SCI Библиотека

Цель исследования - разработка многофакторной модели для оценки эффективности мер импортозамещения на основе локализации производства в условиях глобальной экономики. Модель направлена на комплексную оценку влияния экономических, социальных, технологических и геополитических факторов на успешность процессов смены иностранных поставщиков на отечественных производителей. В последнее десятилетие введение экономических санкций актуализировало потребность в эффективных мерах поддержки отечественных производителей и минимизации зависимости от внешних поставок. Однако существующие подходы к оценке эффективности этих мер носят фрагментарный характер, недостаточно детализированы или не учитывают многовариантность влияющих факторов внешней и внутренней среды. В работе проведена систематизация существующих методов оценки, выявлены их преимущества и недостатки, а также определены ключевые факторы, оказывающие влияние на эффективность импортозамещения на основе локализации. На основе этих факторов предложена математическая модель с использованием весовых коэффициентов для каждого параметра. Применение нормализованных показателей обеспечило возможность корректного учета разнородных параметров. Математическая модель носит прикладной характер и может быть использована предприятиями для формирования долгосрочных стратегий импортозамещения и оптимизации производственных процессов.

Рассматривается система нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений большой размерности с параметром. Исследованы асимптотические свойства решений этой системы в зависимости от роста количества уравнений или параметра. Доказано, что при достаточно большом числе дифференциальных уравнений последняя компонента решения задачи Коши является приближённым решением начальной задачи для одного дифференциального уравнения с запаздыванием. При фиксированном количестве уравнений и достаточно большом параметре решение задачи Коши для исходной системы является приближённым решением задачи Коши для системы более простого вида.

Цель исследования - эконометрическая оценка влияния макроэкономических факторов на уровень капитализации фондового рынка в России. В работе использовались методы формализации и математизации задачи оценки влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок, а также эконометрические методы количественного оценивания данного влияния. Для моделирования уровня капитализации фондового рынка, в результате теоретического анализа экономической конъюнктуры, с учетом опыта российских и зарубежных исследователей, был отобран ряд макроэкономических переменных. Научную новизну работы определяет предложенная авторами эконометрическая модель, которая позволяет объяснять уровень капитализации фондового рынка приростами номинального валового внутреннего продукта, средней долгосрочной ставки облигаций федерального займа, среднегодового объема торгов акциями, денежной массы, стоимости активов банковского сектора, обменным курсом доллара, а также влиянием неблагоприятных событий (санкции 2014 г., пандемия 2020 г., начало специальной военной операции на Украине в 2022 г.). Показано, что перечисленные выше факторы оказывают значимое влияние на изменение капитализации фондового рынка в России. Получены количественные оценки данного влияния. С помощью эконометрических диагностических процедур подтверждено высокое качество построенной модели. Практическая значимость модели связана с возможностью ее использования для объяснения вклада макроэкономических факторов в формирование величины капитализации фондового рынка России. Исследование проведено в рамках научно-исследовательской работы «Долгосрочные тренды развития рынка долевых ценных бумаг в России, факторы и сценарии эволюции рынка, инвесторов и эмитентов» в соответствии в Государственным заданием для ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации».

Рассматривается первая краевая задача в цилиндре для псевдогиперболического уравнения с переменными коэффициентами. Доказывается теорема о существовании и единственности обобщённого решения краевой задачи в соболевском пространстве. Получены оценки на решение.

23 ноября 2023 года исполнилось бы 90 лет Салахитдинову Махмуду Салахитдиновичу — видному учёному-математику, доктору физико-математических наук, профессору, академику АН Республики Узбекистан.

Статья посвящена разработке виртуальной среды испытаний подводного робототехнического комплекса с использованием цифрового двойника. Представлена архитектура системы, реализующая моделирование поведения подводного робототехнического комплекса, визуализацию в Unity и запуск тестовых сценариев. Описаны алгоритмы управления, обработки сенсорных данных и оценки поведения в условиях подводной среды. Работа направлена на повышение точности, надёжности и эффективности автономного функционирования подводного робототехнического комплекса за счёт предварительной виртуальной отладки.

Задача сжатия изображений остается актуальной и востребованной вследствие возрастающего объема изображений в современном информационном обществе. В статье рассмотрены методы сжатия без потерь информации статических изображений. При использовании методов сжатия самыми значимыми вопросами являются преобразование и восстановление информации, степень сжатия. Авторами предложен гибридный метод сжатия информации, основанный на методе Хаффмана, который позволяет при решении ряда задач максимально использовать возможности алгоритма Хаффмана и нивелировать его недостатки. В разработанном методе улучшение производится за счет первичной обработки изображения другим методом сжатия, а именно словарным методом LZW. Предложенный гибридный метод позволяет увеличить коэффициент сжатия информации по сравнению с исходными методами, а также минимизировать зависимость от особенностей входных изображений. Проведен анализ разработанного гибридного метода и его сравнение с исходными методами. Разработаны рекомендации для выбора оптимального метода (Хаффмана, LZW, гибридный метод) при решении различных задач.

В статье проведено исследование существующих автономных тренировочных окружений для обучения агентов информационной безопасности и выявления их актуальных функциональных возможностей и ограничений. Цели: введение в основные понятия и определение автоматизированной информационной защиты. Определение ключевых недостатков существующих решений; разработка нового тренировочного сценария на основе тренировочного окружения CybORG; оценка и описание процесса создания сценария на основе тренировочного окружения CybORG; создание рекомендаций для дальнейшего исправления функционала внедрения нового сценария; формирование рекомендаций для дальнейших исследований и разработки тренировочных окружений, направленных на повышение их эффективности в корпоративном и исследовательском плане в условиях постоянно развивающихся киберугроз. Методы: сбор и анализ информации о функционале, архитектуре и функциональных возможностях популярных платформ; аналитический метод, эксперимент по созданию собственного сценария на основе CybORG; проведение сравнительного анализа по ключевым параметрам; анализ практического применения платформ с точки зрения их корпоративного и пользовательского использования; систематизация выявленных недостатков при анализе для определения требований к доработкам; формирование рекомендаций для дальнейших исследований и совершенствования тренировочных окружений. Результаты: проведен сравнительный анализ пяти популярных платформ: Farland, NASimEmu, Yawning Titan, CybORG и CAGE Challenge. Выявление и предложение векторов доработок для недостатков текущих платформ для обучения агентов информационной безопасности. Проанализирована структура тренировочных окружений, проведено исследование об их функциональности и возможностях, предоставленных для других разработчиков. Обозначены основные понятия и определения автоматизированной информационной защиты. Разработан и реализован собственный сценарий на базе тренировочного окружения CybORG, для изучения процесса работы с функционалом создания нового сценария. Определен вектор дальнейших доработок в существующем функционале с целью использования приведенных платформ не только в академических целях, но и на корпоративном и пользовательском уровне. Выводы: анализ существующих тренировочных окружений подтвердил, что имеющиеся платформы не полностью соответствуют требованиям современных задач информационной безопасности, особенно в условиях быстро эволюционирующих кибератак. Статья предлагает новую основу для дальнейшего развития тренировочных окружений, которая может быть расширена с учетом будущих угроз и задач в области информационной безопасности.

В последние годы актуальность технологий компьютерного зрения значительно возросла, особенно в задачах анализа видеопотока, таких как обнаружение усталости, защита от подделок лиц и распознавание жестов. В известных подходах к оценке моделей, применяемых в этих задачах, широко используется метрика ROC AUC. Однако ее применение, основанное на покадровом анализе, имеет определенные ограничения. Они связаны с неустойчивостью результатов из-за нестабильных выходов модели между кадрами и отсутствием учета временных зависимостей в данных, что снижает точность оценки в реальных условиях использования стриминговых видео. Предлагаемый метод решает эти проблемы путем построения ROC-кривых для видео в целом, а не для отдельных кадров. Реализация этого процесса происходит посредством анализа выходов модели на каждом кадре, что позволяет более надежно различать положительные и отрицательные примеры на уровне всего видеофрагмента. Такой подход позволяет реалистично оценивать соотношение ложных срабатываний и полноты, а также улучшает чувствительность моделей за счет подбора более релевантных порогов классификации. Таким образом, новый метод предлагает более релевантную оценку моделей для потоковой обработки видео, обеспечивая более точное распознавание событий и их контекстуальную интерпретацию, что особенно важно в критически значимых приложениях.

Промышленный интернет вещей как технологическая основа цифровой трансформации производственных экосистем сталкивается с фундаментальными вызовами в области обеспечения надежности передачи данных. Актуальность исследования обусловлена экспоненциальным ростом внедрения киберфизических систем в условиях четвертой промышленной революции, где устойчивость информационных потоков становится критическим фактором производственной безопасности. Цель работы заключается в систематизации ключевых рисков передачи данных в гетерогенных промышленных сетях и разработке комплексной стратегии повышения их отказоустойчивости. В исследовании применен метод многоуровневого анализа, включающий оценку структурной гетерогенности сетей, спектральных характеристик каналов связи и деградационных процессов в аппаратных компонентах. Результаты исследования, полученные методом спектрального анализа и моделирования деградационных процессов, подтвердили нелинейную зависимость частоты сбоев от индекса гетерогенности сетей (H > 0,72). Пороговые значения электромагнитной интерференции (> −18 дБ) установлены на основе натурных испытаний в металлургических комплексах. Практическая значимость работы подтверждается рекомендациями по интеграции адаптивных алгоритмов, эффективность которых оценена через имитационное моделирование, показавшее снижение эксплуатационных рисков на 38 ± 2 %.