SCI Библиотека

В эпоху цифровизации экономических процессов перед компаниями встает задача глубокой трансформации существующих стратегий распределения производственных ресурсов и методов прогнозирования спроса. Такое преобразование подразумевает переход к интеграции в единое информационное пространство, что, в свою очередь, позволяет существенно повысить точность и эффективность прогнозирования бизнес-активности. Данная трансформация становится краеугольным камнем в формировании устойчивого развития на уровне отдельных государств. Научная новизна данного исследования заключается в разработке методологии для создания унифицированной системы прогнозирования спроса на компоненты продукции в энергетической отрасли, включенной в общую энергетическую информационную систему. Авторы выделяют потенциал для оптимизации отдельных элементов и структур с целью усовершенствования передачи и обработки данных на множественных уровнях. Основной фокус исследования направлен на адаптацию энергетического сектора к условиям цифровой экономики через применение предиктивных алгоритмов потребления продукции. Значение исследования для практического применения обусловлено возможностью интеграции разработанных решений в процесс модернизации предприятий, участвующих в национальной производственной системе, в контексте широкомасштабной цифровизации экономических процессов. Как пример успешной реализации такого подхода приводится опыт, демонстрирующий практическую применимость и эффективность внедрения инновационных цифровых технологий в стандартные процедуры управления и прогнозирования в энергетической отрасли

В учебно-методическом пособии описывается интегрирование функций комплексно-
го переменного, а именно интеграл от функции комплексного переменного, неопределен-
ный интеграл, формула Ньютона – Лейбница, интегральная теорема Коши, интегральная
формула Коши и ее следствия. Приведены краткие теоретические сведения, представлены
примеры разобранных заданий, задания для самостоятельной работы и варианты кон-
трольных работ.
Предназначено для проведения практических занятий по дисциплинам «Теория
функций комплексного переменного», «Комплексный анализ», «Математический ана-
лиз» и для организации самостоятельной работы студентов направлений подготовки
01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 44.03.01 «Педагогическое образова-
ние», профиль «Математика», 44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профи-
лями подготовки) «Математика, физика».

Учебное пособие содержит полное и систематическое изложение материала,
входящего в учебную программу курса по выбору «Модели распределения ресур-
сов и коррупции». В доступной для студентов форме освещены основные тезисы
авторских научных работ по распределению ресурсов в иерархических системах
управления, а также некоторых других представителей теорий активных систем
и организационного управления. Для закрепления программного материала после
каждой главы, как правило, приводятся индивидуальные задания в 12 вариантах.
Предназначено для студентов магистратуры, обучающихся по направлению
01.04.02 «Прикладная математика и информатика» специальности «Модели и ин-
формационные технологии организационного управления» Института математики,
механики и компьютерных наук Южного федерального университета

Пособие предназначено для студентов, впервые знакомящихся с учебным курсом “Дифференциальные уравнения” и содержит краткие теоретические сведения и и индивидуальные задания. Значительное количество заданий, позволяет использовать пособие при всех формах обучения: для аудиторной работы, домашних заданий, для составления контрольных работ, для самостоятельной индивидуальной работы различных направлений.

Представлены основные понятия и теоремы теории числовых и
функциональных рядов. Рассмотрены решения типовых задач. Приведены
задания для самостоятельного решения.
Предназначено для студентов математических факультетов

В данной статье представлен обзор основных методов определения кислотного числа жира в зерне и продуктах его переработки, которые применяются в нашей стране – от известных общепринятых до новейших. Проведен их анализ и систематизация, выделены главные преимущества и недостатки, основанные на экономической рентабельности, простоте использования и объективности получаемых результатов. В статье рассматриваются различные методы определения кислотного числа жира, содержащегося в зерне и продуктах его переработки. Кислотное число является важным показателем качества жиров, так как отражает степень их окисления и, соответственно, свежесть и пригодность к употреблению. Авторы подробно анализируют классические и современные подходы к измерению этого параметра, включая титриметрические, спектрофотометрические и хроматографические методы. Особое внимание уделяется сравнению точности, чувствительности и удобства применения различных методик. В статье подчёркивается, что выбор метода определения кислотного числа зависит от специфики образца, требуемой точности измерений и доступного оборудования. Авторы также обсуждают влияние условий хранения зерна и продуктов его переработки на изменение кислотного числа, подчеркивая важность этого параметра для оценки качества пищевых продуктов. В заключение статьи представлены рекомендации по оптимальному выбору методов анализа для различных типов продукции. Также описываются перспективные направления развития методик определения кислотного числа, в том числе с использованием автоматизированных и высокопроизводительных технологий. Исследование предоставляет ценные сведения для специалистов в области агрохимии и пищевой промышленности, стремящихся повысить качество и безопасность своей продукции.

Хлебопекарная промышленность является одной из важнейших отраслей пищевой индустрии, обеспечивающей население ценными продуктами питания. Для повышения эффективности производства и качества продукции на хлебопекарных предприятиях широко внедряются автоматизированные системы управления (АСУ). В данной статье рассматривается применение АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. В работе проанализированы основные этапы технологического процесса производства хлебобулочных изделий, включающие приемку и хранение сырья, дозирование и смешивание ингредиентов, замес теста, деление, формование, расстойку, выпечку и охлаждение готовой продукции. Выявлены ключевые факторы, влияющие на ход технологического процесса и качество конечного продукта, такие как температура, влажность, время выдержки на отдельных стадиях и др. Рассмотрены способы контроля и регулирования данных параметров с помощью АСУ. Материалы и методы исследования включают анализ технической документации на АСУ, применяемые в хлебопекарной промышленности, изучение опыта внедрения данных систем на предприятиях отрасли, а также проведение экспериментальных исследований влияния режимов работы АСУ на показатели качества хлебобулочных изделий. В частности, проведены исследования по оптимизации дозирования основного сырья с помощью автоматических дозаторов с погрешностью ±1-2%, регулированию температурно-влажностных режимов в расстойных и печных агрегатах с точностью ±0,5°С и ±2% соответственно, а также контролю времени выдержки тестовых заготовок на отдельных технологических стадиях с точностью ±1-3 мин. Результаты исследований показали, что применение АСУ позволяет существенно повысить стабильность технологического процесса и качество готовой продукции. Так, снижение погрешности дозирования муки до ±1% обеспечивает уменьшение отклонений влажности теста от заданных значений в среднем на 0,3- 0,5%, а оптимизация параметров расстойки и выпечки хлеба приводит к повышению удельного объема изделий на 10-15% и улучшению структурно-механических свойств мякиша. Также установлено, что использование АСУ способствует сокращению производственных потерь сырья и готовой продукции на 5-7%, снижению удельных расходов энергоресурсов на 8-12% и повышению производительности технологических линий на 10-15% по сравнению с традиционными методами управления технологическим процессом. Таким образом, результаты проведенных исследований свидетельствуют о высокой эффективности применения АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. Разработанные рекомендации по внедрению и эксплуатации данных систем могут быть использованы для повышения качества и конкурентоспособности продукции хлебопекарной отрасли.

Представлены результаты исследования условий синтеза графена и систем на его основе без использования подложек при конверсии жидких и газообразных углерод-содержащих материалов в гелиевой, азотной или аргоновой плазме, генерируемой электродуговым плазмотроном, при пониженном давлении. С помощью комплекса физико-химических методов установлено, что при синтезе в объеме морфология графена имеет вид смятой бумаги. При изменении геометрии проточной части реактора без использования подложек формируется структура гидрированного графена. Использование азотной плазмы позволяет получить графен, допированный атомами азота или меди. При добавлении спиртов в плазму аргона или гелия происходит синтез термически стабильного окисленного графена. Сделан вывод о возможности применения плазменных условий для одноступенчатого синтеза графеновых материалов.

Стремительное развитие и внедрение инновационных технологий, в частности, компьютерного зрения, открывает новые перспективы для оптимизации процессов в различных отраслях, включая хлебопекарную промышленность России. Данное исследование посвящено изучению возможностей применения систем компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов в режиме реального времени. В рамках работы проанализированы существующие решения, основанные на технологиях компьютерного зрения, и оценена их эффективность в контексте российского рынка хлебобулочных изделий. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научных публикаций, патентов и практических кейсов, связанных с применением компьютерного зрения в ритейле, а также проведение серии экспериментов в условиях реальных магазинов. В ходе экспериментов использовались системы видеонаблюдения с разрешением 1080p и частотой кадров 30 fps, а также специализированное программное обеспечение для обработки и анализа изображений, основанное на алгоритмах глубокого обучения (deep learning) и сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN). Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий компьютерного зрения позволяет повысить эффективность контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов на 25-30% по сравнению с традиционными методами, основанными на ручном мониторинге. Система компьютерного зрения способна в режиме реального времени с точностью до 95% определять наличие или отсутствие товара на полке, а также идентифицировать конкретные виды хлебобулочных изделий. Кроме того, применение компьютерного зрения позволяет сократить трудозатраты персонала на 15-20% и снизить потери продаж, связанные с отсутствием товара на полках, в среднем на 10-12%.

Статья посвящена исследованию шаблонов, лежащих в основе java, kubernetes и современных распределенных систем. Автором обосновывается актуальность и значимость темы исследования. Постулируется о том, что в настоящее время, шаблоны, лежащие в основе java, kubernetes и современных распределенных систем представляет собой широко распространенную платформу управления контейнерами, которая упрощает развертывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями. Анализ научной литературы позволил заключить о том, что шаблоны – это один из самых популярных архитектурных стилей для создания облачных приложений. Они решают проблему сложности программного обеспечения за счет модульности бизнес-возможностей и замены сложности разработки эксплуатации. Вот почему ключевым условием успешного использования микросервисов является создание приложений, которые могут масштабироваться с помощью Kubernetes. Заключается о необходимости дальнейшего изучения вопроса.