В данной статье представлен алгоритм обнаружения нефтяных загрязнений водных поверхностей на основе глубокого обучения, используя мультиспектральные изображения 5-ти канальной камеры, полученные с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Алгоритм, основанный на архитектуре Unet с энкодером efficientnet-b0, демонстрирует высокую точность сегментации и является частью системы экологического мониторинга. С использованием данных о естественных и контролируемых разливах нефти, а также органических сливах, метод прошел полевые испытания на различных водоемах, что подтверждает его эффективность и надежность в оперативном выявлении загрязнений. Полученные результаты демонстрируют, что тпредложенный алгоритм способен автоматически обнаруживать даже незначительные загрязнения водных поверхностей, что позволяет оперативно реагировать на экологические катастрофы и минимизировать их последствия. Разработанный метод обладает высокой скоростью обработки данных и может быть успешно применен в различных климатических условиях.

Предложена методика оценки значения уровня риска информационной безопасности нейронных сетей в зависимости от уровня угроз от множества различных атак методами нечеткой логики и регрессионного анализа, что дает возможность определять степень влияния атак на уровень риска и исключать из рассмотрения атаки, незначительно влияющие на уровень риска.

Для больших индустриальных систем (на примере АЭС) рассмотрены направления импортонезависимого развития облачных инфраструктур для цифровых двойников высокой вычислительной сложности. Предложены методы повышения производительности путём гибридизации облачных серверов с применением перспективной элементной базы – однокристальных компьютеров-ускорителей с массовым динамически масштабируемым многоядерным параллелизмом, сопрягаемых с отечественными микропроцессорами.

В настоящей работе изучается обобщенная математическая модель управляемого ленточного конвейера с переменным углом подъема. Модель задается с помощью нелинейной системы четырех дифференциальных уравнений с переключениями. В модели учитываются линейное перемещение ленты конвейера, изменение импульса системы, динамическое изменение угла подъема ленты относительно горизонта, осевое и линейное трение, демпфирование горизонтального положения конвейера, а также факторы плавной погрузки и мгновенной разгрузки грузов. Сформулирована задача оптимального управления перемещением ленты и угловым положением конвейера. Выполнен синтез нейросетевого регулятора для управления угловым положением конвейера. Разработано программное обеспечение на языке Julia с привлечением библиотек DifferentialEquations, Plots, BlackBoxOptim, а также оригинальной библиотеки нейросетевых вычислений. Представлены результаты вычислительных экспериментов, проведен сравнительный анализ эффективности управления для различных моделей конвейерных систем. Полученные результаты могут найти применение при решении задач моделирования управляемых динамических систем.

Проведен анализ существующих архитектур клиент-серверного взаимодействия на основе веб-технологий для разработки информационных систем. Рассмотрены минимально необходимые принципы для клиентского программного обеспечения, позволяющие реализовать надежные клиентские приложения с учетом требований технологического суверенитета и импортозамещения. Предложено решение задачи быстрого создания информационных с систем с заданными параметрами защиты и удобства разработки.