SCI Библиотека

В условиях стремительного роста объёмов грузоперевозок и усложнения логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение интеллектуальных технологий, способных адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Одним из таких решений является применение методов машинного обучения на графах для построения рекомендательных систем в логистике. Целью данной работы является исследование возможностей персонализированных графовых моделей, предназначенных для оптимизации логистических процессов за счёт более точного подбора маршрутов, перевозчиков и сопутствующих услуг с учётом индивидуальных предпочтений участников логистической цепочки. В работе исследуется применение графовых методов машинного обучения для построения рекомендательных систем в сфере транспортной логистики с учётом индивидуальных предпочтений пользователей. Предложен подход к персонализации графовых моделей на основе интеграции пользовательских характеристик и динамического пересчёта весов связей в графе. Разработанная модель позволяет оптимизировать логистические процессы, повышая релевантность рекомендаций по выбору маршрутов и перевозчиков. Эффективность предложенного метода подтверждена экспериментальными результатами на реальных данных: достигнуты значения Precision 88 %, Recall 81 % и NDCG 0,94. Представленные результаты демонстрируют преимущества разработанной системы по сравнению с традиционными методами логистического планирования в условиях динамически изменяющейся среды.

Показано, что такое включение позволяет компенсировать наличие изменяющегося уровня фонового излучения в диапазоне от 0 до 3500 лк и избежать «ослепления» кремниевого фотоумножителя, тем самым на порядок увеличить динамический диапазон фотоумножителя в условиях фоновой засветки. При этом удается обеспечить уменьшение пиковой амплитуды оптического сигнала не более чем на 10 %.

В Москве 24–25 июня 2025 г. при поддержке Минпромторга России, Минобрнауки России, РАН, ГК «Росатом», ГК «Ростех», ГК «Роскосмос» и ФПИ состоялся Форум «Будущее фотоники». Он был организован холдингом АО «Швабе» при активном участии Государственного научного центра Российской Федерации АО «НПО «Орион». В работе Форума приняли участие, представители федеральных органов исполнительной власти, вузов, научных и промышленных предприятий. В выступлениях докладчиков на секции «Системы технического зрения» прозвучали предложения для достижения технологического суверенитета Российской Федерации в области фотоники и оптоэлектроники

В статье рассматривается проблема формирования лингвистической компетенции будущих учителей иностранного языка посредством Chat-4о. Автор обосновывает значимость формирования лингвистической компетенции как важного компонента иноязычной коммуникативной компетенции, необходимой для успешной социализации будущего учителя иностранного языка. На основе анализа работ по теме исследования уточняется понятие лингвистической компетенции, ее основные компоненты. Обосновывается актуальность использования ChatGPT-4о в процессе формирования лингвистической компетенции будущих учителей иностранного языка. В ходе педагогического эксперимента была разработана и апробирована методика, включающая комплекс запросов к Chat-4о на создание языковых, условно-речевых и речевых упражнений и заданий для поэтапного формирования лингвистической компетенции у будущих учителей иностранного языка. Представлены результаты оценки уровня лингвистической компетенции, проведенной до и после внедрения экспериментальной методики. Анализ полученных данных подтверждает эффективность использования технологии ChatGPT-4о для развития языковых навыков, имитации реальной коммуникации, автоматизированного контроля прогресса и индивидуализированного подхода к обучению иностранному языку. Автор приходит к выводу о целесообразности интеграции ChatGPT-4о в процесс обучения иностранному языку как эффективного средства формирования лингвистической компетенции будущих учителей иностранного языка. Подчеркивается необходимость дальнейших исследований, направленных на расширение возможностей применения Chat-4о для формирования социокультурного и других компонентов коммуникативной компетенции.

Процесс сжигания черного щелока в содорегенерационных котлоагрегатах играет ключевую роль в обеспечении замкнутого цикла химической регенерации щелоков на предприятиях целлюлозно-бумажной промышленности. Цель исследования - разработка архитектуры интеллектуальной системы диагностики нарушений процесса сжигания черного щелока с учетом современных тенденций развития автоматизации и цифровизации в рамках концепции «умного производства». Анализ выполнен в соответствии с принципами подготовки обзоров по протоколу PRISMA. Поиск источников проводился в международных и российских базах данных (Scopus, ScienceDirect, SpringerLink, IEEE Xplore, Google Scholar) за период с 2010 по 2024 г. Были проанализированы 127 публикаций, из которых 37 отобраны для включения в список литературы. В ходе обзора классифицированы методы диагностики (моделирование, экспертные системы, машинное обучение, техническое зрение), обобщены их преимущества и ограничения, выделены параметры с высокой диагностической значимостью. Проведено сопоставление подходов по степени адаптивности, чувствительности и применимости в условиях ограниченной наблюдаемости. Предложена модульная архитектура интеллектуальной системы диагностики, объединяющая цифровые и визуальные признаки, с возможностью переобучения и адаптации к реальным условиям эксплуатации. Интеграция методов машинного обучения и технического зрения в SCADA-контур позволяет повысить чувствительность диагностики, своевременно выявлять нарушения и поддерживать устойчивость режима сжигания. Разработанная архитектура может быть использована на предприятиях отрасли для повышения эффективности и надежности работы содорегенерационных котлов.

Целью данного исследования являлось изучение алгоритмов расчета калориметрической температуры горения различных видов в условиях доменной плавки. В работе представлены результаты численного моделирования процессов сгорания, включая сравнительный анализ различных типов топлива и динамику горения в доменной печи. Выполнен расчёт низшей температуры сгорания топлива, при которой происходит преобразование продуктов горения в газообразное состояние и их удаление вместе с дымом. На основании имеющихся данных определены коэффициенты перерасчёта расхода воздуха, требующегося для полного сгорания единицы топлива. Установлено, что в условиях дефицита кислорода происходит неполное сгорание топлива, что приводит к его перерасходу и снижению экономических показателей, это актуально для доменных печей, которые составляют до 70% от общего расхода теплоносителей на металлургических предприятиях с полным циклом. Выявлена целесообразность применения попутного нефтяного газа в доменных печах предприятий черной металлургии с точки зрения повышения энергоэффективности и экологичности. Для определения калориметрической температуры горения топлива произведено сравнение численных методов итерации и интерполяции с созданием математической модели, которая позволяет повысить экономические показатели за счёт точности расчетов соотношения температуры, количества топлива и расхода воздуха в зоне горения. На основании эксперимента научно обоснована целесообразность применения газообразного топлива вместо твёрдого или жидкого. Разработанный численный метод реализован в комплексе программ для проведения вычислительного эксперимента с применением современных компьютерных технологий. Программа разработана с применением языка программирования С++ и кроссплатформенной среды Visual Studio, что гарантирует её работу на любой операционной системе. Наличие в программе существующей базы данных, содержащих основные химические показатели газообразного, жидкого или твёрдого топлива, позволяет автоматизировать процесс расчёта.

Статья посвящена анализу тональности текста (sentiment analysis) - области компьютерной лингвистики и интеллектуального анализа текста, направленной на извлечение субъективных мнений и эмоций из текстов. Целью исследования является выявление возможностей стандартных методов компьютерной лингвистики для определения тональности отзывов о работе торговых сетей. Основной задачей анализа тональности текста служит определение того, является ли данный текст позитивным, негативным или нейтральным. Рассматриваются различные названия и подходы к данной технологии, такие как мониторинг брендов и анализ социальных медиа, которые получили значительное развитие в последние годы благодаря росту популярности Интернета. В исследовании акцентируется внимание на методах классификации, включая подходы на основе правил и машинного обучения, где последняя категория охватывает современные методы глубокого обучения. Также представлено описание объекта исследования - массива отзывов о торговых сетях - с указанием на методику обработки и анализа данных. Одним из основных результатов является вывод, что необходима тщательная предварительная обработка данных с целью отсеивания дубликатов отзывов. В результате этого с помощью классических методов можно получить правильную классификацию отдельных предложений отзывов с точностью до 72%. Использованный в публикации метод группировки отзывов по соотношению положительных, отрицательных и нейтральных предложений позволяет довести точности определения тональности отзывов до 90%.

Статья посвящена проблеме оценки с помощью метода наименьших модулей неизвестных параметров регрессионных моделей с целочисленной функцией пол. Исследуется ситуация, когда зависимая переменная носит категориальный характер. Для включения в регрессионную модель категориальной переменной предварительно проводится ее маркировка (кодирование), состоящая в присвоении каждой категории уникального целого значения. Цель данной работы состоит в формализации в терминах аппарата частично целочисленного линейного программирования задачи идентификации не только неизвестных параметров регрессионной модели с целочисленной функцией пол, но и оптимальных маркеров категорий зависимой переменной. На примере решения задачи классификации семи видов животных доказана корректность разработанного математического аппарата. При этом сначала продемонстрировано, что при случайной маркировке категориальной переменной качество регрессии существенно меняется. Затем предложенным способом найдена оптимальная маркировка категорий зависимой переменной. Полученная модель, по которой было неверно классифицировано только 12 животных из 101, превзошла по качеству все построенные автором регрессии. Предложенный способ оценки параметров регрессионных моделей с автоматической идентификацией маркеров зависимой категориальной переменной может успешно применяться при решении задач классификации.

Цель работы - показать научной общественности результаты реализации модели логопедического воздействия по формированию умения декодировать речевые высказывания с фразеологизмами у младших школьников с недоразвитием речи. В данной статье раскрыты результаты научного исследования, посвященного разработке и реализации модели логопедического воздействия по формированию умения декодировать речевые высказывания, содержащие фразеологизмы, у младших школьников с недоразвитием речи. Научному сообществу представлена не только сама разработанная модель логопедического воздействия, но и описание ее содержания, отражены структурные особенности разработанной модели, а также этапы работы. Автором были учтены и описаны особенности и сложность предлагаемого речевого материала, последовательность вступления обучающихся в коррекционный процесс, виды и содержание оказываемой помощи. Представленные результаты экспериментального обучения изложены как в качественном, так и в количественном аспектах. Автором не только была проведена систематизация всех допущенных ошибок и выявлена их типология, но и была осуществлена статистическая обработка математических данных исследования, которая подтверждает эффективность применения разработанной модели. Модель логопедического воздействия содержит три блока по формированию умений декодирования поверхностного, общего и глубинного смысла высказываний. Обучающиеся с недоразвитием речи проходят обучение по данной модели в соответствии с необходимым уровнем речеязыковых возможностей, дополняя свой уровень необходимым блоком по формированию умения декодировать речевые высказывания со скрытым смыслом, в составе которых есть фразеологизмы.

В статье рассматривается трансформация политического насилия в поздней Римской республике на примере убийства братьев Гракхов и его освещения в трудах греко-римских историков. Анализ расправы над Гракхами позволяет поставить и рассмотреть проблему перехода Римской республики ко все более активному использованию политического террора ко внутренним противникам. Убийство братьев Гракхов усиливает конфликтные тенденции в республике, перестают работать старые формы решения конфликтов, после смерти братьев Гракхов насилие становится приемлемым способом решения политических кризисов. В статье проводится анализ конкретных обстоятельств убийства Тиберия и Гая Гракхов. Такой анализ позволяет сделать вывод о меняющемся характере насилия в республике – политический террор в Риме постепенно движется в сторону все большего регулирования насильственных действий, все большей их масштабности. От беспорядочного террора, которому подверглись сторонники Тиберия, совершается переход к более регулируемому и менее хаотичному преследованию его брата Гая, чьи сторонники подвергаются в том числе и судебному преследованию. В конечном счете из этих тенденций сформируется цельная концепция «врага», которая будет наиболее ярко отражена в проскрипционном терроре I в. н. э.