Работа посвящена методологическим проблемам повышения эффективности технологии сценарного анализа и моделирования процессов развития социально-экономических систем, результаты которого предназначены для использования в системах поддержки принятия управленческих решений с целью опережающей оценки их эффективности. Рассмотрен ряд ограничений традиционного подхода к сценарно-когнитивному моделированию, которые приводят прежде всего к упущению в получаемом в результате моделирования сценарии ключевых событий, непосредственно влияющих на оценку ситуации и принятие решений. Предложен подход, обеспечивающий возможность идентификации и анализа динамики изменения значений факторов модели в процессе ее исследования, а также формирование на его основе дополнительных сценарно-событийных взаимосвязей между факторами с целью повышения адекватности модели анализируемой ситуации. Разработан расчетный алгоритм анализа динамики поведения факторов модели, реализованный и апробированный в рамках программно-аналитического комплекса сценарного моделирования. Приведен пример использования алгоритма

The article presents an overview of several studies in the field of Brain–Computer Interfaces (BCIs), the requirements for the architecture of such promising devices, as well as multi-modal BCI for drone control in a smart-city environment. Distinctive features of the proposed solution are the simplicity of the architecture (the use of only one smartphone for both receiving and processing bio-signals from the headset and transmitting commands to the drone), an open-source software solution for signal processing, generating, and sending commands to the unmanned aerial vehicle (UAV), as well as multimodality of the BCI (the use of both electroencephalographic (EEG) and electrooculographic (EOG) signals of the operator). For bio-signal acquisition, we used the NeuroSky Mindwave Mobile 2 headset, which is connected to an Android-based smartphone via Bluetooth. The developed Android application (Tello NeuroSky) processes signals from the headset and generates and transmits commands to the DJI Tello UAV via Wi-Fi. The decrease (depression) and increase of 𝛼- and 𝛽-rhythms of the brain, as well as EOG signals that occur during blinking were the triggers for UAV commands. The developed software allows the manual setting of the minimum, maximum and threshold values for the processed bio-signals. The following commands for the UAV were implemented: take-off, landing, forward movement, and backwards movement. Two threads of the smartphone’s central processing unit (CPU) were utilized when processing signals in the software to increase the performance: for signal processing (1-D Daubechies 2 (db2) wavelet transform) and updating data on the diagrams, and for generating and transmitting commands to the drone.

Обосновывается вывод о том, что бизнес-экосистемы являются порождением информационной эпохи, что их становление облегчается по мере внедрения информационных технологий в современные бизнес-процессы. Обсуждаются закономерности формирования и функционирования инновационных бизнес-экосистем, их соответствие ключевым принципам lean-менеджмента.

Рабочая жидкость при эксплуатации подвергается постепенному старению. Для оценки её ресурсного состояния предлагается непрерывное наблюдение за тенденцией кислотного числа при тепловом воздействии, обусловленном работой гидроагрегатов. Используются результаты мониторинга температуры рабочей жидкости в контуре гидропривода, а также экспериментальная зависимость кислотного числа от количества теплоты переданного рабочей жидкости.