В данной статье рассматривается процесс разработки системы распознавания казахского жестового языка с использованием платформы MediaPipe. Платформа позволяет эффективно распознавать жесты в реальном времени. Основное внимание уделено созданию моделей для распознавания жестов, обучению нейронных сетей и интеграции с платформой MediaPipe. Один из важных аспектов – достижение высокой точности и скорости обработки жестов с использованием архитектуры нейронных сетей. Система была обучена на большом наборе аннотированных жестов, что значительно улучшило качество распознавания. Для распознавания жестов казахского языка использовалась нейронная сеть типа LSTM, так как она эффективно работает с временными рядами и последовательностями данных. Модель была обучена на 30 жестах казахского жестового языка, что позволяет преобразовывать жесты в текст в реальном времени. Этот подход значительно облегчает коммуникацию с людьми, имеющими проблемы со слухом и речью, и способствует повышению инклюзивности. Кроме того, был разработан удобный веб-интерфейс, который позволяет легко интегрировать нейронную сеть с приложениями для распознавания жестов. Одним из ключевых аспектов работы является улучшение методов аннотирования и обработки данных для повышения точности распознавания. Будущее развитие системы включает расширение базы данных жестов и интеграцию с вебприложениями. Это позволит улучшить социальную интеграцию людей с нарушениями слуха и речи и создать широкую и доступную платформу.

В области распознавания речи интегральные модели постепенно вытесняют традиционные и гибридные подходы. Основным их принципом является автогрессионное декодирование, при котором выходная последовательность формируется слева направо. Однако до сих пор не было доказано, что этот метод дает наилучшие результаты при преобразовании речи в текст. Кроме того, интегральные модели полагаются только на предыдущий контекст, что затрудняет обработку нечетких или искаженных звуков. В связи с этим был предложен метод Insertion, который не использует автогрессионное декодирование и генерирует выходные данные в произвольном порядке. В данной работе рассматривается модель распознавания казахской речи, обученная на основе метода Insertion и коннекционной временной классификации (CTC). Проведенные эксперименты показали, что этот метод позволяет повысить точность распознавания. В отличие от автогрессионных моделей, метод Insertion предоставляет большую гибкость в обработке последовательностей, поскольку не требует строгого порядка формирования выходных данных. Это снижает задержки при декодировании и делает модель более устойчивой к нечетко произнесенным словам. Кроме того, сочетание метода Insertion с CTC позволяет улучшить соответствие аудиоданных и текстовой транскрипции. Это особенно важно для агглютинативных языков, таких как казахский. По результатам экспериментов точность распознавания предложенной модели достигла 10,2%, что делает ее конкурентоспособной на сегодняшний день.

В данной статье представлена гибридная модель машинного обучения, предназначенная для класс ификации типов почв на основе анализа их геофизических характеристик. Предложенная модель объединяет два алгоритма – RandomForestClassifier и MLPClassifier, что позволяет использовать преимущества ансамблевых методов, обеспечивающих высокую точность классификации, и нейронных сетей, способных выявлять сложные нелинейные зависимости между параметрами. В качестве исходных данных использовались показатели электропроводности, плотности, скорости распространения P-волн и глубины залегания. Перед обучением модели была проведена предварительная обработка данных, включающая удаление выбросов, стандартизацию и кодирование категориальных признаков. Гибридная архитектура позволила объединить результаты двух моделей с различными весами, что обеспечило оптимизацию точности классификации. Проведен сравнительный анализ эффективности предложенного подхода с альтернативными алгоритмами, включая XGBoost и Keras, на основе метрик Accuracy, F1-score, Precision и Recall. Результаты показали, что гибридная модель достигает точности 96,07%, превосходя по качеству прогнозирования отдельные алгоритмы. Дополнительно выполнена визуализация матриц ошибок, что позволило выявить распределение классов и оценить устойчивость модели. Полученные результаты подтверждают, что комбинирование ансамблевых и нейросетевых методов обеспечивает более стабильные и надежные прогнозы при работе с геофизическими данными. Разработанная модель может быть использована для автоматизированной классификации почв в геотехнических исследованиях, строительстве, сельском хозяйстве и экологическом мониторинге, повышая эффективность анализа и снижая необходимость дорогостоящих лабораторных испытаний.

Статья посвящена вопросам киберфизической безопасности беспроводных сенсорных сетей (БСС). Современные БСС уязвимы к широкому классу атак, таких как sinkhole и wormhole-атаки, атаки «человек посередине», атаки подмены данных, универсальные сетевые атаки и др. На практике возможности по защите БСС от данного вида атак затруднены вследствие разнообразия возможных воздействий, узкоспециализированной направленности инфраструктуры и ограниченности ресурсов узлов сети. В настоящей статье предлагается комплексная методика выявления инцидентов безопасности в БСС для эффективного обнаружения атак и реагирования на инциденты, что позволит минимизировать потенциальный ущерб и обеспечить бесперебойную работу таких сетей. К элементам новизны методики относится ее комплексность, способность выявлять разнообразные киберфизические воздействия и обеспечивать высокую точность и полноту обнаружения инцидентов, учитывая распределенную структуру и динамику изменений в составе узлов БСС. Методика апробирована на фрагменте сети, функционирующей по протоколу ZigBee для контроля характеристик состояния атмосферного воздуха промышленного объекта, города. Разработанная методика будет способствовать повышению качества и своевременности обнаружения инцидентов безопасности в беспроводных сенсорных сетях, что позволит улучшить устойчивость сетей к внешним и внутренним злонамеренным воздействиям и предотвращать длительные перебои в работе инфраструктуры в случае успешных атак.

Учитывая сложную технологию, которой оснащены современные промышленные организации, мониторинг и диагностика состояния оборудования являются критически важными задачами. Целью настоящего исследования является разработка усовершенствованной системы диагностики промышленного оборудования в нефтегазовой отрасли с использованием программируемых логических контроллеров (ПЛК) Schneider Electric M241 и M340. Первым шагом в этом процессе является анализ неисправностей, возникающих в процессе эксплуатации оборудования, а также изучение методов обработки сигналов, используемых в нефтегазовой отрасли. Вторым шагом является использование ПЛК для автоматизированного сбора данных, мониторинга параметров и диагностики состояния оборудования. Такой подход позволяет в режиме реального времени контролировать ключевые технологические процессы, снижая вероятность отказов и повышая надежность производственного оборудования. В исследовании изучалось влияние различных стратегий обработки данных на эффективность диагностики промышленного оборудования. Были рассмотрены методы сбора и анализа данных ПЛК, включая непрерывный мониторинг параметров, пороговый контроль и триггерные события. На основе этих методов разработаны и внедрены в среды EcoStruxure Machine Expert и Unity Pro алгоритмы диагностики, обеспечивающие автоматическое обнаружение неисправностей и генерацию аварийных сигналов.

Спрос на системы обнаружения вторжений (IDS), которые могут оперативно определять как известные, так и новые типы атак, растет из-за быстрого расширения киберугроз и последующего увеличения сетевого трафика. Использование методов машинного обучения для автономного анализа поведения сетевых пакетов и классификации их как нормальных или вредоносных является многообещающим способом решения этой проблемы. Целью данного исследования является оценка пригодности различных алгоритмов машинного обучения для решения проблем сетевой безопасности путем использования анализа сетевых данных в качестве иллюстрации. В данном исследовании оценивается эффективность моделей машинного обучения при обнаружении сетевых вторжений с использованием набора данных UNSW-NB15. Основная цель этого исследования – оценить эффективность различных моделей машинного обучения, включая случайный лес, метод K-ближайших соседей (KNN), опорную векторную машину (SVM), XGBoost, LightGBM и логистическую регрессию, в приложениях сетевой безопасности. Согласно анализу, все модели продемонстрировали высокую точность классификации; однако модель LightGBM достигла самых значительных результатов. Эта модель продемонстрировала самые высокие значения точности (95,86%), точности (96,02%) и F1-меры (96,99%), что подтверждает ее способность эффективно управлять сложными и неоднородными данными. В целом исследование подчеркивает важность выбора наиболее подходящей модели на основе целей системы безопасности и специфики данных.

В исследовании рассматривается проблема внутридневного прогнозирования курса валютной пары EUR/USD с использованием различных нейросетевых архитектур, в частности моделей, интегрирующих механизмы внимания (attention). Были исследованы три нейросетевые архитектуры: базовая модель LSTM, модель LSTM с механизмом внимания Bahdanau и модель Transformer с механизмом самовнимания (selfattention). Эксперимент проводился на исторических минутных данных за период с января 2020 по декабрь 2022 гг. Результаты показали, что модели с механизмом внимания значительно превосходят базовую архитектуру LSTM. Наилучшие результаты были получены моделью Transformer (MSE=0.185, MAE=0.297, RMSE=0.431, MAPE=7.3%). Подробный анализ подтвердил стабильность и точность модели Transformer. Выявленные преимущества attention-моделей обосновывают их перспективность для применения в алгоритмической торговле и требуют дальнейших исследований для оптимизации и адаптации к реальным торговым условиям. В частности, дальнейшие исследования могут быть направлены на интеграцию attentionмоделей с торговыми стратегиями и системами управления рисками, а также изучение их поведения в условиях резких изменений рыночной волатильности. Кроме того, предлагается исследовать возможности комбинирования attention-архитектур с другими методами прогнозирования для повышения общей устойчивости и надежности прогнозов в практическом трейдинге.

По мере усложнения киберугроз традиционные методы обнаружения уязвимостей теряют эффективность. Цель данной работы – разработка и апробация подхода к выявлению уязвимостей на основе анализа данных с тематических интернет-ресурсов: форумов, блогов и социальных сетей. Эти источники содержат большое количество неструктурированной информации, что требует применения методов интеллектуального анализа данных. В работе используется интеграция современных технологий: предобученной языковой модели SecBERT (Security Bidirectional Encoder Representations from Transformers), предназначенной для задач в области кибербезопасности, и адаптивной нейро-нечеткой системы вывода DENFIS (Dynamic Evolving Neural-Fuzzy Inference System). Предлагаемая система позволяет фильтровать нерелевантные сообщения, выделять индикаторы компрометации и потенциальные угрозы. Применение нечеткой логики дает возможность эффективно обрабатывать неопределенную и неполную информацию. Проведенные эксперименты подтвердили высокую точность классификации и устойчивость нечеткой кластеризации (FPC = 0,93; PE = 0,28; XB = 0,042). Система продемонстрировала способность к своевременному выявлению признаков киберугроз и обладает потенциалом масштабирования для задач мониторинга и предсказания атак. Результаты свидетельствуют о его потенциале в повышении скорости реагирования на киберугрозы и усилении защиты информационных систем.

Данная работа посвящена исследованию методов предварительной обработки и анализа снимков сетчатки для определения диабетической ретинопатии (ДР). Диабетическая ретинопатия – это распространенное заболевание глаз у пациентов с диабетом, и ранняя диагностика этого заболевания помогает предотвратить потерю зрения. В ходе исследования были использованы современные методы обработки и анализа изображений, включая архитектуру EfficientNetB0, построенную на основе глубинного обучения. Для предварительной обработки были применены методы аугментации изображений (поворот, масштабирование, обрезка, повышение контраста) и нормализация. В ходе использования архитектуры EfficientNetB0 было испытано два подхода: заморозка базовых слоев модели и дообучение верхних слоев (fine-tuning). Результаты были оценены по меткам. В первом подходе точность (precision) на тестовой выборке составила 65%, во втором – 75%. Точность на валидационной выборке в первом случае составила 63%, во втором – 71%. Метрика обнаружения (recall) на тестовой выборке в первом подходе показала 60%, во втором – 74%. В целом методы fine-tuning показали лучшие результаты. Использование данных методов позволяет повысить качество обработки изображений и классификации для эффективной диагностики диабетической ретинопатии. Новизна исследования заключается в применении высокоэффективной архитектуры EfficientNetB0 и сравнении различных подходов к дообучению модели. Полученные результаты могут способствовать улучшению качества автоматизированных систем диагностики ДР и повышению энергоэффективности моделей. Предложенные методы обладают высоким потенциалом для раннего выявления глазных заболеваний.

В данной статье представлен автоматизированный метод генерации параметров линейных функций, используемых в диффузионном слое блочных симметричных алгоритмов шифрования. Основное внимание уделяется проектированию линейных слоев, построенных исключительно на операциях циклического сдвига и побитовых операциях «исключающее ИЛИ», которые являются эффективными и аппаратно-ориентированными. Такие слои играют решающую роль в достижении сильной диффузии, фундаментального криптографического требования. Предлагаемый метод оценивает конфигурации-кандидаты путем исчерпывающего перечисления значений сдвига, вычисления количества ветвей и оценки их лавинных характеристик. Вводится набор количественных метрик диффузии для управления процессом выбора, включая одно- и многораундовые лавинные эффекты и показатели активации на уровне байтов. Сформулирована агрегированная функция качества для сравнительной оценки. Разработанный программный инструмент определил оптимальные параметры сдвига для 128-битных блоков, обрабатываемых как четыре 32-битных слова, что позволило достичь количества ветвлений 5 всего за 12 операций XOR. Предложенный подход способствует практическому синтезу легковесных и безопасных криптографических примитивов, подходящих как для классических, так и для ограниченных платформ.

При численном решении дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих сложные физические процессы, такие как теплопроводность и газовая динамика, зачастую требуется значительная вычислительная мощность. Для решения этих сложностей в последние годы особое внимание науки и техники привлекают физически информированные нейронные сети (Physics-Informed Neural Networks, PINN). В данной статье рассматривается задача нахождения решений уравнений теплопроводности и газовой динамики с помощью метода PINN. В отличие от традиционных численных методов, метод физически информированных нейронных сетей позволяет решать задачи, внедряя физические законы в структуру нейронной сети. То есть решение подчиняется не только данным, но и самому уравнению. В статье описываются архитектура метода PINN, структура функций потерь и их связь с уравнением теплопроводности и уравнениями Эйлера на конкретных примерах. Кроме того, анализируются механизмы введения начальных и граничных условий, а также факторы, влияющие на устойчивость и точность решений. Полученные результаты демонстрируют эффективность PINN и возможность их применения в будущем для решения сложных многомерных и многофазных задач. Также предложены исследования, направленные на ускорение вычислительного процесса и повышение стабильности PINN.

Технологии автоматической обработки жестового языка стали актуальной потребностью членов общества с нарушениями слуха и речи, которые сталкиваются с неравенством в эпоху цифровой трансформации. В последние годы вопрос рассмотрения жестового языка как формальной структуры, равной естественному языку, и его адаптации к автоматическим системам привлекает повышенное внимание исследователей. Для выполнения задачи автоматического перевода информации с естественного языка на жестовый язык в качестве промежуточного слоя используются глоссы, то есть текстовая форма жестового языка. В данном исследовании предлагается новый метод преобразования текста на казахском языке, учитывающий морфологические особенности казахского языка, в глоссы жестового языка с использованием методов обработки естественного языка. В частности, применяется архитектура Seq2Seq на основе модели ByT5 small. Полученные результаты показывают, что сформированные последовательности глосс являются компактными и семантически насыщенными, сохраняя внутреннюю структуру жестового языка. Последовательность глосс позволяет автоматизировать работу интерпретируемого промежуточного слоя, представляющего жестовые движения как логические единицы, аналогичные письменному языку. Преобразованная последовательность глосс сохраняет структуру жестового языка, уменьшает избыточность и повышает связность предложения. Таким образом, использование только семантически значимых единиц при управлении аватарами жестового языка снижает вычислительные затраты. Короткие и семантически насыщенные глоссы являются эффективным ресурсом для синтеза движений рук в жестовом языке.

В данном исследовании представлена двойная система глубокого обучения, которая прогнозирует диапазоны заработной платы, обрабатывая описания вакансий с использованием контекстных эмбеддингов на базе BERT и интеграции структурированных метаданных. Предложенный метод использует более 124 000 объявлений о работе с LinkedIn, объединяя контекстные эмбеддинги BERT с структурированной информацией о локации, отрасли, уровне опыта и типе компенсации. Модель применяет механизм multi-head attention для выявления ключевых терминов, связанных с зарплатой, что повышает интерпретируемость модели и улучшает точность прогнозов. Объединяя семантические эмбеддинги с табличными данными, модель создает мультимодальное представление, которое используется в контролируемом обучении с ординально-осведомленной функцией потерь (ordinal-aware loss). Модель демонстрирует стабильную производительность в классификации зарплат по трем категориям, достигая F1-показателей от 0,82 до 0,84. Предложенная модель обладает отличными обобщающими способностями для различных отраслей и типов должностей, обеспечивая точные прогнозы и прозрачные процессы принятия решений для приложений по бенчмаркингу заработной платы и аналитике рекрутинга.

Сельское хозяйство становится все более требовательным к проблемам изменения климата, требующим постоянного мониторинга и адаптации, включая мониторинг почвы для точных сельскохозяйственных нужд. Сельскохозяйственные почвы интенсивно используются фермерами для повышения производительности, которые вносят пестициды и нитрат-фосфаты. Также обостряются проблемы наводнений и засух, это приводит к неровностям почвы, что требует надлежащего мониторинга почвы на каждом участке. Мониторинг почвы обходится многим фермерам очень дорого. Для решения этой проблемы целесообразно использовать небольшую энергоэффективную и недорогую мобильную роботизированную платформу с различными типами датчиков для мониторинга почвы. Фермеры смогут управлять удаленно, исследовать верхние слои почвы и рельеф. Возможность применения в рамках исследовательских задач и активного отдыха может обусловить низкую стоимость целого комплекса действий, обеспечивающих понимание деталей исследуемой среды. Специализированная трехколесная мобильная платформа представляет собой инновационное устройство, предназначенное для автономного передвижения и выполнения различных задач. Благодаря использованию трех колес робот обладает высокой маневренностью и устойчивостью, что позволяет ему эффективно работать в ограниченном пространстве и на различных поверхностях. Робот оснащен датчиками и системой управления, обеспечивающей точное управление навигацией и обход препятствий. Возможности программирования и настройки позволяют адаптировать робота под конкретные задачи, такие как сбор данных, транспортировка небольших грузов, мониторинг окружающей среды и т.д. Робот может использоваться в образовательных целях, научных исследованиях, а также в промышленности и быту. Таким образом, трехколесный мобильный робот представляет собой многофункциональную и перспективную платформу для разработки современных робототехнических систем.

В данном исследовании доказывается, что необходимость оценки и повышения устойчивости городов становится жизненно важной. Это связано с постоянной урбанизацией и технологическим прогрессом, которые требуют устойчивого развития умных городов. На основании изложенного мы предлагаем и описываем модель для измерения и оценки устойчивости города с помощью индекса умного города (SCI). Проведенные расчеты по данной модели охватывают 102 города мира, обеспечивая быстрые и эффективные вычисления и визуализацию данных. Модель основана на шести показателях: мобильность, окружающая среда, государственное управление, экономика, умные люди и умная жизнь. Предложенный подход позволяет анализировать и интерпретировать данные по каждому показателю, что делает возможным расчет SCI для конкретного города, а также выявление его сильных сторон и направлений для улучшения. Полученные результаты представлены с помощью современных методов визуализации данных, что делает индекс умного города наглядным и позволяет сравнивать города между собой. Выводы исследования показали значительные различия между умными городами, что указывает на необходимость разработки целевых политик и инвестиций. Сделанный вклад, по нашему мнению, будет ценным дополнением к существующим знаниям и предоставит дальнейшие рекомендации для заинтересованных сторон, вовлеченных в развитие устойчивой городской среды.

Статья посвящена проектированию и настройке защищенного сетевого шлюза для облачных приложений на основе современных VPN-протоколов OpenVPN и WireGuard. В условиях активного развития облачных технологий и роста числа кибератак обеспечение защищенного удаленного доступа к сервисам становится ключевой задачей информационной безопасности. Рассматриваются актуальные угрозы, возникающие при передаче данных в облачных средах, и показана роль VPN-технологий в предотвращении атак. Подробно анализируются особенности OpenVPN и WireGuard: архитектура, криптографическая база, удобство настройки и производительность. В работе представлена архитектура шлюза, включающая сервер VPN, межсетевые фильтры и механизмы маршрутизации, обеспечивающие принудительное прохождение всего трафика через зашифрованный туннель. Эксперименты, проведенные в виртуализированной среде VMware Workstation, показали, что WireGuard демонстрирует более высокую скорость передачи данных и низкую задержку, тогда как OpenVPN отличается гибкостью и совместимостью с корпоративными системами. Совместное использование обоих протоколов позволяет повысить отказоустойчивость и адаптивность системы. Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения предложенной архитектуры в корпоративных и частных сетях для защиты облачных приложений, организации удаленного доступа сотрудников и повышения уровня безопасности информационных ресурсов.

В статье рассматривается разработка модели распознавания и классификации БПЛА и птиц в режиме реального времени на основе обучения нейронной сети YOLOv10. Направление исследования считается актуальным в связи с проблемами обнаружения БПЛА в контексте обеспечения безопасности, учитывая их растущее использование в различных сферах. Для обучения модели подготовлен датасет, состоящий из 6255 изображений, собранных из собственных архивов и открытых ресурсов. Процесс аннотирования, аугментации и распределения данных был реализован с использованием сервиса Roboflow.com. Обучение модели проводилось на графическом процессоре NVIDIA GeForce RTX 4080 с использованием фреймворка Ultralytics. Результаты тестирования показали высокую точность распознавания с метриками mAP50 и mAP50-95, превышающими показатели предыдущих версий YOLO. Модель демонстрирует способность к эффективной сегментации и трекингу объектов, что делает ее перспективной для применения в системах оптикоэлектронного наблюдения. Результаты исследования могут быть полезны для разработчиков систем обнаружения и классификации БПЛА и птиц, а также для повышения безопасности в различных областях

В статье представлен вычислительный конвейер для автоматизированного лингвистического и структурного анализа юридических текстов на примере Кодекса Республики Казахстан об административных правонарушениях (КоАП РК, K1400000235). Предложенный рабочий процесс объединяет этапы сбора данных, предобработки текста, токенизации, извлечения ключевых слов, семантической кластеризации и визуализации с применением методов обработки естественного языка (NLP) и статистического анализа на Python. Разработанный конвейер сочетает лексический, тематический и количественный лингвистический анализ в единую последовательную систему, что позволяет выявлять частотные распределения, семантические поля и скрытые темы в иерархической структуре Кодекса (разделы, главы, статьи). Анализ корпуса КоАП РК выявил ряд характерных языковых закономерностей: преобладание лексики, связанной с санкциями и ответственностью (штраф, ответственность, правонарушение), повышенную лексическую плотность в главах, регулирующих экономические и процессуальные правонарушения, а также тематические кластеры, отражающие нормативно-карательную направленность административного права. Визуализационные методы, такие как частотные гистограммы, тематические тепловые карты и топик-карты, демонстрируют потенциал конвейера для количественного исследования законодательного языка. В целом представленная методология формирует масштабируемую основу для сравнительной юридической лингвистики, автоматизированного мониторинга законодательства и модернизации правовой аналитики в Казахстане.

В статье представлен сравнительный анализ международных систем бенчмаркинга и их применения для оценки комфортности городской среды и гражданской вовлеченности. Исследование охватывает ключевые мировые индексы – Economist Intelligence Unit (EIU), Mercer, PwC, TUWIEN Smart City Model, MIT Treepedia и National League of Cities (NLC) – с целью выявления современных тенденций и типологии методов сравнительной оценки городов. Определены четыре основных типа бенчмаркинга: многофакторные индексы, рейтинги одного показателя, аналитические обзоры и диагностические метрики. На примере г. Алматы показана адаптация международных практик к местному контексту. В период 2020–2023 гг. в рамках программы «Бюджет народного участия» реализовано свыше 1500 проектов, преимущественно в сферах озеленения, благоустройства и безопасности. Цифровые платформы (Open Almaty, iKomek, Almaty Urban Center) способствуют повышению активности населения, однако сохраняются различия в уровне цифрового доступа. Полученные результаты подтверждают, что бенчмаркинг является эффективным инструментом управления и оценки городской среды. Опыт г. Алматы демонстрирует потенциал сочетания международных практик, цифровых технологий и общественного участия для формирования устойчивых и инклюзивных городов.

В эпоху ускоряющегося изменения климата и роста городского населения частота и интенсивность стихийных бедствий значительно возросли, представляя серьезную угрозу инфраструктуре, экономической стабильности и жизни людей. Такие стихийные бедствия, как землетрясения, наводнения и ураганы, часто приводят к обширным разрушениям зданий, требуя быстрой и точной оценки для экстренного реагирования и распределения ресурсов. В ответ на эти вызовы в данной работе представлена модель оценки ущерба зданиям на основе глубокого обучения, использующая гибридную архитектуру, сочетающую искусственный интеллект и интернет вещей. Данное исследование объединяет интернет вещей и искусственный интеллект для повышения автоматизации, прозрачности и устойчивости интеллектуальных систем. Система предназначена для сбора и анализа аэрофотоснимков до и после стихийных бедствий для классификации зданий по категориям ущерба – от неповрежденных до разрушенных. Кроме того, мы интегрируем модель в более широкую систему управления стихийными бедствиями, которая визуализирует оценки ущерба в геопространственном интерфейсе, позволяя лицам, принимающим решения, определять приоритетность пострадавших районов и оптимизировать меры реагирования на стихийные бедствия. Эта система призвана помочь государственным учреждениям, неправительственным организациям и службам быстрого реагирования принимать обоснованные и своевременные решения в ситуациях после стихийных бедствий.

В данной статье представлен численный подход к решению интегральных уравнений Фредгольма первого рода с применением метода Бубнова–Галёркина и базисных функций в виде вейвлетов Альперта. Эти уравнения известны своей некорректностью: малейшие изменения во входных данных могут вызывать существенные отклонения в решении. В связи с этим необходимы устойчивые и точные численные методы. Предлагаемый метод использует ортонормированные и компактно поддержанные вейвлеты Альперта, обладающие отличными локализационными свойствами. Они обеспечивают хорошо обусловленные и разреженные матрицы системы при проецировании интегрального оператора, что повышает численную устойчивость и снижает вычислительную сложность. Серия численных экспериментов была проведена с различными уровнями уточнения и степенями полиномов. Точность метода оценивалась путем сравнения приближенных решений с точным аналитическим решением. Результаты показали исключительно малые абсолютные ошибки, зачастую близкие к машинной точности. Кроме того, сравнительный анализ с базисами из степенных полиномов подтвердил превосходство подхода, основанного на вейвлетах Альперта, как по скорости сходимости, так и по качеству аппроксимации. В целом метод продемонстрировал эффективность, устойчивость и пригодность к дальнейшему расширению на более сложные классы интегральных уравнений, включая многомерные задачи и задачи с зашумленными данными. Это подтверждает потенциал вейвлетных схем Галёркина с базисами Альперта как надежного инструмента для численного решения некорректных и обратных задач в прикладных науках.

Известно, что класс  почти выпуклых функций задается условием положительности функционала  со звездообразной функцией . Замена звездообразной функции  на выпуклую приводит к известному подклассу  класса . В настоящей статье вводится обобщение класса  на случай, когда множество значений  содержится в области специального вида, которая в частном случае может совпадать и с полуплоскостью. Также обобщение связано с расширением класса  до определенного подкласса класса нормированных дважды почти выпуклых функций. Многообразие частных случаев области специального вида и переход к дважды почти выпуклым функциям позволяет получить как новые оригинальные результаты, так и обобщения ранее известных результатов. Основные исследования данной статьи направлены на доказательство теорем об искажении, нахождение радиусов выпуклости рассматриваемых классов функций и обоснование точности полученных результатов. Также установлена связь введенного класса функций с некоторым новым классом дважды почти звездообразных функций. Для данного класса и его подклассов также получены новые результаты в виде теорем о росте и радиусе звездообразности и обобщения ранее известных результатов.

Мы изучаем трехвесовое неравенство для суперпозиции операторов Копсона, Харди и Тандори. Целью данной работы является доказательство полной характеристики ограниченности оператора, являющегося комбинацией этих трех операторов в весовых пространствах Лебега от  в . Основное внимание уделяется определению необходимых и достаточных условий, при которых это неравенство выполняется для всех неотрицательных измеримых функций на положительной вещественной оси. Существенно используется понятие фундаментальной функции борелевской меры относительно возрастающей функции. Поскольку оператор Тандори не является линейным оператором, мы не можем использовать методы двойственности, применявшиеся в более ранних работах. Для решения этой проблемы мы разрабатываем новый, упрощенный метод дискретизации, позволяющий избежать сложностей ранее известных методов. Был получен явный вид наилучшей константы в неравенстве, что демонстрирует точность и оптимальность результатов. Устанавливая необходимые и достаточные условия ограниченности этих составных операторов, мы улучшаем неравенства, ранее установленные в работах Гогатишвили А., Пик Л., Опич Б. [1]. Полученные в статье результаты расширяют и дополняют существующие исследования в области теории весовых неравенств и операторного анализа в функциональных пространствах и предлагают потенциальные приложения в теории приближений, гармоническом анализе и смежных областях.

В этой статье мы рассматриваем вопросы обогащения языка в структуре, когда добавляется новый предикат, не совпадающий ни с одной формулой структуры. Для рассмотрения внешне определимых расширений мы вводим понятие расширения модели в существенном и несущественном случаях. При этом могут существенно меняться свойства вновь полученной структуры. Рассмотрен случай внешне определимого обогащения, когда новое отношение является пересечением формулы, определенной в элементарном расширении, с исходной структурой. Понятие равномерно внешне определимого расширения было впервые введено Макферсоном, Маркером и Стайнхорном в контексте расширений с помощью сечений в подмоделях o-минимальных структур над множеством вещественных чисел. Впоследствии Байжанов показал, что расширение модели слабо o-минимальной теории семейством выпуклых множеств сохраняет как слабую o-минимальность, так и равномерную внешнюю определимость. Получены условия на внешнее обогащение, при котором сохраняются основные свойства исходной структуры.

Линейная аппроксимация – это приближение функции из некоторого класса элементами фиксированного конечного подпространства этого же класса. Например, для одномерных периодических функций такими элементами служат тригонометрические полиномы. В интересующем нас многомерном случае для функций, периодических по каждой переменной, в качестве такого подпространства выступает множество тригонометрических полиномов со спектром из ступенчатого гиперболического креста. При этом возникает вопрос выбора коэффициентов для этих полиномов. В данной статье представлен аппарат, восстанавливающий функции из пространств Соболева с доминирующей смешанной производной по заданным точкам и получены оценки погрешности восстановления. Метод основан на построении восстанавливающей функции в виде полинома со спектром из ступенчатого гиперболического креста, коэффициенты которого вычисляются по заданным точкам. Погрешность приближения имеет порядок ортопоперечника, что является оптимальным результатом для таких полиномов. Предложенный метод точен для полиномов со спектром из ступенчатого гиперболического креста. Также получен функционал, восстанавливающий коэффициенты Фурье для функций из указанных пространств. Благодаря явному выражению восстанавливающей функции полученная формула может быть использована для решения прикладных задач.

В данной работе рассматривается задача усреднения уравнения Чэфи-Инфанте в микронеоднородной среде. В ходе исследования подробно анализируются уравнения Чэфи-Инфанте с быстро осциллирующими членами и диссипацией. В модель вводится+ малый параметр, и в зависимости от его предельных значений формулируется усредненная (предельная) задача. Доказывается, что траекторные аттракторы исходного уравнения сходятся к аттракторам усредненного уравнения, и формулируется соответствующая теорема. Кроме того, показано, что при условиях единственности решений имеет место сходимость глобальных аттракторов, что достигается при наложении дополнительных условий на нелинейные члены. В работе также изучаются сингулярные задачи с нетривиальными граничными условиями в перфорированных областях и на границах их полостей. В этом случае получаемое усредненное (предельное) уравнение имеет иную структуру по сравнению с исходным. Оно отражает эффективные средние характеристики модели и может включать дополнительный потенциальный член. Доказано, что при стремлении малого параметра к нулю аттракторы сходятся в смысле Хаусдорфа. В качестве основного результата описаны усредненные аттракторы и показано, что аттракторы исходной системы стремятся к аттракторам предельного уравнения. В данной работе впервые рассматривается задача усреднения уравнений Чафе–Инфанте в периодически перфорированной среде, обосновываются научная новизна и актуальность полученных результатов. Данное исследование вносит вклад в развитие методов теории усреднения дифференциальных операторов и может найти применение при изучении решений нелинейных дифференциальных уравнений.

В данной работе представлены результаты спектроскопических наблюдений звезды MWC 645 – представителя слабоизученного класса объектов типа FS CMa, характеризующегося наличием сильных эмиссионных линий и инфракрасного избытка, связанного с околозвездной пылью. На основе наблюдений высокого спектрального разрешения впервые обнаружен холодный вторичный компонент в системе. Определены фундаментальные параметры обоих компонентов: для горячей (B-типа) звезды – эффективная температура 18,000 ± 2000 K и светимость log(L/L ) = 3.9 ± 0.4, для холодной (K-типа) – 4250 ± 250 K и log(L/L☉           ☉  ) = 3.1 ±  0.4. Система находится на расстоянии 6.5 ± 0.9 кпк и демонстрирует признаки активного взаимодействия, включая текущий перенос массы, о чем свидетельствуют сложные профили эмиссионных линий. Полученные результаты подтверждают двойственную природу MWC 645 и ее принадлежность к типу FS CMa. Работа подчеркивает необходимость дальнейших наблюдений для уточнения параметров системы и лучшего понимания процессов в околозвездной оболочке.

В данной работе изучается влияние ионного остова на неизотермическую плазму с использованием нового потенциала ион-ионного взаимодействия, учитывающего экранирующие эффекты как от ионного остова, так и от обменно-корреляционных взаимодействий. Результаты показывают, что с увеличением расстояния эффективный потенциал приближается к экранирующему потенциалу типа Юкавы, в то время как на более коротких расстояниях сильная связь электронов ослабляет экранирование. Различные значения радиуса обрезания  и крутизны края остова  существенно влияют на поведение потенциала и радиальных функций распределения (РФР). Более высокие значения параметров связи () усиливают электрон-ионные взаимодействия, что приводит к более глубоким потенциальным ямам и более выраженным поправкам на неидеальность. Увеличение  уменьшает абсолютные значения поправок на неидеальность, что указывает на меньшее количество взаимодействий в системе. Больший радиус обрезания  при фиксированном параметре  также уменьшает поправки из-за более слабого экранирующего эффекта. С увеличением  поправки на неидеальность возрастают, отражая усиление связи. Результаты показывают важность учета эффектов ионного остова при исследовании плотной неизотермической плазмы.

В данной работе представлены метод синтеза пленки селенида сурьмы (Sb2Se3), а также исследования его морфологии, структурных и оптических свойств. Метод синтеза состоял из двух этапов. На первом этапе с помощью магнетронного распыления был получен прекурсор из сурьмы. На втором этапе была проведена селенизация в парах селена при температуре 400 °C в течение 10 минут. Морфология полученных пленок была исследована с помощью сканирующей электронной микроскопии. Результаты исследования морфологии показали, что пленка имеет поликристаллическую структуру с хорошей адгезией к кремниевой подложке. С помощью энергодиспергирующей спектрокопии (ЭДС) был исследован элементный состав пленки. По результатам ЭДС соотношение атомного процента Se/Sb составило 1,59, что указывает на получение пленки, близкой к стехиометрическому. Данные, полученные ЭДС, были подтверждены исследованием фазового состава, выполненным методом рентгенофазного исследования. Было выяснено, что пленка кристаллизируется в орторомбической сингонии (Pnma). Дополнительных фаз в структуре не было обнаружено. Для исследования оптоэлектронных свойств пленки был снят спектр отражения. Из спектра отражения методом Таука была определена ширина запрещенной зоны, равная 1,69 эВ, что является оптимальным для применения в оптоэлектронных устройствах.

В данной научной статье исследованы структура и свойства поверхности тонких покрытий на основе Ti-Au, полученных методом PVD (магнетронного распыления) в вакуумной среде при высокой температуре 450 °C в режимах постоянного (DC) и высокочастотного (RF) тока. Тонкие покрытия, полученные на установке NanoPVD, имели среднюю толщину около 1 мкм. Экспериментальные исследования показали, что химический состав, микроструктура и свойства покрытий находятся в тесной зависимости от технологических параметров метода магнетронного распыления. Влияние добавок Ag и Cu на микроструктуру и механические свойства покрытий Ti-Au исследовалось с использованием растровой электронной микроскопии (SEM), энергодисперсионного микроанализа (EDX) и рентгеновской дифрактометрии (XRD). Характеристики шероховатости поверхности покрытий анализировались методом атомно-силовой микроскопии (AFM), а для комплексной оценки изменений свойств были проведены испытания на нанотвердость и трибологические тесты. Показано, что модификация поверхности подложки Ti6Al4V методом PVD повышает ее износостойкость и снижает коэффициент трения. По результатам рентгенофазового анализа установлено, что улучшение трибологических свойств полученных тонких покрытий напрямую связано с образованием основной фазы Ti3Au и увеличением ее содержания.

В работе приведены результаты исследования оптических свойств водорода, в частности коэффициентов отражения и преломления электромагнитных волн, при этом диэлектрическая проницаемость вещества описывается обобщенной моделью Друде–Лоренца. В настоящей работе проведено исследование продольных и поперечных спектров колебаний микроскопического ионного тока в водороде при различных значениях температуры и плотности, а также выполнен анализ влияния электронных обменных и корреляционных эффектов. Исследование проводилось на основе эффективного потенциала взаимодействия с учетом коррекции локального поля, полученного из моделирования методом квантового Монте-Карло. Применение точных моделей локального поля, таких как аппроксимации на основе квантово-статистических расчетов, позволяет достоверно воспроизводить транспортные и оптические свойства плотных электронных систем. В частности, учет функции локального поля приводит к существенным поправкам в расчетах оптических и динамических свойств, что критически важно для моделирования горячего плотного вещества, металлизированной плазмы и вырожденных электронных систем.  Кроме того, наличие точной формы функции локального поля позволяет корректно описывать оптические и динамические свойства плазмы, включая коэффициенты отражения и поглощения, собственные моды колебаний. 

На сегодняшний день развитие электрохимических систем хранения энергии имеет важное значение для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию. Металл-воздушные батареи (МАВ) из-за присущей им высокой энергоемкости являются перспективными устройствами для использования в энергетических установках как резервных источников. Проблема полноценного внедрения МАВ в эти системы упирается в решение вопроса об эффективных анодах. В настоящей работе предлагается использовать пористые материалы для увеличения эффективности работы МАВ. Пористые алюминиевые электроды двух типов с разной технологией изготовления были испытаны в качестве анодов для МАВ. Для анода из порошкового алюминия плотность тока составила (20–30) мА/см², что сравнимо с током для монолитного (стандартного) анода, но для пеноалюминия были получены более высокие значения плотности тока (52–64) мА/см². Так как масса пористых анодов будет на (10–30)% ниже, это является преимуществом в разработке новых типов МАВ с улучшенными массогабаритными показателями.

Своевременность проведения данного исследования обусловлена потребностью в детальном анализе извлекаемых запасов нефти в продуктивных горизонтах, что связано с условиями осадконакопления и процессами образования залежей в Южно-Тургайском осадочном бассейне. Для точного определения условий образования пород требуется комплексный анализ, включающий гранулометрические исследования терригенных отложений. Такой подход позволяет получить достоверные данные о среде осадконакопления и провести более детальный фациальный анализ. Целью работы является определение фациальной обстановки осадконакопления продуктивного горизонта Ю-II месторождения Южный Кумколь с использованием гранулометрического анализа. Методология исследования включает использование различных методов гранулометрического анализа. Базовым методом для выявления условий была акцентирована по методике Фюхтбауэра и Мюллера. Генетическая интерпретация осадков проводится с использованием диаграммы К. Бьёрликке, которая исследует соотношение отсортированности и асимметрии распространения частиц. Для более достоверного уточнения кондиции седиментации применяется динамогенетическая диаграмма Г.Ф. Рожкова, учитывающая относительность асимметрии и эксцесса. Результаты исследования позволяют более объективно охарактеризовать условия формирования пород-коллекторов и уточнить параметры осадконакопления. Комплексный подход к анализу гранулометрических данных способствует повышению точности фациальной диагностики нефтеносных горизонтов.

Высокомолекулярные смеси, такие как смолы и асфальтены в тяжелой нефти, определяют ее уникальные структурные свойства, проявляющиеся в характеристиках нелинейного просачивания. Пороговый градиент давления является критическим параметром при изучении недарсиевского течения. В данной статье представлен всесторонний обзор прогресса исследований погрешности градиента давления в коллекторах тяжелой нефти. В ней обобщены основные методы определения порогового градиента давления, включая лабораторные физические эксперименты, численное моделирование и интерпретацию результатов испытаний скважин, а также сравниваются преимущества и ограничения каждого подхода. Кроме того, в ней анализируются ключевые факторы влияния, такие как вязкость сырой нефти, проницаемость и водонасыщенность. Результаты показывают, что пороговый градиент давления, как правило, увеличивается с ростом вязкости сырой нефти, увеличивается с ростом водонасыщенности в низкопроницаемых кернах, но уменьшается с ростом проницаемости. В данном исследовании представлены систематические выводы относительно этих факторов влияния и методов измерения, направленные на минимизацию погрешностей измерений и предоставление теоретической основы для оптимизации процессов закачки и добычи в коллекторах тяжелой нефти.

В статье представлены результаты геологического доизучения Лисаковской площади (листы N-41XXVII и N-41-XXXIII), позволившего существенно уточнить геологическое строен ие и перспективы рудоносности этой важной в металлогеническом отношении территории. На основе анализа и переинтерпретации большого объема фондовых и архивных материалов, а также результатов собственных полевых исследований уточнена стратиграфическая схема района. Впервые в Денисовской структурно-формационной зоне выделен комплекс метаморфических пород докембрия – нижнего палеозоя. Уточнено стратиграфическое положение лисаковской толщи оолитовых железных руд. Создана цифровая модель покровного комплекса, позволившая составить погоризонтные карты всех стратиграфических подразделений. Получены новые данные о тектоническом строении зоны сочленения Денисовской и Валерьяновской структурно-формационных зон. Предложена новая геодинамическая модель формирования этой структуры. Проведено минерагеническое районирование территории с выделением перспективных площадей на различные виды полезных ископаемых. Выделены минерагенические зоны, районы, рудные узлы и рудные поля, перспективные на железо, медь, полиметаллы, золото, серебро, бокситы. Рекомендованы участки для постановки поисковых работ на золото-медно-порфировый, колчеданный полиметаллический, золото-кварцево-жильный типы оруденения. К первоочередным отнесены Северный и Алакольский-1 участки. Полученные результаты создают надежную основу для дальнейшего изучения территории и проведения целенаправленных геолого-разведочных работ на выявленных перспективных участках.

Полимерное заводнение является одной из ключевых технологий повышения нефтеотдачи. Частично гидролизованный полиакриламид (HPAM) широко используется благодаря своим превосходным вязкоувеличивающим свойствам. Однако процессы адсорбции и удерживания HPAM в поровом пространстве коллектора имеют двойственный эффект: с одной стороны, они повышают охват вытеснением за счет увеличения сопротивления фильтрации, с другой – приводят к снижению эффективной концентрации и вязкости полимера, уменьшают эффективность вытеснения и повышают затраты. Поэтому систематическое понимание и контроль адсорбционного поведения HPAM имеют решающее значение для повышения эффективности полимерного заводнения. В данной работе систематически рассмотрены семь основных методов измерения количества адсорбции HPAM, проведено сравнение их применимости и ограничений. Обобщены ключевые факторы, влияющие на адсорбцию и удерживание HPAM, с точки зрения свойств полимера, минералогических характеристик породы и условий пластовой среды. Кроме того, рассмотрены химические методы предотвращения адсорбции, такие как конкурентная адсорбция и нанопленочная защита, и раскрыты их механизмы. Наконец, предложены будущие направления исследований, включая создание моделей предсказания адсорбции, углубление понимания механизмов адсорбции при многополевой сопряженности и разработку новых функциональных полимеров с антиадсорбционными свойствами.

В статье представлен стратегический анализ процессов модернизации производственных мощностей АО «НАК «Казатомпром», основанный на применении методов SWOT-, PESTLE- и портфельного анализа. Учитывая статус крупнейшего мирового производителя урана, компания сталкивается с задачей технологического обновления при одновременном реагировании на ценовую волатильность, рост издержек и ужесточение экологических требований. Исследование выявляет ключевые факторы модернизации, включая повышение коэффициента извлечения, расширение инвестиционных программ, цифровизацию производственных процессов и внедрение инновационных технологий. Показано, что модернизация является определяющим условием для сохранения конкурентоспособности компании и обеспечения устойчивого функционирования в условиях глобального энергетического перехода. Практическая значимость работы заключается в формировании рекомендаций для совершенствования инвестиционной политики, оптимизации производственных процессов и укрепления стратегической устойчивости предприятия.

Интеграция устойчивого развития в системы контроля строительных проектов стала насущной необходимостью из-за растущего давления на окружающую среду и ресурсы в процессе реализации инфраструктурных проектов по всему миру. В то время как традиционное управление освоенной стоимостью (Earned Value Management, EVM) используется для отслеживания затрат и графика выполнения, оно не учитывает показатели экологической и ресурсной эффективности, которые становятся все более значимыми для результатов проекта. В данной статье предлагается комплексная структура EVM, включающая три показателя устойчивого развития: выбросы углекислого газа (Carbon Emissions, CE), потребление энергии (Energy Consumption, EC) и потери материалов (Material Waste, MW) при оценке эффективности проекта. Использованная модель множественной линейной регрессии (Multiple Linear Regression, MLR) основана на девяти месяцах фактической эксплуатационной истории проекта Малир Экспрессвей в Карачи, Пакистан, который является крупномасштабным общественным инфраструктурным проектом. Результаты показывают, что переменные устойчивого развития играют значительную роль в определении индекса эффективности затрат (Cost Performance Index, CPI) и индекса эффективности графика (Schedule Performance Index, SPI). Предложенная модель улучшает процесс принятия решений, поскольку заинтересованные стороны проекта могут одновременно контролировать финансовые и экологические аспекты. Ее методология практически применима к развитию общественной инфраструктуры и станет отправной точкой для будущей разработки рамок устойчивого управления освоенной стоимостью (Sustainable Earned Value Management).