5 (4), 2025 - Современные инновации, системы и технологии
Современные инновации, системы и технологии
Бесплатный доступ
ID: 14135217 Короткий адрес: https://sciup.org/14135217
Статьи выпуска 5 (4), 2025 Современные инновации, системы и технологии
Моделирование динамики грануляции карбамида в псевдоожиженном слое
Статья
В статье представлен комплексный анализ и математическое моделирование процесса гранулирования карбамида во взвешенном слое, что играет ключевую роль в производстве азотных удобрений для агропромышленного комплекса. Приведено описание структуры функциональных блоков модели, включая параметры межфазного взаимодействия, тепло- и массообмена, а также закономерности роста гранул в динамических условиях. Модель апробирована на данных промышленных установок, что позволило получить кривые распределения размеров гранул на различных стадиях технологического процесса — на выходе из гранулятора, после классификации и стадии помола. Показана возможность применения модели для оптимизации управляющих воздействий, направленных на повышение выхода готового продукта требуемой фракции и снижение энергозатрат. Результаты верификации подтверждают адекватность построенной математической схемы, а также её практическую ценность для совершенствования технологий гранулирования в химической промышленности.
Бесплатно
Совершенствования технологии очистки горизонтального дренажа на оросительных системах
Статья
В статье рассматриваются вопросы повышения эффективности технологии очистки горизонтального дренажа в современных системах орошения, что актуально для поддержания мелиоративного состояния земель в условиях интенсивной эксплуатации. На примере коллекторно-дренажных систем зоны орошаемых земель Сырдарьинской области подробно анализируются причины снижения пропускной способности труб: механические отложения и заиление, а также их влияние на гидравлические параметры системы. Описан гидродинамический метод очистки с использованием специальных промывочных насадок — такие конструкции оснащены передними и тыльными соплами, что позволяет не только эффективно разрушать, но и выносить наносы из трубопровода с минимальными затратами воды и ручного труда. В работе приведены математические модели, описывающие взаимосвязь между степенью заиления, площадью живого сечения трубы, скоростью водного потока и общей пропускной способностью системы. Применение разработанной методики обеспечивает оперативную диагностику состояния труб и принятие своевременных решений о необходимости проведения очистных работ. Экспериментальные и полевые испытания подтверждают высокую производительность, экономическую целесообразность и экологическую безопасность предлагаемых решений для устойчивого использования орошаемых земель.
Бесплатно
Разработка технологии получения двухслойных сорочечных тканей с различными видами переплетений
Статья
В статье рассматривается разработка технологии производства лёгких двухслойных тканей с различными видами переплетений, предназначенных для сорочечных и платочных изделий. Проведён анализ переплетений (полотняного, сатинового и атласного), создана модель прохождения воздуха через двухслойные структуры, определены оптимальные параметры выбора сырья и технологической цепочки производства. Внимание уделено физико-механическим и гигиеническим свойствам тканей, включая воздухопроницаемость и гигроскопичность. Сравнительный анализ теоретических и экспериментальных данных подтвердил эффективность предложенной технологии, что имеет практическое значение для оптимизации производства и повышения качества текстильных изделий.
Бесплатно
Статья
В рамках проекта по созданию гибридного цифрового двойника (PI-ML) для управления процессом замедленного коксования критически важным является переход от классификации типа продукта к количественному прогнозу его ключевых потребительских свойств. Данная работа посвящена сравнительному анализу эффективности методов машинного обучения для решения задачи множественной регрессии четырех критически важных свойств нефтяного кокса: пористости, содержания серы, прочности и истинной плотности. На основе исторических промышленных данных, включающих параметры сырья и технологического режима, были обучены, настроены и протестированы три модели: искусственная нейронная сеть – многослойный персептрон, метод опорных векторов для регрессии и градиентный бустинг. Результаты, полученные на независимой тестовой выборке, показали, что нейросетевая модель превосходит остальные, обеспечивая средний коэффициент детерминации равный 0,93. Все методы продемонстрировали высокую практическую пригодность, подтвердив наличие устойчивых статистических закономерностей. Разработанные модели формируют ключевой интеллектуальный модуль прогнозного контроля качества в архитектуре цифрового двойника, обеспечивая основу для систем предиктивного управления и оптимизации технологического режима.
Бесплатно
Внедрение принципов бережливого производства на складе швейной промышленности
Статья
В условиях глобальной экономики швейная промышленность должна превосходить ожидания и повышать эффективность использования своих ресурсов за счет внедрения концепции бережливого производства. В одном из элементов цепочки поставок – на складе – были выявлены потери как не добавляемая ценность. Со временем, как бремя затрат для компании и источник жалоб, как фактор, способный снизить долю рынка, их необходимо свести к минимуму. Затраты на склад являются частью логистических расходов и с 2014 года входят в компетенцию правительства Индонезии, достигнув 24% валового внутреннего продукта (ВВП). Используя инструменты и методологию бережливого производства – DMAIC, 5Ws, а также простое программное обеспечение – Smartsheet и Excel – одна из швейных компаний успешно добилась снижения: сокращение сверхурочных работ на 41,96%, уменьшение количества жалоб клиентов на 19,5%, а также сохранение точности учета запасов на высоком уровне – 100%. Исходя из этого результата, внедрение концепции бережливого производства остается эффективным в устранении потерь на складе.
Бесплатно
Формально-логическая модель системы контроля доступа для архитектуры Zero Trust
Статья
В условиях роста количества кибератак и усложнения ландшафта угроз концепция Zero Trust становится ключевым подходом к защите коммерческой тайны и критически важных информационных ресурсов организаций. В отличие от периметровых моделей, основанных на предположении базового доверия к внутренним субъектам и сегментам сети, Zero Trust требует формализации принципа «никому не доверяй, все проверяй» на уровне строгих политик доступа и их верифицируемой реализации. В работе предлагается формально-логическая модель системы управления доступом, ориентированная на архитектуру Zero Trust, в которой субъекты, ресурсы и контексты описываются средствами теории множеств и предикатной логики. Модель включает контекстно-зависимую функцию принятия решений с непрерывной проверкой, а также систему формальных ограничений, кодирующих принципы минимальных привилегий, явной аутентификации и недоверия к среде. Это обеспечивает возможность автоматизированной статической и динамической проверки корректности политик доступа, анализа сценариев атак и верификации выполнения требований к защите коммерческой тайны на этапе проектирования и сопровождения информационных систем. Предложенный подход позволяет сократить разрыв между концептуальным уровнем Zero Trust и ее строго обоснованной реализацией, создавая основу для построения доверенных инфраструктур и стандартизации процедур проверки политик безопасности в корпоративной среде.
Бесплатно
Статья
В эпоху цифровой трансформации задача автоматического извлечения информации из сканированных документов остается критически важной. В данном исследовании проводится сравнительный анализ двух ведущих open-source OCR-решений – TesseractOCR и PaddleOCR – для распознавания текста на двух типах структурированных финансовых документов: договорах купли-продажи и справках по форме 2-НДФЛ. Целью данной работы является определение наиболее эффективного инструмента извлечения текста для каждого типа документа на основе объективных метрик качества распознавания: коэффициент ошибок в словах и частота ошибок символов. Данные для исследования подготавливались синтетически, максимально приближенные к реальным условиям. Рассматривались различные углы сканирования, артефакты сжатия и неидеальное качество печати. По результатам исследования можно сказать, что PaddleOCR, основанный на современных нейросетевых архитектурах, показывает статистически значимое превосходство в обработке сложных макетов и табличных данных справки 2-НДФЛ, в то время как TesseractOCR остается надежным выбором для сплошных текстов договоров при условии высокого качества изображения. Полученные данные позволяют сформулировать рекомендации по выбору OCR-движка в зависимости от специфики решаемой задачи автоматизации документооборота.
Бесплатно
Опыт внедрения искусственного интеллекта в корпоративное управление
Статья
В статье представлен всесторонний анализ опыта внедрения искусственного интеллекта в корпоративное управление на примере крупнейших российских компаний. Особое внимание уделяется эффекту влияния искусственного интеллекта на эффективность бизнес-процессов, стандартизацию процедур, а также возникающие риски деградации управленческих компетенций и ослабления организационной гибкости. Приведены примеры успешного применения искусственного интеллекта для автоматизации документооборота, принятия инвестиционных и управленческих решений, повышения прозрачности корпоративных процедур. Показано, что несмотря на очевидные преимущества, такие как ускорение обработки данных и минимизация человеческого фактора, чрезмерная алгоритмизация может привести к снижению творческого потенциала руководителей и формированию новых вызовов в сфере этики и ответственности. В заключение даны рекомендации по гармоничному сочетанию автоматизации и развития человеческого капитала для обеспечения устойчивого роста и конкурентоспособности организации в условиях цифровой трансформации.
Бесплатно
Роль и значение мультимедийных технологий в преподавании информатики
Статья
В данной статье проанализированы содержание, преимущества и влияние использования мультимедийных технологий в преподавании информатики. Научно обосновано воздействие современных лёгких и интерактивных технологических решений, основанных на HTML5, CSS, JavaScript, Canvas API и анимациях Lottie, на уровень знаний учащихся, их интерес к урокам и глубину усвоения тем. Освещена педагогическая эффективность наглядного демонстрирования сложных алгоритмов, процессов программирования и абстрактных понятий информатики с помощью мультимедийных модулей. Результаты исследования подтверждают важную роль мультимедийных технологий в модернизации образовательного процесса, усилении интерактивной деятельности учащихся и формировании современных компетенций.
Бесплатно
Статья
Для эффективного внедрения в условия промышленного применения цифрового двойника установки замедленного коксования критически важным является переход от прогнозирования свойств продукта к формированию конкретных управляющих предписаний для технологического персонала. Данная работа посвящена апробации метода деревьев решений для автоматизированного извлечения операционных правил типа «если-то» из исторических промышленных данных. На примере двух ключевых технологических сценариев получения низкосернистого и высокопрочного нефтяного кокса продемонстрирована возможность построения компактных и интерпретируемых моделей, обеспечивающих точность классификации выше 92%. Из структуры деревьев формализованы полные «карты решений», включающие как правила достижения целевых состояний, так и условия, гарантированно ведущие к неудаче. Ключевыми управляющими факторами для данных сценариев были определены, соответственно, содержание серы в сырье и давление в колонне коксования. Полученный набор правил представляет собой прототип модуля операционных предписаний в архитектуре гибридного цифрового двойника и служит основой для создания системы поддержки принятия решений, направленной на оперативное планирование режимов и гарантированное получение продукта с заданными свойствами.
Бесплатно
Статья
В связи с острой конкуренцией и завышенными ожиданиями клиентов несколько интернет-магазинов используют алгоритмы персонализации на основе искусственного интеллекта. В этом качественном исследовании рассматриваются технологические основы этих алгоритмов, их существенное влияние на пользовательский опыт (UX) и их критические этические аспекты. В исследовании используется двухметодный подход, сочетающий научную литературу с обширными полуструктурированными интервью с десятью отраслевыми экспертами в области электронной коммерции, включая науку о данных, UX-дизайн и разработку искусственного интеллекта. Данные были подвергнуты исчерпывающему тематическому анализу. Наше исследование показывает, что продвинутые модели глубокого обучения и обучения с подкреплением вытеснили коллаборативную и контентную фильтрацию. Эти новые модели повышают вовлеченность клиентов, упрощают идентификацию продуктов и улучшают процесс покупки. Конфиденциальность данных, алгоритмическая предвзятость и недостаточная прозрачность являются существенными этическими проблемами, которые ограничивают их применение. В статье представлена синергетическая структура ответственной персонализации, которая гармонизирует алгоритмическую сложность со строгими этическими нормами, такими как справедливость при проектировании, четкое пользовательское соглашение и постоянная алгоритмическая оценка. Предмет представляет собой комплексную, эмпирически обоснованную перспективу, которая связывает внедрение технологий, результаты, ориентированные на пользователя, и этическую ответственность в современной электронной коммерции.
Бесплатно
Методика определения классов уязвимостей мобильных приложений
Статья
Мобильные устройства и приложения играют ключевую роль в повседневной жизни современного человека, предоставляя доступ к разнообразным информационным ресурсам и онлайн-сервисам. Однако, несмотря на удобства, которые обеспечивают мобильные приложения, они также представляют собой значительный вектор атак для злоумышленников. Это связано с широким распространением мобильных технологий, а также с особенностями их архитектуры и функционирования, которые могут открывать новые уязвимости для атак. В связи с этим важность исследования методов обеспечения безопасности мобильных приложений является крайне актуальной проблемой. В статье предлагается методика определения и классификации уязвимостей мобильных приложений, которая представляет собой комплексный подход к обеспечению информационной безопасности мобильных платформ. Проведён анализ существующих систем классификации уязвимостей, таких как CVE, CVSS, OWASP Mobile Top 10 и ГОСТ Р 56939-2016, что позволяет выявить их сильные и слабые стороны, а также определить необходимость создания адаптированной модели для мобильных приложений. Разработанная модель классификации, основанная на многоуровневом подходе и шкале критичности, обеспечивает структурированный анализ уязвимостей по их проявлению на уровнях кода, выполнению, уровне сетевого взаимодействия и особенностей мобильных операционных систем.
Бесплатно
Статья
Мир рекрутинга переживает стремительные перемены, вызванные развитием искусственного интеллекта (ИИ). Инструменты на базе ИИ революционизируют способы, которыми организации выявляют, привлекают и нанимают лучших специалистов. В этой исследовательской работе рассматривается новая область адаптивных методов рекрутинга на базе ИИ, исследуется ее влияние на отрасль и ее последствия для будущей работы. Адаптивные методы рекрутинга на базе ИИ выходят за рамки простой автоматизации. Эти методы используют алгоритмы машинного обучения для постоянного обучения и адаптации к меняющимся потребностям в найме и профилям кандидатов. Ландшафт рекрутинга претерпел значительные изменения с появлением искусственного интеллекта. Адаптивные методы рекрутинга на основе ИИ революционизируют то, как организации привлекают, оценивают и нанимают таланты. В этой статье рассматриваются отраслевые аспекты рекрутинга на основе ИИ, уделяя особое внимание его методологиям, преимуществам, проблемам и будущим последствиям. Благодаря всестороннему анализу существующей литературы, тематических исследований и отраслевых отчетов это исследование подчеркивает преобразующий потенциал ИИ в рекрутинге, а также рассматривает этические соображения и потенциальные предубеждения. В заключение в статье приводятся рекомендации для организаций по эффективной интеграции методов рекрутинга на основе ИИ в свои стратегии привлечения талантов.
Бесплатно
Анализ PDF-файлов на наличие вредоносного кода с применением методов машинного обучения
Статья
В статье рассматривается задача обнаружения вредоносного кода в PDF-файлах с применением методов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена широким распространением формата PDF и его активным использованием злоумышленниками для внедрения вредоносных скриптов, эксплуатации уязвимостей и удалённого выполнения кода. Традиционные подходы к анализу PDF-файлов, основанные на сигнатурном и эвристическом анализе, демонстрируют ограниченную эффективность при выявлении новых и обфусцированных угроз, что требует разработки более адаптивных методов защиты. В работе выполнен анализ структуры формата PDF и основных векторов атак, включая внедрение JavaScript-кода, манипуляции с таблицей кросс-ссылок и использование зашифрованных потоков данных. На основе открытого набора данных CIC-PDFMal2022 был сформирован датасет, содержащий вредоносные и безопасные PDF-файлы. Проведены этапы предварительной обработки данных и извлечения признаков, отражающих структурные и функциональные характеристики документов. Для классификации файлов была разработана модель машинного обучения на основе алгоритма Random Forest Classifier с оптимизацией гиперпараметров. Оценка качества модели проводилась с использованием метрик Accuracy, Precision, Recall, F1-score и ROC AUC. Экспериментальные результаты показали высокую точность классификации (около 99 %) и устойчивость модели к переобучению. Анализ важности признаков позволил выявить ключевые характеристики, влияющие на обнаружение вредоносного кода. Полученные результаты подтверждают эффективность применения машинного обучения для анализа безопасности PDF-файлов.
Бесплатно
Алгоритмы оптимизации данных в облачных системах
Статья
Статья посвящена анализу алгоритмов оптимизации данных в облачных системах, которые работают в условиях роста объёмов информации и необходимости поддержания высокой производительности распределённых платформ. Рассматриваются особенности облачных вычислений, определяющие требования к алгоритмам хранения, передачи и обработки данных, включая масштабируемость, устойчивость к сбоям, минимизацию сетевых и вычислительных затрат, а также энергоэффективность. В работе подробно описаны существующие подходы, применяемые в современных облачных инфраструктурах: модель MapReduce для параллельной обработки больших данных, алгоритмы балансировки нагрузки Round Robin и Least Connections, механизмы репликации и коррекции ошибок, а также методы машинного обучения, используемые для прогнозирования нагрузки и интеллектуальной маршрутизации. Показаны преимущества и ограничения каждого подхода, связанные с сетевыми задержками, затратами на избыточность, сложностью миграции между провайдерами и недостаточной адаптивностью традиционных механизмов. В практической части предложен гибридный алгоритм балансировки нагрузки, сочетающий аналитические метрики и прогнозирование с использованием модели линейной регрессии. Представленный фрагмент реализации демонстрирует сбор данных, обучение модели и выбор оптимального узла для распределения запросов. Сформулированы перспективные направления развития: переход к обработке данных в реальном времени, интеграция ML-моделей в планировщики ресурсов, использование аппаратных ускорителей и стандартизация интерфейсов. Результаты работы подчёркивают необходимость дальнейшего совершенствования алгоритмов для повышения эффективности и устойчивости облачных систем.
Бесплатно
Разработка и реализация программного 3D-движка для микроконтроллеров семейства ESP32
Статья
В статье представлена разработка и практическая реализация программного 3D-движка для микроконтроллеров семейства ESP32, ориентированного на использование во встраиваемых системах, устройствах интернета вещей и портативной электронике, лишённых аппаратной поддержки графики. Актуальность работы обусловлена ростом требований к визуализации и интерактивности в недорогих и энергоэффективных устройствах при отсутствии готовых решений, обеспечивающих полноценную трехмерную графику в жёстко ограниченной аппаратной среде. Цель исследования заключается в создании расширяемой, модульной и производительной архитектуры программного 3D-движка, способной эффективно использовать двухъядерный процессор ESP32 и ограниченные ресурсы оперативной памяти. Архитектура движка базируется на объектно-ориентированном подходе и применении паттернов проектирования «Состояние» и «Стратегия», обеспечивающих низкую связанность компонентов, удобство сопровождения и возможность замены алгоритмов рендеринга без изменения ядра системы. Для организации параллельной обработки используется FreeRTOS, в рамках которой задачи физики, геометрических преобразований и растеризации распределяются по ядрам микроконтроллера и выполняются по конвейерной схеме. Особое внимание уделено оптимизации использования памяти за счёт индексированного хранения геометрии, применения целочисленных типов данных и разделения кадрового буфера между быстрой внутренней SRAM и внешней PSRAM. Экспериментальные испытания на ESP32-S3 показали возможность стабильного рендеринга сцен с 1385 треугольниками на частоте 17 кадров в секунду с поддержкой текстурирования и динамического освещения, что подтверждает практическую реализуемость предложенного подхода.
Бесплатно
Применение кибербезопасности в инновациях для «умных городов»: аспект искусственного интеллекта
Статья
Инфраструктура «умного города» и искусственный интеллект обеспечивают беспрецедентную оптимизацию городской среды, одновременно создавая значительные проблемы кибербезопасности. В данном исследовании рассматриваются технологически продвинутые методы кибербезопасности на основе ИИ для экосистем «умных городов». Представлены передовые модели машинного обучения для обнаружения угроз, проведены всесторонние экспериментальные оценки с использованием как реальных, так и синтетических наборов данных и предложена инновационная иерархическая структура безопасности ИИ. Смоделирован «умный город», включающий более 50 000 узлов IoT, и показано, что ансамблевая система ИИ снижает количество ложных срабатываний на 67%, одновременно выявляя новые киберугрозы с точностью 99,2%. Тестирование с использованием состязательных атак выявило недостатки моделей безопасности ИИ, поскольку состязательные атаки снижают точность обнаружения на 42%. Рекомендуется использовать обучение с использованием состязательных атак и федеративное обучение в качестве защитных мер. Важным результатом работы является предложенная классификация угроз кибербезопасности ИИ в «умных городах», надежная и масштабируемая архитектура безопасности ИИ со спецификой реализации, а также всесторонняя эмпирическая оценка представленной структуры безопасности в различных сценариях атак и реализация с открытым исходным кодом. Данное исследование показывает, что устойчивые цифровые изменения в городских районах требуют многогранного адаптивного подхода, включающего понятный ИИ и методы, обеспечивающие конфиденциальность, несмотря на значительные улучшения, которые ИИ вносит в безопасность умных городов.
Бесплатно
Статья
В статье рассмотрена проблема недостатка комплексных сравнительных исследований эволюции архитектур суперкомпьютеров - от векторно-конвейерных систем до современных гибридных платформ - с учетом критериев производительности, масштабируемости, энергоэффективности и применимости к задачам искусственного интеллекта. Цель работы - проведение сравнительного анализа ключевых архитектурных решений. Для её достижения решаются задачи по прослеживанию эволюции архитектур, сравнению их характеристик и анализу влияния смены парадигм на программные модели и технологии межпроцессорных коммуникаций. В исследовании применена методология сравнительного анализа на основе исторического подхода. Рассмотрены векторно-конвейерные системы, массивно-параллельные платформы и современные гибридные системы. В результате систематизирована эволюция архитектур через призму смены парадигм параллелизма и моделей памяти. Выявлены тенденции, влияющие на разработку ПО и выбор технологий коммуникаций. Установлено, что развитие шло по пути увеличения параллелизма и интеграции специализированных вычислителей, а современные гибридные архитектуры достигли экзафлопсной производительности. Полученные результаты определяют оптимальные пути развития архитектур высокопроизводительных систем и могут быть использованы при проектировании новых суперкомпьютеров и в образовательном процессе для подготовки специалистов в области высокопроизводительных вычислений.
Бесплатно
Направления оптимизации переработки экстракционной фосфорной кислоты
Статья
В статье проведён анализ и оптимизация методов переработки мокрой фосфорной кислоты (МФК), которая является ключевым сырьём для производства фосфатных удобрений. Оценены различные технологии очистки, включая осаждение, экстракцию органическими растворителями и термические методы, по эффективности удаления примесей: фтора, сульфатов, железа, магния и алюминия. В исследовании отмечены инновационные подходы, такие как использование солей стронция для удаления сульфатов и органических растворителей для селективной экстракции, что улучшает качество кислоты при сохранении экономической и экологической устойчивости. Кроме того, подчёркивается важность интеграции химических и физико-химических методов для повышения эффективности очистки, сокращения отходов и возможности повторного использования побочных продуктов. Результаты показывают, что индивидуально подобранные технологические решения позволяют существенно повысить качество МФК и эффективность процессов, способствуют производству высококачественных удобрений и защите окружающей среды.
Бесплатно
Статья
Промышленные и бытовые отходы загрязняют свалки Дакки тяжёлыми металлами. Для выделения, идентификации и характеристики бактерий, устойчивых к тяжёлым металлам, в ходе биоремедиации почвы были использованы местные микроорганизмы свалки Матуаил. 5-дюймовые свалки отправили образцы почвы. Микробные изоляты были протестированы на свинец, кадмий, хром и арсенат. Потенциальные микроорганизмы были обнаружены с помощью секвенирования ITS и 16S рРНК. С помощью экспериментов по биосорбции и ПЦР-анализа на гены устойчивости (czcA для Cd/Zn/Co, merA для Hg и chrA для Cr) были изучены молекулярные пути, и только 45 из 200 изолятов оказались устойчивыми к металлам. Бактерии были представлены Pseudomonas, Bacillus и Enterobacter, в то время как Aspergillus и Trichoderma доминировали. Были обнаружены минимальная ингибирующая концентрация кадмия (МИК) 2500 мкг/мл и минимальная ингибирующая концентрация свинца (МИК) 3000 мкг/мл. Присутствовали влиятельные гены устойчивости czcA и chrA. Контролируемое исследование показало, что биоаугментация микробного консорциума увеличила рост подсолнечника на 35% и снизила биодоступность металлов в почве. Механизмы молекулярной устойчивости. Согласно этому исследованию, в отходах много бактерий. Микроорганизмы могут обеспечить экономически эффективную биоремедиацию почв Бангладеш, загрязнённых тяжёлыми металлами.
Бесплатно
