SCI Библиотека

Рассматривается задача автоматизации теплового расчета реактора для синтеза серосодержащего сорбента, полученного на основе использования отходов производства эпихлоргидрина, хлорированного лигнина и полисульфидов натрия. Автоматизированный расчет способствует сокращению трудоемкости процесса, повышению качества принимаемых проектных решений, существенно снижает производственные затраты и себестоимость готовой продукции. Установлено, что из-за несовместимости критериев подобия химических и массообменных процессов масштабный переход в реакторе на основе физического подобия осуществить практически невозможно. При масштабном переходе от лабораторной установки к малой производственной установке были использованы расчетные методы, основанные на инженерном опыте и позволяющие увеличить достоверность полученных результатов. Определены начальные значения, на основании которых будут осуществляться расчеты реактора с пропеллерной мешалкой, которая используется для перемешивания рабочей смеси с коэффициентом динамической вязкости 6,01 сП и содержанием твердой фазы 31,8 %. Тип мешалки был определен исходя из результатов расчета физических свойств ингредиентов, обзора конструкций перемешивающих устройств. Приводятся блок-схема и формальное описание алгоритма расчета теплообмена при разогреве реакционной смеси; интерфейс программы, написанной на языке C#, отображающий результаты теплового расчета нагрева рабочей смеси. В результате расчета вычислены количество теплоты и время, необходимые для нагрева рабочей смеси, коэффициент теплоотдачи от рабочей среды к стенке реактора, массовый расход воды и ее затраты, скорости воды в тепловой рубашке, режим течения воды в рубашке и другие критерии подобия.

Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных - подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.

Актуальность исследования обусловлена тем, что управление квадрокоптером с помощью жестов рук более естественно и интуитивно, чем использование традиционных пультов управления. Это позволяет пользователям с легкостью освоить управление и сосредоточиться на выполнении задачи, а не на технических аспектах управления. В свою очередь, разработка системы распознавания жестов требует совершенствования алгоритмов обработки изображений на основе машинного обучения. Данная статья направлена на исследование возможности реализации управления движением квадрокоптера с использованием жестов рук, в сочетании с современными нейросетевыми технологиями. Основным подходом в исследовании данной проблемы является применение сверточных и искусственных нейронных сетей для обработки изображений и выполнения задач компьютерного зрения. В работе также рассматриваются методы оптимизации гиперпараметров с помощью инструмента Optuna, использования TensorFlow Lite для реализации моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами и применение библиотеки MediaPipe для анализа жестов. Такие технологии, как Dropout и L2-регуляризация, используются для повышения эффективности моделей. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей в области искусственного интеллекта и робототехники, разработчиков программного обеспечения и компаний, занимающихся разработкой беспилотных летательных аппаратов.

Объектом исследования выступают российские компании агропромышленного комплекса (АПК), акции которых торгуются на Московской бирже. Предметом исследования являются финансово-экономические отношения в области использования интеллектуального капитала как ключевого фактора формирования стоимости компании. Актуальность исследования определяется необходимостью поиска внутренних факторов, оказывающих влияние на формирование стоимости российских компаний АПК. Цель исследования заключается в выявлении и обосновании значимости интеллектуального капитала как ключевого фактора, влияющего на устойчивость роста российских публичных компаний АПК на основе оценки его влияния на величину экономической добавленной стоимости. Использованы методы сравнительного и статистического анализа, расчета финансово-экономических показателей, корреляционно-регрессионного анализа. Оценка интеллектуального капитала исследуемых компаний проводилась с помощью расчета коэффициента Тобина. Среднее значение коэффициента Тобина у российских компаний АПК составило 4,7. На основе корреляционного анализа установлено, что на показатель экономической добавленной стоимости российских публичных компании АПК оказывает влияние такой внутренний фактор, как интеллектуальный капитал. Связь между показателем экономической добавленной стоимости и коэффициентом Тобина для российских компаний АПК - высокая, коэффициент корреляции - 0,62. На основании многофакторного корреляционного анализа также установлена тесная связь результативного показателя с мультипликатором «капитализации компании к балансовой стоимости компании» (r = 0,69). Построенная модель однофакторной линейной регрессии позволила сделать вывод, что с увеличением коэффициента Тобина на 1 единицу экономическая добавленная стоимость компании возрастает на 6 690 850 единиц при неизменности прочих факторов. Сделан вывод, что стратегия развития российских компаний АПК должна быть ориентирована на стоимостно ориентированную концепцию управления, нацеленную на рост рыночной стоимости, в которой интеллектуальный капитал рассматривается как ключевой фактор формирования стоимости бизнеса.

Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования алгоритма DBSCAN. Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.

Проблемы государственной поддержки и стимулирования инновационной активности в нефтегазовом секторе представляются весьма актуальными для современной российской экономики. Представлены результаты анализа состояния инновационной деятельности предприятий, занятых добычей, транспортировкой и переработкой углеводородного сырья с последующим выявлением наиболее перспективных направлений ее активизации и роли государства в этом процессе. Выявлены современные проблемы отрасли, такие как высокие риски инновационной деятельности, политико-правовые риски и риски, связанные со спецификой расположения предприятий отрасли, в том числе требующие инновационных решений и, соответственно, инвестиций в их разработку. Отмечается дефицит финансирования инновационных проектов в нефтегазовом секторе и делается попытка выявить причины недостаточной инвестиционной привлекательности данной сферы. Обосновывается значение государственного участия в инновационных процессах в сферах, прямо или косвенно связанных с рассматриваемой отраслью экономики. В частности, выявлено соответствие между стадиями инновационного процесса и доминирующими формами государственной финансовой поддержки его участников. Выделены приоритетные стратегические направления деятельности и развития нефтегазового сектора, нуждающиеся в особой поддержке в рамках реализации государственной инновационной политики, среди которых особо выделяются те, которые направлены на стабилизацию макроэкономической, политико-правовой обстановки и снижение рисков либо на формирование резервов для покрытия последствий реализации рисковых событий. Анализируются причины невысокого спроса на инвестиции со стороны бизнес-единиц данного сектора. Обобщены как существующие, так и потенциально перспективные дополнительные формы поддержки инновационной активности. В итоге сформулированы основные стратегические направления совершенствования финансовых и иных связанных с ними инструментов стимулирования инновационного нефтегазового сектора российской экономики.

В статье рассматривается задача построения туристического маршрута с заранее заданными точками начала и конца маршрута. Объекты делятся на два типа. Первые - обязательные, которые наверняка должны войти в результирующий маршрут. Вторые - дополнительные, посещение которых не является необходимым. Маршрут формируется с учетом приоритетов, заранее заданных для объектов туристом исходя из его интересов и предпочтений, при этом суммарное время посещения объектов не должно превышать заданного крайнего срока прибытия в конечную точку маршрута. Для решения поставленной задачи в статье предлагается подход, основанный на построении известными методами маршрута по основным объектам и дальнейшем его расширением с использованием муравьиных стратегий. С этой целью вводится понятие «сытости» муравья и вероятности возврата к основному маршруту, чтобы была возможность контроля оставшегося времени. В завершении статьи приводятся результаты вычислительного эксперимента, направленного на оценку влияния параметров муравьиного алгоритма на полученный маршрут и разработку рекомендаций по настройке этих параметров в зависимости от размерности задачи. Кроме того, проводится сравнительный анализ маршрутов, полученных предложенным алгоритмом и точным методом ветвей и границ по заданному набору объектов, по результатам которого сделан вывод об эффективности предложенного алгоритма.

Актуальность исследования обусловлена низким уровнем применения диалога на естественном языке в дистанционном обучении. Создание таких средств на основе искусственного интеллекта сделает процесс дистанционного обучения более доступным и привлекательным. В статье предлагается строить диалог на основе эталонных вопросов к содержанию дистанционного курса. Ответ выбирается на основе близости вопроса пользователя к эталону. В качестве множества ответов рекомендуется использовать структурные единицы дистанционного курса, а в качестве эталонных вопросов - соответствующие заголовки. Данные учебного диалога запоминаются и используются для расширения списка эталонных вопросов и обучения системы. Для контроля усвоения используется мера близости ответов обучаемого на контрольные вопросы и правильных вариантов ответов. Для формирования контрольных вопросов можно использовать словари дистанционных курсов и тестовые задания. Определение меры близости двух текстов предлагается выполнять с использованием косинуса эмбеддингов наиболее близких термов. Данные сравнения текстов по предложенной методике подтверждают ее возможность правильно оценивать близость текстов и обосновывают ее применение для организации диалога на естественном языке в дистанционном обучении.

Технология одновременной многопоточности считается малоприменимой в программах, занимающихся интенсивными вычислениями, в частности, при умножении матриц - одной из основных операций машинного обучения. Целью данной работы является определение границ применимости этого типа многопоточности к интенсивным вычислениям на примере блочного матричного умножения. В работе выделен ряд характеристик кода умножения матриц и архитектуры процессора, влияющих на эффективность использования одновременной многопоточности. Предложен способ определения наличия структурных ограничений процессора при исполнении более чем одного потока и их количественной оценки. Рассмотрено влияние используемого примитива синхронизации и его особенности применительно к одновременной многопоточности. Рассмотрен существующий алгоритм разделения матриц на блоки, предложено изменение размеров блоков и параметров циклов для лучшей утилизации вычислительных модулей ядра процессора двумя потоками. Создана модель оценки производительности выполнения идентичного кода двумя потоками на одном физическом ядре. Создан критерий определения возможности оптимизации кода с интенсивными вычислениями с помощью этого типа многопоточности. Показано, что разделение вычислений между логическими потоками с использованием общего кэша L1 оправдано как минимум на одной из распространенных архитектур процессоров.