Для решения задачи обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в данной работе предлагается усовершенствованный метод на базе YOLOv11n. Предложена улучшенная архитектура YOLOv11n, интегрирующая модуль динамического рецептивного поля (RFAConv) и модуль адаптивного моделирования деформаций Snake (DySnakeConv). Этот подход улучшает процесс выявления низкоуровневых признаков и оптимизирует адаптивное выделение границ объектов, повышая точность обнаружения объектов. Эксперименты на наборе данных RSOD показали, что улучшенная модель достигает средней точности (mAP) 96.9 % при IoU = 0.50 (mAP50) и 65.5 % в диапазоне IoU 0.50–0.95 (mAP50-95). Результаты превосходят показатели YOLOv8n, YOLOv10n и других конкурентных моделей по ключевым метрикам (точности и полноте). Важно отметить, что модель сохраняет сопоставимую эффективность на наборе NWPU VHR-10. Предложенная модель является эффективным решением для обнаружения малых объектов и геометрически сложных целей на изображениях ДЗЗ высокого разрешения.

Современный спорт высших достижений предъявляет повышенные требования к физической, технической и психологической подготовке спортсменов, что усиливает проблему спортивных травм и перетренированности. Традиционные методы мониторинга зачастую не обеспечивают достаточной точности для своевременного выявления рисков травматизма. В данном исследовании разработаны и сравнены три модели на базе LSTM для прогнозирования риска травм у бегунов: основанная на биомеханических параметрах, психофизиологических показателях и интегрированная, объединяющая оба типа данных. Модели созданы на основе данных цифровых двойников двух квалифицированных бегунов, включающих физиологические (частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма, уровень лактата), биомеханические (углы суставов, симметрия шага, ускорения) и психофизиологические (качество сна, утомляемость, когнитивные реакции) показатели. Интегрированная модель показала наилучшие результаты: Accuracy = 0.89, F1-мера = 0.87, AUC-ROC = 0.91. Анализ SHAP выявил ключевые предикторы: симметрия шага, ударная нагрузка, снижение вариабельности сердечного ритма, ухудшение качества сна и субъективная утомляемость. Результаты подчеркивают преимущества интеграции разнородных данных, создавая надежную основу для персонализированных систем профилактики травм в спорте.

Функциональные компоненты мультиагентной интеллектуальной системы имеют различную физическЭффективное управление ИКТ имеет важное значение в государственном секторе для стимулирования цифровой трансформации и улучшения предоставления услуг. В этом исследовании изучается корпоративное управление, регулируемое Рамками политики в области ИКТ (CGICTPF) и Законом об управлении государственными финансами (PFMA), а также Законом о Государственном агентстве по информационным технологиям (SITA), который регулирует оперативную деятельность и стратегические направления работы государственных должностных лиц по информационным технологиям (GITO) в администрациях провинций Восточный Кейп, Квазулу-Натал и Фри-Стейт в Южной Африке. Используя сравнительное тематическое исследование, работа опирается на анализ деятельности чиновников и интервью с целью выявить препятствия в управлении закупками и использованием ИКТ руководством. Провинция Квазулу-Натал демонстрирует прогресс благодаря сильному и квалифицированному руководству, в то время как провинции Восточный Кейп и Фри-Стейт сталкиваются с задержками из-за недостатка квалификации чиновников и бюрократии. Исследование призывает к балансу между регулированием и гибкостью, рекомендуя расширение прав и возможностей GITO посредством децентрализации закупок и развития лидерских качеств. В статье развиваются теоретические основы управления ИКТ, выявляя многоуровневые проблемы внедрения ИКТ.

Разработан Python-сервис мониторинга пользовательских метрик, взаимодействующий с открытым API маркетплейса. Архитектура реализована с использованием Prometheus и Grafana и ориентирована на контроль производительности ключевых этапов обработки данных: количества запросов, ошибок, времени отклика, скорости записи в базу данных и характеристик товаров. Для оценки устойчивости выполнено моделирование аварийных ситуаций, включая сбои внешних API, деградацию базы данных, сетевые задержки, рост нагрузки и утечки памяти. Применение потоковой обработки данных в сочетании с SQLite обеспечивает высокую производительность и надёжность.

Целью данной работы является совершенствование синтеза робастного управления с дискретным пропорционально-интегро-дифференцирующим (ПИД) регулятором с производной до второго порядка. Известны методы эмпирической настройки регулятора, использования экспериментальных данных об объекте и методы нечеткого управления. Проблема синтеза ПИД-регулятора остается актуальной ввиду необходимости управлять объектом с неопределенностью. Предложенный способ синтеза основан на модальном управлении в условиях устойчивости системы при бесконечном усилении в контуре. Это создает преобладание регулятора в формировании динамических свойств системы по сравнению с объектом и его возмущениями. Однако в условиях цифрового управления, учитывая дискретность во времени, линеаризованная система устойчива в ограниченном диапазоне усиления, что требует дополнительного анализа. Проанализированы свойства системы с регуляторами, где используется первая производная и две производные (m = 1 и m = 2). Получены выражения, позволяющие выполнить параметрический синтез ПИД и ПИД2 регулятора. Предложенная методика может быть развита для применения производных более высоких порядков. Результаты имитационного моделирования синтезированной системы для m = 1 и m = 2 демонстрируют эффективность управления, то есть сохранение качества динамики в условиях возмущений объекта.

Статья посвящена компьютерному моделированию социальной и медицинской проблемы определения степени ожирения массы тела. Проведен анализ, выявлена значимость решения проблемы. Представлен подход к решению определения степени ожирения массы тела с применением современных математических методов опирающихся на теорию нечетких множеств и на метод нечеткого логического вывода. На основе краткого обзора сделан вывод, что индекс массы тела, размера окружности талия, степени абдоминального ожирения, являются прямыми факторами измерения степени ожирения массы тела. Так как все три факторы являются нечеткими параметрами, для принятия решения применен метод нечеткого логического вывода. Выявлены универсумы нечетких переменных ожирения массы тела, индекс массы тела, размера окружности талия, степени абдоминального ожирения. С помощью нечетких продукционных правил предоставлены варианты ответа для различных ситуаций. Нечеткий логический вывод реализован методом Мамдани. Построенная модель позволяет объективно и точно рассчитать показатели ожирения для большого количества людей за короткий промежуток времени. Благодаря этой особенности разработанный подход может быть использован в популяционных исследованиях при определении конкретных категорий массы тела как проблемы со здоровьем. Накопленные этого рода данные имеют значимость при страховании жизни. Результаты связаны не только с неблагоприятными проблемами со здоровьем, но и с социальными проблемами, такими как определение упитанности населения разных регионов.

В статье представлен новый метод автоматизированной безэталонной количественной оценки качества цифровых изображений сетчатки для задач скрининга диабетической ретинопатии. Предложенный метод не требует локализации анатомических структур и основан на анализе центрального фрагмента изображения в зелёном спектральном канале с применением параметра масштаба распределения Вейбулла для интеграции локальных оценок качества. Проведён сравнительный анализ 36 безэталонных функций, выбраны две оценки, показавшие наиболее стабильные результаты. Экспериментально показано, что использование центрального фрагмента (crop) размером 50–67 % от исходных размеров снимка позволяет повысить точность оценки качества на 40 % по сравнению с анализом полного кадра. Масштабирование этого фрагмента до 512×512 пикселей сокращает время анализа снимка до 20 раз без потери точности. Эффективность метода подтверждена на трех тысячах изображениях из различных источников (базы Kaggle, DDR, белорусские клинические данные). Разработанный подход не требует эталонных данных и может быть интегрирован в системы массового скрининга изображений глазного дна, снижая нагрузку на специалистов, повышая доступность диагностики для пациентов при ограниченных вычислительных ресурсах.

В результате проведенных исследований разработан метод для помощи людям с наиболее распространенными формами дихромазии – дейтеранопией и протанопией. Для людей с протанопией осуществляется преобразование цветов с превалирующей красной составляющей, для дейтеранопов – с преобладающей зеленой составляющей. Особенностями описанного метода являются нахождение неразличимых для дихроматов цветов при помощи настраиваемого колориметрического отклонения и изменение координат b и L неразличимых цветов таким образом, чтобы в результате преобразований неразличимые цвета одного изображения как можно сильнее отличались друг от друга, но в то же время наилучшим образом сохраняли свою натуральность. Среди преимуществ данного метода следует отметить возможность для каждого пользователя настроить в соответствии с индивидуальным восприятием визуальной информации такие персонализированные параметры реколоризации, как колориметрическое отклонение неразличимых цветов, коэффициент преобразования координаты b и коэффициент преобразования яркости L. Реколоризация согласно разработанному методу допустима как для более реалистичных изображений, так и для графиков, вывесок, HTMLдокументов, интерфейсов приложений. Проверка корректности работы метода произведена посредством рассмотрения нормальным трихроматом симулированного при помощи метода Brettel et al. реколоризованного изображения для дейтеранопического и протанопического зрения, в результате чего ранее недоступные для зрения дихромата области изображения стали различимыми. Качество реколоризации также оценено по потерям натуральности цветов и глобальному хроматическому разнообразию. Так, потери натуральности цветов для тестовых изображений имели удовлетворительные значения и изменялись в пределах от 4.39 до 20.15 в зависимости от цветовой составляющей изображений. Глобальное хроматическое разнообразие всех тестовых изображений в результате реколоризации было увеличено. Время выполнения метода для обоих случаев дихромазии указывает на удовлетворительную скорость обработки изображений и составляет 3 с для изображений размером 170 000 пикселей.

 Целью статьи является исследование использования технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна для повышения эффективности образования. В рамках исследования рассмотрены ограничения традиционного образования и влияние цифровизации. Приведены преимущества и системы от отдельного использования машинного обучения и нейронных сетей: прогнозирование успеваемости, анализ поведения студентов, проверка знаний. Рассмотрена архитектура интернета вещей в образовании, состоящая из трех уровней: восприятия, сетевой и приложений. Разработан процесс интеграции технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна, включая сбор данных с использованием устройств интернета вещей, аналитическая обработка данных с помощью машинного обучения и нейронных сетей, надежного хранения данных, используя блокчейн. На основании этой схемы предложена структура системы интеграции трех технологий, состоящая из модулей сбора данных, интеллектуального анализа и хранения, подтверждения, защиты данных.