Цель исследования – разработать архитектуру программного обеспечения и алгоритм машинного обучения, реализующего виртуального помощника дизайнера. Результатом работы виртуального помощника является рекомендация необходимого инструмента генерации изображений. В процессе общения с виртуальным помощником дизайнер приобретает необходимые ему знания для реализации проекта. Положительный эффект использования данного помощника – увеличение числа выполненных проектов, а следовательно, и прибыли. Авторами найдены асинхронные технологии и способы реализации виртуальных AI агентов и активных чат ботов. Исследован алгоритм машинного обучения и искусственная классификация. Для измерений точности предсказаний использовались известные метрики потерь, которые зависели от числа эпох. Анализ результатов исследования показал, что в модели нужно использовать естественную классификацию. Это позволяет эффективно реализовать активных в общении с клиентами ботов

Основной целью проводимого исследования является разработка аппаратно-программной системы, использование которой позволить повысить эффективность деятельности предприятий агробизнеса путем автоматизации. После разработки аппаратно-программной системы появляется возможность повысить эффективность оперативного формирования рекомендаций по выбору агротехнологий, наиболее соответствующих фактическому состоянию посевов, при минимальной зависимости от уровня квалификации выполняющего эту работу специалиста. Данная задача была решена благодаря разработке и реализации алгоритмов нового осмотра участка поля и выбора болезней. Проведен выбор и формализованное представления источников информации по агротехнологиям. Разработанная аппаратно-программная система «Электронный агроном» была интегрирована в аппаратно-программную систему управления производством «История поля»

Новое время диктует новые подходы к оптимизации работы на селе. Ключевой вопрос сейчас - это эффективность использования оборудования и транспорта, качество убранного зерна, стоимость уборки и перевозки зерна. В сельском хозяйстве использование оптимального транспортного комплекса уже давно не может оставить никого равнодушным, а с увеличением стоимости расходных материалов, стало задачей номер один. Оптимальная схема уборочных работ – трёхзвенная. Однако, её применяют еще недостаточно широко. Передовой опыт заметен только у крупных хозяйств, которые могут позволить себе дорогие технологические машины. Для повышения эффективности уборочно-транспортных работ необходимы цифровые технологии управления уборкой и перевозкой урожая зерновых культур, с помощью которых можно повысить эффективность системы уборки согласованием работы комбайновых и транспортных звеньев. В результате изучения уборочно-транспортного процесса удалось выявить все факторы и параметры, характеризующие исследуемую систему уборочно-транспортных работ. Для характеристики соответствия производительностей комбайнов предложены коэффициенты синхронизации и рассогласования, формулы для их расчёта. Выявленные факторы и параметры были связаны в единую модель алгоритмом, который был реализован в виде программного кода. Получен патент на программу для ЭМВ. Полученный результат позволяет реализовать цифровые методы управления механизированными технологиями

Представлены основные кинематические и конструктивные параметры решетных станов наиболее распространенных образцов зерноочистительной техники, эксплуатируемой в Российской Федерации. Полученные результаты проанализированы с использованием методов математической статистики. Выявлено, что малогабаритные лабораторные воздушно-решетные сепараторы имеют примерно те же значения трех основных конструктивно-кинематических параметров (угол наклона решет, амплитуда и частота колебаний решётного стана), что и их высокопроизводительные аналоги общего назначения. Таким образом, с большой долей вероятности можно констатировать, что наиболее оптимальными параметрами малогабаритной зерноочистительной техники, используемой в селекции и семеноводстве являются следующие: амплитуда колебаний решётного стана – 8-9 мм, угол наклона решет – 7-8°, плавно регулируемая частота колебаний решет от 0 до 470 мин-1

Показано влияние различных норм минеральных удобрений на групповой состав фосфатов чернозема выщелоченного, вовлеченного в длительное сельскохозяйственное использование. Эти данные показывают уровень минерального питания полевых культур в агроценозе 11-польного зернотравяно-пропашного севооборота после 4-ой ротации. Минеральные удобрения обогащали чернозем всеми группами соединений фосфатов. Содержание подвижных и легкодоступных растениям фосфатов I группы – без применения минеральных удобрений в почве наименьшее – 14,8 мг/кг. Средние и высокие нормы удобрений максимально повышали содержание фосфатов этой группы до 46,2 и 52,4 мг/кг, и увеличивали фосфаты II группы до 189,1 и 193,7 мг/кг

В статье предлагается методология прогнозирования научно-технологических и социально-экономических революций, основанную на идентификации бифуркационных точек – критических моментов, где господствующие теории и эмпирические данные теряют согласованность. Основная идея заключается в анализе конфликта прогнозов, полученных разными методами (фундаментальный и технический), что указывает на наступление качественного изменения. Метод сочетает принципы относительности (учет «информации из будущего»), наблюдаемости (многокритериальность данных) и отрицания-отрицания, минимизируя ошибки, связанные с «гипостатизированием» существующих парадигм. Это позволяет прогнозировать временные рамки революций, даже если их конкретные формы остаются неопределенными. Метод применяет системно-когнитивный анализ и автоматизированные инструменты (например, систему «Эйдос»), выявляя нелинейные переходы в данных (например, динамика телефонизации, курсов валют). Результаты помогают подготовить общество к революционным изменениям, включая переход к высшим формам сознания и постапокалиптическому обществу. Ключевая инновация – учет «невозможного» с точки зрения текущих знаний, что критически важно для предвидения сценариев, выходящих за рамки традиционных моделей