифровой подписи и управления ключами в криптографических системах может существенно повысить их надежность и эффективность. Кроме того, рассматривается возможность повышения устойчивости предложенной схемы к квантовым атакам.

Современные системы промышленной автоматизации в процессе эксплуатации генерируют большой объем производственных данных, обработка которых современными методами искусственного интеллекта позволяет своевременно осуществлять диагностику состояния и прогнозировать износ дорогостоящего оборудования. В статье разработана инновационная мультиагентная система на основе нейроиммунноэндокринного взаимодействия для диагностики промышленного оборудования. Система состоит из агентов, специализирующихся на редукции данных, на основе искусственной нейронной сети (ИНС), искусственного эндокринного алгоритма (ИЭА) и искусственной иммунной системы (ИИС). Задача данных агентов снизить размерность базы данных, при этом не потеряв ее информативность. Также разработаны предиктивные агенты на основе ИИС и ИЭА, которые решают задачу классификации состояния оборудования на основе информации, полученной после редукции данных и осуществляют прогноз износа оборудования. Эксперименты осуществлены на реальных промышленных данных нефтеперерабатывающего предприятия ТОО «ТенгизШевройл». Результаты моделирования показали перспективность использования данного подхода. Получены следующие значения метрики AUC (Area Under ROC Curve) от 0.86 до 0.90, пропускная способность мультиагентной системы составляет 1000 задач в секунду, время предсказания – 1 мс, отказоустойчивость – 100%.

Развитие кредитного скоринга является одной из ключевых тем, на которые обращают внимание при управлении кредитными рисками в финансовых компаниях. Однако единый подход к созданию рейтинговых карт зачастую бесполезен, поскольку кредитные продукты различаются по уровню риска и срокам финансирования, а информации о заемщиках зачастую недостаточно. В статье рассматриваются особенности создания кредитных карт для потребительского кредитования, рефинансирования, малого и среднего бизнеса, автокредитования, ипотечного кредитования, финтеха и P2P-кредитования. Таким образом, настоящую работу можно рассматривать как приведенный выше сравнительный анализ наиболее важных элементов, влияющих на вероятность дефолта заемщика при расчетах по сегментам, вместе с рассмотрением методов машинного обучения и использованием альтернативных источников данных, которые могут повысить точность прогноза. В зависимости от обычного кредитного продукта анализ позволяет выработать рекомендации по выбору оптимального подхода к созданию скоринговых карт, что повышает точность прогнозирования кредитоспособности заемщика и снижает степень риска дефолта.

В данной работе была разработана физическая модель динамики изменения температуры воздуха в помещении с учетом теплопередачи и конвекции. Система была смоделирована в COMSOL Multiphysics и протестирована в MATLAB, где было проанализировано влияние внешней температуры, площади помещения, количества секций радиатора и скорости воздушного потока. Результаты показали сильную корреляцию между температурой в помещении и внешней температурой (0,92), в то же время наблюдалась более слабая зависимость от температуры радиатора (0,2), высоты (0,1) и площади помещения (0,11). Количество секций и размер радиатора оказывают наименьшее влияние на температуру в помещении (0,07). Кроме того, начальная температура помещения не имеет существенной корреляции с конечной температурой в помещении. Корреляция, наблюдаемая при моделировании, позволила разработать передаточную функцию управляемого объекта в MATLAB/Simulink. Нелинейное реле, используемое в результирующей модели, применяется для включения и выключения радиатора с целью управления температурой в помещении. Результаты исследования могут быть использованы для создания нейронной сети для моделирования динамики изменения температуры в помещении при различных начальных условиях.

В данной статье описывается система безопасности, которая объединяет технологию блокчейн и квантово-усиленное обнаружение аномалий. Мы предлагаем использовать блокчейн для создания неизменяемой записи событий безопасности, а смарт-контракты – для автоматического реагирования на подтвержденные угрозы. Вариационная квантовая схема (VQC) лежит в основе гибридной квантово-классической модели нашей системы. VQC обрабатывает информацию путем преобразования классических данных в квантовые состояния, использования параметризованных гейтов для моделирования сложных зависимостей и последующего измерения результата для его классификации. Мы используем метод «Один против всех» (OvR) для обнаружения сетевых атак, таких как Botnet, Brute Force и сканирование портов. Мы протестировали ее производительность как в идеальных (бесшумных), так и в симулированных шумных квантовых средах. Точность модели составила 93% в среде без шума и лишь незначительно снизилась до 92% в шумной среде, что демонстрирует ее устойчивость. Мы выявили существенный компромисс: метод OvR эффективен, но требует значительных вычислительных затрат. Это указывает на то, что последующие усилия должны быть сосредоточены на создании более эффективных систем квантовой многоклассовой классификации.

Это исследование направлено на использование искусственного интеллекта для улучшения сельскохозяйственной практики в Казахстане. Оно сосредоточено на обнаружении болезней листьев томатов и оптимизации удобрений. Модели глубокого обучения, включая GoogleNet (InceptionV3), VGG16, ResNet50, MobileNetV2 и пользовательскую сверточную нейронную сеть (CNN), были оценены для обнаружения болезней. GoogleNet показала самую высокую точность – 99,72%, что показывает ее способность обнаруживать болезни листьев томатов. Для оптимизации удобрения были оценены различные модели на основе машинного обучения, а именно деревья решений, K-ближайшие соседи, CNN, дерево решений Gradient Boosting, LogitBoost с использованием различных функций PCA. Модель CNN, которая использовала шесть функций PCA, достигла наилучшей точности – 97,58%. Это показывает, как хорошие функции могут помочь в прогнозировании. Результаты показывают, что использование технологий ИИ может значительно повысить производительность сельского хозяйства и устойчивость Казахстана за счет точного обнаружения болезней и оптимизированного использования ресурсов. В будущих исследованиях модели следует внедрить в систему сельского хозяйства в режиме реального времени, а также расширить их на большее количество культур и условий.

В данной статье представлен сравнительный анализ современных архитектур нейросетей, сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформеров для автоматической диагностики заболеваний листьев риса. В рамках экспериментов были обучены и протестированы модели DenseNet121, ResNet, Vision Transformer (ViT) и MaxViT, после чего проведена их оценка по точности и вычислительной эффективности. Исследование выполнено на основе крупномасштабного датасета, включающего реальные изображения больных и здоровых листьев риса, что делает результаты актуальными для сельскохозяйственной науки и практики. Эксперименты включали оптимизацию гиперпараметров, применение методов аугментации данных, а также использование функций потерь и методов регуляризации с целью повышения обобщающей способности моделей. Для оценки качества использовались метрики точности классификации, F1-мера, а также показатели вычислительной эффективности, такие как время предсказания и объем потребляемых ресурсов. Полученные результаты показали, что модели на основе трансформеров, в частности MaxViT, достигают точности до 94,10%. Это связано с их способностью эффективно моделировать как локальные, так и глобальные признаки изображений за счет механизмов внимания и глубокой контекстуализации. В то же время CNN-архитектуры, такие как DenseNet121 и ResNet, демонстрируют высокую скорость работы и устойчивость в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Современное сельское хозяйство сталкивается с рядом серьезных вызовов, включая климатические изменения, ухудшение состояния почв, нехватку водных ресурсов, биологические угрозы и негативное влияние антропогенных факторов. Особое место среди этих проблем занимает засоренность полей, требующая точного мониторинга и своевременного реагирования. Данное исследование посвящено разработке системы автоматического распознавания и картирования сорняков с высокой геопространственной точностью на основе данных БПЛА. Предложенный подход включает применение алгоритмов компьютерного зрения для детекции сорняков, методы аугментации данных для повышения точности распознавания и авторский метод склеивания карт для обеспечения точной геопривязки выявленных сорных растений. Экспериментальные испытания подтвердили эффективность разработанной системы в задачах автоматического выявления сорняков и создания геопривязанных карт их распространения. Внедрение данной системы позволит сельхозпроизводителям проводить точечную обработку засоренных участков, оптимизировать использование гербицидов и повысить эффективность борьбы с сорной растительностью.

Данное исследование посвящено разработке и внедрению алгоритма оптимизации маршрута для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Цель состоит в том, чтобы создать систему, которая может быть использована для автоматизации процесса сбора и анализа данных с беспилотных летательных аппаратов в экологических и сельскохозяйственных приложениях. Система построена с использованием Python, QGroundControl и коммуникационного протокола MAVLink. Разработанная система направлена на оптимизацию маршрутов полета беспилотных летательных аппаратов с целью повышения эффективности задач экологического мониторинга и картографирования. Она автоматизирует процесс сбора и анализа данных, позволяя получать более точную и своевременную информацию о состоянии окружающей среды и сельскохозяйственных угодий. Результаты тестирования системы демонстрируют ее высокую эффективность в реальных условиях. Выводы из этого исследования позволяют предположить, что предложенный алгоритм оптимизации маршрутов может быть успешно применен в различных экологических и сельскохозяйственных ситуациях. Предлагается дальнейшее развитие системы для расширения ее возможностей и использования в других областях.

В данной работе разработана и представлена имитационная модель процесса подземного выщелачивания урана, разработанная с учетом сложной кинетики растворения соединений четырех- и шестивалентного урана, а также рудовмещающей породы при взаимодействии с выщелачивающим раствором. Для определения констант скоростей реакции были использованы экспериментальные данные по извлечению урана из образца руды, помещенного в трубку с проточной схемой выщелачивания. На основании анализа экспериментальных кривых извлечения урана были определены константы скоростей основных реакций между соединениями урана и компонентами руды с выщелачивающим реагентом. Полученные параметры легли в основу численного моделирования, которое позволило прогнозировать динамику извлечения урана во времени. Разработанная модель была апробирована на данных полевого эксперимента, проведенного на участке месторождения Буденовское. Сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными кривых извлечений показало хорошее совпадение, что подтверждает достоверность модели и ее практическую применимость для прогнозирования и оптимизации технологических процессов подземного выщелачивания урана.

Структура вычислимо перечислимых отношений эквивалентности относительно вычислимой сводимости (коротко – ceers) активно развивается на протяжении последних 25 лет. В обзоре Эндрюса и Сорби было показано множество структурных свойств структуры ceers. Эндрюс и Сорби исследовали существование супремумов и инфимумов. Они разделили структуру на две определимые части: темные (эквивалентности без эффективного трасверсаля) и светлые (с эффективным трансверсалем) эквивалентности и показали существование бесконечного числа минимальных (в том смысле, что строго под ними могут быть только конечные эквивалентности) темных ceers. Минимальные темные эквивалентности имеют следующее свойство: каждая пара классов вычислимо неотделима. Также в теории ceers изучаются слабо предполные эквивалентности (то есть те эквивалентности, для которых не существует вычислимых диагональных функций). Также у данных эквивалентностей каждая пара классов вычислимо неотделима. В связи с этим возникает вопрос о существовании минимальных темных эквивалентностей, не являющихся слабо предполными. В данной статье дается положительный ответ на этот вопрос. Через FS обозначим в.п. отношение эквивалентности все классы которого конечны. Эндрюс, Швебер, Сорби показали существование темных FS экивалентностей. В этой статье доказывается, что над любой темной FS эквивалентностью существует бесконечная антицепь темных FS эквивалентностей.

Данная статья посвящена вопросам разрешимости многоточечной краевой задачи для системы нагруженных дифференциальных уравнений с параметром. Исследование проводится методом параметризации Джумабаева. Это позволяет свести решение исходной краевой задачи к решению системы алгебраических уравнений и задач Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. В алгоритмы метода параметризации внесены изменения, которые позволяют ослабить влияние краевых условий на сходимость алгоритма. Следуя специфике метода параметризации, были получены достаточные условия существования и единственности решения многоточечной краевой задачи для системы нагруженных дифференциальных уравнений с параметром, которые также обеспечивают сходимость измененных алгоритмов метода. Результаты исследования представляют собой конструктивный инструмент анализа поведения различных моделей, которые описываются краевыми задачами для нагруженных дифференциальных уравнений с параметрами. Приведенный пример наглядно показывает реализуемость и эффективность предложенного метода.

В данной научной работе рассматривается нелокальная краевая задача для одного класса интегро-дифференциальных уравнений, в структуре которых присутствует инволютивное преобразование. Основное внимание сосредоточено на применении метода параметризации, разработанного и предложенного профессором Д. Джумабаевым, целью которого является исследование условий существования и единственности решения для подобного рода задач, а также определение спектра собственных значений соответствующей краевой задачи. Как известно из теории, задача Коши для уравнений, содержащих инволюции, не всегда имеет единственное решение. Для преодоления данной трудности вводятся параметры  в середине рассматриваемого отрезка и осуществляется преобразование , которое обеспечивает существование единственного решения задачи Коши. Это преобразование позволяет разделить исходную нелокальную краевую задачу на две части: во-первых, на специальную задачу Коши и, во-вторых, на систему линейных алгебраических уравнений относительно введенных параметров. После подстановки решения в краевые условия строится система уравнений, разрешимость которой зависит от невырожденности соответствующей матрицы. Кроме того, рассматривается случай неоднозначности решения, при котором исследуются собственные значения и формулируются условия разрешимости исходной задачи.

В работе рассматриваются ряды по мультипликативным системам Прайса с коэффициентами, принадлежащими классу последовательностей ограниченной вариации. Установлены условия для оценки нормы суммы таких рядов в весовых пространствах Лебега. Условия сформулированы в терминах весовой функции и соответствующей весовой последовательности. Методология включает техники гармонического анализа, преобразование Абеля и критерии Макенхаупта об ограниченности оператора Харди в весовых пространствах Лебега. Кроме того, рассматриваются дискретные трехвесовые неравенства Харди и анализируется их применимость к рассматриваемым рядам. Полученные теоремы устанавливают связь между вариацией коэффициентов и интегральными характеристиками весов. Результаты представляют интерес для дальнейшего исследования в рамках теории рядов, гармонического анализа и задач, связанных с оценками решений дифференциальных уравнений в функциональных пространствах. Работа расширяет область применения известных аналитических техник к более широкому классу функциональных рядов. Результаты сформулированы в виде теорем, связывающих вариацию коэффициентов ряда и интегральные свойства весовой функции. Работа также использует критерии дискретных трехвесовых неравенств Харди и анализирует их применимость к мультипликативным системам. Полученные результаты применимы в задачах гармонического анализа, теории дифференциальных уравнений.

В данном исследовании представлен инновационный подход к прогнозированию риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) на основе комплексного анализа клинических, иммунологических и биохимических маркеров с использованием методов математического моделирования и машинного обучения. Исходные данные включают показатели гуморального и клеточного иммунитета (CD59, CD16, IL-10, CD14, CD19, CD8, CD4 и др.), цитокины и маркеры сердечно-сосудистых заболеваний, цитокины и маркеры воспаления (TNF, GM-CSF, CRP), факторы роста и ангиогенеза (VEGF, PGF), белки, участвующие в апоптозе и цитотоксичности (перфорин, CD95), а также показатели функции печени, почек, окислительного стресса и сердечной недостаточности (альбумин, цистатин C, N-концевой про-B-тип натрийуретического пептида (NT-proBNP), супероксиддисмутазы (SOD), С-реактивного белка (CRP), холинэстеразы (ChE), холестерина и скорости клубочковой фильтрации (GFR)). Также учитываются клинические и поведенческие факторы риска: артериальная гипертензия (АГ), перенесенный инфаркт миокарда (ПИМ), аортокоронарное шунтирование (АКШ) и/или стентирование, ишемическая болезнь сердца (ИБС), фибрилляция предсердий (ФП), атриовентрикулярная блокада (АВ-блокада), сахарный диабет (СД), а также образ жизни (курение, употребление алкоголя, уровень физической активности), образование, индекс массы тела (ИМТ). В исследование было включено 52 пациента в возрасте 65 лет и старше. На основе полученных клинических, биохимических и иммунологических данных с помощью методов математического моделирования и машинного обучения была разработана модель прогнозирования риска преждевременного сердечно-сосудистого старения. Целью исследования была разработка прогностической модели, позволяющей на ранней стадии выявлять предрасположенность к развитию ССЗ и их осложнений. Для решения задачи прогнозирования были использованы численные методы математического моделирования, в том числе методы Рунге–Кутта, Адамса–Башфорта и обратного направления Эйлера, что позволило с высокой точностью описать динамику изменений биомаркеров и состояния пациентов во времени. Наибольшую ассоциацию с процессами старения продемонстрировали HLA-DR (50%), CD14 (41%) и CD16 (38%). ИМТ коррелировал с фактором роста плаценты (37%). Скорость клубочковой фильтрации положительно коррелировала с физической активностью (47%), тогда как активность SOD отрицательно коррелировала с ней (48%), что отражает снижение антиоксидантной защиты. Полученные результаты позволяют повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска и сформировать персонализированные рекомендации по профилактике и коррекции его развития.

В данной работе исследуются окрестности, слабая ортогональность и почти ортогональность полных неалгебраических 1-типов в слабо упорядоченных минимальных (слабо о-минимальных) теориях. Окрестности вводятся как инструмент для описания локального поведения реализаций типов и обобщения понятия алгебраического замыкания внутри типа. Их использование позволяет выявить различия между типами и уточнить структуру их взаимодействия. Мы формулируем и доказываем основные свойства окрестностей. В частности, установлено, что  . На основе этих результатов изучаются соотношения между слабой ортогональностью и почти ортогональностью типов. В частности, получены критерии, описывающие их эквивалентность, симметричность и поведение для различных классов типов (иррациональных, квазисолитарных и квазирациональных). Таким образом, работа вносит вклад в уточнение и развитие понятий ортогональности для слабо о-минимальных теорий. Также показано, что для некоторых классов слабо о-минимальных теорий слабая и почти ортогональность совпадают. Полученные результаты предоставляют новые инструменты для анализа геометрии типов в слабо o-минимальных теориях и открывают перспективы применения в дальнейшем исследовании структур слабо о-минимального типа. Кроме того, предложенные подходы могут быть использованы для сопоставления с более общими классами теорий.

В работе представлена аналитическая модель определения контраста резиста в электронной литографии при неоднородно осажденной энергии по глубине, что характерно для низкоэнергетического электронного экспонирования. В классическом подходе контраст определяется из логарифмической зависимости остаточной толщины резиста от дозы экспонирования и предполагает однородность осажденной энергии по глубине слоя, что приводит к переоценке значения контраста при наличии градиента осажденной энергии. Предлагаемая модель учитывает в существующей модели линейное изменение энергетического профиля в резисте, позволяя извлечь «истинное» значение контраста, отражающее свойства резиста при заданных условиях проявления. Для валидации модели были проведены эксперименты с резистом ЭЛП-20 толщиной 200 нм на кремниевых подложках при энергии электронов в пучке 5, 15 и 25 кэВ. Дозовые клинья экспонировались для каждой энергии с последующим проявлением и анализом топографии методом атомносиловой микроскопии. Путем подгонки модельных кривых к экспериментальной зависимости остаточной толщины резиста от дозы экспонирования для каждой энергии электронов были рассчитаны значения контраста и параметра, характеризующего градиент осажденной энергии по глубине. При этом контраст остается практически постоянным при варьировании энергии падающих электронов и имеет среднее значение γ = 1.67. Таким образом, увеличение контраста при уменьшении энергии электронов, наблюдаемое в рамках классического подхода, следует рассматривать как артефакт используемой модели. Предложенная модель применима для прецизионной калибровки процессов формирования трехмерных резистных структур методом литографии серого тона.

Исследована морфология порошков оксида цинка (ZnO), синтезированных модифицированным микроволновым методом при различных параметрах нагрева и методом химического осаждения. Анализ изображений позволил установить закономерности формирования структуры в зависимости от параметров синтеза. Показано, что увеличение времени микроволнового нагрева при постоянной мощности приводит к последовательному переходу от рыхлых наночастиц к плотным, хорошо ограненным микроструктурам. Кроме того, снижение мощности нагрева замедляет процессы кристаллизации и агломерации, сохраняя более мелкодисперсную и пористую структуру. Сканирующая электронная микроскопия выявила также существенные различия в морфологии образцов, выращенных методом химического осаждения, обусловленные изменением исходной молярной концентрации ацетата цинка при фиксированных концентрациях остальных компонентов раствора роста. Таким образом, представлены низкозатратные, экологичные, контролируемые методы синтеза образцов ZnO, позволяющие направленно управлять морфологией частиц за счет изменения концентрации прекурсоров, оптимизации времени и мощности микроволнового синтеза. Показана возможность применения выращенных структур для фотокаталитического разложения органического красителя родамина-B. Установлена взаимосвязь между скоростью фотокаталитического разложения и морфологией частиц оксида цинка. Наибольшая скорость фотокаталитической деградации родамина-B ≈ 0.5 hr^-1 в рассмотренной серии зафиксирована у образца, полученного методом химического осаждения, наименьшая ≈0.1 hr^-1 – у образца, синтезированного микроволновым методом.

В данной работе рассмотрена проблема синтеза гибридной наноструктуры на основе WS₂@MXene
и комплексного исследования ее структурных свойств. Материал WS₂@MXene получен двухэтапным методом. Сначала фаза Ti₃ALC₂ MAX была обработана фтористоводородной кислотой с получением слоистого материала Ti3C2 MXene, затем гидротермальным методом были синтезированы наноструктуры WS₂ и два компонента были объединены ультразвуковым перемешиванием. Образцы, полученные в результате синтеза, были изучены с помощью методов дифракции рентгеновских лучей, сканирующей электронной микроскопии и рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии. Данные дифракции рентгеновских лучей подтвердили увеличение гексагональной структуры фазы WS₂ и межслойного пространства MXene. На изображениях морфологии были четко видны лепестки WS₂, встроенные в листочки MXene, а результаты исследования химической связи уточнили необходимый элементный состав гибрида. Синтезированный материал имеет иерархическую структуру, состоящую из сложных нанотрубок и нанопроволок. Такая структура обеспечивает высокую удельную площадь поверхности, эффективный перенос электронов и увеличение количества активных каталитических сред. Гибрид WS₂@MXene является многообещающим материалом для систем хранения энергии, реакций водородной эволюции и датчиков обнаружения газа.

В этой статье рассматривается синтез графеновых наноструктур и их трибологические свойства для применения в космических технологиях. Приведены результаты экспериментов по синтезу графена методом химического осаждения из газовой фазы (CVD). В результате серии экспериментов, проведенных с целью получения оптимальных технологических параметров для получения высококачественного графена, определены оптимальные параметры синтеза, такие как температура (1000 °C) и соотношение газов (0,5/200 см³/мин). Также представлены результаты, полученные методом сканирующей электронной микроскопии (SEM), подтверждающие высокое качество синтезированных наноструктур и их однородное распределение. По результатам рамановской спектроскопии, проведенной с целью оценки качества наноструктур, установлено, что синтезированные наноструктуры являются графеном и соотношение I2D/IG равно 1,89. Анализ показал, что полученные графены имеют однослойную структуру. Трибологические эксперименты показали, что графеновое покрытие существенно снижает коэффициент трения по сравнению с обычной сталью. Полученные результаты подтвердили высокую эффективность графенового покрытия как при использовании смазочных материалов, так и в условиях сухого трения. Это открывает возможности для повышения эффективности работы трибологических систем и продления их срока службы. Дальнейшие исследования будут направлены на совершенствование методов синтеза и оценку прочностных характеристик графеновых наноструктур в условиях космической эксплуатации.

Проблема оптимизации добычи нефти всегда была одной из актуальных. Статья посвящена проблеме повышения энергоэффективности и оптимизации режимов работы данной установки для добычи нефти с помощью стержневых насосных установок (ПКС). Особое внимание в статье уделяется учету снижения уровня нефти в скважине, что влияет на гидростатическое давление и нагрузку на насос. Получены результаты кинематического и кинетостатического анализов преобразовательного механизма привода штанговой насосной установки. На основании этих результатов рассчитана ваттметрограмма. С его помощью можно не только контролировать потребление энергии, но и точно регулировать балансировочные механизмы и системы привода для повышения общей эффективности, а также выявлять его слабые стороны. Снижение уровня масла снижает общую нагрузку, и, соответственно, мы видим уменьшение амплитуды ваттметрограммы. Нефтяная динамограмма добавляет динамические колебания к нагрузке, усложняя профиль мощности. Вместе эти два фактора делают расчеты более реалистичными, что важно для правильного выбора и регулировки противовеса, мощности двигателя и оптимизации работы ПМС. Результаты в статье получены с учетом характеристик электромотора и редуктора, примененных в четырехзвенном прямолинейно-направляющем преобразовательном механизме II класса неуравновешенного привода УДС.

В данном исследовании изучается происхождение нефти юго-восточной части Прикаспийской впадины с помощью анализа биомаркеров пяти проб сырой нефти методом газовой хроматографии-массспектрометрии (ГХ-МС). Биомаркеры выступают в роли молекулярных отпечатков, позволяющих определить происхождение углеводородов, характеристики материнских пород и термическую историю. Анализ проб выявил: морские условия осадконакопления (соотношение C_₂₆/C_₂₅ терпанов = 0.59–0.79), преобладание карбонатных материнских пород (соотношение C_₂₉/C_₃₀ гопанов = 4.78-5.55), смешанное происхождение из отложений палеозоя (Карбон-Пермь) (соотношение C_₂₈/C_₂₉ стеранов = 0.44-0.57) и по соотношенииям Ts/Tm, C₂₉Ts/ C₂₉Tm и изомеризации C_₂₉ стеранов пиковую и позднюю зону нефтеобразования. Полученные данные демонстрируют сложную историю генерации углеводородов в бассейне, при этом распределение биомаркеров указывает на поступление морского органического вещества в аноксидных условиях, карбонатно-эвапоритовые фации материнских пород и термическое равновесие, соответствующее основной фазе нефтеобразования. Результаты представляют ценные данные для разработки стратегий разведки в аналогичных бассейнах, позволяя снижать риски и оптимизировать освоение ресурсов. Дальнейшие исследования должны объединить эти геохимические данные со структурным и стратиграфическим анализами для уточнения моделей миграции.

В данной работе проведено всестороннее исследование содержания рудных компонентов в горных породах и их взаимосвязи с минералогическим составом. Целью исследования являлось выявление закономерностей распределения рудных элементов, в частности меди, в зависимости от состава первичных и вторичных минералов. Работа основывается на комплексном анализе, включающем как петрографические, так и минералогические методы изучения. В рамках исследования выполнено детальное изучение образцов пород, отобранных из керна буровых скважин. Основное внимание уделено микроскопическому анализу шлифов, который позволил определить текстурно-структурные особенности пород и провести количественную оценку содержания основных и вторичных минералов. С целью повышения точности были использованы методы геохимического анализа, позволившие уточнить содержание рудных компонентов и установить процентное соотношение различных минералов в породах. Результаты показали, что содержание меди может существенно варьироваться в зависимости от степени и типа вторичных изменений, а также от присутствия определенных минералов, таких как халькопирит, вторичный кварц, хлорит и серицит. Для выявления и количественной оценки взаимосвязей между содержанием меди и минералогическим составом использован коэффициент корреляции Пирсона. Это позволило установить статистически значимые зависимости между определенными минералами и концентрацией меди. В частности, выявлены положительные корреляции между содержанием меди и специфическими минералами и отрицательные связи с минералами, формирующимися в процессе интенсивного изменения пород. Полученные результаты имеют практическое значение для задач геологоразведки. Выявленные корреляционные зависимости могут быть использованы при описании керна и построении прогностических моделей рудоносности, что существенно повышает эффективность разведочных работ. Методика, примененная в исследовании, может быть адаптирована и для других месторождений с аналогичными условиями минералообразования.

В этом исследовании изучаются минералогические и пространственные характеристики гидротермальных изменений на месторождении медно-порфировых руд Бозшаколь в Центрально-Азиатском орогенном поясе (ЦАОП) в Казахстане. Геологическая и геофизическая разведка, проведенная с 2018 по 2024 гг., предоставила обширный набор данных, включающий около 24 000 м образцов кернов, собранных с интервалом в два метра. Аналитические методы включали коротковолновую инфракрасную (SWIR) спектроскопию с использованием Arcspectro FT-NIR Rocket (900–2600 нм) и спектрометра TerraSpec4 (350–2500 нм), дополненную измерениями магнитной восприимчивости с использованием каппаметра KT-10. Для интерпретации спектральных данных использовалось программное обеспечение The Spectral Geologist (TSG), объединяющее автоматизированную идентификацию минералов (алгоритм TSA) и ручную проверку (Aux Match). Этот комплексный подход точно картировал зоны гидротермальных изменений, очерчивая калиевые, филлитовые и пропилитовые фации, каждая из которых определяется отдельными минеральными ассоциациями и магнитными сигнатурами. Калиевые изменения, расположенные в центре, характеризуются вторичным биотитом и калиевым полевым шпатом. Они переходят наружу в филлитовый ореол, характеризующийся всепроникающей серицитизацией и пониженным содержанием магнетита. Периферийная пропилитовая зона демонстрирует обильные хлоритовые, эпидотовые, карбонатные минералы и повышенную магнитную восприимчивость из-за сохранности магнетита. Ключевым результатом стало выявление зон, богатых хлоритом и эпидотом, которые, как известно, отрицательно влияют на показатели извлечения флотации, тем самым влияя на эффективность переработки руды. Программное обеспечение Leapfrog Geo облегчило 3D-моделирование, улучшив визуализацию и структурную интерпретацию доменов изменений. Эта комплексная характеристика значительно улучшает геологическое понимание и поддерживает оптимизированные стратегии разведки и переработки, демонстрируя передовой опыт применения современных спектроскопических и геофизических методов к порфировым медным месторождениям.

В статье приведены результаты комплексного анализа геолого-геофизических данных месторождения, расположенного в южной части Прикаспийского осадочного бассейна, характеризующегося сложным разломно-блоковым строением, активными процессами галогенеза и высокой литолого-стратиграфической изменчивостью. В исследовании использованы материалы бурения, включая данные кернового анализа, спектрального гамма-каротажа, нейтронно-акустических исследований, результаты петрофизической интерпретации, а также уточненная переинтерпретация 3D-сейсмических данных. Интеграция разнородной информации обеспечила построение детализированной трехмерной геологической модели продуктивных горизонтов (нижнеальбский, аптский и неокомские пласты), включающей структурное, литологическое и петрофизическое моделирование. В рамках работы выделено пять структурных сегментов, уточнена система тектонических нарушений, определено пространственное распределение фаций и зон коллекторов с промышленным потенциалом. Фильтрационно-емкостные характеристики пластов варьируют: эффективная пористость – 13–19%, водонасыщенность – 24–36%. Применение индикаторного моделирования и гауссовой симуляции позволило повысить точность воспроизведения геологической концепции и согласованность модели с фактическими данными. Полученные результаты обеспечивают более точную оценку конфигурации залежей, распределения запасов углеводородов и параметров коллекторов, что позволяет снизить геологические риски и неопределенности. Разработанная модель является основой для проведения гидродинамического моделирования, проектирования эффективной системы разработки и оптимизации эксплуатации месторождения.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ), такие как машинное обучение, прогнозная аналитика и обработка естественного языка, все больше интегрируются в рабочие процессы проектов в организациях. Однако, в то время, как ИИ повышает эффективность, автоматизацию и принятие решений, многие организации испытывают трудности с технологической инфраструктурой, готовностью персонала и соблюдением нормативных требований. Целью данного исследования является проведение обзора и оценки критических факторов успеха (КФУ), которые влияют на ход внедрения технологии ИИ в управлении проектами. На основе методологии библиометрического анализа и экспертной оценки, были изучены передовые исследования по тематике, выявлены основные направления развития области и КФУ, способствующие эффективному внедрению технологии ИИ. Выводы показывают, что успешная интеграция ИИ требует поддержки высшего руководства, сильного лидерства, организационной гибкости, компетентности персонала и технологической готовности. Полученные результаты будут полезны проектным менеджерам в организациях, которые планируют внедрение ИИ для повышения эффективности их рабочих процессов и проектов. Применение 6 КФУ в системе управления проектами позволит организациям наиболее адаптивно и плавно перейти от традиционных методов управления проектами к методам, основанным на ИИ.

Эффективное планирование и реализация проектов требуют внедрения новых методов и технологий вместо традиционных. Инструменты на основе искусственного интеллекта (ИИ) позволяют более эффективно распределять ресурсы проекта и выполнять его более эффективно. В данном исследовании изучается роль внедрения ИИ в управление проектами (УП). Библиометрический анализ проводится с использованием программных инструментов VOSviewer и CiteSpace. В ходе исследования были проанализированы научные статьи, опубликованные в период с 2010 по 2025 гг., с использованием базы данных Web of Science. Результаты исследования показали значительный рост числа публикаций на тему использования ИИ в УП. Инструменты ИИ часто используются для оптимизации ресурсов, прогнозирования рисков и оценки затрат в УП. Анализ ключевых слов показал растущую важность таких областей, как машинное обучение, большие данные и нейронные сети. В исследовании также освещаются основные преимущества и проблемы использования инструментов ИИ в УП, а также растущий интерес научного сообщества к этой теме.