Работа посвящена проблеме интеграции механизмов обеспечения безопасности в жизненный цикл разработки программного обеспечения в условиях применения модели DevSecOps. Рассматривается противоречие между необходимостью повышения уровня защищённости программных продуктов и высокой скоростью их разработки в рамках практик непрерывной интеграции и доставки. Недостаточная проработанность методических подходов к системной интеграции средств безопасности на всех этапах SDLC, а также отсутствие стандартных моделей внедрения DevSecOps в промышленной разработке

В статье рассматривается применение методов многокритериального анализа GRA и EDAS для ранжирования федеральных округов Российской Федерации по объемам производства пластмассовой продукции за период 2020–2024 гг. Выбор данных методов обусловлен их различными математическими принципами, что позволяет получить взаимодополняющие оценки исследуемых объектов и повысить надежность итоговых выводов. Актуальность исследования связана со значимостью данного сектора для экономики страны и сопряженной с ним экологической нагрузкой, пространственное распределение которой требует адресного подхода при разработке природоохранных мероприятий. На основе комплексного анализа временных рядов выполнено ранжирование федеральных округов с последующей верификацией результатов через сопоставление с ранжированием, полученным методом TOPSIS. Эмпирическую базу составили официальные статистические данные, агрегированные по видам экономической деятельности и федеральным округам. В результате анализа установлена высокая степень поляризации производства: ограниченное число федеральных округов формируют ядро отрасли и, соответственно, несут основную потенциальную экологическую нагрузку. Результаты проверки согласованности свидетельствуют об устойчивости полученных ранжирований, что позволяет рассматривать выявленные закономерности в качестве информационной базы для определения приоритетных регионов при планировании природоохранных мероприятий, разработке программ регионального развития и обосновании управленческих решений в сфере промышленной политики

В статье проводится комплексный анализ современных инструментов искусственного интеллекта в кадровых технологиях, отражающий системный переход от традиционных, документоцентричных методов управления персоналом к стратегическому управлению человеческим капиталом на основе данных, автоматизации и ИИ. Авторы рассматривают эволюцию HR-подходов – от ручного анализа резюме и личных собеседований до внедрения систем автоматизации рекрутинга (ATS), геймифицированных тестов, виртуальной реальности, чат-ботов и Big Data-аналитики. Особое внимание уделяется практическим кейсам применения отечественных решений, таких как Saby Staff, Хантфлоу и Bitrix24, а также обучающим программам по ИИ для HR-специалистов. Выявлены ключевые барьеры цифровизации: организационная неготовность, фрагментарность внедрения, этико-правовые риски, дефицит цифровых компетенций и слабая интеграция технологий в стратегические HR-процессы, особенно в аграрном секторе и деревообработке. Подчеркивается необходимость системного подхода, включающего разработку внутренней стратегии трансформации, соответствие требованиям 152-ФЗ и развитие цифровой культуры

В статье исследуются инструментальные методы прогнозирования потребности в кадрах для ключевых отраслей экономики Краснодарского края, среди которых агропромышленный комплекс, туризм, транспортно логистический сектор, строительство и перерабатывающая промышленность. Актуальность работы связана с необходимостью обеспечить баланс кадров в условиях активного развития региона, где одновременно наблюдается рост спроса на высококвалифицированных специалистов в обрабатывающих производствах и IT секторе и острый дефицит рабочих профессий в строительстве и сельском хозяйстве, а также заметный разрыв между выпуском специалистов из образовательных учреждений и реальными запросами работодателей. Для решения этих проблем в исследовании систематизированы методы прогнозирования кадровой потребности и предложены пути повышения их точности с учётом специфики отраслей и существующих ограничений. В ходе анализа выявлены основные ограничения прогнозирования, такие как неполнота данных из за неохвата части предприятий, волатильность внешних факторов (курсы валют, санкции, климатические риски), задержка реакции системы образования на изменения рынка труда и сложность прогнозирования миграционных потоков

В статье выполнена численная оценка влияния температуры окружающего воздуха на эффективность заряда высокотемпературного теплового накопителя энергии (ТНЭ), применимого в гибридных схемах энергоснабжения агропромышленного комплекса АПК, включая отопление теплиц при совместной работе с возобновляемыми источниками энергии и технологиями Power-to-Heat. Расчёт выполнен в нестационарной постановке теплопроводности для многослойного ограждения с граничным условием третьего рода на наружной поверхности. Приняты ?=100 мм и ?нар= 10 Вт/(м2·К); рассмотрены tокр=5, 10, 20 и 30 °C при длительности заряда 8 ч. Критериями служили эффективность ?(?) и приведённые теплопотери ??(?)=(1??)·10?. Установлено, что ??(?) возрастает монотонно, а повышение tокр снижает накопленные потери на всём интервале времени. При ?=7,983 ч получены ??=22,584 %, 21,981 %, 20,746 % и 19,475 % соответственно для 5–30 °C, что эквивалентно приросту ? на 0,00311 (?0,31 п.п.) при переходе от 5 к 30 °C. Отклонения ?(tокр)??(20 °C) нарастают после прогрева ограждения и достигают ?0,001838; ?0,001235 и +0,001271 для tокр=5, 10 и 30 °C. Показано, что представления ??(?) и ?(tокр)??(20 °C) повышают чувствительность сравнения режимов при ??1 и удобны для сезонной корректировки энергетического баланса тепличных комплексов. Результаты могут использоваться при выборе теплоизоляции ТНЭ, оценке доли замещения топлива ВИЭ-теплом и настройке алгоритмов заряда в условиях переменной температуры окружающего воздуха и ограниченной мощности энергосистемы хозяйства

В статье рассматривается применение экономико-математического моделирования в управлении торговыми предприятиями в условиях цифровизации. Цель работы –обосновать теоретико-методологические подходы к использованию экономико-математических моделей для повышения эффективности управления на предприятиях торговли. Показано, что устойчивость решений достигается сочетанием прогнозирования спроса, оптимизации запасов и имитационного анализа, а результативность цифровых инструментов зависит от их включённости в управленческий цикл. Обосновано, что экономико-математические модели эволюционируют от детерминированных конструкций к гибридным стохастическим и когнитивным системам, сочетающим элементы искусственного интеллекта и машинного обучения. Экономико-математическое моделирование рассматривается как ядро концепции управления на основе данных, обеспечивающее повышение адаптивности и устойчивости торговых компаний. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании цифровых систем поддержки решений и разработке методологии стратегического управления в торговле