ISSN (print): 2313-223X, ISSN (online): 2587-9693 Учредитель: Издательский дом "Юр-ВАК" Главный редактор: Попов Александр Михайлович, д-р физ.-мат. наук, профессор Периодичность / доступ: 4 выпуска в год / подписка Входит в: Перечень ВАК, РИНЦ
Конструирование клеточных автоматов с использованием моделей машинного обучения
Работа посвящена разработке и исследованию методов аппроксимации клеточных автоматов с применением моделей машинного обучения. Клеточные автоматы – это модели, используемые для изучения динамики сложных систем на основе простых правил взаимодействия. В последние годы модели машинного обучения стали мощными инструментами в области обработки данных. В работе исследуются подходы к предсказанию правил клеточных автоматов с использованием моделей машинного обучения, рассматриваются их преимущества и ограничения, а также предлагаются метрики для оценки качества предсказаний состояний клеточных автоматов и зависимость предсказания состояний клеточных автоматов в зависимости от числа поступающих на вход для обучения моделей правил клеточных автоматов. Исследование направлено на понимание того, как модели машинного обучения могут быть использованы для анализа и моделирования сложных систем на основе клеточных автоматов, а также на возможные перспективы развития данного подхода. На основе предложенных метрик проводится сравнительный анализ эффективности различных моделей машинного обучения в предсказании правил клеточных автоматов.
© Юр-ВАК, 2025 https://www.urvak.ru/contacts/
Прогнозирование пространственных эффектов и факторов развития региона с использованием методов машинного обучения
При моделировании пространственного развития территории с учетом пространственных эффектов важно иметь в виду, что на текущее развитие территории влияют не только внутренние показатели (экономические, социальные, демографические, инфраструктурные и т.д.), но и процессы, происходящие в соседних районах. При моделировании пространственного развития Российской Федерации необходимо учитывать пространственную неоднородность, большие расстояния, транспортные коридоры и природно-климатические условия. Учет этих сложных составляющих включает в себя моделирование межрегионального и внутри регионального взаимодействия. Целью исследования является оценка влияния социально-экономических факторов на валовой региональный продукт (ВРП) с учетом пространственной взаимосвязи между федеральными округами и временной динамики. Для достижения цели в работе решались следующие задачи: 1) проведен всесторонний анализ подходов к моделированию пространственного развития регионов; 2) разработана адаптированная методология пространственного анализа, включающая: комплексную систему показателей социально-экономического развития, учитывающую специфику сибирских регионов, типологию пространственных эконометрических моделей. Материалы и методы. При моделировании применялся аппарат эконометрического пространственного моделирования. Выводы. Пространственные эконометрические модели обеспечивают более точное описание социально-экономических процессов в федеральных округах по сравнению с традиционными подходами, не учитывающими пространственную структуру данных.
Моделирование химических и биологических систем с помощью стохастических блочных клеточных автоматов с окрестностью Маркова
Статья посвящена описанию новой вариации стохастических блочных клеточных автоматов – так называемых марковских автоматов, отличительной особенностью которой является динамическое и стохастическое формирование блоков. Приводятся примеры простейших моделей физических процессов, построенные на основе такого типа автоматов. В статье рассматриваются выразительные возможности введенной модели. В частности, через сравнение с машиной Тьюринга показывается алгоритмическая универсальность марковских автоматов, что позволяет им теоретически выполнять сколь угодно сложную обработку символьных цепочек. С другой стороны, наличие в системе правил автомата так называемой перемешивающей подсистемы подстановок приводит к другому типу поведения данных автоматов, динамика которого описывается классическими кинетическими уравнениями для систем химических реакций. Показывается, что использование в автомате специальных разделительных символов (мембран) позволяет комбинировать в разных частях одного и того же автомата несколько различных типов поведения, а также организовывать информационное взаимодействие между этими частями. Данный прием открывает возможность моделирования простейших биологических систем – клеток. На примере двумерного варианта предлагаемой модели показывается, как можно расширить базовую одномерную модель на случай большей размерности.
Удаленное стимулирование сценариев КЭД в модели Джейнса–Каммингса–Хаббарда
В статье рассматривается важная и актуальная задача дистанционный индукции квантового динамического сценария. Это перенесение такого сценария из донорских атомов на целевой атом. Такая индукция основана на усиление квантового перехода в присутствии нескольких фотонов такого перехода. Мы используем квантовое основное уравнения для модели TCH с несколькими полостями, которая соединены с целевой полостью волноводами. Исследовано зависимость эффективность и переноса сценария в зависимости от числа донорских полостей, числа атомов них и пропускной способности волноводов.
Кибербезопасность платформы цифрового рубля в условиях возрастания рисков информационной безопасности
Актуальность статьи обусловлена следующими обстоятельствами: необходимостью формирования новой концепции кибербезопасности цифрового рубля в системе деструктивных событий цифрового пространства, связанных с увеличением числа компьютерных атак на кредитно-финансовую сферу; во-вторых, ростом средств разрушающего информационного воздействия на финансовые организации; актуальными становятся задачи по выявлению и предупреждению киберугроз в системе кибербезопасности финансовой сферы; необходимостью обеспечения безопасности и защиты информации в цифровом банковском пространстве от деструктивных событий, таких как хакерские атаки, вирусы, мошенничество, а также важностью разработки систем мониторинга конструктивных событий, например, оптимизация процессов, улучшение качества и безопасности финансовых платежей на платформе цифрового рубля. Целью исследования является техническое решение по обеспечению кибербезопасности ее инфраструктуры. Выполнены следующие задачи: уточнены понятия «инфраструктура доверия», «кибербезопасность» и ее разновидности; проведен анализ средств киберпространства в части кибербезопасности инфраструктуры доверия в системе защищенности цифрового рубля. Сформулированы предложения, направленные на повышение кибербезопасности инфраструктуры доверия в системе защищенности цифрового рубля.
Метод визуализации метаграфов со сложной многоуровневой иерархической структурой
Визуализация графов является важным инструментом визуального анализа взаимосвязанных данных, однако традиционные методы недостаточно эффективно справляются с задачами отображения вложенных многоуровневых иерархических структур. В данной работе предложен метод с использованием подхода классических силовых алгоритмов, который ориентирован на визуализацию метаграфов посредством планетарной модели взаимодействия вершин. Особенность предлагаемого подхода заключается в учете собственного веса вершин. Такая адаптация обеспечивает сохранение вложенных структур, повышение читаемости графа и масштабируемость визуализации при увеличении сложности данных. Результаты моделирования метода демонстрируют эффективность этого метода при работе с различными типами вложенных данных, включая файловые системы, организационные структуры и биологические онтологии.
Анализ методов предобработки программного кода для повышения эффективности применения больших языковых моделей в задачах обнаружения уязвимостей
С ростом масштабов и сложности программного обеспечения возрастает потребность в интеллектуальных способах выявления уязвимостей. Одним из таких способов является применение больших языковых моделей, обученных на программном коде, способных анализировать и классифицировать уязвимые участки на ранних этапах разработки. Эффективность моделей зависит от способа представления кода и подготовки входных данных. Методы предобработки могут существенно влиять на точность и устойчивость модели. Цель исследования: провести анализ влияния различных методов предобработки программного кода на точность и устойчивость больших языковых моделей (CodeBERT, GraphCodeBERT, UniXcoder) в задачах выявления уязвимостей. Анализ проводится на основе изменений исходного кода, полученных из коммитов, связанных с уязвимостями базы данных CVE. Методология исследования представляет собой экспериментальный анализ эффективности и устойчивости моделей CodeBERT, GraphCodeBERT и UniXcoder при решении задачи классификации уязвимостей. Эффективность оценивается на основе метрик Accuracy и F1 score. Результаты исследования: получены оценки эффективности различных методов предобработки программного кода при использовании больших языковых моделей в задачах классификации уязвимостей.
Динамическая маршрутизация сигналов в бортовых ЭВМ для повышения надежности системы
Представлен модуль устройства поиска степени оптимальности размещения (УПСОР) для бортовых ЭВМ, реализующий аппаратно-программную перестройку топологии подсистемы бортовой ЭВМ, отвечающей за определение параметров скорости, высоты, давления набегающего потока, при комбинированных помехах. Алгоритм «ранней отсечки» на ПЛИС Kintex-7 проверяет до 1,2 · 106 маршрутов за 0,55 мкс и переключает канал менее чем за 0,72 мкс, что удовлетворяет пределу 1 мкс, установленному DO-178C и ARINC 664. Испытания HIL показали снижение интегральной «возмущенной стоимости» ΔL на 15% и рост вероятности успешной передачи Ps до 0,96. Одновременно динамическая мощность ЦП уменьшилась на 1,1 Вт, а пиковая температура кристалла не превысила 55 °С. Решение подходит для серийного внедрения в БПЛА и модернизацию пилотируемых комплексов без доработки сертифицированного ПО.
Поиск степени оптимальности размещения в мультипроцессорных системах высокой готовности при направленной передаче информации
Статья посвящена поиску степени оптимальности размещения процессов в кластерных многопроцессорных системах высокой готовности с направленной передачей данных. Предлагается аппаратно-программное устройство, реализующее графовую модель: взвешенный граф взаимодействий задач отображается на граф топологии вычислительной сети, а целевая функция минимизирует суммарную длину межпроцессорных связей как произведение весов потоков на расстояния между модулями. Устройство включает генератор перестановок и блок оценки, работающий с электронной моделью графа и учитывающий ограничения пропускной способности каналов и загрузки процессоров; предусмотрены критерии досрочного останова. Экспериментальная проверка на полносвязной четырехпроцессорной конфигурации показала сокращение суммарной длины связей с 450 до 320 условных единиц (–29%) и снижение интенсивности взаимодействий; интегральная производительность выросла до 95% по сравнению с 80% при исходном размещении. Полученные результаты подтверждают применимость подхода для разгрузки коммуникационных каналов, уменьшения межпроцессорного трафика и ускорения реконфигурации в системах реального времени. Намечены направления развития: масштабирование на более крупные топологии, включение адаптивных эвристик и интеграция с средствами планирования задач, что позволит повысить устойчивость и предсказуемость вычислительных платформ высокой готовности.
Промышленный интернет вещей как основа интеллектуального производства
Статья посвящена исследованию современного состояния промышленного интернета вещей (IIoT), его преимуществ и недостатков, выявлению перспектив развития. Промышленный интернет вещей кардинально меняет экономическую модель взаимодействия «поставщик-потребитель». Это позволяет автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования, организовать эффективные цепочки от предприятий-поставщиков до компаний-потребителей, перейти к моделям «экономики совместного использования» и многое другое. В статье представлена модель современной 12-слойной архитектуры IIoT. Выделены основные преимущества IIoT, такие как повышение эффективности, сокращение количества ошибок, повышение безопасности работников, экономия затрат на электроэнергию. Выявлено, что управление промышленными предприятиями на основе IIoT позволяют проводить мониторинг промышленных систем в режиме реального времени, обеспечивать управление цепочками поставок, анализировать большой объем данных, что помогает улучшать производительность, эффективнее управлять запасами и энергопотреблением. Вместе с тем определены риски и проблемы, связанные с широким распространением IIoT, и основная, это информационная безопасность и нехватка квалифицированных кадров. В качестве выводов определены основные направления развития промышленного интернета вещей.
Гибридный блокчейн с динамическими смарт-контрактами для автоматизации логистических и таможенных процессов
Целью исследования является разработка гибридной архитектуры блокчейна для преодоления ключевых проблем логистических цепочек поставок: низкой прозрачности, недостаточной безопасности данных и высокой доли ручного документооборота. В работе применены методы системного анализа существующих блокчейн-платформ (IBM Food Trust, TradeLens, VeChain), оценка их архитектурных особенностей и ограничений, а также проектирование гибридной модели на базе Hyperledger Fabric с динамическими смарт-контрактами. Результаты: предложены многоуровневая архитектура, сочетающая приватные каналы для конфиденциальных данных и публичный реестр для верификации ключевых событий; модуль динамического формирования смарт-контрактов, сокращающий время разработки на 40%; сценарии автоматизации логистических процессов (документооборот, таможенное оформление, управление SLA), обеспечивающие снижение операционных затрат на 30–50% и ускорение обработки транзакций до 320 TPS. В заключении сформулированы рекомендации по интеграции с IoT и регуляторными системами, а также направления для дальнейших исследований в области конфиденциальности данных.
Метод обнаружения признаков угроз информационной безопасности объектов критической информационной инфраструктуры на основе цифровых двойников
В статье представлен метод обнаружения признаков угроз информационной безопасности (ИБ) объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) на основе цифрового двойника (ЦД) с адаптивным механизмом. Рассматриваются ограничения традиционных подходов ИБ в условиях дефицита данных о реальных атаках, сложности тестирования на действующих объектах КИИ и трудностей выявления целенаправленных, маскирующихся угроз. Предложен двухконтурный метод обнаружения признаков угроз ИБ (контур ЦД и контур объекта КИИ), интегрированный с трехуровневым адаптационным механизмом (оперативный, тактический, стратегический режимы). Метод включает этапы генерации синтетических данных, обучения/тестирования моделей в ЦД, детектирования/классификации на объекте КИИ, а также определяет критерии (триггеры) инициирования адаптации. Ключевые преимущества метода: возможность безопасной генерации сценариев угроз и обучения в виртуальной среде ЦД, автоматизированное поддержание актуальности моделей обнаружения признаков угроз ИБ. Результаты апробации на синтетической модели АСУ ТП энергосистемы демонстрируют улучшение метрик качества после адаптации.
Программно-аналитический комплекс поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем
В статье представлена концепция программно-аналитического комплекса (ПАК), предназначенного для поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем. Архитектура комплекса включает модули сбора данных, аналитики, визуализации, генерации рекомендаций и сценарного анализа, что позволяет объединять разнородные сведения о предприятиях, процессах, ресурсах и связях в единую информационную среду. Особое внимание уделено механизмам консолидации данных и интеграции аналитических инструментов, обеспечивающих комплексную оценку устойчивости экосистемы. Для согласованного представления информации и выявления скрытых зависимостей в состав комплекса включена онтологическая модель знаний. Программно-аналитический комплекс ориентирован на повышение качества межорганизационной координации, оптимизацию использования ресурсов и поддержку управленческих решений в условиях неопределенности и изменчивости внешней среды.
Снижение размерности данных для анализа посредством метода главных компонент
Несмотря на то, что современные системы интеллектуального анализа данных обладают высокой вычислительной мощностью, количество данных для анализа постоянно увеличивается и может стать критическим фактором. Таким образом, задача снижения размерности исходных данных для анализа без снижения самого качества анализа становится актуальной. Одним из методов, который позволяет снизить размерность данных является метод главных компонент. В работе рассматривается применение данного метода при анализе данных в узлах сенсорных сетей. Преимущество метода состоит в отсутствии предварительных гипотез о состоянии исследуемого объекта. Реализация метода является линейной и циклической, что определяет его хорошую алгоритмизацию средствами вычислительной техники. В качестве исходного набора данных, используется набор данных работы беспроводной сенсорной сети, которая состоит из одной тысячи узлов. Для каждого узла представлена выборка измерений по основным параметрам качества обслуживания. Проводится предобработка исходных данных. Строится матрица ковариации, для которой находятся собственные числа и собственные вектора. Результатом работы метода являются главные компоненты, получаемые при преобразовании собственных векторов. Данные компоненты служат для анализа данных. Результатом работы является снижение размерности данных.
Проектирование модульной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений в цифровой образовательной среде
В условиях цифровизации образования возрастает потребность в интеллектуальных системах поддержки принятия решений, обеспечивающих обоснованное, адаптивное и персонализированное управление образовательным процессом в цифровой образовательной среде. При этом ключевыми направлениями являются своевременное оценивание, прогнозирование учебных результатов и персонализация образовательных маршрутов в цифровой образовательной среде. Реализация указанных направлений невозможна без интеллектуальной автоматизированной информационной системы, способной обеспечить адаптивную обратную связь в цифровой образовательной среде. Цель исследования заключается в описании архитектуры и модулей автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для реализации адаптивной обратной связи. В отличие от известных реализаций автоматизированных информационных систем, в предлагаемом проекте применяется модульная архитектура, интегрирующая аналитический модуль и адаптивную обратную связь для поддержки принятия решений в цифровой образовательной среде. Приведено описание модулей и анализ реализуемых решений в автоматизированной информационной системе поддержки принятия решений. В статье реализованы этапы проектирования с описанием диаграммы последовательности адаптивного оценивания, диаграммы классов и развертывания. Построена функциональная архитектура с декомпозицией по уровням представления в проектируемой системе поддержки принятия решений. Представленный проект системы в статье позволит обеспечить формирование персонализированного и информационного сопровождения пользователя в процессе поддержки принятия решений в цифровой образовательной среде.
Восстановление сигнала электронной плотности при выходе за пределы рабочего диапазона измерительного прибора
Модели машинного обучения широко внедряются в системы контроля и управления, необходимые для повышения эффективности работы токамака. Для обучения моделей требуется использовать большое количество данных, но в связи с тем, что экспериментальные кампании на токамаке продолжительны во времени, сбор данных ограничен. При этом, во время отбора количество пригодных для обучения данных может еще сократиться в связи с выявлением среди них некорректных (ошибочных) сигналов диагностик. А во время введения в полноценную эксплуатацию нового токамака или отдельного оборудования, частота появления ошибочных сигналов возрастает. В рамках данной работы, мы предлагаем изучить возможность восстановления полученных сигналов с ошибками с помощью моделей машинного обучения. В частности, мы рассматриваем сигналы, полученные при превышении диапазона работы измерительного прибора. За счет восстановленных сигналов предлагается увеличить объем данных для обучения, и тем самым повысить эффективность обучения конечных моделей.
Математическая модель устойчивой приоритизации задач с динамически настраиваемыми весами критериев
Статья посвящена разработке устойчивой математической модели приоритизации задач в условиях многокритериальности, изменяющихся входных данных и частичной неполноты информации, что характерно для современных распределенных и потоковых цифровых систем. Предлагаемая модель обеспечивает автоматическое определение весов критериев на основе статистической вариативности (например, стандартного отклонения) и их динамическую адаптацию с учетом фактической результативности выполнения задач. В отличие от традиционных методов (AHP, TOPSIS), требующих полной информации и ручной настройки, модель не чувствительна к пропущенным значениям, не нуждается в переобучении и обеспечивает аналитическую интерпретируемость решений. Реализован механизм компенсации фрагментарных данных и адаптации к изменению структуры признаков. Проведено сравнение с методами машинного обучения и эвристиками. Экспериментальные результаты, полученные на синтетических и приближенных к реальности наборах, продемонстрировали высокую точность ранжирования (по коэффициенту Спирмена), устойчивость к пропускам (до 50%) и линейную масштабируемость при увеличении количества задач и критериев. Модель применима в системах поддержки принятия решений, DevOps, логистике, мониторинге, управлении инцидентами и других цифровых средах с высокой степенью неопределенности и динамики.
Оценка возможностей применения поведенческой биометрии: анализ движений компьютерной мыши для защиты сеансов удаленного администрирования
Целью данной работы является обоснование возможностей применения динамики мыши как метода поведенческой биометрии для задач непрерывной аутентификации системных администраторов в условиях удаленного доступа. Исследование ориентировано на изучение особенностей смешанных (дискретно-непрерывных) каналов передачи данных и специфики использования GUI-интерфейсов, применяемых в современных сценариях администрирования. В работе рассмотрены формальные модели обработки поведенческих признаков, предложен подход к интеграции асинхронных и фрагментарных сигналов, выполнен сравнительный анализ биометрических методов по критериям устойчивости, возможностей применения в фоновых режимах и возможности интеграции без дополнительного оборудования. Особое внимание уделено архитектурным требованиям к системам непрерывной аутентификации (Continuous Authentication Systems, CAS), включая оценку адаптивности моделей и определение их устойчивости к фрагментации потока данных. Результаты анализа подтверждают, что динамика мыши обладает сбалансированными характеристиками для пассивной биометрической аутентификации: активно используется в программно-аппаратных платформах с графическим интерфейсом, не требует специализированных сенсоров, обеспечивает хорошее качество идентификации при низком уровне вмешательства. Показано, что данный тип биометрической аутентификации может быть эффективно применен в условиях нестабильного канала, при соблюдении требований к синхронизации, агрегации и адаптации профиля. Предложенные рекомендации по архитектуре систем CAS ориентированы на реальное применение в ИТ-инфраструктуре без ущерба для производительности и наличия пользовательского опыта.
Обработка и аннотирование данных в распределенной системе интеллектуального анализа видеопотоков для детекции деструктивного поведения
В статье рассматривается распределенная система интеллектуального анализа видеопотоков, предназначенная для автоматической детекции деструктивного поведения в образовательных учреждениях. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности систем безопасности в организациях, где существующие системы, демонстрируют существенные ограничения по скорости реагирования и объективности оценки. Цель данной работы – разработка архитектуры распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков на основе трехуровневого конвейера обработки видеоданных для выявления деструктивного поведения. Основное внимание уделено методам обработки и аннотирования видеоданных в рамках трехуровневого конвейера, включающего детекцию объектов (YOLO), классификацию поведения (CNN) и контекстный анализ событий. Система на основе предложенной архитектуры и модулей трехуровневого конвейера позволяет эффективно выявлять деструктивное поведение, что демонстрирует перспективность применения нейросетевых технологий для создания интеллектуальных систем безопасности в организационных структурах. В данной работе авторы рассматривают применение распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков в образовательных учреждениях, однако предложенное решение может быть адаптировано для других организационных структур, где требуется оперативное выявление агрессии, драк и других форм деструктивного поведения в условиях массового скопления людей.
Квантовая когерентность и супертуннельный эффект: волновая и корпускулярная природа квантовых объектов в интерферометре Маха–Цендера
В статье рассматривается волновая и корпускулярная природа квантовых объектов на примере интерферометра Маха–Цендера и обсуждается возможность так называемого «супертуннельного эффекта». Показано, как поведение фотона в интерферометре определяется не переключением между волной и частицей, а сохранением или утратой когерентности его квантовой амплитуды. Рассмотрены ключевые механизмы: образование суперпозиции на делителе лучей, интерференция при совмещении амплитуд, разрушение когерентности вследствие утечки информации о пути (декогеренция) и восстановление интерференции в схемах типа квантового эрайзера. Обсуждаются аналогичные явления для электронов, нейтронов, атомов и крупных молекул; выделяются источники декогеренции и факторы, ограничивающие наблюдаемость интерференции и туннелирования у массивных объектов (уменьшение длины де Бройля, столкновения, тепловое излучение, внутренние степени свободы). Аналитически описано влияние массы, импульса и параметров барьера на вероятность туннелирования, а также способы ее увеличения (реконфигурация барьера, резонансные механизмы, коллективные эффекты и понижение эффективной массы). Делается вывод, что квантовые правила универсальны: волновые и корпускулярные проявления зависят от экспериментальной постановки и степени сохранения когерентности, а не от внутреннего превращения частицы. Обсуждается концепция «супертуннелирования» как экспериментально достижимой при преодолении декогеренции и экспоненциальных ограничений, и намечены возможные пути для его реализации.
Исследование электрофизических свойств солнечного элемента с наногетеропереходами на некристаллической кремниевой подложке
Исследованы электрооптические свойства материалов, входящих в состав солнечного элемента на основе некристаллического технического кремния. Определены, в какой мере они в качестве эффективных компонент наногетероперехода пригодны для преобразования энергии излучения в электричество. Определены основные факторы, препятствовавшие активному использованию технического кремния: отсутствие свободных носителей тока, слабая электропроводность, высокая степень бесструктурности, наличие достаточно большой концентрации глубоких LDES – локальных дефектных энергетических состояний. Сделан вывод о том, что электроны в этих глубоких состояниях могут способствовать (и это весьма важно!) возникновению наномасштабного электрического контактного поля. Выявлены также особые преимущества именно некристаллического кремния с богатым содержанием LDES в качестве эффективного материала для солнечного элемента. Отмечено, что эти качества некристаллического кремния, однако, проявляются в наноразмерном состоянии только в сочетании с нанокристаллическими халькогенидами свинца PbX, где X может быть также серой (S), селеном (Se) и теллуром (Te). Важным выводом работы является также то, что подобные положительные преобразующие электрофизические свойства характерны для многих полупроводников в нано-размерном состоянии, если энергетический спектр их электронов подобен спектру в нано-размерном собственном кристаллическом полупроводнике. Доказано, что данное контактное поле формируется за счет самоорганизующегося роста «островков» – кристаллических нано-включений PbX в местах, где сам c-PbX естественным образом находит кремниевый нанокристаллит (c-Si) с практически идентичной кристаллической структурой (в этом и заключается особенность самоорганизующегося роста!) с последующим образованием ⟨c-Si::c-PbX⟩ – наногетероперехода. Рассчитаны параметры контактного поля; определено число N электронов, формирующих контактное поле; проведен численный анализ электрофизических параметров наногетероперехода.
Оптимизация угла наклона для повышения эффективности солнечных панелей: на примере Паркента, Узбекистан
Эффективность фотоэлектрических (ФЭ) систем в значительной степени зависит от угла наклона солнечных панелей, особенно в регионах с сезонными колебаниями солнечной инсоляции. В данном исследовании рассматривается оптимальный угол наклона для солнечной электростанции мощностью 10 кВт, установленной в Паркентском районе Узбекистана –регионе с континентальным климатом и высокой солнечной активностью. На основе эмпирических формул установлено, что фиксированный оптимальный угол наклона для круглогодичной эксплуатации составляет 33°. Сезонная корректировка угла наклона обеспечивает незначительное увеличение выработки – до 4% при использовании двух- и четырехсезонных конфигураций. Полученные результаты подчеркивают важность оптимизации угла наклона с учетом местных условий для максимального сбора солнечной энергии, что особенно актуально для автономных систем возобновляемой энергетики, применяемых для производства водорода.
Эволюция возможностей больших языковых моделей в юридической сфере: метаанализ четырех экспериментальных исследований
Представлен метаанализ четырех экспериментальных исследований проекта «Норм!», направленный на систематическое изучение эффективности больших языковых моделей в юридической сфере. Исследование охватывает сравнительный анализ младших и старших моделей, оптимизацию системных промптов и тестирование многоагентных архитектур на задачах по российскому семейному и гражданскому праву. Ключевым открытием стало выявление нелинейной зависимости между архитектурной сложностью и качеством результатов: переход от простых к сложным системам обеспечивает незначительный прирост качества (15–40%) при экспоненциальном росте ресурсных затрат (в 10–15 раз). Флагманские модели GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro демонстрируют превосходство по качеству (9,04 и 8,52 балла), однако экономически оптимальными остаются младшие БЯМ с коэффициентами эффективности до 130.3. Универсальной проблемной зоной для всех архитектур являются задачи, требующие интегративного анализа множественных правовых норм. Результаты формируют научно обоснованные рекомендации для различных сценариев внедрения: от массовых консультационных сервисов до специализированных юридических применений, определяя перспективы развития гибридных архитектур в правовой практике.