Цель данной работы заключается в исследовании эффективности постобработки предсказаний нейросетевого оценивателя позы объекта с помощью фильтра Калмана, а также в тестировании эффективности комплексирования данных, на основе оригинального представления положения объекта. Особое внимание уделяется нивелированию ухудшения производительности моделей при переходе от цветных к черно-белым изображениям.

Высокая добавленная стоимость получается за счет развития и применения современных передовых технологий, позволяет странам решать многочисленных проблемы. Ввиду ограниченности ресурсной базы и рынков сбыта за звенья производственной цепи с высокой добавленной стоимостью между странами и регионами разворачивается конкурентная борьба.

Объектом исследования является микротурбина, предназначенная для использования в качестве силового привода в колесном транспортном средстве со струйно-мембранной системой управления. Созданы 3D- и физическая модели механической части стенда для экспериментального исследования скоростных и энергетических характеристик. Разработаны структурная схема и алгоритм системы автоматического управления стенда.

В докладе представлен пример построения топологической модели знания. Пользуясь предложенным построением была построена численная модель, на которой было показано, что несмотря на то, что хотя можно подобрать параметры соответствующие большей эффективности беззвучного метода обнаружения объекта по видеокамере на территории, моделируемой случайным лабиринтом, что характерно для помещений при пожарах, землетрясениях и т. д., метод, основанный идентификации по звуку более эффективен асимптотически, а значит для больших лабиринтов элементы его топологии будут иметь меньшую мощность и звуковой метод при низком уровне шума можно считать более эффективным.

Монография посвящена обсуждению подходов к прогнозированию потребностей в квалифицированных кадрах на примере рынка труда учителей в регионах Центрального Федерального округа. Предлагается и обсуждается методика трендового прогнозирования с учетом поправок, рассчитываемых на основе количественных оценок различных факторов, прямо или косвенно влияющих на состояние локальных рынков труда. Для преподавателей, научных сотрудников и специалистов-практиков в области прогнозирования динамики рынков труда и региональной экономики, а также для аспирантов и студентов старших курсов экономических и инженерно-экономических специальностей.