Данная работа посвящена теоретическому анализу и сравнительной характеристике методов и алгоритмов автоматической верификации личности по динамическим характеристикам рукописной подписи. Рассмотрены процессы сбора и предобработки динамических характеристик. Проведён анализ классических методов,  включая скрытые Марковские модели, метод опорных векторов, а также современных нейросетевых архитектур, среди которых рекуррентные, свёрточные и сиамские нейронные сети. Выделены преимущества использования сиамских нейронных сетей в задачах верификации при условии малого объёма обучающих данных. Определены ключевые метрики оценки качества биометрических систем. Обобщены преимущества и недостатки рассмотренных методов, а также обозначены перспективные направления исследований.

Ключевые слова: верификация, подпись, машинное обучение, динамическая характеристика, скрытые Марковские модели, метод опорных векторов, нейросетевой подход, рекуррентные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, сиамские нейронные сети, ошибка первого рода

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье рассматриваются принципы работы, ключевые технологии и перспективы развития систем eye-tracking в устройствах виртуальной реальности (VR). Освещены основные компоненты таких систем, включая инфракрасные камеры, алгоритмы компьютерного зрения и методы калибровки. Подробно анализируются технологии отслеживания взгляда, такие как Pupil Center Corneal Reflection (PCCR), а также их интеграция с рендерингом для реализации фовеального рендеринга, что позволяет значительно снизить нагрузку на GPU. Рассмотрены актуальные проблемы, включая задержки и энергопотребление, и предложены пути их решения, такие как использование предиктивных алгоритмов и аппаратного ускорения. Особое внимание уделено перспективным направлениям, включая нейроинтерфейсы и голографические системы. Статья основана на последних исследованиях и разработках ведущих компаний, таких как Tobii, Qualcomm и Facebook Reality Labs. Материалы статьи представляют интерес для разработчиков VR-устройств, исследователей в области человеко-машинного взаимодействия и специалистов по компьютерному зрению.

Ключевые слова: отслеживание взгляда, виртуальная реальность, фовеальный рендеринг, компьютерное зрение, человеко-машинное взаимодействие

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье анализируются современные технологии и методы обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), применяемые для оценки последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Основное внимание уделено алгоритмам обработки изображений, методам компьютерного зрения и машинного обучения, обеспечивающим точную диагностику повреждений и создание 3D-моделей разрушенных объектов. Также рассматриваются примеры построения математических моделей для расчёта логистики восстановительных работ, интеграция данных с LiDAR-систем и анализ изображений на основе U-Net и CNN. 

Ключевые слова: БПЛА, обработка изображений, LiDAR, 3D-модели разрушенных объектов, чрезвычайные ситуации, компьютерное зрение, свёрточные нейронные сети, методы машинного обучения, восстановление инфраструктуры, диагностика повреждений, оценка ущерба

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Практика производства оптических интерференционных покрытий показывает, что при применении новых тонкопленочных материалов, получение оптических изделий с заданными требованиями к функции качества зависит от точности значения их показателя преломления. Результаты его оценки на больших кристаллах частот отличаются, что не позволяет в итоге узкополосные фильтры с требуемыми техническими параметрами. В данной статье предлагается подход к оценке параметров показателя преломления тонкой пленки на основе решения задачи инверсного синтеза, который базируется на экспериментальном определении толщины напыленных пленок при помощи рентгенофлуоресцентного анализатора толщины покрытий и данных о спектре коэффициента отражения, полученных с использованием широкополосного спектрофотометра. Проведённое в ходе исследования численное моделирование показало, что даже при наличии 5% допусков по оцениванию толщины покрытий, можно ожидать достаточно точного определения показателя преломления. Корректность результатов использования данного подхода была проверена путем использования тонкой пленки с известным показателем преломления, который также определялся и по предложенной методике численного моделирования спектра отражения цифрового двойника покрытия.

Ключевые слова: интерференционное покрытие, численное моделирование, спектр коэффициента отражения

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье предложен алгоритм распознавания синтезированной речи на основе вычисления энтропии аудиосигнала. Актуальность работы обусловлена ростом случаев неправомерного использования синтезированной речи, которая становится практически неотличимой от естественной. Результаты показали, что энтропия синтезированной речи значительно выше, а алгоритм устойчив к потерям данных. Преимуществами алгоритма являются простота интерпретации и невысокая вычислительная сложность. Эксперименты проведены на датасете CMU ARCTIC с использованием модели XTTS v.2. Предложенный алгоритм позволяет принять решение о наличии синтезированной речи без необходимости применения сложных методов спектрального анализа и машинного обучения.

Ключевые слова: синтезированная речь, спуффинг, энтропия Шэннона, распознавание речи

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

 Разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с запаздыванием для L-марковского процесса с квазирациональной спектральной плотностью, являющегося обобщением марковского процесса с рациональным спектром. В основе построения оптимального оператора фильтрации с запаздыванием лежит спектральная теория случайных процессов. Расчетная формула оператора фильтрации была получена с использованием теории L-марковских процессов, методов вычисления стохастических интегралов, теории функций комплексного переменного и методов тригонометрической регрессии. Рассмотрен интересный с точки зрения управления сложными стохастическими системами пример L-марковского процесса (сигнала) с квазирациональным спектром. За основу при построении математической модели оптимального оператора фильтрации с запаздыванием была взята тригонометрическая модель. Показано, что значения оператора фильтрации с запаздыванием представляются линейной комбинацией значений принимаемого сигнала в определенные моменты времени и значений синусоидальных и косинусоидальных функций в те же моменты. Установлено, что числовые значения оператора фильтрации существенно зависят от параметра β совместной спектральной плотности принимаемого и передаваемого сигналов, в связи с чем в работе рассматривались три разные задачи прохождения сигнала через разные физические среды. Установлено, что абсолютная величина действительной части оператора фильтрации на всех трех интервалах изменения срока запаздывания и во всех трех средах превышает абсолютную величину мнимой части в среднем в два и более раз. Построены графики зависимости действительных и мнимых частей оператора фильтрации от срока запаздывания τ, а также трехмерные графики зависимости самого оператора фильтрации с запаздыванием от срока запаздывания. Дано физическое обоснование полученным результатам.

Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, шум, фильтрация с запаздыванием, спектральная характеристика, оператор фильтрации, тригонометрический тренд, стандартизованная ошибка аппроксимации

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

 Построена математическая модель, разработан алгоритм и составлена программа на языке программирования Python для расчета численных значений оптимального оператора фильтрации с прогнозом для L-марковского процесса с квазирациональным спектром. Вероятностная  модель формулы оператора фильтрации получена на основе спектрального анализа L-марковских процессов с привлечением методов вычисления стохастических интегралов, теории аналитических функций комплексного переменного и методов корреляционно – регрессионного анализа. Рассмотрен пример L-марковского процесса, значения оптимального оператора фильтрации с прогнозом для которого удалось выразить в виде линейной комбинации значений процесса в некоторые моменты времени и суммы численных значений косинусов и синусов в те же моменты. Основой для получения численных значений оператора фильтрации послужила математическая модель тригонометрической регрессии с 16-ю гармониками, наилучшим образом аппроксимирующая исследуемый процесс и имеющая минимальную стандартизованную ошибку аппроксимации среди всех построенных тригонометрических регрессий. Построен график зависимости оператора фильтрации с прогнозом от времени прогноза τ. Найдено критическое значение срока упреждения τ, сверх которого прогноз становится некорректным и ненадежным. Дана физическая интерпретация полученных результатов фильтрации с прогнозом.
Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации.

Ключевые слова: случайный процесс, L-марковский процесс, фильтрация с прогнозом, спектральная характеристика, оператор фильтрации

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В современном мире, когда технологии развиваются с невероятной скоростью, компьютеры обрели способность «видеть» и воспринимать окружающий мир подобно человеку. Это привело к революции в анализе и обработке визуальных данных. Одним из ключевых достижений стало применение компьютерного зрения для поиска объектов на фотографиях и видео. Благодаря этим технологиям можно не только находить такие объекты как люди, автомобили или животные, но и точно указывать их положение с помощью ограничивающих рамок или масок для сегментации. В данной статье подробно рассматриваются современные модели глубоких нейронных сетей, применяемые для детекции человека на изображениях и видео, снятых с высоты и большого расстояния на сложном фоне. Анализируются архитектуры Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN), Single Shot Detector (SSD) и You Only Look Once (YOLO), сравниваются их точность, скорость и способность эффективно выявлять объекты в условиях неоднородного фона. Особое внимание уделено изучению особенностей каждой модели в конкретных практических ситуациях, где важны и высокое качество обнаружения целевых объектов, и скорость обработки изображений. 

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, детекция человека, компьютерное зрение, обнаружение объектов, обработка изображений

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье предлагается разработка математической модели, которая включает в себя комплексный подход к моделированию взаимодействия поверхностей, учитывающий геометрические особенности канавки. Важным аспектом новизны работы является её валидация на основе экспериментальных данных. Для описания движения смазочного материала в рабочем зазоре применена модель, описывающая движение истинно вязкого смазочного материала, включающая уравнение неразрывности. Проведённые расчёты и эксперименты подтвердили адекватность предложенной модели, что свидетельствует о возможности её практического применения для инженерного анализа и проектирования. Результаты данной работы позволили улучшить понимание механизма движения смазочного материала в радиальных подшипниках скольжения, имеющих на поверхности вала полимерное покрытие с осевой канавкой. Также исследования показали, что наличие канавки на поверхности вала влияет на распределение давления, что, в свою очередь, отражается на триботехнических параметрах подшипника. Введение канавки способствует более эффективному распределению смазочного материала по рабочему зазору, увеличению несущей способности подшипника, уменьшению коэффициента трения и снижению износа контактных поверхностей. 

Ключевые слова: радиальный подшипник, оценка износостойкости, антифрикционное полимерное покрытие, канавка, гидродинамический режим, верификация

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе предложена математическая модель ламинарного течения истинно вязкого смазочного материала в зазоре радиального подшипника скольжения с нестандартным опорным профилем. Рассматривается влияние фторопластсодержащего полимерного покрытия и канавки на поверхности вала с учётом нелинейных эффектов, что повышает точность описания гидродинамических процессов. Используются подходы приближения «тонкого слоя» и уравнения неразрывности для определения гидродинамического давления, нагрузочной способности и коэффициента трения. Проведено сопоставление с известными расчетными моделями, показавшее улучшение прогноза эксплуатационных характеристик. Результаты демонстрируют возможность обеспечения стабильного всплытия вала, что подтверждает применимость разработанной модели для инженерных расчетов подшипников с полимерным покрытием и канавкой.

Ключевые слова: радиальный подшипник скольжения, математическое моделирование, истинно вязкая смазка, полимерное композиционное покрытие, гидродинамический режим, триботехнические характеристики

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена разработке комбинированного метода реферирования русскоязычных текстов, объединяющего экстрактивные и абстрактивные подходы для преодоления ограничений существующих методов. Предлагаемому методу предшествуют этапы: предобработка текста, комплексный лингвистический анализ с использованием RuBERT, кластеризация на основе семантической близости. Метод включает экстрактивное реферирование через алгоритм TextRank и абстрактивную доработку с помощью нейросетевой модели RuT5. Эксперименты на новостном корпусе Газета.Ру подтвердили преимущество метода по точности, полноте, F-мере и метрикам ROUGE. Результаты показали превосходство комбинированного подхода над чисто экстрактивными методами, такими как TF-IDF и статистический, и абстрактивными методами, такими как RuT5 и mBART.

Ключевые слова: комбинированный метод, реферирование, русскоязычные тексты, TextRank, RuT5

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе рассмотрена стохастическая модель работы веб-сервера Apache HTTP Server, описываемая системой Колмогорова распределения вероятностей состояний, в предположении, что поток заявок пуассоновский, в том числе простейший. Предложена схема решения системы дифференциальных уравнений большой размерности с мало меняющимися начальными данными, проведено сравнение параметров представленной модели с параметрами имитационной модели работы веб-сервера. Для сравнения имитационной и стохастической моделей между собой использован тестовый сервер с генераций запросов и имитацией их обработки с использованием статистики программой Apache JMeter, на основании которого оценены значения параметров интенсивностей потоков входящих и обработанных заявок. Представленная модель не противоречит имитационной, позволяет оценить состояния системы при различных режимах работы и рассчитать загруженности веб-сервера при большом потоке данных.

Ключевые слова: стохастическое моделирование, имитационная модель, уравнения Колмогорова, метод прогонки, система массового обслуживания, характеристики эффективности, тестовый сервер, поток заявок, каналы обслуживания, очередь

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе рассматривается влияние крупности частиц на динамику взвешенных наносов в речном русле. Используется вычислительный комплекс EcoGIS-Simulation для моделирования совместной динамики поверхностных вод и наносов в модели реки Волга ниже плотины Волжской ГЭС. Важнейшим фактором изменчивости русла являются весенние попуски воды из Волгоградского водохранилища, когда расход воды увеличивается в пять раз. Вычислены некоторые интегральные и локальные характеристики речного русла в зависимости от коэффициент крупности частиц.

Ключевые слова: взвешенные наносы, размер частиц грунта, динамика наносов, диффузия, донные отложения, морфология русла, рельеф, скорость гравитационного оседания частиц, EcoGIS-Simulation, формула Векслера, расход воды

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье исследуется влияние направления обработки данных на результаты дискретного косинусного преобразования (ДКП). На основе теории групп рассматриваются симметрии базисных функций ДКП, анализируются изменения, возникающие при смене направления обработки сигнала. Показано, что антисимметричные составляющие базиса меняют знак при обратном порядке отсчетов, в то время как симметричные остаются неизменными. Предложены модифицированные выражения для блочного ДКП, учитывающие изменение направления обработки. Экспериментально подтверждена инвариантность частотного состава преобразования к направлению обработки данных. Результаты демонстрируют возможность применения предложенного подхода для анализа сигналов произвольной природы, включая обработку изображений и сжатие данных.

Ключевые слова: дискретные преобразования, базисные функции, инвариантность, симметрия, направление обработки, матричное представление, корреляция

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Рассмотрены алгоритмы построения базисных функций, методы оптимизации вычислений и механизмы L1/L2 регуляризации, на основе которых разработано веб-приложение для выполнения многомерной регрессии с использованием метода наименьших квадратов и программной библиотеки конструируемых базисов. Разработанное программное обеспечение обеспечивает эффективную аппроксимацию многомерных данных с возможностью визуализации результатов в двухмерной и трехмерной проекциях. Практическая ценность работы заключается в создании программного инструмента, находящегося в открытом доступе сЕти, для анализа и моделирования сложных многомерных зависимостей.

Ключевые слова: аппроксимация, метод наименьших квадратов, базисные функции, многомерная регрессия, L1/L2- регуляризация, веб-приложение, визуализация данных, многомерный эллиптический параболоид

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе рассматривается задача краткосрочного прогнозирования температуры льда в инженерных системах с высокой чувствительностью к тепловым нагрузкам. Предлагается трансформерная архитектура, дополненная физически-информированной функцией потерь, основанной на уравнении теплового баланса. Такой подход позволяет учесть инерционные свойства объекта и согласовать динамику прогнозируемой температуры с подаваемой мощностью и внешними условиями. Модель протестирована на данных с ледовой арены с минутной частотой измерений. Проведено сравнение с базовыми архитектурами LSTM, GRU, Transformer по метрикам MSE, MAE и MAPE. Результаты демонстрируют существенное улучшение точности в переходных режимах, а также устойчивость предсказаний к резким скачкам температуры, особенно после заливки льда. Предложенный метод может быть интегрирован в контуры интеллектуального управления инженерными объектами, обеспечивая не только высокую точность, но и физическую интерпретируемость модели. Работа подтверждает эффективность интеграции физического знания в нейросетевые прогнозные модели.

Ключевые слова: краткосрочное прогнозирование, временные ряды, трансформеры, машинное обучение, физически-информированная модель, предиктивное управление

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Данная работа посвящена теоретическому анализу методов, применяемых в задачах верификации динамики подписи, полученной с графического планшета. Проведена классификация трёх фундаментальных подходов к решению данной задачи: сопоставление с эталоном; стохастическое моделирование и дискриминативная классификация. Каждый подход в данной работе рассмотрен на примере конкретного метода: динамическая трансформация временной шкалы; скрытые Марковские модели; метод опорных векторов. Для каждого метода раскрыты теоретические основы, представлен математический аппарат, выявлены основные преимущества и недостатки. Результаты проведённого сравнительного анализа могут быть использованы в качестве необходимой теоретической базы при разработке современных систем верификации динамики подписи.

Ключевые слова: верификация, биометрическая аутентификация, динамика подписи, графический планшет, классификация методов, сопоставление с эталоном, стохастическое моделирование, дискриминативная классификация, скрытые Марковские модели, динамическая трансформация

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

Характеристики погружного асинхронного электродвигателя, с достаточной для практики достоверностью, описываются теорией многодвигательного электропривода. В этом случае классическая схема замещения погружного асинхронного электродвигателя представляет собой связанную систему из нескольких Т-образных схем замещения. В свою очередь это значительно увеличивает ее вычислительную сложность и снижает быстродействие АСУТП. Предлагается с помощью методов планирования эксперимента построить математическую модель погружного электродвигателя в виде полиномов с существенно большим быстродействием. В области применимости, расхождения в оценке энергетических показателей не превышают 1,1%, между предложенными моделями и классическими Т-образными схемами замещения.  

Ключевые слова: автоматизированная система управления, математическая модель, полином, средняя абсолютная процентная ошибка, вычислительная сложность, методы планирования эксперимента, диаграмма рассеяния, модальный интервал, погружной электродвигатель, пакет ротора

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Статья посвящена изучению возможностей автоматической транскрибации и анализа аудиозаписей телефонных разговоров сотрудников отдела продаж с клиентами. Актуальность исследования связана с ростом объема голосовых данных и потребностью в их быстрой обработке в организациях, деятельность которых тесно связана с продажей своих продуктов или услуг клиентам. Автоматическая обработка аудиозаписей позволит провести проверку качества работы сотрудников call-центров, определяя допущенные нарушения в скриптах разговоров с клиентами. Предложенное программное решение основано на использовании модели Whisper для распознавания речи, библиотеки pyannote.audio для диаризации спикеров, а также библиотеки RapidFuzz для организации нечёткого поиска при проведении анализа строк. В ходе экспериментального исследования, проведенного на базе разработанного программного решения, было подтверждено, что использование современных языковых моделей и алгоритмов позволяет добиться высокой степени автоматизации обработки аудиозаписей и может использоваться в качестве инструмента предварительного контроля без участия специалиста. Полученные результаты подтверждают практическую применимость используемого авторами подхода для решения задач контроля качества в отделах продаж или call-центрах.

Ключевые слова: call-центр, аудиофайл, распознавание речи, транскрибация, диаризация спикеров, классификация реплик, обработка аудиозаписей, Whisper, pyannote.audio, RapidFuzz

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье представлена математическая модель, формализующая процесс управления научной деятельностью организации. В основе модели лежат инструменты теории массового обслуживания. При построении используется принцип гибели - размножения. Для частного случая приводится граф состояний и соответствующая система дифференциальных уравнений Колмогорова. Интенсивность входного и выходного потоков рассматриваются как нестационарные потоки, зависящие от времени. Модель позволяет рассматривать различные структуры и схемы взаимодействия научных подразделений и различные сценарии постановки научных задач и интенсивности их решения работниками организации. Для построенной модели разработан программный комплекс по принятию решения для оптимального управления научной деятельностью подразделения. В статье представлен один из результатов экспериментального и модельного исследования влияния мотивационной составляющей и уровня компетентности сотрудников.

Ключевые слова: научная деятельность, математическая модель, система массового обслуживания, принцип гибели-размножения, граф состояний, система дифференциальных уравнений

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.4 - Управление в организационных системах

В статье рассматривается строение и принцип действия усовершенствованного агрегата для смешения сыпучих материалов, имеющего возможность управления режимами смешения. Приведена расчетная схема процесса формирования разреженного потока. Выведено выражение для расчета коэффициента неоднородности при смешении сыпучих сред, имеющих различные размеры, форму и другие параметры Исследование, проведённое в статье, позволяет не только прогнозировать качество получаемой смеси, но и выявлять факторы, оказывающие наибольшее влияние на достижение требуемой однородности.

Ключевые слова: агрегат, сыпучие среды, смешение, коэффициент неоднородности, концентрация, расчетная схема, размер частицы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье представлен новый подход адаптивного управления параметрами генетического алгоритма, основанный на методах обучения с подкреплением. Использование алгоритма Q-обучения позволяет динамически изменять вероятности мутации и кроссовера в зависимости от текущего состояния популяции и прогресса эволюционного процесса. Экспериментально показано, что данный подход обеспечивает более эффективное решение задач оптимизации по сравнению с классическим генетическим алгоритмом и предыдущими подходами с использованием искусственных нейронных сетей. Проведены тестирования на функциях Растригина и Шаффера, подтверждающие преимущества нового метода в задачах с большим числом локальных экстремумов и высокой размерностью.

Ключевые слова: генетический алгоритм, обучение с подкреплением, адаптивное управление, Q-обучение, глобальная оптимизация, функция Растригина, функция Шаффера

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматривается разработанный авторами программный модуль, предназначенный для автоматической генерации программного кода на основе UML-диаграмм. Актуальность разработки данного модуля обусловлена ограничениями существующих зарубежных инструментов кодогенерации, связанными с функциональностью, удобством использования, поддержкой современных технологий, а также с их недоступностью на территории России. Модуль анализирует JSON-файлы, полученные экспортированием из онлайн-сервиса draw.io UML-диаграмм и преобразует их в код на выбранном языке программирования (Python, C++, Java) или в DDL-скрипты для СУБД (PostgreSQL, Oracle, MySQL). В качестве основных инструментов разработки были использованы язык Python и шаблонизатор Jinja2. Работа программного модуля продемонстрирована на примере небольшого проекта «Система управления библиотекой». В ходе исследования была проведена серия тестов по автоматической генерации кодов на основе типовых архитектур программно-информационных систем. Результаты тестов показали, что сгенерированный с помощью разработанного модуля код полностью соответствует исходным UML-диаграммам, включая структуру классов, связи между ними, а также конфигурацию базы данных и инфраструктуры (Docker Compose). Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенная концепция генерации программного кода на основе визуальных моделей UML-диаграмм, построенных в популярном онлайн-редакторе draw.io, значительно облегчает разработку программно-информационных систем, и может быть использована в учебных целях. 

Ключевые слова: генерация кода, автоматизация, python, jinja2, uml-диаграмма, json, шаблонизатор, парсинг, диаграмма классов, база данных, диаграмма развертывания

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Традиционные маркетинговые методы продвижения товаров и услуг ориентируются на широкую аудиторию и не учитывают индивидуальные характеристики потребителей, что может привести к небольшому проценту положительных откликов и даже к отрицательным откликам (потере клиентов). Широкий охват аудитории приводит к увеличению стоимости маркетинговых взаимодействий и не гарантирует достижение целей маркетинговых кампаний. В такой ситуации ставится задача минимизации избыточных расходов за счет более рациональной организации маркетингового взаимодействия, направленной на получение максимальной прибыли от каждого целевого клиента. Для реализации подобной стратегии необходимы инструменты, способные выделить сегменты клиентов, маркетинговое взаимодействие с которыми приведет к положительному отклику. Одной из технологий построения таких инструментов является uplift-моделирование, которое является разделом машинного обучения и считается перспективным направлением в data-driven маркетинге. В рамках данной статьи на базе открытых данных X5 RetailHero Uplift Modeling Dataset, предоставленных компанией X5 Retail Group, проводится сравнительный анализ эффективности различных подходов uplift-моделирования для выделения сегмента клиентов, которые наиболее подвержены целевому воздействию. Для проведения сравнительного анализа используются различные uplift-метрики и визуальные технологии.

Ключевые слова: эффективные маркетинговые коммуникации с клиентами, сегментирование клиентов, методы машинного обучения, uplift моделирование, uplift метрики качества

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматриваются возможности анализа геополитических процессов в рамках методологии ситуационного анализа, использующей когнитивное моделирование. Дается общее описание ситуационного анализа, процесса построения сценариев развития событий, в котором выделяются два этапа: этап подготовительный (предсценарный), необходим для выполнения описательной и объяснительной функций прогнозных исследований и этап сценарный, предназначенный для содержательного и формального исследования, а также описания прогнозируемых процессов, построения моделей системы и подготовки всей необходимой информации для синтеза сценариев. Далее предлагается метод применения ситуационного анализа в рамках инструментария когнитивного моделирования варианта «сценария будущего» и его анализ с учетом всех вновь открывающихся «главных» факторов, отношений, обратных связей и динамики их изменений. При формировании сценария развития конкретной геополитической ситуации в рамках когнитивного моделирования этот метод может быть представлен наличием каузальной (функциональной) и логико-смысловой связи элементов или агентов действий и контрдействий. Интерпретируя логико-смысловое как структурное, а каузальное – как динамическое, получаем возможность структурно-динамического системного описания геополитической конфронтации с помощью языка когнитивных графов, т.е. показа графического выражения каузальных отношений между понятиями (факторами), характеризующими тот или иной геополитический процесс. При этом в рамках сценарного этапа выполняются следующие процедуры: анализ исходной геополитической ситуации, а именно, определение существенных факторов, составляющих схему внутренних связей и внешних взаимоотношений, их структурирование; определение структуры влияющих факторов; определение направлений и силы воздействия факторов (позитивное и негативное влияние); выбор базовых стереотипов или обобщенных моделей взаимодействий, отвечающих исходной ситуации; построение когнитивных моделей фактического состояния ситуации; определение тенденций развития ситуации, анализ динамики; перенос сценария на практическую основу.

Ключевые слова: геополитические процессы, ситуационный анализ, когнитивное моделирование, методика построение прогнозных сценариев

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации