Регистрационный номер НТЦ «Информрегистр» 0420900012
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-32022,
выдано 20 мая 2008 года Федеральной службой по надзору в сфере
массовых коммуникаций, связи и охраны культурного наследия
ISSN 1990-4665
12+
  English
 Журнал
Главная
Свежий номер
Архив номеров
Разделы по отраслям науки
Разделы по специальностям
О журнале
Этика научных публикаций
Статистика
География

 Авторам
Порядок рецензирования
Требования к содержанию
Порядок публикации
Образцы документов
Оформление статей
Оформление ссылок
Статус публикаций
Авторские права
Наши авторы

 Редакция
Редакционный совет
Редколлегия
Объявления
Ссылки
Контакты

 Документы
Оформление и публикация (в одном файле)





Кто здесь?


CC BY  «Attribution» («Атрибуция»)
Новые публикации
Щитов С.В., Кривуца З.Ф., Поликутина Е.С., Ермаков Д.В., Щитова В.А.
Повышение эффективности подготовки почвы к посевным работам в весенний период
4.3.1. Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса
Просмотров: 6
 Реферат
Ключевым моментом повышения урожайности возделываемых сельскохозяйственных культур является подготовка почвы к весенним работам. Боронование почвы является одним из основных агротехнологических этапов подготовки почвы к посевным работам. Необходимость проведения боронования обуславливается сохранением влажности почвы в связи с интенсивным испарением её через образовавшиеся трещины из-за пересыхания. Данный вид работ способствует: – улучшению состояния плодородного слоя почвы за счёт его рыхления; – измельчению образовавшихся комьев от предыдущих операций; –улучшению аэрации. После данной агротехнологической операции почва обретает такое необходимое физическое свойство как пористость, способствующая лучшему доступу воздуха. Особенно этот вид агротехнологической операции важен в тех регионах, где подготовку почвы к весенним посевным работам невозможно осуществить сразу после уборки урожая по ряду специфических причин. В этих сложившихся условиях подготовку почвы к весенним работам проводят непосредственно перед посевными работами. С целью повышения урожайности и поддержания плодородности почвы широкое применение получили тяжёлые дисковые бороны и дискаторы. При их использовании обеспечивается: – уничтожение сорняков; – улучшение влагоудерживающих свойств почвы; – повышение её аэрации; – структурного состава; –снижение сроков её подготовки к посевным работам; – заделка остатков от предыдущей культуры; – разрыхление верхнего плодородного слоя почвы; – выравнивание её поверхности. Это особенно важно при проведении посевных работ и дальнейшем уходе за посевами и уборки урожая. Исходя из вышесказанного в условиях, когда подготовка почвы происходит непосредственно перед посевными работами, а также с целью снижения энергозатрат наиболее приемлемым является использование тяжёлых дисковых борон. Проведенные исследования показали, что в условиях Амурской области использование тяжелых дисковых борон будет особенно актуально для крестьянско–фермерских хозяйств с небольшой посевной площадью. В связи с тем, что почвы представляют собой тяжёлый суглинок, возникает необходимость адаптации данных сельскохозяйственных агрегатов, а именно: –оптимизация силовых нагрузок на опорные поверхности энергетического средства; – оптимизация силовых нагрузок на рабочие органы почвообрабатывающего орудия
Чжан С.., Ласкин М.Б.
Анализ тональности в моделях глубокого обучения для прогнозирования цен акций на китайском фондовом рынке
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Просмотров: 6
 Реферат
В статье рассматривается применение анализа тональности инвесторов в моделях прогнозирования цен акций на китайском рынке акций класса A. Цель состоит в повышении точности прогнозирования за счёт интеграции многоисточниковых индикаторов тональности. На основании собранных комментариев новостных каналов и на инвесторских форумах за период с 2020 по 2024 годы построены индикаторы тональности, чтобы максимально сохранить информацию и снизить субъективную предвзятость. При экспериментировании с моделями LSTM и GRU прогнозирование цен акций проводились с различными комбинациями индикаторов тональности. Результаты показали наилучшую прогностическую способность у модели GRU. Включение в модель первой главной компоненты, как обобщённого индикатора тональности снизило ошибку прогнозирования и улучшило качество модели. Исследование показывает, что на китайском рынке учёт тональности инвесторов может улучшить прогностические возможности моделей
Кравченко Р.В., Уаттара Фудуо М.Я., Обакер Д.М.
Оптимизация агрофизических показателей почвы при разных способах ее основной обработки под посевами кукурузы
4.1.1. Общее земледелие и растениеводство
Просмотров: 6
 Реферат
В работе показаны результаты полевых испытаний, осуществленных в УОХ «Кубань» КубГАУ (Краснодарский край). Предмет исследований –чернозем выщелоченный, обрабатываемый под посев кукурузы. Схема опыта (способ основной обработки почвы): отвальный (вспашка на 25–27 см) и безотвальный (чизелевание на 25–27 см). Методики и агротехника – общепринятые. В длительном стационарном опыте при возделывании кукурузы на зерно установлено, что более оптимальным структурное состояние почвы формировалось при проведении отвальной обработки почвы (вспашки). На системе отвальной обработки почвы в фазу всходов коэффициент структурности равен 2,80, а на безотвальном способе 2,03, что на 0,73 меньше по сравнению с контролем. В фазу цветения кукурузы разница между отвальным и безотвальным способом обработки составила 1,21, при коэффициенте структурности на контроле 2,41. К полной спелости кукурузы коэффициент структурности на отвальной обработке 1,60, а на безотвальной 1,09 разница в пользу вспашки 0,51. В течение вегетации растений кукурузы под действием антропогенных, природных и биотических факторов почва уплотняется. Установлено, что плотность сложения пахотного слоя в первой половине вегетации была близкой к оптимальной (1,20–1,29 г/см3). К концу вегетации плотность достигла неблагоприятных показателей, происходило ее уплотнение до 1,38–1,41 г/см3. Влагообеспеченность метрового слоя почвы в начале вегетации растений кукурузы не зависела от варианта основной обработки почвы и варьировали в пределах 78,9–81,6 мм соответственно при норме 145 мм. В фазу цветения запасы соответственно равнялись 84,0–89,0 мм. В фазу полной спелости запасы продуктивной влаги отсутствовали. Вегетационный период кукурузы по запасам влагообеспеченности был неудовлетворительным
Куцевалов Д.С., Крепышев Д.А.
Сравнительный анализ сетевых решений для интеграции беспилотных авиационных систем в цифровую инфраструктуру сельского хозяйства
4.3.1. Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса
Просмотров: 6
 Реферат
Развитие цифрового сельского хозяйства сопровождается активным внедрением беспилотных авиационных систем (БАС). Ключевой проблемой является обеспечение стабильной связи для передачи больших объемов данных в реальном времени. В статье представлен сравнительный анализ трёх сетевых архитектур: 4G, 5G и самоорганизующихся Ad-Hoc сетей. Анализ выполнен по системе критериев, включающей технические, экономические и эксплуатационные параметры. Определены границы эффективного применения каждой технологии и сформулированы рекомендации по их использованию в зависимости от агротехнологических задач и экономических условий сельхозпредприятия
Колесникова И.П., Мельченко А.И., Чернышева Н.В., Смоленцев В.М., Вариводова Я.Е., Новак А.Д.
Анализ результатов исследования агролесомелиоративных защитных полос на западе Динского района Краснодарского края, их влияние на фитосанитарное состояние посевов озимой пшеницы, ее урожайность и качество зерна
4.1.1. Общее земледелие и растениеводство
Просмотров: 7
 Реферат
Задачей нашего исследования было изучение породного состава агролесомелиоративных защитных насаждений, а также биометрических показателей деревьев и их экологического состояния. Была рассчитана средневзвешенная категория состояния изученных лесополос, проведен фаунистический срез в лесополосах и на полях озимой пшеницы. На основании полученных данных сделаны рекомендации по восстановлению лесополос западной части Динского района. Были проанализированы данные по благотворному влиянию лесополос разного типа конструкции на урожайность озимой пшеницы на полях района
Власенко А.В., Куминов М.В., Ларина А.Ю.
Математические и инструментальные методы моделирования экономического ущерба от преступлений, посягающих на тайну частной жизни, совершаемых в социальных сетях
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Просмотров: 8
 Реферат
В статье рассматривается проблема противодействия преступлениям, посягающим на тайну частной жизни в социальных сетях, с позиции специальности 5.2.2. Авторы отходят от чисто юридического анализа в сторону математического и инструментального моделирования процессов распространения конфиденциальной информации. Предложена математическая модель оценки социально-экономического ущерба от деструктивного информационного воздействия, основанная на теории графов и вероятностных методах. Разработан алгоритм идентификации аномальной активности в социальных медиа, позволяющий автоматизировать процесс выявления признаков подготовки к совершению преступлений, предусмотренных ст. 137 УК РФ. В работе использованы методы системного анализа и статистической обработки данных. Результаты исследования могут быть внедрены в аналитические модули систем мониторинга информационной безопасности

Обращение
главного
редактора

Новости
10.03.2023
Новая номенклатура специальностей ВАК
03.06.2022
РИНЦ ввел новый идентификатор статей
22.06.2019
Новые разделы в журнале
15.02.2019
Наш журнал с 12.02.2019 вошел в перечень ВАК РФ.
14.11.2017
Внимание! Изменение комплекта материалов, предоставляемых для публикации статьи

Архив номеров

215,  январь 202630.01.2026

Архив номеров (2003-2025 гг.)

Авторы - top 10
(по числу статей)

Луценко Е.В. 281
Трошин Л.П. 171
Орлов А.И. 166
Лойко В.И. 150
Трунев А.П. 123
Радчевский П.П. 66
Григораш О.В. 64
Барановская Т.П. 62
Цаценко Л.В. 53
Успенский И.А. 49

Авторы - top 10
(по рейтингу статей)

Луценко Е.В. 308730
Трунев А.П. 135270
Лойко В.И. 124478
Трошин Л.П. 122450
Орлов А.И. 87699
Кононенко С.И. 85038
Рыжих Н.Е. 74765
Аршинов Г.А. 65686
Бакурадзе Л.А. 59076
Попова А.Ю. 54632

Рейтинг автора складывается из суммы рейтинга всех его статей.
Рейтинг статьи рассчитывается как
число_просмотров_статьи/
число_авторов_статьи.
 
© Кубанский государственный аграрный университет, 2003-2021
Разработка и поддержка сайта: ЦИТ КубГАУ

Регистрационный номер НТЦ «Информрегистр» 0420900012
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-32022
ISSN 1990-4665