Исследована структура финансирования проектов Новым Банком Развития (НБР), проанализирован состав проектов по статусу в страновом разрезе. Проанализированы место и роль России в деятельности НБР, состав профинансированных Российских проектов и доля российских проектов. Сделаны предложения по совершенствованию функционирования НБР.

При построении адаптивных систем управления с идентификатором (АСИ) возникают сложности, связанные с тем, что управление статистически зависит от входных возмущений. Эта зависимость тем сильнее, чем лучше обучена система (под обучением в работе понимается процесс построения модели). Для управления и идентификации объекта применяются различные алгоритмы и методы, которые тем или иным способом позволяют управлять объектом, находя компромисс между процессом обучения системы и процессом управления. В настоящей статье предложены алгоритмы идентификации и управления, которые одновременно решают и задачу идентификации, и задачу управления в системе управления линейным объектом по возмущению. Показано, что оценки, получаемые при помощи этих алгоритмов в условиях случайных входов, сходятся к параметрам объекта в среднеквадратическом, если корреляционная матрица входных переменных не вырождена и модуль отношения оценки параметра системы при управлении к параметру при управлении меньше 2, а ее знак совпадает со знаком параметра при управлении. Отмечается возможность применения данных алгоритмов для слежения за изменяющимися во времени параметрами объекта. Применение предложенных алгоритмов порождает новый вид системы управления по возмущению. Эта система принципиально отличается тем, что управление не передается в идентификатор, параметр системы при управлении в идентификаторе напрямую не оценивается (его значение оказывает влияние на оценки параметров системы при возмущениях), а регулятор вырабатывает управление только по значениям оценок параметров системы при возмущениях.

Во второй части исследования, посвященного применению больших языковых моделей в системах поддержки принятия решений, рассматриваются вопросы измерения качества гибридной системы поддержки принятия решений, включающей лицо, принимающее решение, и в качестве ассистента большую языковую модель. Предложены множество критериев оценки качества гибридной системы поддержки принятия решений и экспертная процедура оценивания. Особенностью экспертной оценки качества системы является предложенная структурная модель разумного эксперта, на основе которой осуществляется квазиэксперимент оценивания гибридной системы. Оценивание осуществляется в рамках методики выявления причин проблемы «пять почему?». Приводятся пример работы и оценивания гибридной системы поддержки принятия решений и анализ результатов эксперимента. Предложенный метод измерения качества и оценки удовлетворенности лица, принимающего решение, основанный на структурной модели разумного эксперта и квазиэксперимента оценивания, может быть полезен на этапе создания системы поддержки принятия решений, включающей большую языковую модель. Этот метод позволит получить качественные оценки гибридных систем поддержки принятия решений и сократить время и стоимость оценивания без привлечения групп экспертов. Ключевые слова: поддержка принятия решений, большая языковая модель, гибридная система, критерии оценивания, структурная модель разумного эксперта.