В статье рассмотрены способы и устройства, предназначенные для считывания и дистанционной передачи показаний стрелочных приборов. Рассмотрен спектр задач, решаемых при помощи инструментов машинного зрения, и оценена применимость их к поставленной задаче. Предложено использование алгоритма машинного зрения, интегрированного в мобильное приложение для считывания показаний стрелочных приборов.

На примере требований для создания цифровых двойников для атомных электростанций (АЭС) рассмотрены возможности применения импортонезависимой элементной базы для создания гибридных вычислительных комплексов на основе предлагаемого к разработке однокристального компьютера-ускорителя с массовым многоядерным параллелизмом, сопрягаемого с серийными отечественными микропроцессорами. Для виртуализации ресурсов компьютеров-ускорителей при их использовании в облачных системах предложен метод динамического масштабирования массового многоядерного параллелизма.

Представлены методические подходы к постановке и решению многокритериальной оптимизационной задачи станционного уровня в рамках интеллектуальной АСУТП ТЭС с рассмотрением критериев по экономичности, надежности и экологии. Применительно к оптимизационной задаче выбора состава включенного генерирующего оборудования на подготовительном этапе выходе ТЭС на рынок электроэнергии и мощности рассмотрены особенности и условия применения цифровых моделей энергоблоков при выборе компромиссного решения поставленной задачи. Показана возможность, особенности и преимущества метода «последовательных уступок» при решении многокритериальных задач. На примере конденсационной станции с энергоблоками К-300 дана постановка задачи, цифровые модели энергоблоков приведены к показателям их экономичности, надежности и выбросам, а также показана возможность получения компромиссного решения. Применительно к различным нагрузкам станции приведены конечные результаты расчетов, подтверждающие, что они удовлетворяют ограничениям рассматриваемых критериев.

В докладе обсуждаются различные стратегии развития регионов России в контексте устойчивого макроэкономического неравновесия, основанные на различии их конкурентных преимуществ, драйверов и барьеров экономического роста. Особое внимание уделяется регионам российской Арктики, пребывающим в инфляционном разрыве.

Предложены вероятностные модели прогнозирования и оценки достоверности навигационных параметров в интеллектуальных транспортных системах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения надежности роботизированных транспортных средств, работающих в динамически изменяющихся городских условиях. В таких средах возможны отказы датчиков, искажения сигналов и высокая степень неопределенности данных. Предложенный подход основан на применении методов вероятностного анализа и статистического контроля для выявления аномалий в навигационных параметрах, таких как координаты, скорость и ориентация. Введено понятие достоверности навигационных данных как количественного показателя, характеризующего степень соответствия измеренных параметров реальному состоянию системы. Определены ключевые критерии достоверности: доверительная вероятность, уровень значимости и доверительные коэффициенты. Для повышения надежности оценки параметров предложено сочетание статистических методов анализа и алгоритмов фильтрации. Прогнозирование включает предварительную обработку данных с целью сглаживания шумов и проверки их согласованности. Выявление выбросов осуществляется с помощью статистических методов, включая доверительные интервалы и минимизацию дисперсии. Разработана модель прогнозирования, основанная на фильтре Калмана и динамическом обновлении вероятностных оценок. Интеграция различных методов в единую систему позволяет минимизировать влияние случайных и систематических ошибок, обеспечивая более точную оценку навигационных параметров. Предложенный подход применим к разработке навигационных систем автономных роботов и беспилотного транспорта, позволяя им адаптироваться к внешним условиям без необходимости в точных априорных данных.