Статья основана на результатах исследования способности больших языковых моделей (LLM-моделей) различать достоверные и фальшивые но- вости. Специализированные организации способны затратить существенное количество ресурсов и провести доскональную проверку достоверности ново- сти, однако читатели не всегда обладают столь мощными инструментами и оценивают степень достоверности исходя из своего опыта, мнения соци- ального окружения и – в последнее время – результатов проверки новостей с помощью доступных читателям LLM-моделей. В результате исследования обнаружилось, что достоверные новости почти всегда верно идентифициру- ются LLM-моделями, а в идентификации фальшивых новостей ошибки встречаются довольно часто. Было уделено внимание и способности LLM- моделей корректировать фальшивые новости для придания им большей достоверности.

С развитием экономики у государства возрастает потребность в автоматизации производственных процессов. Особый интерес представляют научные исследования, направленные на решение проблем в области беспилотной перевозки пассажиров и грузов по водным путям. В мировом судостроении наблюдается тенденция к увеличению количества проектов, связанных с безэкипажными судами. Актуальность автоматизации надводного транспорта заключается в сокращении трудозатрат экипажей морского и речного флотов на выполнение рутинных задач, снижении количества чрезвычайных ситуаций. Приведен анализ современных методов и технологий реализации автономной навигационной системы для беспилотных надводных аппаратов. Рассмотрены передовые алгоритмы и средства, представленные на международных конкурсах по проектированию беспилотных надводных аппаратов RoboBoat и RobotX. Представлены рекомендации по проектированию автономных навигационных систем для трех сценариев использования беспилотных надводных аппаратов во внутренних водных путях. Результаты исследования позволили систематизировать подходы и обозначить их ограничения для каждого из этапов разработки систем автономной навигации. Разработка и внедрение систем управления высокоавтоматизированными и автономными транспортными средствами, создание технических решений для систем навигации, управления и связи являются важной и актуальной задачей в области водных транспортных систем. Их применение будет способствовать устранению рисков, связанных с человеческим фактором и повышению эффективности работы в сложных и изменчивых условиях окружающей среды.

Представлен методический подход к прогнозированию деградации и динамики надёжности оборудования нефтеперерабатывающих предприятий во времени. В отличие от традиционных вероятностных методов, предложенный подход учитывает человеческий фактор, поскольку решения и действия операторов существенно влияют на работу системы, но с трудом поддаются формализации в рамках стандартных математических моделей. Для описания этих взаимодействий используется методология системной динамики, позволяющая отразить неявные и нелинейные зависимости и временные задержки, присущие рассматриваемым системам. Разработанная модель служит инструментом для анализа изменения надёжности в различных условиях эксплуатации и способствует выработке стратегий повышения как технической эффективности, так и организационной устойчивости нефтеперерабатывающих установок.

В статье разработана математическая модель для построения цифрового двойника процесса развития эпидемии в одном из регионов Российской Федерации. Приведена постановка задачи, выбраны переменные модели и возмущения, разработана система нелинейных дифференциальных уравнений, позволяющая на заданном временном интервале прогнозировать выход релевантных характеристик развития эпидемии за ожидаемые значения. Полученные результаты могут быть использованы в системах управления умного города, при управлении процессом ликвидации последствий эпидемии в регионах страны, а также в тренажерных и обучающих системах.

При поиске заимствований в письменных работах значительной проблемой является распознавание отдельных структурных элементов документа: таблиц, иллюстраций, оглавления, библиографии. Без точного определения структурного элемента, к которому относится конкретный фрагмент текста, невозможен учет особенностей этого структурного элемента при выявлении заимствований. Растет количество ложноположительных и ложноотрицательных ошибок, как и количество методов маскировки заимствований для недобросовестных пользователей. В докладе предлагается мультиязычный метод распознавания таблиц. Мы провели сравнение с другими решениями: PDF Plumber и CascadeNet. Скорость работы всех решений, кроме CascadeNet, проверялась на одной и той же машине, CascadeNet дополнительно потребовал подключения GPU. Предложенный метод показал лучшее качество и скорость работы, чем аналогичные методы распознавания таблиц.