Сегментация речи – это процесс разделения речевых сигналов на части, который является важным аспектом систем идентификации говорящего и распознавания речи. Этот процесс повышает эффективность системы, позволяя точно определять начало и конец речи. Использование детекторов речевой активности (VAD) играет важную роль в сегментации, поскольку они помогают определить границы между речью и тишиной. Однако наиболее распространенными ошибками при сегментации являются ложноположительные и ложноотрицательные результаты, которые негативно влияют на общую точность системы. В связи с этим необходимо снижать ошибки за счет различных подходов и методов. Такие меры, как снижение фонового шума, использование моделей глубокого обучения и увеличение данных, могут значительно улучшить качество сегментации. Использование методов и особенностей спектрального анализа позволяет четко различать речь и фоновый шум. Целью данного исследования является оптимизация процесса сегментации и анализ вероятности ошибок, повышение эффективности систем распознавания речи. В результате эта работа является основой для новых исследований и разработок в области распознавания речи. В статье рассматривается проблема сегментации речи для идентификации говорящего. В работе описаны возможные критерии сегментации – качественные и количественные характеристики звуковой речи, например, речевые задержки и интонация, а также их акустическое соотношение. Это позволяет специалисту выделить конкретные сегментные единицы (слоги, слова и т. д.), записать их структуру, выделить основные признаки.

В данной статье предлагается метод Decision-Making and Trial Evaluation Laboratory (DEMATEL) для оценки требований к факторам риска в цепочке поставок сельскохозяйственной продукции. Можно сказать, что цепочка поставок сельскохозяйственной продукции наиболее уязвима к различным рискам. Риски могут различаться в зависимости от региона (эксплуатационный, экономический, социальный и экологический). Наша цель в этой статье – определить важность каждого фактора риска и их взаимосвязей, чтобы расставить приоритеты наиболее значимых рисков для их дальнейшего устранения или смягчения. Для этого мы использовали метод DEMATEL на конкретном наборе данных и сравнили предложенный нами метод с fuzzyDEMATEL. Результаты подчеркивают, что основные требования к факторам риска связаны с улучшением обслуживания клиентов и контролем выбросов углекислого газа и загрязнения. Кроме того, мы разделили факторы риска на две группы: причины и следствия. Следовательно, мы отметили небольшие различия между результатами методов, что указывает на эффективную идентификацию критических факторов риска с помощью обоих подходов.

В данной работе исследуется динамика социальных сетей в контексте информационного противоборства между пользователями. В работе представлен новый способ моделирования информационного противоборства в социальных сетях, основанный на теоретико-игровых и вероятностных подходах. Кроме того, в статье предлагается метод динамического наблюдения, отслеживания и обновления состояния сети. Этот инновационный метод концептуализирует информационные конфликты как игру для двух игроков, целью которой является контроль как можно большего числа узлов сети. Применяя теорию игр, мы разработали эффективный алгоритм адаптации стратегий, который позволяет каждому игроку модифицировать свое принятие решений на основе открытого набора данных Facebook Researcher (а именно его казахстанского сегмента) и текущих условий сети. Метод динамического отслеживания состояния сети, представленный в данном исследовании, приводит к значительному снижению использования ресурсов и улучшению вычислительной эффективности. Сравнительные вычислительные тесты с другими методологиями демонстрируют практическую ценность нашего подхода. Гибкость и эффективность предложенного метода делают его перспективным инструментом для решения широкого спектра задач в информационных и аналитических системах.

В настоящее время в качестве одной из отраслей можно назвать машинный перевод. Люди из разных стран используют машинный перевод, чтобы понимать друг друга, поэтому потребность в нем возрастает с каждым годом. На данный момент Гугл и Яндекс машинные переводы входят в число лучших машинных переводов. С каждым годом машинные переводы Яндекса и Гугла поднимают качество перевода на более высокий уровень. Однако по результатам проведенного эксперимента при переводе с английского или русского на казахский, а также на тюркские языки качество перевода ниже по сравнению с другими языками. В доказательство тому в сентябре 2024 года в работе был показан перевод, полученный в результате этих двух машинных переводов. Потому что модель, осуществляющая машинный перевод, напрямую связана со структурой языков. В связи с этим с 2000-х годов ученые государства Казахстан в целях совершенствования переводов на казахский язык стали сравнивать и интенсивно изучать модели, хорошо переводящиеся на другие языки, также начали создавать специальные модели для казахского языка и публиковать научные работы их результатов. Цель работы – повышение качества перевода с английского на казахский язык. С этой целью была создана модель-трансформер, подходящая для казахского и тюркского языков, для обучения переводу в Open Neural Machine Translation (OpenNMT). Созданная модель была обучена путем чтения и обучения англо-казахского параллельного корпуса объемом 180 000 предложений. Для оценки результата перевода на казахский язык был переведен файл, состоящий из 20 000 предложений различной структуры (простые, сложные). Результат был измерен по метрике индикатора перевода (Bleu) и показал хороший уровень. Проведенный в работе эксперимент показал, что для повышения полученного результата на еще более высокий уровень необходимо в ходе обучения модели увеличить количество параллельных предложений, создаваемых из пары английский-казахский языки.

В наше время проблема определения подлинности произведений искусства становится особенно актуальной. Ранее этот процесс выполнялся исключительно вручную, что требовало значительных затрат человеческих ресурсов. Однако с развитием технологий возникла потребность в создании интеллектуальной системы, способной проводить точный анализ и идентификацию произведений искусства. Уже существуют исследования, посвященные распознаванию объектов с различными топологиями на основе искусственного интеллекта, которые комбинируют методы глубокого обучения и машинного зрения [1–3]. Распознавание объектов искусства с использованием нейронных сетей – это область компьютерного зрения, направленная на идентификацию и классификацию произведений искусства, таких как картины, скульптуры и артефакты, с применением методов глубокого обучения. В крупнейших музеях и мировых хранилищах, таких как музей Лувр (Франция), Метрополитен-музей (США), Галерея Уффици (Италия), Британский музей (Великобритания), Рейксмузеум (Нидерланды), уже активно применяются современные технологии аутентификации произведений искусства, основанные на искусственном интеллекте и нейронных сетях. Эти системы позволяют значительно повысить точность определения подлинности экспонатов, автоматизировать процесс их анализа и минимизировать влияние человеческого фактора. Современные системы аутентификации, внедренные в крупнейшие музеи мира, позволяют не только более точно выявлять подлинность произведений искусства, но и защищать культурное наследие от фальсификаций и разрушения. Сверточные нейронные сети (CNN) – анализируют визуальные особенности картины, включая мазки, текстуру поверхности и цветовые сочетания. Глубокое обучение – обученные модели сравнивают исследуемое произведение с базой подлинных картин, выявляя потенциальные несоответствия. В данной статье представлено сравнительное исследование различных моделей нейронных сетей, направленное на повышение точности распознавания и обработки данных.

В работе исследуется процесс оптимизации параметров ПИД-регулятора с помощью использования алгоритмов машинного обучения для системы управления процессом сепарации нефти. Оптимизация параметров контроллера (Kp, Ki, Kd) важна для повышения качества управления и уменьшения количества ошибок в динамических процессах. Для решения этой проблемы было рассмотрено несколько инновационных методов, таких как алгоритм поиска кукушки (CSA), алгоритм светлячков (FA), оптимизация роя частиц (PSO) и метод опорных векторов (SVM). Все данные, включая текущие значения процессов (PV), уставки (SP) и выходные сигналы (OP), были получены от «Тенгизшевройла». Кроме того, для оценки эффективности оптимизированных регуляторов использовались такие показатели, как среднеквадратичная ошибка (MSE), время настройки, превышение и установившаяся ошибка. В целом результаты исследования свидетельствуют о значительном улучшении динамических характеристик системы за счет использования алгоритмов машинного обучения по сравнению с традиционными подходами. Полученные параметры оптимизации достигли целевого значения, оставаясь при этом более быстрыми и стабильными, что позволило повысить производительность управления технологическим процессом.

В условиях стремительного развития городов и их инфраструктуры спрос к качественным городским доставкам возрастает с той же скоростью. Данная работа исследует возможности динамического распределения зон доставки для курьерских доставок на основе данных, предоставляемых курьерской компанией. Традиционные зоны доставки, создаваемые вручную, часто не обеспечивают релевантность картины по отношению к реальной ситуации в городе (погода, трафик, дороги и т.д.). В данном исследовании приводятся результаты того, как алгоритмы кластеризации K-Means и DBSCAN могут способствовать динамическому распределению зон доставок в виде кластеров. Сравнительный анализ включает в себя учет таких показателей, как значение Silhouette и вычислительная сложность Big-O Notation. Результаты показывают, что K-Means алгоритм создает структурированные и равномерные кластеры, в то время как DBSCAN показывает результаты в определении гибких кластеров с учетом плотности данных в регионе. Многоуровневый DBSCAN предоставляет возможность уменьшить концентрацию «шумов», тем самым увеличивая охват всех точек доставок. Полученные результаты отмечают преимущества использования алгоритмов кластеризации в создании динамических зон доставки для улучшения процессов распределения заказов между курьерами и уменьшением операционных расходов. В дальнейшие исследования следует включить получение данных в реальном времени для наблюдений за работой алгоритмов в динамической среде.

Тепловизионная съемка представляет собой неинвазивный и надежный подход к распознаванию эмоций, фиксируя температурные изменения на лице, связанные с психофизиологическим состоянием человека. В настоящем исследовании рассматривается применение глубоких нейронных сетей для классификации шести базовых эмоций – радость, грусть, страх, отвращение, гнев и удивление – по термограммам лица. Сбалансированный набор данных был собран в контролируемых экспериментальных условиях, и были оценены четыре архитектуры глубокого обучения: сверточная нейронная сеть (CNN), полностью сверточная сеть (FCN), EfficientNet и MobileNet. Модели обучались и тестировались на предварительно обработанных термографических изображениях лица. Среди исследуемых архитектур наивысшую точность – 90.04% – показала FCN. Результаты демонстрируют, что модели глубокого обучения, особенно FCN, хорошо подходят для задач распознавания эмоций по тепловизионным данным и могут быть использованы в психофизиологическом мониторинге, здравоохранении и системах взаимодействия человек – машина в реальном времени.

В данной статье рассматриваются процессы выпуска токенов на блокчейне и их интеграция с децентрализованными биржами. С развитием технологий криптовалюты и блокчейна выпуск токенов на блокчейне стал популярным методом финансирования проектов и создания новых цифровых активов. Этот процесс сопряжен с различными техническими и организационными проблемами, включая выбор стандартного токена, разработку смарт-контракта, его тестирование и развертывание на блокчейне Ethereum. Далее исследуется интеграция выпущенных токенов с децентрализованными биржами. Децентрализованные биржи обеспечивают среду для торговли токенами без необходимости доверять централизованным посредникам. Интеграция токенов с децентрализованными биржами требует соответствующих технических решений и учета особенностей протоколов обмена. В рамках статьи рассматриваются технические аспекты создания токенов на блокчейне Ethereum, включая выбор стандарта ERC-20, разработку смарт-контрактов и их внедрение. Также проанализированы особенности интеграции токенов с децентрализованными биржами с учетом преимуществ и ограничений такого подхода.

Адаптация стиля генерации текста к конкретной аудитории или содержанию может быть достигнута без дорогостоящей тонкой настройки. Мы отказываемся от модельных весов и вместо этого (i) перебираем восемь гиперпараметров декодера с помощью байесовской оптимизации и (ii) добавляем однострочную стилевую подсказку, которая изменяет удобочитаемость. Эксперименты на пяти математических бенчмарках (AQUA-RAT, MathQA, GSM8K, MAWPS, SVAMP) с тремя контрольными точками с параметрами 8-14 B (LLaMA-3.1-8B, DeepSeek-Qwen-8B/14B) показали, что 50-пробный поиск Optuna повышает точность точного соответствия на 36 процентных пунктов и закрывает 5–10 пунктов разрыва с базовыми точками с точной настройкой 30–70 B. Те же настройки переносятся между задачами с потерей менее двух пунктов. Добавление заголовка, ориентированного на детей, оставляет точность практически неизменной, вдвое снижая уровень оценки по Флешу-Кинкейду и сокращая трассы рассуждений. Все эксперименты укладываются в несколько GPU-часов на одном A100, что делает метод практичным для развертывания в условиях ограниченных ресурсов. Исследование демонстрирует, что тщательный контроль декодера в сочетании с микропрограммами обеспечивает численную корректность и приемлемое для аудитории изложение без дополнительного времени на обучение или настройку.

Известно, что система собственных функций классического бигармонического оператора с краевым условием Дирихле является полной и ортонормированной в пространстве . Соответствующие этим собственным функциям собственные значения являются положительными, и их можно пронумеровать в порядке возрастания. В некоторых случаях аналогичными свойствами обладают собственные функции и собственные значения краевых задач для возмущенного бигармонического оператора. В данной работе при помощи ортогональных матриц вводится нелокальный аналог возмущенного бигармонического оператора. Для данного оператора исследуются спектральные вопросы двух краевых задач. В первой задаче рассматриваются краевые условия Дирихле, во второй – условия типа Дирихле. При исследовании первой задачи мы используем полноту системы собственных функций задачи Дирихле для возмущенного бигармонического оператора. Используя свойства данных систем, а также свойства отображений с ортогональными матрицами, находим собственные функции и собственные значения основной задачи. Во второй задаче используем собственные функции и собственные значения задачи Дирихле для оператора Лапласа. При использовании явного вида, а также свойств этих систем строятся собственные функции и собственные значения второй задачи. Доказаны теоремы о полноте систем собственных функций, рассматриваемых задач в пространстве L₂.

На основе результатов, полученных авторами в одной из предыдущих статей (Вестник Казахстанско-Британского технического университета, 2024, 21(2), С.127–138), вводится и исследуется класс дважды почти выпуклых в единичном круге функций , заданный с помощью условий

где функции , и имеют разложения вида , и функция является выпуклой. В данном классе установлены теоремы искажения, вращения и радиус выпуклости. В частных случаях получается как ряд ранее известных, так и ряд новых оригинальных результатов для дважды почти выпуклых и почти выпуклых функций. На основе данного класса вводится класс дважды почти звездообразных функций, для которого найдены теорема роста и радиус звездообразности. При конкретных значениях параметров получаются ранее известные результаты для почти звездообразных функций.

На конечном интервале исследуется линейная двухточечная краевая задача для системы интегро-дифференциальных уравнений с постоянным запаздывающим аргументом. Делением интервала на части интегральный член интегро-дифференциального уравнения с постоянным запаздывающим аргументом заменяется квадратурной формулой. При такой замене линейная двухточечная краевая задача для системы интегро-дифференциальных уравнений с постоянным запаздывающим аргументом аппроксимируется линейной краевой задачей для системы нагруженных дифференциальных уравнений с постоянным запаздывающим аргументом. Вводятся определения корректной разрешимости как для краевой задачи для системы интегро-дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом, так и для построенной краевой задачи для системы нагруженных дифференциальных уравнений с постоянным запаздыванием. Установлены условия корректной разрешимости линейной краевой задачи для системы интегро-дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом и линейной краевой задачи для системы нагруженных дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом. Показана взаимосвязь между корректными разрешимостями линейной двухточечной краевой задачи для системы интегро-дифференциальных уравнений с постоянным запаздывающим аргументом и аппроксимирующей ее линейной двухточечной краевой задачи для системы нагруженных дифференциальных уравнений с постоянным запаздывающим аргументом.

Цель настоящей работы заключается в исследовании неоднородной системы дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка, близких к обыкновенному случаю. Частное решение рассматриваемой системы вблизи регулярной особенности (0,0) ищется в виде обобщенного степенного ряда двух переменных с помощью метода Фробениуса-Латышевой. Показаны разные возможные случаи, когда системы определяющих уравнений имеют простые или кратные корни. Приведена теорема для частного решения «резонансной» неоднородной системы дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка. На примере показано решение неоднородной системы Бесселя. Соответствующая однородная система имеет решения в виде функций Бесселя двух переменных, частное решение неоднородной системы представлено в виде произведения бесселевых функций.

Мы изучаем спектр степеней Тьюринга, позволяющих построить нумерацию для множества всех линейных порядков, изоморфных стандартному порядку натуральных чисел. Известно, что индексное множество всех линейных порядков, изоморфных стандартному порядку натуральных чисел, является П₃-полным. Это означает, что данное множество не имеет вычислимых нумераций. В данной работе мы показываем, что множество всех линейных порядков, изоморфных стандартному порядку натуральных чисел, имеет О’’-вычислимую нумерацию и не имеет O’-вычислимых нумераций. В работах Баженова, Калмурзаева, Торебековой конструируются универсальные в.п. линейный предпорядок в структуре при вычислимой сводимости. Они используют следующий факт: существует вычислимая нумерация некоторого подмножества S₀ в.п. линейных предпорядков такая, что любой в.п. линейный предпорядок лежит в нижнем конусе для некоторого в.п. линейный порядок от S₀. Мы показываем, что аналогичный факт не имеет места для структуры всех линейных порядков, изоморфных стандартному порядку натуральных чисел. Более того, для этой структуры не существует O’-вычислимой нумерации с подобным фактом.

В данной статье определяются новые анизотропные гранд-пространства Лоренца и изучаются их свойства. Эти пространства представляют собой новую структуру, которая обеспечивает единую среду для исследования различных функциональных пространств. Рассмотрение гранд-пространств особенно важно для изучения граничных условий параметров, и в этом отношении могут быть получены новые результаты. Не всегда возможно изучить граничные параметры в классических пространствах. В последние годы грандпространства Лебега и их обобщения широко изучаются в задачах функциональных пространств. Эти пространства являются обобщениями классических пространств Лоренца и больших пространств Лоренца. В статье определяются большие анизотропные пространства Лоренца, приводятся основные оценки в этих пространствах, доказываются теоремы вложения и выводятся теоремы вложения для параметров. Полученные результаты могут сыграть важную роль не только в теоретическом плане, но и в прикладных задачах.

Критерии выполнения непрерывных и дискретных неравенств, включающих операторы Харди, являются одной из ключевых проблем в теории весовых неравенств. Рассмотрение дискретных неравенств для класса матричных операторов можно считать новым направлением исследований. В общем случае, поскольку критерий устойчивости в весовом пространстве Лебега для дискретного оператора с матричным ядром не определен, к матрице задаются различные условия, что позволяет получать более широкие результаты по сравнению со случаем без матрицы. В данной работе мы рассматриваем дискретные квазилинейные операторы с матрицами, удовлетворяющими определенным условиям. Полученные результаты для квазилинейных неравенств могут быть применены при описании билинейных неравенств Харди.

Дробные производные благодаря своей нелокальности могут описывать сложные процессы, где исторические данные важны для будущих вычислений. Одновременно данное свойство приносит трудности при численных моделированиях. Эта статья представляет новый дискретный оператор для аппроксимации дробной производной на основе определения Грюнвальда-Летникова, «принципа короткой памяти», мемоизации и аналитических предположений. Данный оператор существенно уменьшает количество операций в процессе вычислений, при решении краевых задач, за счет сохранения вычисляемых данных и преобразования для дальнейшего использования с регулируемой точностью.

Понятие о-минимальности является очень продуктивным для линейно упорядоченных структур, но прямой перенос этого понятия на частично упорядоченные множества испытывает некоторые трудности. Действительно, работ по о-минимальным частично упорядоченным структурам очень и очень мало. Стандартное определение о-минимальности для частично упорядоченных структур говорит, что любое формульное подмножество представимо в виде булевой комбинации интервалов и точек. Поскольку булева комбинация включает операцию взятия дополнения множества, а в частично упорядоченных множествах дополнение интервала может быть устроено чрезвычайно сложно, есть определенные сложности в исследовании таким образом определенного класса структур. Мы предлагаем использовать другое определение о-минимальности – частично упорядоченная структура является о-минимальной, если любое ее формульное подмножество является конечным объединением обобщенных интервалов и точек. В статье мы приводим ряд примеров, которые показывают, что данное определение нетривиально, что есть структуры, которые являются о-минимальными в новом смысле.

Целью данного исследования является анализ пространственного и временного распределения температуры и концентрации загрязняющих веществ в воздухе в городской атмосфере г. Алматы с использованием
методов численного моделирования. Двумерная модель адвекции-диффузии была разработана для моделирования суточной динамики на территории площадью около 80 квадратных километров. Модель включает в себя ключевые физические процессы, такие как ветровой транспорт, турбулентная диффузия и локализованные источники выбросов, которые типичны для плотной городской среды. Результаты моделирования демонстрируют более плавное пространственное распределение температуры, в значительной степени обусловленное циклами солнечной радиации, в отличие от высоко локализованных пиков концентраций загрязняющих веществ, связанных с антропогенной деятельностью, такой как транспорт и промышленность. Эти контрастные поведения подчеркивают необходимость дифференцированных стратегий смягчения последствий. Результаты исследования предлагают важные идеи для городского планирования и разработки эффективной политики управления качеством воздуха. Предлагаемая модель представляет собой практический инструмент для понимания динамики окружающей среды и оценки потенциального воздействия мер по контролю загрязнения на сложных городских территориях.

В работе представлен численный метод решения уравнения конвекции-диффузии с производными дробного порядка в смысле Капуто для моделирования загрязнения воздуха в городской среде. Разработанная конечно-элементная схема учитывает эффекты памяти, обеспечивая более точное описание переноса загрязняющих веществ по сравнению с классическими моделями. Теоретически доказаны устойчивость и сходимость метода, что подтверждено численными экспериментами. Модель эффективно определяет зоны накопления загрязнений и позволяет прогнозировать качество воздуха при различных метеоусловиях. Результаты исследования имеют практическое значение для совершенствования систем экологического мониторинга и планирования мер по снижению загрязненности воздуха.

Активированный нобелием алюминат стронция (Sr_4-x-y Ca_yAl₁₄O₂₅:No_x) был синтезирован с применением борной кислоты с помощью золь-гелевого метода в разных концентрациях. Синтезированные образцы нагревали в воздухе при разных температурах и по результатам рентгенодифракционного (XRD) анализа получали однофазный Sr₄Al₁₄O₂₅ при 1300 °C. Для частичной замены ионов стронция ионами кальция был выбран тот же алюминат стронция, содержащий 0,04 моль/г нобелия, а однофазные образцы были получены из концентрации кальция до x_Ca=0,9. Самая высокая относительная интенсивность люминесценции ионов Ho³⁺ во всех образцах находилась в красной зоне спектра в соответствии с прохождением этих ионов ⁵F₅→⁵I₈. В фотолюминесцентных исследованиях образцов при возбуждении излучением с длинами волн 465 нм и 560 нм образовались максимумы излучения света ~652 нм и ~692 нм, ~694 нм. Во всех сериях синтезированных однофазных материалов наиболее интенсивные пики излучения находятся в соединении, где Sr²⁺ обменивает ионы стронция с ионами Са²⁺. На снимках, сделанных с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ), видно, что частицы Sr_4-xAl₁₄O₂₅:Ho_x слипаются в монолитные блоки из-за использования сверхвысокой температуры нагрева. Хотя синтез замещения стронция кальцием проводился при той же температуре, было замечено, что в морфологии происходят изменения, и гексагональная форма алюминатных частиц, частично замещенных ионами Са²⁺, была очевидна.

В статье исследованы тонкие пленки оксида олова (SnO₂), полученные на стеклянных подложках, с целью создания чувствительных элементов для газоанализаторов, работающих при комнатной температуре. Были использованы три пленкообразующие системы: раствор SnCl₄*5H₂O в этаноле, гидрозоль гидроксида олова и их смесь. Пленки формировались методом спрей-пиролиза при 400 °C. Проведены рентгеноструктурный анализ и сканирующая электронная микроскопия, установлено, что размеры кристаллитов составляют 6–13 нм. Исследована чувствительность пленок к парам воды. Наиболее высокая чувствительность(R₀/Rпар= 3,75) и быстродействие (менее 1 секунды) наблюдаются у пленок, полученных из золя. Моделирование адсорбции на поверхностях t-SnO₂ (001) и c-SnO₂ (111) показало, что структура c-SnO₂ перспективна для детектирования угарного газа благодаря стабильным сенсорным свойствам в условиях высокой влажности. Полученные результаты представляют интерес для разработки новых сенсоров газов.

В данном исследовании изучается рассеянное звездное скопление NGC 2516 с использованием численных симуляций и сравнений с наблюдательными данными. Используя код phi-GRAPE-GPU, мы восстановили орбиту скопления за последние 123 млн лет, чтобы определить место его рождения в Галактике. Было выполнено более 70 симуляций для уточнения начальных параметров звездного скопления и их приведения в соответствие с современными наблюдениями. Анализ показал, что стандартные параметры функции масс не могут в полной мере отразить уникальные характеристики NGC 2516. В связи с этим мы скорректировали функцию масс для более точного соответствия наблюдаемым звездным свойствам. Результаты демонстрируют морфологические сходства между моделируемыми и наблюдаемыми скоплениями. Однако симуляции также включают дополнительные звезды приливных хвостов, которые отсутствуют в наблюдениях, вероятно, из-за ограничений методов наблюдений. Эти результаты подчеркивают необходимость дальнейших исследований и более глубоких сравнений. В будущих работах мы планируем использовать методы машинного обучения для более точного определения и классификации звезд приливных хвостов.

В представленной работе рассмотрен синтез аморфных алмазоподобных углеродных пленок магнетронным методом в атмосфере смеси газов CH4+Ar. Синтез алмазоподобных пленок осуществлялся в широком диапазоне температур от 80 °С до 240 °С. Изучена локальная структура синтезированных образцов методом рамановской спектроскопии. Кроме того, изучены механические и оптические свойства полученных тонких пленок алмазоподобного углерода. Показана зависимость исследуемых характеристик от условий синтеза. Выявлено, что температура подложки существенно влияет на формирование структуры и свойства гидрогенизированных алмазоподобных углеродных пленок. Показана зависимость величины запрещенной зоны от температуры подложки. Было выявлено, что ширина запрещенной зоны синтезированных гидрогенизированных образцов уменьшается от 1,78 эВ до 1,63 эВ при увеличении температуры от 80 до 240 ^oC, которое можно связать с увеличением sp² гибридизированных связей и увеличением плотности π-электронных состояний. Показано, что изменение микротвердости гидрогенизированных алмазоподобных углеродных пленок коррелирует с изменением оптической ширины запрещенной зоны. Оценка микротвердости по методу Кнупа показала, что микротвердость гидрогенизированных образцов принимает значения в интервале от 37,5×10² кгс/мм2 до 29,5×10² кгс/мм2, в зависимости от температуры подложки. Такое изменение микротвердости пленок а-С:Н подтверждает уменьшение sp³ гибридизированных связей в структуре пленок.

В работе представлена методика получения и исследования электрических емкостных свойств нанопорошков на основе диоксида циркония ZrO2, легированного 3 мол.% оксида иттрия Y2O3. Основное внимание уделяется созданию плотных компактатов с использованием высокого гидростатического давления до 500 МПа, а также оптимизации технологии нанесения электрических контактов, обеспечивающих стабильность измерений. В экспериментальной части статьи описана схема установки, позволяющей фиксировать разрядные характеристики образцов в диапазоне температур от 30 до 400 °C. Приведены данные о зависимости емкости от сопротивления цепи и напряжения, а также влияния термической обработки, то есть отжига при 400 °C и 500 °C на структурные и емкостные параметры. Показано, что при оптимальной комбинации параметров, а именно при напряжении 10 В, сопротивлении 10 кОм и влажности воздуха 50% достигается максимальная емкость до 1256,948 мкФ. Также в статье установлено, что повышение температуры отжига способствует улучшению емкостных характеристик, что связано с изменениями микроструктуры материала. Представленные данные свидетельствуют о потенциале нанопорошков YSZ в создании твердотельных наноионных накопителей энергии высокой плотности, что делает их перспективными для применения в системах накопления энергии и микроэлектронике.

Рост населения, экономическое и промышленное развитие способствуют росту потребления энергии человеком. Метод фотоэлектрохимического получения водорода является одной из экологически чистых и экономичных технологий, позволяющих поддерживать баланс между годовым количеством производимой энергии и развитием человечества. Поэтому исследование материалов в этом направлении и их совершенствование, повышение эффективности и стабильности является важной научно-технической задачей. Фотоактивные полупроводники поглощают солнечную энергию и преобразуют ее в электрическую энергию (или непосредственно в химическую энергию), отделяя водород и кислород от молекул воды путем проведения процесса электролиза. В статье рассмотрены принцип и механизм процесса фотоэлектролиза, основные требования к материалам и последние инновации в этом направлении. Объясняются реакция расщепления воды, а также основные параметры и понятия. В данной работе были проведены сравнение и анализ эффективности преобразования солнечного света в водород на основе современных знании. В заключение показывается, что эффективность фотоэлектрического элемента зависит от качества, сложности и конфигурации материала.

Территория Северного Устюрта, имеющая сложное геологическое строение, издавна привлекала внимание исследователей. В последние годы на территории Северного Устюрта произведено значительное количество сейсморазведочных работ, как 2Д, так и 3Д. В результате этих работ выполнены структурные построения по целевым отражающим горизонтам и достаточно полно изучено геологическое строение изучаемых участков по палеоген-триасовым комплексам отложений. Газовое месторождение Шагырлы-Шомышты расположено в пределах Северо-Устюртской впадины, северо-западной прибортовой зоны Косбулакского прогиба, открыто в 1959 г. В 2015 г. месторождение было введено в промышленную разработку. На ранних этапах освоения месторождения Шагырлы-Шомышты считалось, что оно приурочено к антиклинальной складке с четырьмя выраженными сводами. Однако по результатам проведенных геолого-геофизических работ на сегодня предложен и обоснован совершенно иной концептуальный взгляд на геологическое строение залежей месторождения. Это стало возможным благодаря применению, наряду со структурной, динамической интерпретации сейсмических данных, целью которой является прогноз коллекторских свойств и флюидонасыщения вмещающих пород. В статье приводятся результаты динамической интерпретации сейсморазведочных данных, которые и позволили более детально изучить строение, создать обоснованную геологическую модель и дать рекомендации относительно дальнейшей разработки месторождения.

Заводнение с использованием диоксида углерода (CO2), являясь одним из наиболее распространенных методов увеличения нефтеотдачи (МУН) на сегодняшний день, характеризуется высокой эффективностью вытеснения нефти, экологической безопасностью и экономической целесообразностью. Данный метод получил широкое развитие и применение при разработке нефтегазовых месторождений. Однако в процессе CO2-заводнения из-за значительной неоднородности пласта по проницаемости, а также низкой плотности и вязкости CO2 часто возникают прорывы газа. Это явление может негативно сказаться на нормальной производительности нефтяных скважин. С развитием технологии CO2-заводнения эффективное предотвращение прорывов газа стало ключевым фактором повышения коэффициента извлечения нефти. Гелевые частицы как экономически выгодные и эффективные системы обладают высокой стабильностью, адаптивностью и прочностью, что обусловило их широкое применение в разработке месторождений и открыло большие перспективы для дальнейшего использования. В данной статье представлен всесторонний обзор классификации и современного состояния систем на основе гелевых частиц, применяемых для борьбы с прорывами газа при CO2-заводнении. Рассматриваются механизмы действия нескольких типов гелевых частиц, включая предварительно сформированный частичный гель, полимерные микросферы и диспергированный частичный гель. Анализируется текущий статус их разработки и применения в отечественной и зарубежной практике. Кроме того, обсуждаются будущие направления исследований и перспективы их применения.

В настоящее время возрастает потребность в экологически безопасных, перерабатываемых и высокопрочных материалах для модернизации железнодорожной инфраструктуры с использованием промышленных отходов, образующихся при очистке сернистых газов на газовых месторождениях. Высокие выбросы CO2 и гидрофильные свойства традиционных бетонов на основе цемента ограничивают их применение в условиях длительной эксплуатации и агрессивных сред. В связи с этим в настоящем исследовании изучены перспективы применения серобетонов, обладающих гидрофобными, химически стойкими и термопластичными свойствами, в железнодорожных шпалах. Образцы, полученные из композиций, состоящих из расплавленной серы, модифицированных стабилизаторов, базальтового волокна и нанодобавок, были проанализированы методами ТГA/ДТА и ИК-спектроскопии. Важные физико-химические свойства, такие как прочность на сжатие, коэффициент водопоглощения, теплопроводность и стойкость к механическому износу, оценивались в ходе лабораторных и промышленных испытаний. Результаты исследования показали, что серобетон может быть внедрен не только как альтернативное бесцементное решение, но и как устойчивый, долговечный и перерабатываемый конструкционный материал для будущих железнодорожных шпал.

Технологии улавливания, использования и хранения углерода (CCU) стали важнейшими инструментами снижения антропогенных выбросов парниковых газов и достижения глобальных климатических целей. В данном исследовании изучается потенциал связывания CO₂ в истощенных газовых залежах месторождения Тенгиз, уникального участка, характеризующегося глубокими пластовыми условиями и историей интенсивной добычи углеводородов. Целью исследования является оценка технической осуществимости и эффективности закачки CO₂ в высокотемпературный пласт с высоким давлением с использованием динамического моделирования коллектора. Ключевые задачи включают оценку мощности закачки, времени прорыва, эффективности хранения и изменения давления при различных сценариях эксплуатации. Исследование объединяет геологические, петрофизические данные и данные о флюидах для построения надежной модели сектора, скорректированной с учетом исторических данных о добыче. Результаты моделирования демонстрируют благоприятную приемистость и герметичность при минимальном риске утечки CO₂. Эти результаты дополняют растущий объем знаний о внедрении CCU в полевых условиях и поддерживают разработку стратегий устойчивого управления выбросами углерода в зрелых нефтегазоносных провинциях.

Для более глубокого изучения влияния зеленого кредитования на эффективность китайских коммерческих банков, котирующихся на бирже, в данном исследовании рассматриваются 16 таких банков в качестве объектов анализа. Целью исследования был анализ влияния зеленого кредитования на операционную эффективность китайских коммерческих банков, акции которых котируются на бирже. Эффективность банков оценивалась с использованием факторного анализа, а влияние зеленого кредитования анализировалось с помощью моделей фиксированных эффектов и модерации. Результаты показали, что из-за относительно короткого срока реализации политики зеленого кредитования и несовершенства институциональных механизмов в Китае зеленое кредитование в настоящее время отрицательно связано с показателями эффективности банков. Кроме того, корпоративная социальная ответственность (КСО) оказывает усиливающее модерационное воздействие на это негативное влияние. Тем не менее в долгосрочной перспективе развитие зеленого кредитования является неизбежным трендом. Постепенное совершенствование механизмов зеленого кредитования приведет к повышению эффективности банков и обеспечит экологические и экономические выгоды для Китая.

В этом исследовании изучается использование искусственного интеллекта в подборе персонала с упором на его влияние на принятие решений, прозрачность и доверие. Искусственный интеллект быстро стал жизненно важным инструментом в современных процессах подбора персонала, автоматизируя ключевые задачи, такие как отбор и планирование собеседований. В этом исследовании применяется комплексный анализ, использующий как описательные, так и сетевые методологии, чтобы изучить, как подбор персонала с использованием искусственного интеллекта влияет на заинтересованные стороны, особенно с точки зрения доверия к системам искусственного интеллекта. Анализ определяет ключевые области применения искусственного интеллекта в подборе персонала, включая автоматизированное принятие решений, взаимодействие с заинтересованными сторонами и этические проблемы, связанные с предвзятостью и прозрачностью. Прозрачность не только повышает воспринимаемую справедливость процессов искусственного интеллекта, но и укрепляет доверие как среди рекрутеров, так и среди кандидатов. Однако чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта, особенно без надлежащего человеческого контроля, может вызвать дискомфорт, что приведет к потенциальной потере доверия. Искусственный интеллект помогает организациям улучшить результаты подбора персонала, особенно в достижении разнообразия и минимизации предвзятости. Искусственный интеллект в подборе персонала зависит от прозрачности, доверия и сбалансированной интеграции искусственного интеллекта и человеческого вклада. Эти знания представляют ценность для организаций, стремящихся оптимизировать процессы подбора персонала и повысить доверие к системам на основе искусственного интеллекта.

В настоящем исследовании изучаются проблемы и перспективы туристического сектора Казахстана. Рассматривая текущие проблемы, с которыми сталкивается туристическая индустрия, и определяя ее потенциал для расширения и улучшения, это исследование предлагает ценные перспективы, которые могут направлять действия, ориентированные на укрепление положения Казахстана как устойчивого и экономически жизнеспособного туристического направления во всем мире. Для изучения проблем и перспектив международного туризма Казахстана был применен смешанный подход, сосредоточенный на получении мнений иностранных туристов, посетивших Казахстан. Исследователи собрали данные у 206 иностранных туристов, используя хорошо структурированную и самостоятельно заполняемую анкету. Это исследование предоставило ценную информацию о текущем состоянии туристического бизнеса в Казахстане, подчеркнув как возможности, так и проблемы. Результаты показали, что путешественники предпочитают определенные места другим, например, южные и северные. Респонденты заявили, что тремя наиболее насущными проблемами, стоящими перед туристическим сектором Казахстана, являются инфраструктура, маркетинг и качество обслуживания. Несмотря на эти проблемы, респонденты подчеркнули невероятную природную красоту Казахстана как значительную возможность расширения для туристической индустрии. Это исследование предлагает практическую стратегию для увеличения числа пассажиров и укрепления туристической отрасли страны. Предоставляя отличительный анализ иностранного и внутреннего туризма в Казахстане, это исследование продвигает область туристических исследований. Оно выделяется тем, что фокусируется только на возможностях и трудностях иностранных путешествий в Казахстан. Уникальный подход исследования к пониманию опыта и точек зрения иностранных посетителей Казахстана основан на его эмпирической методологии.

Моделирование бизнес-процессов (BPM) играет ключевую роль в оптимизации принятия решений для целевой рекламы в цифровом маркетинге. Традиционные ручные модели BPM, основанные на рабочих процессах, управляемых человеком, сталкиваются с ограничениями в масштабируемости, эффективности и адаптивности к динамическим требованиям рынка. Целью данного исследования является разработка и оценка гибридной структуры BPMN Human-AI, которая объединяет автоматизацию, управляемую ИИ, с человеческим опытом для повышения адаптивности процессов, точности таргетинга и соответствия нормативным требованиям (например, GDPR, CCPA) для частных рекламных агентств в Казахстане. Методология использует сравнительный подход смешанных методов с использованием инструментов построения диаграмм BPMN (Bizagi), инструментов разработчика Meta и Google Analytics для оценки трех моделей BPM (ручной, управляемой ИИ и гибридной) по ключевым показателям эффективности, включая эффективность процесса, сокращение ошибок и масштабируемость автоматизации. Эмпирические результаты реальных исследований и моделирования показывают, что интеграция ИИ снижает ручную нагрузку на 30–50%, повышает точность таргетинга на 25–40% и сводит к минимуму ошибки принятия решений. Однако ранние вмешательства ИИ требуют обратной связи от человека для смягчения предвзятости и обеспечения этического соответствия. Исследование также затрагивает пробелы в существующей литературе, такие как отсутствие практических рамок для BPM на основе ИИ в рекламе и необходимость гибридных моделей, уравновешивающих автоматизацию с человеческим надзором. Будущие направления исследований включают использование обучения с подкреплением для адаптивности ИИ и отраслевой настройки. Эта работа вносит вклад в масштабируемую, соответствующую требованиям и эффективную структуру BPM для целевой рекламы, устраняя теоретические и практические пробелы в оптимизации процессов на основе ИИ.