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

В работе определялись конструктивные параметры и режимы работы многофункционального средства из условия снижения тягового сопротивления. Были выбраны наиболее существенные факторы, влияющие на тяговое сопротивление. Интервалы варьирования факторов выбирались исходя из агротребований и теоретических основ почвообрабатывающих машин. Экспериментальное средство было смонтировано на специальную раму с системой динамометрирования рабочих органов почвообрабатывающих машин. Полученные экспериментальные данные обрабатывались при помощи композиционного плана типа Bk. После получения уравнений с мнимыми коэффициентам производилось каноническое преобразование с целью определения оптимальных значений факторов и сравнение влияния двух факторов в близи оптимума при помощи поверхностей отклика. Произведены выводы, в которых указаны оптимальные конструктивные и режимные параметры, при которых снижается тяговое сопротивление. Были найдены оптимальные значения выбранных факторов из условия снижения тягового сопротивления. Сравнено влияния двух факторов при зафиксированном оптимальном третьем и дана расшифровка показаний трехмерных графиков

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