В данной статье представлена математическая модель системы массового обслуживания с ненадежным прибором, описывающая функционирование коммутатора в условиях негативных воздействий со стороны злоумышленника. Составлен граф состояний системы, записана система уравнений Колмогорова, получены формулы для расчета основных показателей производительности системы, представлены численные результаты для модели M/PH/1/1.

Математический аппарат теории массового обслуживания широко используется для описания работы современных систем связи. В данной работе рассматривается модель двухфазной системы массового обслуживания (СМО) в переходном режиме, которая может быть использована для описания функционирования двухкаскадных коммутационных систем, а также процесса обслуживания заявок на ремонт и техническое обслуживание узлов телекоммуникационных систем. Требуется исследовать характеристики производительности данной СМО в переходном и стационарном режимах при различном коэффициенте загрузки.

В статье представлен подход к выявлению нейрофизиологических маркеров утомления на основе анализа сенсомоторных ритмов ЭЭГ с применением методов глубокого обучения. Предложена методология формирования спектрограмм из многоканальных ЭЭГ-сигналов, включая нормализацию, предобработку и сегментацию данных. Проведено сравнение трех адаптированных архитектур сверточных нейронных сетей (EEGSpecResNet2D, EEGSpecMobileNetV3, EEGSpecAlexNet) в задачах многоклассовой и бинарной классификации фаз утомления. EEGSpecResNet2D продемонстрировала наивысшую точность и устойчивость к переобучению. Дополнительно анализировалась динамика обучения и визуализировались особенности распознавания паттернов в промежуточных фазах выполнения задачи. Полученные результаты подтверждают эффективность архитектур с остаточными связями и анизотропной обработкой сигналов в задачах мониторинга когнитивной нагрузки. Работа демонстрирует потенциал нейросетевых моделей в разработке BCI-интерфейсов для оценки и прогнозирования функционального состояния оператора.

Статья посвящена исследованию практического инструментария для оценки эффективности производственных систем на основе технологий Индустрии 4.0. Рассмотрены структура и источники данных, проанализированы ключевые технологические компоненты: системы управления данными, аналитические платформы и инструменты визуализации. Предложены принципы и правила эффективной визуализации для поддержки принятия управленческих решений. Разработаны практические рекомендации по процессу формирования и внедрения технологической базы оценки на промышленном предприятии, а также обозначены перспективы ее развития. Сделан вывод о том, что именно технологический инструментарий является ключевым компонентом для реализации комплексной методологии оценки в условиях цифровой трансформации.