Оптические искажения, возникающие при промышленной мойке (гидрообработки) плодов яблони, снижают эффективность автоматического распознавания гнили. Цель исследований – разработка и валидация метода автоматического распознавания плодов яблони с признаками гнили и алгоритма их подсчёта после этапа гидрообработки в режиме реального времени. Для распознавания плодов яблони с признаками гнили использована нейросетевая архитектура YOLO26, обученная методом трансферного обучения с использованием модели, предобученной на наборе данных COCO; датасет включал 2514 размеченных изображений плодов после мойки (класс «rottenApple»). Проведён сравнительный анализ моделей YOLO26n/s/m/l/x по метрикам Precision, Recall, mAP50 и скорости инференса. Для учёта количества распознанных плодов разработан алгоритм, фиксирующий пересечения геометрических центров ограничивающих прямоугольников со статической контрольной зоной. Установлено, что модель YOLO26s обеспечивает оптимальный баланс точности и производительности: Precision = 0,931, Recall = 0,936, mAP50 = 0,979 при времени обработки 4,1 мс на кадр, что позволяет обрабатывать видеопоток с частотой более 240 кадров/с. Разработанный метод может быть интегрирован в существующие сортировочные линии для повышения качества отбраковки дефектной продукции

Статья посвящена разработке и апробации автоматизированной модульной системы имитации желудочно-кишечного тракта свиньи для изучения кормов и кормовых добавок в агропромышленном комплексе. Разработан прототип с фрагментацией отделов ЖКТ (желудок, тонкий и толстый кишечник), системой автоматического управления температурой (38–39,5 °С) и pH (2,0–8,0), осуществлением перемешивания магнитными мешалками и инновационной системой дозирования агентов на базе медицинских помп долгосрочной инфузии. Эксперименты подтвердили стабильность температуры и pH при динамических нагрузках. Предложенное решение повышает воспроизводимость результатов по сравнению со статическими моделями, соответствует биоэтическим принципам 3R и ГОСТам оценки кормов (Р 56912-2016 и др.), перспективно для оценки кормов и кормовых добавок, а также для доклинических испытаний ветеринарных препаратов

В статье приводятся результаты исследования (2023-2024 гг.), направленного на выявление наиболее продуктивных и качественных гибридов сахарной свеклы путем объективного их сравнения. Установлено, что максимальная урожайность корнеплодов сахарной свеклы зафиксирована для гибридов Мустанг и Анаконда – 36,83 и 35,89 т/га соответственно. Несколько ниже была урожайность гибридов Плутон и Бартавелла – 31,56 и 31,05 т/га соответственно. Минимальная урожайность наблюдалась у гибрида Кариока – в среднем 29,86 т/га, что ниже на 1,19-6,97 т/га или 3,98-23,3%, чем показатели по другим гибридам. Наибольший экономический эффект получен по гибриду Мустанг, где условно чистый доход составил 71935 руб./га, при максимальном уровне рентабельности 76,7%. Близкие к ним показатели получены по гибриду Анаконда: условно чистый доход – 67705 руб./га, уровень рентабельности – 72,2%. Минимальный уровень рентабельности (43,3%) в опыте получен по гибриду Кариока, что связано с более низкой урожайностью корнеплодов в сравнении с другими гибридами сахарной свеклы

Промышленное птицеводство, основанное на глубокой специализации и комплексной механизации, предъявляет высокие требования к точности проектирования и эффективности технологического оборудования. Ключевым звеном, определяющим продуктивность поголовья, является система кормления, где применение совершенных технических средств становится обязательным условием соблюдения строгого режима. Современные птицефермы используют разнообразные конструкции кормораздатчиков, проектирование которых требует сложных взаимосвязанных инженерных расчетов. В данной статье представлена разработка специализированного программного обеспечения, направленного на автоматизацию расчёта основных параметров ленточно-тросового кормораздатчика, таких как количество кормовых линий, производительность транспортера, мощность двигателя. Программа, созданная на языке Python с графическим интерфейсом Tkinter, реализует три основных модуля: определение необходимого количества кормовых линий в птичнике на основе зоотехнических нормативов, расчёт производительности транспортера с учётом свойств корма и конструктивных особенностей, а также комплексный расчёт требуемой мощности приводного двигателя. Инструмент отличается интуитивным интерфейсом, встроенной справочной информацией, системой валидации данных и ведением журнала операций. Его применение позволяет перейти от эмпирических оценок к точному инжинирингу, минимизировать ошибки проектирования и оптимизировать капитальные и эксплуатационные затраты, что вносит вклад в цифровизацию и повышение технологической эффективности птицеводческих предприятий

Азот играет ключевую роль в росте и развитии растений, и исследование его форм в почвах помогает определить потенциал плодородия и оптимизировать использование земельных ресурсов. Настоящая работа посвящена изучению содержания и запасов азота в аллювиальных почвах реки Десна в пределах Брянской области. Объектами исследования стали аллювиальные слоистые и серогумусовые почвы. Использовали стандартные методики анализа почвенного азота, включая определение общего, легкогидролизуемого, обменного аммиачного и нитратного азота. Результаты показали наличие четких тенденций увеличения содержания и запаса общего азота с утяжелением гранулометрического состава почвы, причем аллювиальные серогумусовые почвы отличаются большим содержанием и запасом азота по сравнению с аллювиальными слоистыми почвами. Легкогидролизуемый азот демонстрирует аналогичные тенденции, но его доля относительно содержания общего азота уменьшается с утяжелением гранулометрического состава. Обменный аммоний также увеличивается с утяжелением гранулометрии, исключая тяжелосуглинистые/легкоглинистые разновидности серогумусовых почв. Содержания нитратного азота характеризуются значительной вариацией и отсутствием четких взаимосвязей с типами почв и гранулометрией. В целом обеспеченность растений доступным азотом повышается с утяжелением гранулометрического состава независимо от типа почвы

В работе представлены итоги проведенного анализа и систематизации по статистическим параметрам группы временных рядов, отражающих динамику объемов реализации в розничной сети, специализирующейся на канцелярской продукции. Разработанный для анализа монопродуктового бизнеса методологический подход адаптирован к комплексному сценарию узкоспециализированной розничной торговли с обширным товарным ассортиментом. На основании ежемесячных данных, охватывающих период с 2021 по 2025 годы и включающих 78 товарных категорий, осуществлена многофакторная оценка трендоустойчивости временных рядов продаж на основе коэффициента вариации, асимметрии и эксцесса. Сформированы временные ряды данных в соответствии с разработанной классификацией, и проведен их углубленный анализ посредством статистических методов. Предложена система классификации временных рядов, основанная на совокупности статистических индикаторов, что позволило систематизировать временные ряды в соответствии с предложенной концепцией. Полученные результаты создают основу для выбора оптимальных методов дальнейшей обработки данных с целью решения задач прогнозирования и эффективного управления ассортиментной матрицей