Современные университеты сталкиваются с проблемой эффективного управления персоналом из-за разнородности требований к сотрудникам, динамичности академической среды и необходимости соблюдения нормативных стандартов. В статье предложено решение в виде адаптивной системы управления персоналом на основе автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализа) и интеллектуальной системы «Эйдос». Представленная методология включает сбор и обработку данных о деятельности сотрудников (KPI, учебная нагрузка, научные публикации), их метризацию, построение профессиограмм и реализацию задачи о назначениях для оптимизации распределения кадров. Система позволяет учитывать специфику подразделений, обеспечивает объективность и прозрачность оценок, а также поддерживает непрерывное обучение модели через обратную связь. Результаты исследования показывают, что использование АСК-анализа и системы «Эйдос» способствует повышению качества управления персоналом и может быть применено в других сферах

Исследованы методы анализа текстовых и бинарных данных, направленные на оценку их информационной структуры, степени случайности и защищённости. Представленный криптоанализатор, основанный на вероятностном подходе, представляет собой комплексный инструмент для исследования защищенности данных и их внутренней организации. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов информации и усложнением задач по её анализу в современном мире, где информационные технологии занимают центральное место. Одним из ключевых аспектов исследования является расчет индекса совпадений, который широко применяется в криптоанализе для различения естественного языка и зашифрованного текста. Этот метод позволяет выявить статистические закономерности, что особенно важно при работе с шифрами, основанными на замене или перестановке символов. Особое внимание уделяется проверке случайности бинарных последовательностей, что имеет решающее значение для оценки качества генерации криптографических ключей и обеспечения надежности алгоритмов шифрования. Эти методы находят широкое применение в современных задачах криптографии, криптоанализа и обеспечения информационной безопасности, способствуя повышению надёжности систем защиты информации и эффективности анализа зашифрованных данных. Реализация данных подходов позволяет не только выявлять уязвимости в существующих системах шифрования, но и разрабатывать рекомендации по их устранению, что особенно важно в условиях растущего числа киберугроз

В работе описана разработка системы работы стенда для проверки двигателей беспилотных летательных аппаратов. Описан принцип работы бесколлекторных электрических двигателей. Приведены частые ошибки в работе двигателя, обозначены возможные их причины. Показана принципиальная схема стенда, описано подключение измерительных элементов и функции контроллера. Приведен пример программы аварийного отключения стенда, написанной в среде программирования OWEN Logic. Обозначены режимы проверки, основные функции стенда, и его практическая значимость в процессе производства беспилотных летательных аппаратов

В процессе предпосевной обработки необходимая многократность проходов однооперационных колёсных агрегатов значительно уплотняет почвенный слой, что сопровождается повышением твёрдости, снижением поглощающей способности почвы и глубины проникновения корневой системы сельскохозяйственных растений. При этом значительное почвенное переувлажнение, характерное для зон рискованного земледелия, часто удлиняет сроки проведения полевых работ, приводя к нарушению агротехнических сроков посева. Проведенными исследованиями установлено, что перспективной многооперационной системой для регионов с маломощным гумусовым слоем, высоким содержанием суглинков при наличии избыточной влаги в ходе подготовки почв к посеву в весенний период является применение высокомощных колёсных тракторов с одновременным агрегатированием несколькими почвообрабатывающими орудиями, одним из которых может быть фронтально установленный прокалыватель-щелерез. Такой способ агрегатирования и подбор орудий позволяет решить актуальные для производства задачи- уменьшит плотность и твёрдость почвенного слоя, наряду с сохранением плодородия, повысить фильтрацию и влагоемкость почвенной среды, создать оптимальные влаговоздушные условия для развития растений

Зерновое производство является основой сельского хозяйства Ростовской области. Повышение урожайности представляет задачу, которая остается актуальной как для производителей, так и для потребителей, поскольку урожайность зерновых культур является одним из показателей, формирующих их цену, а, следовательно, и стоимость продукции, вырабатываемой из них. На урожайность зерновых культур могут оказывать влияние множество различных факторов. Это и посевные качества семян, и характеристики почвы, вносимые удобрения и их количество, климатические условия и др. Целью данной работы является анализ средней урожайности зерновых культур Зерноградского района Ростовской области от климатических условий (температуры окружающего воздуха и количества осадков в период произрастания), а также исследование совместного влияния этих факторов и их взаимной корреляции на урожайность. Для исследования использовались данные за последние 10 лет по Зерноградскому району Ростовской области. В ходе исследования получены модели парной линейной и нелинейной регрессии, модель множественной линейной регрессии и проведен их сравнительный анализ на основании ошибок аппроксимации, индексов корреляции и детерминации, коэффициентов эластичности. Статистическая значимость моделей и входящих в них факторов оценивалась на основании критерия Фишера. Такой подход позволяет прогнозировать среднюю урожайность любых культур в зависимости от различных интересующих исследователя факторов

В данном исследовании анализируются актуальные технологические и инфраструктурные препятствия, влияющие на внедрение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в рамках национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». В работе рассматриваются ключевые риски и возможности к их преодолению. К ИИ применяется концепция «Цикла зрелости технологий», подчеркивающая переход от завышенных ожиданий к объективной оценке после этапа коммерциализации. В последние годы интерес к ИИ значительно вырос как в России, так и в мире, о чем свидетельствует увеличение количества публикаций и инвестиций в этот сектор. ИИ способен оказать значительное положительное влияние на экономику стран, однако, развитие ИИ сопровождается финансовыми рисками и рисками безопасности. Катализатором рисков является высокий темп развития отрасли, приводящий к регулярному появлению как новых рисков, так и способов минимизации их негативного влияния. Исследование основано на библиографическом анализе и включает обзор международного и отечественного опыта в области ИИ. В ходе анализа рассмотрены основные технологические и инфраструктурные препятствия, такие как недостаток данных для обучения моделей и нехватка вычислительных мощностей. Сделан вывод о текущем положении отрасли в РФ в контексте реализации национальных проектов. Исследование демонстрирует, что на начало 2025 года в РФ, как и во всем мире, существуют серьезные и диверсифицированные по своей природе риски, способные осложнить внедрение ИИ в рамках национальных проектов – нехватка вычислительных мощностей, инфраструктуры, профильных кадров и прочие. Однако, в то же время у РФ есть возможности к эффективному преодолению данных рисков за счет инвестиций в технологическое развитие и активного взаимодействия с частным ИТ-сектором