Выполнен экономический анализ современного состояния производства плодовой продукции в сельскохозяйственных организациях Краснодарского края. Выявлены и систематизированы основные тенденции и проблемы регионального плодоводства, что позволило определить приоритетные направления повышения его экономической эффективности, в том числе путем снижения производственных рисков, связанных с неблагоприятными погодными условиями. Предложен методический подход к числовой оценке производственных рисков и мероприятий по их снижению в рассматриваемой подотрасли, использующий инструменты статистики и теории вероятностей. На его основе рассчитана экономическая эффективность оснащения садов противоградовой сеткой, обеспечивающей снижение рисков, связанных с градом, поражающим яблоневые сады на территории Кубани. Полученные результаты могут быть использованы при обосновании направлений развития регионального плодоводства

Актуальность исследования обусловлена насущной потребностью в обеспечении повсеместного и бесперебойного беспроводного интернет-доступа, в то время как существующие технологии, такие как сети пятого поколения и низкоорбитальные спутниковые системы, имеют индивидуальные ограничения, особенно критичные для обширных территорий и специфических задач, например, в агропромышленном комплексе. Данная статья направлена на теоретическое обоснование целесообразности и разработку концептуальных основ для дальнейших исследований по созданию системы интеллектуального управление интеграцией сетей пятого поколения и низкоорбитальной спутниковой системы Starlink для обеспечения бесшовного интернет-соединения. Ведущим подходом к исследованию послужил комплексный анализ научной литературы, сравнительный технологический анализ и методы теоретического моделирования для оценки потенциала интеграции под управлением искусственного интеллекта. В статье представлен сравнительный анализ характеристик сетей пятого поколения и Starlink, подтверждающий их комплементарность; разработаны концептуальная архитектура интеллектуальной системы управления и обобщённый алгоритм её функционирования; а также обоснована необходимость применения методов искусственного интеллекта, включая обучение с подкреплением и функции полезности, для эффективной оркестровки ресурсов и обеспечения адаптивного выбора сети. Материалы статьи формируют теоретическую базу и выдвигают аргументированное предложение о проведении дальнейших научно-исследовательских работ, что имеет практическую ценность для создания адаптивных гибридных сетей, способствующих решению проблемы цифрового неравенства и обеспечивающих технологическую основу для цифровизации ключевых отраслей, включая внедрение технологий точного земледелия в сельском хозяйстве

В статье изложены результаты оценки сортов сои для использования в селекционной программе. Исследования проводили в 2019-2021 гг. на опытном поле Дальневосточного ГАУ. Почва опытного участка луговая черноземовидная. Повторность трехкратная. Объектом исследования являлись 9 образцов селекции Китая. Выделены образцы сои по важным хозяйственным характеристикам в условиях южного региона Приамурья: образцы КО-3, КО-4, КО-5 в качестве материнских и отцовских форм, как среднеспелые с вегетационным периодом 107 дней; КО-1, КО-2, КО-7 и КО-8 как доноры элементов продуктивности, таких как количество узлов, количество бобов и семян на одном растении); КО-3, КО-4, КО-5 как доноры крупности семян; КО-1, КО-2 в качестве источника комплексной устойчивости к местным популяциям грибных болезней (Septoria glycines, Cercospora sojina, Peronospora manshurica) и образец КО-5 в качестве донора высокобелковости - 42,5%. Все изучаемые образцы могут быть использованы в качестве устойчивости к полеганию и высокого прикрепления нижних бобов

В современных условиях стремительного развития технологий и увеличения объемов информации повышается актуальность использования баз данных. В сфере образовательных платформ, направленных на изучение английского языка, работа с большими объемами данных играет ключевую роль в обеспечении качественного обучения и эффективного управления процессами. Компании, создающие образовательные платформы, сталкиваются с необходимостью обработки данных о пользователях, учебных материалах, расписании занятий, результатах тестов и взаимодействии между учениками и преподавателями. Это требует применения автоматизированных систем, которые упрощают работу с данными, ускоряют аналитические процессы и минимизируют вероятность ошибок. Одной из главных задач образовательных платформ является обеспечение персонализированного подхода к обучению и отслеживание прогресса пользователей. Недостаток актуальных данных о пользователях может затруднить адаптацию учебных материалов к их потребностям, тогда как избыточная информация может усложнить процесс анализа. Кроме того, в образовательной сфере важно учитывать такие аспекты, как эффективность уроков, актуальность учебных материалов, удобство интерфейса платформы и качество обратной связи с пользователями. Это делает управление данными сложным процессом, который требует четкой структуры и интеграции всех элементов системы. Применение базы данных позволяет решить указанные проблемы, обеспечивая систематизацию данных и поддержку принятия решений на основе точной информации

Цель – изучение возможности эффективного применения гербицидов нового поколения на основе результатов мониторинга засоренности посевов озимой пшеницы в условиях лесостепной зоны Чеченской Республики. Исследования проводили на опытном поле ФГБНУ «Чеченский НИИСХ», лесостепная зона Чеченской Республики. Использован сорт озимой пшеницы «Ахмат». Расход рабочей жидкости 300 л/га. В посевах озимой пшеницы лесостепной зоны Чеченской Республики определено порядка 20 видов сорных растений, представителей 18 семейств. Тип засоренности в опытах смешанный: однолетние – 60,5 %, многолетние, соответственно – 39,5 %. Перед уборкой количество сорняков на контроле 1 (без гербицидов и прополок) на посеве составило 160,0 шт/м2, с массой 485,00 г/м2. Спикер, КЭ (0,10 л/га) имел эффективность 78,80% гибели сорных растений и 86,5 % снижения массы. Использование Спикера, КЭ в норме 0,15 л/га обеспечивало 91,20% гибели и 88,0 % снижения массы сорняков. Спикер, КЭ в дозе 0,20 л/га 99,40% гибели и 99,10 % снижения массы сохранившихся экземпляров. Обнаруженные экземпляры сорняков - это «вторая волна». Урожайность озимой пшеницы на абсолютном контроле (без гербицидов и прополок) была 4,59 т/га. Наибольшая прибавка урожая отмечалась при использовании гербицида Спикер, КЭ в дозе 0,20 л/га – 4,92 т/га или 107,2 % в сравнении с контролем 1. Таким образом, в посевах озимой пшеницы в борьбе с сорняками в условиях лесостепной зоны Чеченской Республики наиболее эффективным является использование гербицида Спикер, КЭ в дозе 0,20 л/га

В данном исследовании рассматриваются основные методы атак на системы, использующие технологии искусственного интеллекта и методы машинного обучения, в том числе системы идентификации фишинговых атак и ресурсов. Рассмотрены специфические направления векторов атак, в том числе, связанные с различным потреблением электрической энергии системами, использующими модели машинного обучения. Определены подходы к анализу систем со стороны злоумышленников, в зависимости от имеющейся у них информации относительно системы жертвы (атаки на white-box и black-box). Проанализированы риски использования обученных моделей и обучающих наборов данных (датасетов), размещенных в открытых репозитариях. Сделаны выводы относительно подхода к безопасной разработке систем, использующих технологии искусственного интеллекта и методы машинного обучения