Известия НАН РК. Серия физико-математическая

ГЛОБАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОБИЛЬНОЙ ШИРОКОПОЛОСНОЙ СЕТИ: ВНЕДРЕНИЕ 5G И БУДУЩИЕ ЗАДАЧИ 6G

Әбдіраман Ә., Алдашева Л., Закирова А., Мухаметжанова Б., Орман И. — Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

Данное исследование сосредоточено на анализе глобального опыта оценки производительности мобильных широкополосных сетей (MBB) в контексте внедрения 5G и подготовки к 6G. В исследовании рассматриваются ключевые показатели качества обслуживания (QoS) и качества пользовательского опыта (QoE), такие как скорость загрузки данных, задержка, стабильность соединения и покрытие сети. Особое внимание уделяется анализу мобильных операторов в Казахстане, где технология 5G внедряется ограниченным числом операторов, а также оценивается текущее состояние инфраструктуры. В исследовании также приводятся примеры международных практик, направленных на улучшение качества мобильных сетей, таких как исследования в США, Малайзии и Омане, что подчеркивает глобальные тенденции и вызовы, связанные с развитием мобильных сетей следующего поколения. В работе также описывается роль передовых технологий, таких как миллиметровые волны, формирование луча и Massive MIMO, в обеспечении надежного соединения в условиях высокой плотности пользователей. Наконец, предложена архитектура мобильного приложения для анализа сигналов в реальном времени в сетях 5G, предназначенная для оценки процессов управления мобильностью и балансировки нагрузки в сетях следующего поколения.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ CHATGPT В ПРОГРАММИРОВАНИИ

Абдуалиева Р.Е., Смагулова Л.А., Елепбергенова А.У. — Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

Для понимания ее влияния на программирование и, возможно, разработку программного обеспечения, это исследование изучает эффективность и результативность известной модели OpenAI ChatGPT, которая управляется GPT-3.5 и GPT-4, в задачах программирования. Набор данных Mostly Basic Python Problems (MBPP) использовался количественно для оценки производительности этих моделей. Помимо прямой оценки GPT-3.5 и GPT-4, было проведено сравнительное исследование для оценки и сопоставления их производительности в тех же задачах с использованием других известных больших языковых моделей в области ИИ, включая Bard от Google и Claude от Anthropic. Результаты показывают преимущества моделей ChatGPT в задачах программирования, предоставляя полезную информацию для сообщества ИИ, в частности для разработчиков и исследователей.

ОБНАРУЖЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ГОЛОСА DEEPFAKE. СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛЕЙ LSTM И CNN

Абен А.Б., Жунисов Н.М., Казбекова Г.Н., Аманов А.Н., Абибуллаева А.А. — Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

Данное исследование представляет новую методику для обнаружения голосов DeepFake, основанную на эффективной классификации фейковых и реальных аудиосигналов. С целью улучшения оценки информации в аудитории были собраны аудиозаписи голосов 58 политиков и публичных фигур, содержащие как реальные, так и фейковые аудиофайлы.
В исследовании фейковые аудиопримеры были искусственно созданы, в то время как реальные образцы были получены из достоверных источников. Для анализа структуры аудиосигналов использовались коэффициенты мел-частотного кепстра (MFCC), метрика нулевого пересечения (ZCR) и визуализация данных, включая столбчатые диаграммы и гистограммы.
В ходе исследования была проанализирована распределение числовых значений, длины, особенности MFCC и значения ZCR фейковых и реальных аудиопримеров. Модели LSTM и CNN были протестированы для обнаружения голосов DeepFake, в результате чего модель LSTM достигла 100% точности, а модель CNN была оценена на уровне 97,50% точности. Полученные результаты продемонстрировали, что модель LSTM может точно и надежно различать фейковые и реальные аудиозаписи, подчеркивая важность оценки подлинности аудиосигналов с учетом опасностей, связанных с технологией DeepFake.

Данное исследование предлагает функциональные методологии, направленные на разработку систем с визуальными методами анализа данных, а также открывает новые способы определения подлинности аудиосигналов и демонстрирует эффективность применения современных технологий глубокого обучения. Исследование подчеркивает, что DeepFake
играет важную роль в оценке и идентификации информации в аудитории и предоставляет основы для будущих исследований и практики.

РАЗРАБОТКА БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ЛАЗЕРНОЙ ОБРАБОТКИ СЕМЯН ПОДСОЛНЕЧНИКА

Айтказина А.А., Жумажан Н.О. — Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

В данной работе исследуется применение лазерного оптического излучения для предпосевной обработки семян подсолнечника с целью повышения их посевных качеств. Оптимизация предпосевной стимуляции семян является важной задачей сельскохозяйственного производства, так как качество семенного материала во многом определяет будущую урожайность. Различные методы стимуляции, включая химические, термические и электрофизические воздействия, имеют свои преимущества и недостатки. Лазерное облучение является одним из наиболее перспективных способов, так как оно способствует активизации биохимических процессов в семенах без негативного воздействия на их структуру. В ходе исследования были рассмотрены механизмы влияния лазерного излучения на семена масличных культур, а также определены основные параметры, влияющие на всхожесть и энергию прорастания. Экспериментальная часть работы была направлена на установление оптимальных режимов лазерного облучения, обеспечивающих максимальный стимулирующий эффект при минимальных затратах энергии. Для исследования использовались семена первой репродукции, а метод искусственного старения позволил получить образцы с пониженными посевными характеристиками, что дало возможность подобрать оптимальные параметры воздействия. Оценка посевных качеств проводилась до и после лазерной обработки, с дополнительной выдержкой семян в течение 6–7 дней. Всхожесть определялась стандартными методами при температуре 20–30°C, используя метод «на бумаге». В ходе полнофакторного эксперимента были определены оптимальные режимы лазерного воздействия. Разработана биотехническая система для обработки семян подсолнечника, которая позволяет адаптировать параметры лазерного облучения в зависимости от качества семенного материала. Установлена зависимость между характеристиками лазерного воздействия и такими параметрами, как всхожесть, энергия прорастания и продуктивность растений. Применение данной системы способствует повышению качества посевного материала и увеличению урожайности подсолнечника, что делает метод лазерной обработки перспективным для использования в сельском хозяйстве.

ЗАЩИТА KUBERNETES: УГЛУБЛЕННЫЙ АНАЛИЗ УЯЗВИМОСТЕЙ, ИНСТРУМЕНТОВ И НАПРАВЛЕНИЙ НА БУДУЩЕЕ

Акшолак Г.И., Беделбаев А.А., Магазов Р.С. — Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

В эпоху быстрого технологического развития, особенно в сфере облачных вычислений и оркестрации контейнеров, безопасность систем, таких как Kubernetes, имеет первостепенное значение. В этом исследовании мы рассматриваем архитектуру безопасности Kubernetes, акцентируя внимание как на её сильных сторонах, так и на уязвимостях. Мы анализируем основные компоненты — такие как главные узлы (master node) и рабочие узлы (worker nodes), подчеркивая их роль в поддержании масштабируемости и устойчивости в контейнеризованных средах. Наше исследование также затрагивает различные проблемы безопасности, включая неправильные конфигурации и уязвимости, выявленные в последних CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), и потенциальное влияние этих проблем на развертывания Kubernetes. Значительная часть анализа посвящена последним достижениям в области безопасности Kubernetes, таким как введение Kubernetes 1.29 и Kubernetes Gateway API. Эти нововведения важны для усиления безопасности развертываний Kubernetes, особенно в управлении сетевым трафиком и обеспечении контроля доступа.

Ключевым элементом нашего анализа является сравнительная оценка инструментов безопасности, включая Kube-bench, Sonobuoy и Kube-hunter. Эти инструменты оцениваются на основе таких критериев, как удобство использования, возможности настройки, нагрузка на производительность и интеграционные возможности. Наши результаты показывают, что, несмотря на наличие важных функций безопасности, существует разрыв в комплексных автоматизированных решениях, способных справляться с динамической и сложной природой Kubernetes-сред.

Мы заключаем, подчеркивая важность непрерывных исследований и внедрения передовых мер безопасности для поддержания высокого уровня защиты кластеров Kubernetes. Исследование предлагает ценные инсайты в текущее состояние безопасности Kubernetes и предлагает направления для будущих исследований, включая разработку решений безопасности на основе ИИ, способных проактивно обнаруживать и устранять угрозы. Сосредоточив внимание на этих областях, мы стремимся внести вклад в продолжающиеся усилия по защите облачно-нативных приложений от современных киберугроз.

ПРОБЛЕМЫ РЕАЛИЗАЦИИ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССАХ

Акынбекова А.Т., Муханова А.А., Salah Al-Majeed, Алтаева Г.С. — Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

Использование нечеткой модели в социальных процессах представляет собой интересную и перспективную область исследований. В статье рассматривается использование нечеткой модели в социальных процессах, а также вопросы, связанные с принятием управленческих решений с использованием этой модели в состоянии неопределенности. В ходе исследования разработаны критерии развития социальных процессов и определены возможные факторы и показатели, характеризующие социальные процессы. В статье описываются этапы моделирования социальных процессов, приводятся применимые примеры принятия решений.

Нечеткая модель позволяет учитывать неопределенность и нечеткость в данных, что особенно важно в контексте социальных явлений, где часто нет четких граничных условий и факторов.

Принятие управленческих решений в менеджменте с использованием нечеткой модели может быть осуществлено путем формирования нового подхода к созданию структуры для представления решаемых задач. С помощью описанного в статье подхода устраняться недостатки вероятностного подхода, связанные с учетом неопределенности.

ОСОБЕННОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ И ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГА В РАЗВИТИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА

Алдабергенова К.М., Кантуреева М.А., Касекеева А.Б., Ахметова А.Ж., Есикова Т.Н. — Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

В статье рассматриваются возможности развития интернет-маркетинга и цели его использования в сельском хозяйстве сегодня. В настоящее время мы не можем видеть будущее отрасли, в том числе сельского хозяйства, без Интернета; В связи с ростом экономики и усилением конкуренции во всех странах необходимы информационные технологии для быстрого принятия решений о покупке и продаже высококачественной продукции агропромышленных комплексов. Задачами этих технологий являются обработка информации на сельскохозяйственных предприятиях, расчет затрат на логистику, снижение материальных затрат, контроль качества и своевременной доставки продукции. К таким технологиям относятся цифровые приложения и интернет-маркетинг.

Первое направление развития агропромышленного комплекса в сельском хозяйстве – цифровая торговля. Интернет-маркетинг – эффективный способ выхода на рынок экономического развития. Использование интернет-маркетинга в агропромышленном комплексе помогает производителям уточнить цену и снизить затраты на производство и реализацию продукции. Интернет-маркетинг сегодня выполняет функции коммуникации и позволяет создавать возможности для приобретения товаров и осуществления платежей. Использование интернет-маркетинга в сельском хозяйстве помогает производителю и потребителю увеличить производство сельскохозяйственной продукции, что приводит к экономическому росту. Мы изучили эффективность и продуктивность использования технологии с использованием мультиагентной платформы для автоматизации процессов принятия решений в сельском хозяйстве, а также представили первоначальные результаты тематических исследований предлагаемых решений. Мультиагентная платформа предоставляет методы разработки интеллектуальных сервисов для сельского хозяйства, где агенты действуют как агенты обслуживания, обработки и приложений.

СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КАЗАХСКОГО ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Еримбетова А.С., Самбетбаева М.А., Дайырбаева Э.Н., Сакенов Б.Е., Бержанова У.Г. — Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

Основной целью исследования является анализ эффективности глубоких нейронных сетей для распознавания казахского жестового языка. Это исследование направлено на совершенствование методов распознавания казахского жестового языка с использованием современных технологий.

Задача исследования — обработка жестов и изображений, представляющих 42 буквы казахского жестового языка, и их точная классификация с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Созданная модель способна распознавать жесты рук в реальном времени с помощью камеры.

Сложные системы распознавания жестов в области искусственного интеллекта все еще находятся на стадии активных исследований и разработки, поэтому эта модель рассматривается как важный шаг в данном направлении. Особенно разработка системы, соответствующей особенностям казахского языка, способствует сохранению национального культурного наследия. Кроме того, эта технология может быть использована для расширения возможностей общения людей с ограниченными возможностями слуха и речи.

Результаты исследования показали ограничения текущей конфигурации модели, включая низкий уровень точности и полноты для множества классов. Причиной этого могут быть дисбаланс в данных, неоптимальная архитектура выбранной модели, а также недостаточная настройка параметров обучения.

Для решения этих проблем важно использовать методы балансировки данных, улучшить архитектуру модели и повысить качество данных. Кроме того, сбор дополнительных данных, использование методов увеличения данных и оптимизация параметров нейронной сети являются важными направлениями исследования. В ходе исследования была собрана база данных для распознавания особенностей жестов казахского жестового языка, на основе которой проводилось обучение модели.

ОБЗОР ОБНАРУЖЕНИЯ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ОСКОРБИТЕЛЬНОЙ ЛЕКСИКИ С ПОМОЩЬЮ DATA MINING В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Жидебаева A.Н., Ахметова С.T., Aлиева A.O., Taстанбекова Б.O., Шаймерденова Г.С. — Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

Это исследование углубляется в многогранную проблему кибербуллинга среди детей и подростков, сосредотачиваясь на разработке адаптированной структуры для решения этой повсеместной проблемы в контексте казахских социальных сетей. Основываясь на всестороннем анализе международных исследований, включая вклад Соединенных Штатов, Англии и европейских стран, работа интегрирует теоретические методологии, такие как анализ, синтез, эмпирическое сравнение и экспериментирование. Контекстуализируя результаты в уникальном культурном и цифровом ландшафте Казахстана, статья стремится преодолеть разрыв между глобальными инсайтами и местными приложениями.

Центральным аспектом данного исследования является изучение технических методологий борьбы с кибербуллингом. В частности, рассматривается создание парсера и систематический сбор данных для обучения алгоритмов машинного и глубокого обучения, способных в реальном времени выявлять и смягчать оскорбительный или уничижительный язык. Эти технологии обещают улучшить проактивную модерацию онлайн-платформ и защитить уязвимых пользователей.

Нацеливаясь как на начинающих специалистов по данным, так и на опытных профессионалов, это исследование подчеркивает необходимость дальнейшего изучения практической реализации алгоритмов глубокого обучения. В рамках более крупного текущего проекта будущая работа будет уточнять эти подходы, а последующие публикации будут более подробно рассматривать развертывание и оптимизацию продвинутых алгоритмических моделей.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПРЕДЕЛИМОСТИ ДВИЖЕНИЯ АДАПТИВНОГО ПРИВОДА КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА С ПОМОЩЬЮ ВВЕДЕНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ СИЛЫ СКОРОСТНОЙ СВЯЗИ

Иванов К.С., Тулекенова Д.Т. — Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0000

Адаптивный привод стыковочного механизма является важнейшим компонентом систем автоматической стыковки, широко используемых в космических аппаратах, морских судах и промышленных роботах. Основная цель разработки такого привода - обеспечить точное и надежное соединение двух объектов в изменяющихся внешних условиях и в ограниченном пространстве для маневрирования.

Надежная адаптация двухпозиционного саморегулирующегося механического привода заключается в самонастраиваемости к внешней фрикционной муфте, уравновешивающей нагрузку, которая обеспечивает связь момента трения с относительной угловой скоростью.

Разработанная математическая модель существующего стыковочного механизма центрального типа может быть использована для стыковочного механизма с адаптивным приводом за счет приведенных выше упрощений изменений. В статье кратко излагаются основы теории силовой адаптации зубчатого привода и разрабатывается прототип адаптивного привода для стыковочного механизма космического аппарата.

БЛОКЧЕЙН-МОДЕЛЬ ДЛЯ ОТСЛЕЖИВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ С ПОДДЕРЖКОЙ ФЕДЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ

Калимолдаев М.Н., Орманша З.Д., Бегалиева К.Б., Айнагулова А.С., Аукенова А.О. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Статья представляет интегрированную блокчейн-модель для мониторинга сельскохозяйственной продукции, усовершенствованную с помощью технологии федеративного обучения. Искусственный интеллект и блокчейн играют важную роль в повышении прозрачности и эффективности цепочки поставок в сельском хозяйстве. В обзоре мировой литературы по теме исследования выявляются ограничения существующих систем, а результаты анализа представлены в виде диаграммы Венна. В разделе методологии описываются несколько этапов, включая разработку архитектуры блокчейна, создание модели федеративного обучения для обеспечения конфиденциальности данных, а также интеграцию и тестирование этих систем. Результаты показывают, что предложенная модель эффективно повышает целостность, безопасность и конфиденциальность данных. Модель позволяет проводить мониторинг в режиме реального времени с использованием IoT-сенсоров и децентрализованной обработки. Статья рассматривает разработку экологически чистых консенсусных алгоритмов и интеграцию блокчейна с AI как будущие направления исследований для повышения устойчивости в сельском хозяйстве. Это исследование предоставляет ценную информацию заинтересованным сторонам в сельскохозяйственном секторе о эффективном использовании цифровых технологий.

АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ И СТАЖИРОВКИ СТУДЕНТОВ В ОРГАНИЗАЦИЯХ ВНЕ ВУЗА

Масырова И., Джолдасбаев О.К., Джолдасбаев С.К., Болысбек А., Мамбетов С.Т. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Организация производственной практики студентов в процессе обучения является ключевым элементом подготовки специалистов, особенно сфера IT требует особый подход. Обычно вузы сотрудничают с компаниями-партнерами для создания совместных решений, что предполагает предоставление материальных и образовательных ресурсов, подбор квалифицированных кадров и обмен опытом. Несмотря на отлаженную работу вузов и их партнеров, существуют большое количество неудобств и нерешенных задач согласования при прохождении производственной практики: определение места обучающимся, согласование сторон, соответствие требований, критерии согласования, оформление необходимых документов, отчетность и самая большая проблема — отсутствие единого цифрового автоматизированного пространства, что заставляет всю рутинную работу делать руками и проходить через многочисленные административные этапы и согласования в различных инстанциях.

Целью данной работы является исследование и разработка инновационной системы, направленной на внедрение цифрового документооборота и автоматизацию процесса организации производственной практики студентов с использованием современных цифровых технологий. При реализации для повышения эффективности были применены современные технологии, а также разработаны оптимизационные алгоритмы и модели, направленные на улучшение координации и управления процессом. Создаваемая система соответствует высоким требованиям отказоустойчивости, безопасности и интеграции с актуальными IT-технологиями, что способствует повышению эффективности учебного процесса и усилению взаимодействия с организациями-партнерами.

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСТОЧНИКОВ ПОЖАРОВ

Мименбаева А.Б., Исакова Г.О., Бекмагамбетова Г.К., Аруова А.Б., Дарикулова Е.К. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Лесные пожары представляют собой серьезную экологическую, социальную и экономическую проблему во всем мире, особенно в регионах с разнообразными экосистемами и сухим климатом. Данное исследование посвящено разработке передовой системы прогнозирования лесных пожаров и тушения, адаптированной к уникальным экологическим условиям Казахстана. Цель состоит в том, чтобы использовать алгоритмы машинного обучения для повышения точности прогнозирования, оптимизации распределения ресурсов и обеспечения возможности обнаружения пожаров в режиме реального времени, тем самым сводя к минимуму разрушительные последствия лесных пожаров. Машинное обучение играет центральную роль в этом исследовании, используя данные исторических записей о пожарах, метеорологические наблюдения, спутниковые снимки и топографическую информацию для прогнозирования возникновения пожаров. В исследовании используются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа факторов окружающей среды, включая температуру, влажность, скорость ветра. Для повышения надежности и точности моделей были использованы методы предварительной обработки данных, такие как увеличение и нормализация данных. Модель CNN достигла точности прогнозирования в 92%, превысив 89%-ную точность модели RNN, что подчеркивает эффективность глубокого обучения при прогнозировании пожаров. Кроме того, показатели точности и отзывчивости подтвердили способность моделей идентифицировать пожарные события с высокой степенью достоверности. Показатель площади под кривой ROC (AUC), равный 0,95 для модели CNN и 0,93 для модели RNN, продемонстрировал надежность систем в проведении различий между сценариями возникновения пожара и без него.

Ключевым вкладом исследования является локализация прогнозных моделей, которые включают специфические для Казахстана данные, такие как карты растительного покрова и исторические записи о пожарах. Такой подход гарантирует, что модели учитывают разнообразие ландшафтов страны и уникальные климатические условия, способствуя разработке более эффективных и ориентированных на сообщество стратегий борьбы с пожарами.

В заключение отметим, что интеграция передовых вычислительных технологий с местным опытом является важным шагом на пути к устойчивому управлению лесами в Казахстане. Разработанная система не только повышает устойчивость к лесным пожарам, но и служит основой для стратегий борьбы с пожарами на основе данных по всему миру. Будущие исследования будут направлены на уточнение прогнозных моделей с использованием дополнительных экологических данных и изучение новых алгоритмов для еще большей точности, и эффективности.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ГЛАУКОМЫ

Момынжанова К.Р., Павлов С.В., Жумагулова Ш.П., Тунгушбаев М.Т. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

При формировании экспертами эталонной выборки изображений глазного дна могут возникать противоречивые моменты ввиду неоднозначности изображений. Практика показала, что даже один эксперт в разное время (через неделю, месяц) может по-разному оценивать принадлежность одного и того же изображения к болезни глаукомы или нет. Естественно, что и у разных экспертов часто возникают разные мнения по поводу отнесения изображений глазного дна к глаукоме. Поэтому при формировании базы знаний экспертной системы необходимо предусмотреть процедуры оценки сходимости и воспроизводимости результатов создания эталонной выборки.

В работе предлагается подход к автоматизированной диагностике глаукомы на основе оптическо-электронной экспертной системы, совмещающей методы обработки биомедицинских изображений и элементы нечеткой логики. Предложенная методика позволяет оперативно анализировать данные, получаемые при обследовании глазного дна, повышая точность выявления патологии и эффективность принятия клинических решений. В исследовании обосновываются ключевые математические модели и алгоритмы, описывается структура программно-аппаратного комплекса и приводятся результаты оценки точности методики на выборке пациентов. Показано, что использование нечетких правил классификации позволяет достичь точности более 97% при диагностике глаукомы различных стадий.

В процессе автоматизации анализа изображений глазного дна сначала устраняют всевозможные искажающие факторы: от шумов и помех до неровностей освещения. Затем на этапе описания рассчитываются определенные характеристики объекта, на основании которых впоследствии происходит его отнесение к одной из категорий. Важнейшим этапом здесь является именно выделение и оценка признаков, так как качество конечного распознавания напрямую зависит от их правильного выбора и информативности. При этом на итоговый результат влияют две основные группы факторов: во-первых, свойства самого объекта (изображения глазного дна могут существенно отличаться друг от друга), а во-вторых, условия получения снимков (шумы сенсора, неоднородность освещения и прочие артефакты).

ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ DOCKER В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Мухаметжанова Б.О., Кулбаева Л.Н., Сайманова З.Б., Сейпишева Э.К., Саданова Б.М. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

В данной публикации рассматривается интеграция и оптимизация технологии Docker в современных информационных системах. Целью исследования является анализ методов внедрения Docker и выявление эффективных практик для повышения производительности контейнеризованных приложений. Задачи исследования включают изучение подходов к внедрению Docker, оптимизацию работы с контейнерами, а также анализ реальных кейсов успешного применения технологии в различных отраслях. Методология исследования основана на теоретическом анализе существующей литературы. В результате были выделены ключевые подходы к интеграции Docker, а также эффективные практики и инструменты для его оптимизации. Достигнутые результаты демонстрируют, что правильная интеграция Docker значительно улучшает гибкость и производительность информационных систем, а использование современных инструментов и решений позволяет минимизировать риски и повысить безопасность контейнеризованных приложений. Значимость данного исследования заключается в его вкладе в развитие практических рекомендаций для организаций, стремящихся оптимизировать свои процессы разработки и эксплуатации, а также в углублении теоретических знаний о контейнеризации в области компьютерных наук.

НЕЧЕТКАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОЦЕНКИ ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ В БИОМЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ОПУХОЛЕЙ ПРИ РАКЕ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

Оразаева А.Р., Тусупов Д.А., Шайханова А.К., Бекешова Г.Б., Галымова А.Д. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Данная работа посвящена исследованию и разработке нечеткой экспертной системы на основе анализа биомедицинских изображений для диагностики онкологических заболеваний на примере рака молочной железы. Проанализированы основные направления применения математических методов в медицинской диагностике, оценены их недостатки и сформулированы принципы диагностики, основанные на нечеткой логике. Разработаны математические модели и алгоритмы, формализующие процесс принятия диагностических решений на основе нечеткой логики с количественными и качественными параметрами состояния пациента, разработаны математические модели функций принадлежности, формализующие представление количественных и качественных параметров состояния пациента в вид нечетких множеств, используемых в моделях и алгоритмах диагностики и определения диагноза при раке молочной железы.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НАБОРОВ ДАННЫХ NER НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ ДЛЯ МУЛЬТИКЛАССИФИКАЦИИ В ПРАВОВОЙ СФЕРЕ: СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ BERT, GPT И LSTM

Оралбекова Д., Мамырбаев О., Ахмедиярова А., Касымова Д. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

В данном исследовании представлен углубленный сравни тельный анализ производительности трех ключевых подходов в области обработки естественного языка (NLP) — трансформеров, рекуррентных нейронных сетей и традиционных методов машинного обучения — в задачах мультиклассификации текстов в правовой сфере на казахском языке. Для анализа был использован специализированный набор данных для распознавания именованных сущностей, адаптированный под юридическую тематику. Основное внимание уделено классификации текстов, отражающих юридические аспекты и терминологию. Для оценки моделей применены стандартные метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), precision и площадь под кривой (AUC), что позволило провести объективный анализ эффективности классификации текстов. Особое внимание уделено обработке казахского языка, который относится к категории недостаточно изученных в компьютерной лингвистике. Это обуславливает необходимость разработки специализированных алгоритмов и адаптации существующих методов для эффективной работы с данным языком и его юридической терминологией. Проведенное исследование не только расширяет понимание возможностей существующих моделей для обработки текстов на языках с ограниченными ресурсами, но и подчеркивает значимость дальнейшей работы над автоматизацией юридических услуг, что может способствовать созданию более доступных и масштабируемых инструментов правовой помощи.

ПРОДВИЖЕНИЕ ERP СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ГИБРИДНЫХ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ

Оспанов А., Педро А.Ж., Турымбетов Т., Дюсекеев К., Жумадиллаева А. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Системы планирования ресурсов предприятия (СПР) превратились в передовые платформы управления бизнесом, объединяющие различные организационные процессы. Растущая потребность в обработке данных в режиме реального времени и принятии интеллектуальных решений привела к внедрению машинного обучения (МО) и гибридной оптимизации в СПР-системы, обеспечивая повышение эффективности, автоматизацию и возможности прогнозирования. В данной статье систематически рассматриваются последние достижения в области СПР-решений на основе МО, проанализировано более 70 научных статей. Алгоритмы МО улучшают прогнозирование спроса, управление запасами и распределение ресурсов, а гибридная оптимизация эффективно балансирует затраты, операционную эффективность и распределение ресурсов. Интеграция МО с СПР значительно улучшает работу цепочек поставок, оптимизируя логистику, закупки и управление складами и снижая неэффективность.
Также рассматривается роль СПР на базе МО в управлении человеческими ресурсами (УЧР), в частности ее применение для прогнозирования текучести кадров, оптимизации найма и планирования трудовых ресурсов. Кроме того, безопасность и прозрачность СПР повышаются благодаря таким технологиям, как федеративное обучение и блокчейн, обеспечивающим безопасное и децентрализованное управление данными. Будущие исследования будут сосредоточены на глубоком обучении, облачных СПР и аналитике больших данных, что позволит еще больше усовершенствовать предиктивное моделирование, бизнес-аналитику и автоматизацию операций.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ), интернета вещей (ИВ) и интел лектуальных систем принятия решений позволит предприятиям оптимизировать рабочие процессы, снизить риски и разработать стратегические основы, основанные на данных, обеспечивая устойчивость и адаптивность в высокодинамичной бизнес-среде.

ОБНАРУЖЕНИЕ СУИЦИДАЛЬНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ В ПУБЛИКАЦИЯХ НА REDDIT С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Бекарыстанкызы А., Раббани К.Г., Шойынбек А., Куанышбай Д., Мухаметжанов А. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Суицид остается серьезной проблемой общественного здравоохранения, и раннее выявление суицидальных наклонностей играет решающую роль в их предотвращении. Онлайн-платформы, такие как Reddit, предоставляют уникальную возможность идентифицировать пользователей, выражающих суицидальные мысли, через создаваемый ими контент. В данном исследовании применяются методы машинного обучения для выявления суицидальных мыслей в постах из субреддитов "SuicideWatch" и "depression", дополняясь постами без суицидальных наклонностей из "r/teenagers". Используя модель глубокого обучения, включающую двунаправленную долгую краткосрочную память (BiLSTM) и механизм внимания, мы стремимся повысить точность и надежность систем обнаружения. Модель продемонстрировала выдающуюся результаты, достигнув AUC-ROC 0.98 на валидационном наборе и 0.989 на тестовом наборе. Данное исследование подчеркивает потенциал автоматизированных систем в выявлении людей, находящихся в группе риска, что способствует своевременному вмешательству и поддержке мер по предотвращению суицида. Раннее выявление суицидальных наклонностей в онлайн-коммуникациях может значительно улучшить результаты психического здоровья и спасти жизни.

ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ АРХИТЕКТУРА: СОЗДАНИЕ УНИКАЛЬНЫХ ПРОСТРАНСТВ С ПОМОЩЬЮ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Таукенова А. — Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

Быстрая урбанизация 21-го века увеличила спрос на адаптивную, устойчивую и персонализированную архитектуру, которая отвечает разнообразным потребностям пользователей. Внедрение таких цифровых технологий, как информационное моделирование зданий (BIM), искусственный интеллект (ИИ) и Интернет вещей (IoT), стало необходимым для создания динамичных и уникальных городских пространств. Эти технологии позволяют архитекторам и планировщикам разрабатывать ориентированные на пользователя решения, которые повышают устойчивость городов и улучшают качество жизни в них.
Исследование проводит систематический обзор существующей литературы, изучая текущую роль цифровых инструментов в формировании персонализированных городских сред. Оно анализирует эффективность цифровых технологий в повышении адаптивности, устойчивости и комфорта пользователей в городских пространствах.
Ключевые выводы показывают, что персонализированные архитектурные решения улучшают качество городской среды и создают более комфортные условия жизни. Интеграция цифровых технологий способствует повышению адаптивности и устойчивости, хотя сохраняются такие проблемы, как высокие затраты на внедрение и вопросы конфиденциальности данных.
Выводы исследования предлагают практические рекомендации по внедрению цифровых инструментов в городское планирование. Путем разработки более доступных, масштабируемых и этичных технологий можно еще больше улучшить будущие городские решения, поддерживая устойчивые и удобные для пользователей проекты городов.