Настоящее исследование охватывает данные о физическом развитии 720 новорожденных, родившихся за период с 2006 по 2011 г. в г. Воронеже. Установлено, что средний возраст матерей и отцов в 2011 г. повысился, средний рост матерей имел тенденцию к снижению. Средняя масса и рост новорожденных также снизились. Основные антропометрические показатели мальчиков с разной степенью достоверности были ниже, чем у девочек за период с 2006 по 2011 год. Антропометрические показатели новорожденных находятся в прямой зависимости от возраста, массы и роста матери, причем корреляции морфометрических признаков выше у матерей и их дочерей

Статья посвящена проблеме обеспечения поперечной устойчивости машинно-тракторных почвообрабатывающих агрегатов путем использования автоматических биометрически корректируемых систем управления. На сегодняшний день основной проблемой почвообрабатывающих агрегатов, используемых на склонах, а также в условиях сложного микрорельефа и наличия различных препятствий, является неконтролируемое изменение траектории их движения. Решить данную проблему возможно путем внедрения компьютерных систем контроля и управления, имеющих возможность быстрой адаптации в процессе работы за счет команд оператора без отвлечения его от процесса управления машино-тракторного агрегата. Проведенный в рамках работы анализ показал, что на данный момент не существует компьютерных систем контроля и управления поперечной устойчивостью почвообрабатывающих орудий, которые имели бы возможность быстро адаптироваться в процессе работы за счет команд водителя без отвлечения его от процесса управления МТА. Авторами предлагается концепция системы управления, основанная на создании автоматической биометрической нейросетевой корректируемой управляющей системы, реализуемой на базе почвообрабатывающего машинотракторного агрегата способного эффективно функционировать в рамках данной системы. Для реализации этого подхода планируется разработать программный комплекс, обеспечивающий слежение за поведением оператора МТА в реальном масштабе времени. Получаемые данные будут подаваться на вход искусственных нейронных сетей различной топологии. При этом будет рассчитываться оптимальный алгоритм управления и порядок действий оператора, используемый в качестве маркера правильного решения задачи управления. Искусственная нейронная сеть, обученная таким образом должна обеспечить точность прогноза не менее 85-90 %, что повысит управляемость и устойчивость машино-тракторного агрегата.