Аңдатпа. Жұмыста радио сәулелену көздерінен келетін немесе объектілерден шағылысу нәтижесінде пайда болатын радио толқындарының таралу бағытын белгілеу арқылы объектілердің бұрыштық жағдайын анықтау тәсілдері зерттеледі. Зерттеу «жасанды интеллект технологиясы негізінде ЛА радио сәулелену көздерін пассивті бағыттау міндеттері үшін аппараттық-бағдарламалық кешенді әзірлеу» ғылыми-техникалық жобасын гранттық қаржыландыру шеңберінде орындалады (03.10.2025 ж. №332/23-25 шарт, №Ар 327016/0225 жобасы). Зерттеулер жүргізу Қазақстан Республикасы Қарулы Күштері Қорғаныс Министрінің бірінші орынбасары — Қазақстан Республикасы Қарулы Күштері Бас штабы бастығының 2023 жылғы 18 қарашадағы № 62-3-4068 шешіміне сәйкес жүзеге асырылады. Көрсетілген бағыт шеңберінде әскери Радиотехника және электроника негіздері кафедрасында радио сәулелену көздеріне бағытты пассивті анықтаудың заманауи әдістерін кешенді зерделеу жүргізіледі. Қазіргі заманғы радиопеленгацияда радиосәулелену көздерінің, соның ішінде белсенді кедергілер қоюшы құралдардың бұрыштық координаттарын дәл және жедел анықтау маңызды міндет болып қала береді. Бұл көп сәулелі таралудың күрделі жағдайларында өлшеу дәлдігі, байламның бір мәнділігі және жабдықтың кедергіге төзімділігі арасындағы ымыраны табуды талап етеді. Бұл жұмыста амплитудалық және фазалық пеленгациялау әдістерінің техникалық шектеулерін жүйелеу және оларды еңсеру жолдарын іздеу мақсатында салыстырмалы теориялық талдау жүргізіледі. Радиотехникалық жүйелерді математикалық талдау және мамандандырылған әдебиеттерді аналитикалық қорыту әдістерін қолдана отырып, аппаратура сезімталдығының антенналық жүйелердің геометриясына тәуелділігіне бағалау жүргізілді. Қосымша d/λ қатынасын, сигнал/шу қатынасын және сигналдың келу бұрышын өзгерте отырып, Монте-Карло әдісімен фазалық пеленгациялау әдісіне сандық модельдеу жүргізілді. Талдау көрсеткендей, классикалық амплитудалық максимум әдісінің пеленгациялық сезімталдығы төмен. Фазалық әдістер, керісінше, жоғарырақ дәлдікті қамтамасыз етеді, алайда антенналар арасындағы қашықтық ұлғайған сайын олар пеленгтің көп мәнділігі (бір мәнді еместігі) мәселесімен бетпе-бет келеді. Жүргізілген жұмыстың нәтижесінде қажетті дәлдікке және өлшеулердің бір мәнділігіне қол жеткізу үшін аралас көп арналы тәсілдерді пайдалану неғұрлым орынды деген қорытынды жасалды. Сонымен қатар, сигналдарды цифрлық өңдеудің заманауи алгоритмдерін (мысалы, MUSIC алгоритмін) енгізу және бейімделгіш антенналық торларды қолдану көп сәулеліліктің тұрақсыздандырушы факторларының әсерін өтей алады.
Түйін сөздер: амплитудалық пеленгация, фазалық пеленгация, анықтау аймағы, белсенді кедергілерді қоюшы, сигнал, пеленг, шуға төзімділік.
Аңдатпа. Аутентификация журналдарындағы оқиғалар талдау басымдығы бойынша бірдей емес, сондықтан оларды уақыттық және мінез-құлықтық контекст негізінде ранжирлеу ақпараттық қауіпсіздіктегі маңызды міндет болып табылады. Зерттеудің мақсаты — мінез-құлықтық ұсынудың аутентификация оқиғаларын салыстырмалы тәуекел бойынша ранжирлеу сапасына қосатын үлесін, нәтижелердің тұрақтылығын, статистикалық негізділігін, түсіндірмелілігін және калибрленуін бағалау, сондай-ақ мінез-құлықтық басымдықтау тәсілінің нақты журналдық деректерде техникалық орындалуын тексеру. Зерттеуде бастапқы модельдерді салыстыру, ұсыну нұсқаларын абляциялық талдау, деректерді хронологиялық түрде оқыту, валидация және тестілеу жиындарына бөлу, эмпирикалық кездейсоқ ранжирлеумен салыстыру, тұрақтылық пен статистикалық талдау, түсіндірмелілік пен калибрлеуді бағалау, баяу және біртіндеп жүретін белсенділік жағдайындағы уақыттық горизонтқа сезімталдықты тексеру және мінез-құлықтық белгілер топтарының абляциялық талдауы қолданылды. Негізгі ранжирлеу метрикасы ретінде NDCG@100 пайдаланылды. Синтетикалық экспериментте R2_behavioral_core ұсынуы орташа NDCG@100 көрсеткіші бойынша R0_minimal ұсынуынан жоғары нәтиже көрсетті: тиісінше 0.126952 және 0.071314. R2_behavioral_core 12 сценарий–модель комбинациясының 10-ында R0_minimal-дан басым болды. 60 жұптық бақылау бойынша орташа ΔNDCG@100 +0.046803 құрады, ал 95% сенімділік интервалы [0.035444, 0.057751] болды. Эмпирикалық кездейсоқ ранжирлеу абсолюттік NDCG@100 мәндерін түсіндіру үшін қосымша салыстыру деңгейін қамтамасыз етті. Logistic Regression және R2_behavioral_core үшін бастапқы сценарийде NDCG@100 0.189052 болды, ал кездейсоқ ранжирлеудің орташа мәні 0.010045 құрады; сирек шабуылдар сценарийінде сәйкес мәндер 0.145514 және 0.004943 болды. Мінез-құлықтық контексттің артықшылығы эксперименттік жағдайларға тәуелді болды және баяу әрі біртіндеп жүретін белсенділік кезінде әлсіреді. Түсіндірмелілік пен калибрлеу белгілердің ранжирлеу ұпайына қосатын үлесін, түсіндірмелердің тұрақтылығын, калибрлеу сапасын және ранжирлеу тәртібінің сақталуын бағалау үшін қолданылды. Нақты журналдық деректердегі 1 760 511 оқиға үшін тек өткен оқиғаларға негізделген бес мінез-құлықтық белгі бойынша басымдық ұпайлары мен бірегей рангтар есептелді. Уақыттық және ұсыну тұтастығына қойылған 9 талаптың барлығы орындалды. Расталған қауіпсіздік белгілері болмағандықтан, болжамдық тиімділік бағаланбады. Нәтижелер уақыттық және мінез-құлықтық контексттің аутентификация оқиғаларын салыстырмалы талдау басымдығы бойынша ранжирлеуге қосымша ақпарат беретінін көрсетті. Әдістің нақты операциялық ортадағы болжамдық тиімділігін растау үшін расталған қауіпсіздік белгілері және өрістердің семантикалық құжаттамасы бар журналдық деректерде уақыттық сыртқы валидация жүргізу қажет.
Түйін сөздер: аутентификация оқиғалары, мінез-құлықтық талдау, тәуекелді ранжирлеу, уақыттық валидация, қауіпсіздік оқиғаларын басымдықтау, машиналық оқыту, түсіндірмелілік.
Аңдатпа: Жұмыс деректерді өңдеуге, визуализацияға және қорғаныс жабындарының коррозияға төзімділігін болжамды талдауға арналған арнайы веб-интерфейсті әзірлеуге және бағдарламалық қамтамасыз етуге бағытталған. Мақалада агрессивті орталардың диффузия теңдеулерін полимерлі матрицалар (Фиктің екінші заңы), металл субстраттың электрохимиялық еру кинетикасы (Тафель теңдеуі) және қорғаныс қабаттарының деградациясының эмпирикалық модельдері арқылы біріктіретін математикалық аппарат ұсынылған. Ұсынылған формализмдер негізінде Python тілін, Streamlit шеңберін және pandas, NumPy және plotly кітапханаларын қолдана отырып, интерактивті бағдарламалық жасақтама жасалды. Әзірленген құрал эксперименттік деректерді енгізу мен сүзуді автоматтандыруға, көп факторлы регрессиялық талдау жүргізуге, 2D және 3D графикалық тәуелділіктерді құруға, сондай — ақ жабындардың ақаусыз жұмысының есептік ресурсын болжауға мүмкіндік береді. Бұл жұмыстың қолданбалы пайдасы оқшаулағыш қосылыстардың оңтайлы сипаттамаларын іздеу процесінде эксперименттер санын едәуір азайтуға көмектесетін ыңғайлы цифрлық егізді қалыптастырудан тұрады.
Түйін сөздер: коррозияға төзімділік, бағдарламалық шешім, компьютерлік модельдеу, Python, Streamlit, полимерлі пленкалар, регрессия әдістері, ақпаратты графикалық түрде көрсету.
Аңдатпа. Қысым пульсацияларын авиациялық техникада өлшеу кезінде сезгіш элемент, жалғаушы арналар, корпус қуыстары және қоректендіру схемасы нәтижеге бірлесіп әсер етеді. Олардың үлестерін ажырату экстремалды жағдайларға арналған жартылай өткізгіш сенсорларды жобалау үшін қажет. Жұмыстың мақсаты — айқын берілген жорамалдар негізінде жиіліктік жауапты, жергілікті температуралық өтемдеуді және белгісіздіктің таралуын есептеу, сондай-ақ қолда бар сипаттамалар бойынша параметрлерді анықтаудың шектеулерін көрсету. Жұқа пластина теңдеуі, екінші ретті динамикалық буындар, тұтқырлық пен жылулық шығындары бар түтіктердің ауысу матрицалары және аддитивті децибелдік белгісіздік моделі қолданылды. Есептеулер шектік жағдайлармен, тәуелсіз сандық өрнектермен және Монте-Карло әдісімен тексерілді. Бір ғана жолақ шекарасы меншікті жиілік пен демпфирлеуді бірге анықтамайтыны көрсетілді. 65 кГц есептік жолақ және 0,01–0,10 демпфирлеу аралығы қабылданғанда ғана меншікті жиіліктің шамамен 195 кГц төменгі бағасы алынады. Мойын диаметрі 0,8 мм, ұзындығы 1 мм және қуыс көлемі 1 мм³ болатын сценарийде толық каскад 25,728 кГц акустикалық шың мен 7,981 кГц жолақ береді. Ұзындығы 20 мм, радиусы 0,40 мм зонд қосылғанда сол тізбектің жолағы 0,981 кГц болады. Қуыстың жылулық шығыны мен мембрананың кері акустикалық жүктемесі бұл есепке кірмейді. Қабылданған температуралық коэффициенттер және 6 В қорек кезінде шектелген топология қажетті жергілікті өтемдеудің 13,846 пайызын қамтамасыз етеді; басқа коэффициентте бірінші туындының нөлге тең болуы толық диапазондағы тұрақтылықты дәлелдемейді. Екі шартты бюджет үшін қамту коэффициенті екіге тең кеңейтілген белгісіздік 2,491 және 0,980 дБ, ал 95 пайыздық қамту аралығының жарты ені 2,214 және 0,950 дБ болды. Нәтижелер жаңа эксперименттік валидация немесе нақты аспаптың расталған дәлдігі ретінде ұсынылмайды. Жұмыс модель жорамалдарын тексеруге және кейінгі өлшеу хаттамасын құруға негіз береді.
Түйін сөздер: пьезорезистивті сенсор, жиіліктік жауап, қуыс резонансы, акустикалық зонд, параметрлерді анықтау, температуралық өтемдеу, өлшеу белгісіздігі, сандық верификация.
Аңдатпа. Саяси коммуникация әлеуметтік платформаларға ауысып, пікірлер қысқа, код ауыстыру элементтері кездесетін және риторикалық тұрғыдан күрделі хабарламалар арқылы білдірілетін болды. Өнімдер мен қызметтерге қатысты пікірлерді талдауға бейімделген дәстүрлі сентимент талдау жүйелері саяси салаға тиімді түрде қолданылмайды, өйткені саяси полярлық автордың ұстанымымен (stance), ирониямен және мәтіннің дискурстық құрылымымен тығыз байланысты. Бұл мақалада сентимент талдаудың негізгі әдістері — лексиконға негізделген тәсілдер, классикалық машиналық оқыту әдістері, терең нейрондық желілер және трансформерлік модельдер қарастырылып, интернеттегі саяси пікірлердің тоналдылығын анықтауға арналған PoliSent атты гибридті дискурсқа бағдарланған архитектура ұсынылады.
PoliSent үш өзара толықтырушы ақпарат көзін біріктіреді: XLM-RoBERTa кодтаушысы қалыптастыратын көптілді контекстік эмбеддингтерді, тоналдылық күшейткіштері мен терістеулерді ескеретін арнайы саяси лексиконды (PoliLex), сондай-ақ Universal Dependencies синтаксистік тәуелділіктеріне негізделген графтық назар (graph attention) модулін. Бұл белгілерді біріктіру үшін үйренілетін қақпалау механизмі (gating mechanism) пайдаланылады, ал көптапсырмалы мақсаттық функция сентиментті, саяси ұстанымды және риторикалық тактиканы бірлесіп болжауды қамтамасыз етеді.
Ұсынылған тәсілдің тиімділігі PoliWeb-CA деп аталатын жаңа корпуста бағаланды. Корпус микроблогтардан, хабар алмасу арналары мен жаңалықтарға жазылған пікірлерден жиналған қазақ және орыс тілдеріндегі 18 500 саяси хабарламадан тұрады. PoliSent моделі Macro-F1 көрсеткіші бойынша 0,904 және Мэттьюс корреляция коэффициенті (MCC) бойынша 0,857 нәтижелеріне қол жеткізіп, бейімделіп оқытылған KazRoBERTa моделінен 4,6 Macro-F1 ұпайына жоғары нәтиже көрсетті және барлық лексикондық, классикалық және терең оқытуға негізделген базалық модельдерден айтарлықтай басым болды (p < 0,01, жұптық bootstrap талдауы). Абляциялық зерттеу нәтижелері архитектураның әрбір құрамдас бөлігі жалпы өнімділікке елеулі үлес қосатынын көрсетті. Әсіресе тәуелділік графына негізделген назар механизмі мен лексикалық толықтыру контекстік негізбен салыстырғанда нәтижені 5,8 ұпайға жақсартты.
Алынған нәтижелер ірі алдын ала оқытылған тілдік модельдер дәуірінде де тілдік құрылымды айқын түрде пайдаланудың маңыздылығын дәлелдейді, әсіресе ресурсы шектеулі және морфологиялық тұрғыдан күрделі саяси мәтіндер үшін.
Түйін сөздер: сентимент талдау, саяси дискурс, пікірлерді талдау, табиғи тілді өңдеу, трансформерлік модельдер, графтық назар желілері, ұстанымды анықтау, ресурсы шектеулі тілдер, қазақ тілі, көптілді табиғи тілді өңдеу.
Аннотация. Бұл зерттеудің мақсаты — Шығыс Қазақстанда мал азығын өндіруге арналған ауыл шаруашылығы инженериясының сапасын жақсарту. Қазақстанның ауыл шаруашылығы өндірісі жоғары тәуекелді аймақ болып саналады, сондықтан ауыл шаруашылығы өнімдерін өндірушілер мен тұтынушылардың тәуекелдері ауыл шаруашылығы инженериясының сапасының негізгі критерийлері ретінде қолданылады. Бұл міндеттерді осы ғылыми және өндірістік контексте жүзеге асыру, әсіресе аймақтық табиғи, климаттық және географиялық аспектілер тұрғысынан тақырыптық саланың ғылыми тұрғыдан жеткіліксіз зерттелуіне байланысты ерекше қиын. Қазіргі заманғы цифрлық өндірісті басқару жүйелерінде проактивті мониторинг және бақылау өте маңызды. Бұл зерттеу басқаруды ауыл шаруашылығы инженерия жүйесіне айналдыратын жаңа тәсілді зерттейді, онда тәуекелдер бизнес ортасының цифрлық жетілу критерийлері ретінде қарастырылады. Мал шаруашылығында жем сапасы маңызды рөл атқарады, ал жем өндірісінің барлық кезеңдерінде заманауи цифрлық шешімдерді пайдаланбай оны бақылау мүмкін емес. Интегралдық және дифференциалдық форматтардағы сандық жетілу критерийлеріне негізделген басқару процестерін сапалы бағалау үшін бұл мақалада шешім қабылдау сапасын жақсартатын айқын емес басқару агенттерінің принциптеріне негізделген жаңа модель ұсынылады.
Түйін сөздер: ауылшаруашылық инженериясы, жем өндірісі, тәуекел, сандық жетілу, бақылау, модель.
Аңдатпа. Нысандарды автоматтандырылған тану жүйелері өнеркәсіпте, робототехникада және экологиялық мониторингте кеңінен қолданылады, ал қалдықтарды сұрыптаудың интеллектуалды жүйелері аталған салалардың ішіндегі ең өзекті бағыттардың бірі болып табылады. Дегенмен, кескіндерді алдын ала өңдеу сапасы, әсіресе шуды басу кезеңі, тану дәлдігіне тікелей әсер ететіндігіне қарамастан, әдебиетте қалдықтарды сұрыптау контекстіндегі әр түрлі шудан азайту әдістерінің жүйелі салыстырмалы талдауы жеткіліксіз қарастырылған. Бұл пилоттық зерттеуде аталған олқылықтың орнын толтыруға бағытталған бастапқы қадам ретінде кескіндерді шуылдан тазартудың алты түрлі әдісі бірыңғай эксперименттік тәжірибеде салыстырылды: Гаусс сүзгісі, медиана сүзгісі, шекараларды бейімді сақтаумен гибридті әдіс, модификацияланған бейімді медиана сүзгісі (AMF+MDBMF) және алдын ала оқытусыз DnCNN нейрожелілік әдісі. Тәжірибелік база Kaggle TrashNet деректер жиынтығынан үш сыныпты (пластик, шыны, металл) қамтитын 15 репрезентативті түрлі-түсті бейнеден тұрды. Үш түрлі шуыл жасанды түрде қосылды: Гаусс шуылы (σ = 25), «тұз бен бұрыш» импульстік шуылы (p = 5%) және Пуассон шуылы. Сапаны бағалау үшін бес метрика (PSNR, SSIM, MSE, MAE, EPI) және параметрлік емес статистикалық маңыздылық сынақтары (Уилкоксон белгілі рангтер сынағы, Коэн d коэффициенті) қолданылды. Қосымша, әдістердің есептеу күрделілігі (өңдеу уақыты) өлшенді. Нәтижелер медиана сүзгісінің барлық шуыл түрлерінде статистикалық маңызды артықшылықпен (p < 0,01) ең жоғары тиімділікті көрсеткенін дәлелдеді. Каскадты AMF+MDBMF әдісі импульстік шуылда жоғары тиімділікті көрсетті. Алдын ала оқытылмаған DnCNN нейрожелісі негативті нәтиже берді, бұл нейрожелілік модельдерді алдын ала оқытудың міндеттілігін растайды. Зерттеудің ғылыми жаңалығы – TrashNet деректер жиынтығында үш классқа жататын денойзинг әдістерін бірыңғай эксперименттік протоколда салыстыру әдіснамасын әзірлеуде. Алынған пилоттық нәтижелер қалдықтарды сұрыптаудың автоматтандырылған жүйелерінің алдын ала өңдеу блогын жобалау кезінде бағдар бере алады және болашақта толық TrashNet деректер жиынында (2527 бейне) кеңейтілуі тиіс.
Түйін сөздер: бейнелерді шуылдан тазарту, Гаусс шуылы, импульстік шуыл, нысандарды тану, медиана сүзгісі, гибридті сүзгілеу әдістері, статистикалық маңыздылық, PSNR, SSIM, TrashNet.
Аңдатпа. Бұл жұмыста көпсенсорлы ақпаратты біріктіру негізінде мобильді роботтандырылған платформаның қауіпсіз автономды навигациясын жетілдіру әдісі ұсынылған. Зерттеудің мақсаты LiDAR, RGB камера, инерциялық өлшеу модулі (IMU) және доңғалақ энкодерлерінен алынған мәліметтерді біріктіру арқылы роботтың орналасуын сенімді бағалау және кедергілерді ескере отырып қауіпсіз қозғалыс траекториясын қалыптастыру болып табылады. Ұсынылған әдісте мобильді платформаның динамикалық моделі, көпсенсорлы ақпаратты біріктіру алгоритмі, қоршаған ортаны бағалау, қауіпсіз траекторияны жоспарлау және нақты уақыт режиміндегі қозғалысты басқару модульдері бір жүйеге біріктірілді. Динамикалық модель роботтың қозғалыс параметрлерін, доңғалақтардың айналу жылдамдықтарын және басқару әсерлерін ескеруге мүмкіндік береді. Көпсенсорлы ақпаратты біріктіру нәтижесінде роботтың ағымдағы орналасуы мен қозғалыс күйі бағаланып, алынған ақпарат траекторияны жоспарлау және басқару жүйесіне беріледі. Қауіпсіз траекторияны қалыптастыру кезінде робот пен кедергілер арасындағы минималды қашықтық ескеріліп, соқтығысу қаупін төмендететін қозғалыс бағыты анықталады. Әдістің тиімділігі MATLAB және ROS–Gazebo модельдеу орталарында бағаланды. Модельдеу барысында роботтың жоспарланған маршрут бойынша қозғалысы, статикалық кедергілерді анықтауы және оларды қауіпсіз айналып өтуі зерттелді. Сонымен қатар сенсорлық мәліметтерге сыртқы шу енгізіліп, ұсынылған тәсілдің өлшеу қателеріне төзімділігі бағаланды. Нәтижелер көпсенсорлы ақпаратты біріктіру роботтың орналасуын бағалау тұрақтылығын арттырып, траекторияны тұрақты бақылауды және қауіпсіз навигацияны қамтамасыз ететінін көрсетті. Ұсынылған әдіс өндірістік автоматтандыруда, қоймалық логистикада және сервистік робототехникада мобильді роботтардың автономды навигация жүйелерін әзірлеу үшін қолданылуы мүмкін.
Түйін сөздер: мобильді роботтандырылған платформа, қауіпсіз навигация, көпсенсорлы ақпаратты біріктіру, LiDAR, RGB камера, IMU, доңғалақ энкодері, динамикалық модель, траекторияны жоспарлау, ROS–Gazebo.
Аңдатпа. Еңбек нарығының жылдам өзгеруі және білім беру деректерінің қолжетімділігінің артуы жағдайында жасанды интеллект (ЖИ) негізіндегі мансаптық ұсыным жүйелерін әзірлеу өзекті бағыттардың біріне айналды. Алайда деректер түрлері мен алгоритмдерді таңдау ерекшеліктерінің модельдердің болжамдық дәлдігі мен есептеу тиімділігіне әсері жеткілікті деңгейде жүйеленбеген. Осы зерттеудің мақсаты – ЖИ негізіндегі мансаптық ұсыным жүйелеріне арналған заманауи зерттеулерді жүйелеу және деректер түрлері, алгоритмдер мен бағалау көрсеткіштері арасындағы байланысты анықтау. Зерттеу PRISMA 2020 әдіснамасы негізінде жүргізілген жүйелі шолуға сүйенеді. Талдау «деректер түрі-алгоритм-бағалау көрсеткіші» байланысы тұрғысынан орындалды. Нәтижелер қарастырылған зерттеулерде жіктеу міндеттерінің басым екенін (56%) және құрылымдалған кестелік деректердің ең жиі қолданылатынын (76%) көрсетті. Ең жоғары болжамдық дәлдік негізінен ансамбльдік және нейрондық желі модельдерінде байқалды. Сонымен қатар зерттеулердің көпшілігінде есептеу тиімділігі жүйелі түрде бағаланбайтыны анықталды: жұмыстардың 76%-ында бұл көрсеткіштер қарастырылмаған. Бұдан басқа, алгоритмдерді таңдау көбіне пайдаланылатын деректер түрлерімен байланысты екені көрсетілді. Зерттеу нәтижелері мансаптық ұсыным жүйелеріндегі алгоритмдік тәсілдерді жүйелеуге мүмкіндік береді және болашақ зерттеулер үшін бағалау хаттамаларын стандарттау, есептеу тиімділігін жүйелі есепке алу және мультимодальды деректерді кеңінен пайдалану қажеттігін көрсетеді. Сонымен қатар ұлттық еңбек нарығы мен білім беру ерекшеліктеріне бейімделген ЖИ негізіндегі ұсыным жүйелерін дамыту өзекті бағыт болып табылады.
Түйін сөздер: жасанды интеллект, мансаптық ұсыным жүйесі, деректер түрлері, машиналық оқыту алгоритмдері, болжамдық дәлдік, есептеу тиімділігі.
Аңдатпа. Зерттеу тау-кен байыту комбинаттарындағы технологиялық циклдерді жаңғыртудың өзекті мәселесін шешуге арналған. Мақалада қазба шикізатын бөлудің бастапқы кезеңін автоматтандыруға баса назар аударылады. Бүгінгі таңда көптеген кәсіпорындарда тау-кен массасының сапасын бақылау визуалды тексеруге негізделген және оны оператор жүзеге асырады. Бұл тәсілмен адам факторы бағалауға субъективтілік әкеледі және қоспаларды бекіту дәлдігін төмендетеді деп саналады. Сондықтан мақалада жедел сұрыптау үшін компьютерлік көру жүйелерін енгізу мүмкіндігі зерттеледі.
Зерттеу ағындарды мақсатты өнімге (көмірге) және бос жынысқа тиімді бөлуге мүмкіндік беретін цифрлық кескіндерді екілік жіктеу әдісін әзірлеуге және сынауға бағытталған. Осы жұмыс аясында random forest алгоритмі архитектуралық шешім ретінде таңдалды, оның гиперпараметрлері торлы іздеу әдісімен оңтайландырылды. Алдын ала сынақтар кезінде алгоритм шаңды және өзгеретін жарық жағдайында тұрақты нәтиже көрсетті. Модельді оқыту және тексеру үшін тау жотасының 4027 кескінінен алынған мәліметтер жиынтығы жиналды. Эксперимент ұсынылған әдісті конволюциялық нейрондық желі (CNN), логистикалық регрессия және шешім қабылдау ағашымен салыстырмалы талдауға негізделген. Нәтижелер осы әдістің әлеуетін растады. Модель F1-score мәні 0,896 және көмірді анықтау толықтығы 85,7% болғанда 96,5% жіктеу дәлдігіне қол жеткізді. Конволюциялық желілермен салыстыруға болатын дәлдікте таңдалған алгоритм ресурс тиімділігі мен GPU жоқ Edge құрылғыларында жұмыс істеу мүмкіндігінің артықшылығы бар, бұл 30-35 FPS өнімділігін қамтамасыз етеді. Зерттеу нәтижелері қол жеткізілген көрсеткіштер, сондай-ақ алгоритмнің тұрақтылығы оны бақылау жүйесіне сәтті біріктіруге мүмкіндік береді деген қорытынды жасауға мүмкіндік береді. Ұсынылған шешім адамның араласуынсыз тау-кен байыту зауытында автономды басқару жүйесінің негізі бола алады.
Түйін сөздер: компьютерлік көру, машиналық оқыту, кездейсоқ орман, тау жыныстарының жіктелуі, конвейерлік автоматика, көмір өнеркәсібі.
Аңдатпа. Бұл мақалада біркелкі емес және шың жүктеме жағдайларында жұмыс істейтін таратылған ақпараттық жүйе үшін оқиғаға негізделген серверсіз архитектураны құру тәсілі қарастырылады. Қазіргі заманғы цифрлық қызметтер кіріс сұраныстарының қарқындылығының күрт ауытқуларымен сипатталады, бұл операциялық тұрақтылықты, қолайлы жауап беру уақытын және есептеу ресурстарын тез масштабтау мүмкіндігін сақтауды талап етеді. Мұндай ортадағы дәстүрлі монолитті және контейнерлік шешімдер көбінесе алдын ала сыйымдылықты резервтеуді немесе жүктеменің күрт өсуіне кідірістермен жауап беруді талап етеді. Бұл зерттеудің мақсаты — сұранысты өңдеу серверсіз есептеу моделін қолдана отырып, тәуелсіз оқиғалар ағыны ретінде ұйымдастырылатын архитектуралық шешімді әзірлеу және эксперименттік түрде бағалау. Осы мақсатта қалыпты жұмыс режимдерін де, қысқа мерзімді шың әсерлерін де қайталауға мүмкіндік беретін формальды оқиға моделі және кіріс жүктемесін генерациялау схемасы ұсынылады.
Тиімділік әртүрлі жүктеме сценарийлеріндегі бірқатар бақыланатын есептеу эксперименттері негізінде бағаланды. Қолданылған негізгі метрикалар орташа өңдеу кідірісі, p95 метрикасы, жүйенің өткізу қабілеті және белсенділіктің жоғарылауы кезеңіндегі қателік деңгейі болды. Зерттеу барысында алынған нәтижелер жүктеме артқан сайын кідірістің артуы басқарылатынын және жүйе қысқа мерзімді шамадан тыс жүктемелер кезінде жұмыс қабілеттілігін сақтайтынын көрсетеді. Бұл бізге ұсынылған тәсілді масштабталатын таратылған қызметтер үшін перспективалы шешім ретінде қарастыруға мүмкіндік береді.
Түйін сөздер: оқиғалық-бағдарланған архитектура, бессерверлік есептеулер, таратылған ақпараттық жүйелер, масштабталу, пиковалық жүктеме, шеткі кідіріс, өнімділік.
Аңдатпа. Мақалада қытайдың қалдықтар теоремасын қолдана отырып, Verkle ағашына негізделе ұсынылған цифрлық қолтаңбаның тиімділігін эксперименттік бағалау зерттелген. Кілттерді құру, қолтаңбаны қалыптастыру және оны тексеру алгоритмдерін бағдарламалық қамтамасыз ету әзірленді. Ұсынылған схемада, Verkle ағашы міндеттемелерді ықшамды түрде көрсету үшін қолданылады, ал қытайдың қалдықтар теоремасы модульдік есептеулерді оңтайландыру және қолтаңба жасау мен тексеру операцияларының есептеу тиімділігін арттыру үшін қолданылады. Алгоритмдердің уақыт бойынша сипаттамаларына талдау жасалды, сонымен қатар, күрделілік көрсеткіштері көрсетілді. Статистикалық сенімділікті қамтамасыз ету үшін, эксперименттік нәтижелер көпретті сынақтар жүргізетін бекітілген есептеу платформасында алынды. Құрылған қолтаңба алгоритмінің негізгі параметрлері мен орындалу уақыты бойынша Kate-Zaverucha-Goldberg (KZG) көпмүшелік міндеттемелерінің классикалық схемасының цифрлық қолтаңбасымен салыстырмалы талдау жасалды. Алынған нәтижелер Verkle ағашына қытайдың қалдықтар теоремасын қолдана отырып цифрлық қолтаңбаларды құру перспективалы бағыт екенін көрсетеді.
Түйін сөздер: Verkle ағашы, векторлық міндеттеме, көпмүшелік міндеттеме, қытайдың қалдықтар теоремасы, цифрлық қолтаңба, аутентификация, тексеру.