В статье рассмотрены вопросы, касающиеся реализации Multi-clients (AI) в корпоративной среде. На фоне стремительного распространения искусственного интеллекта в организационных экосистемах рассматриваемая архитектура приобретает особое значение — прежде всего, как ключ к масштабированию интеллектуальных решений без дублирования инфраструктуры. Актуальность обсуждаемой темы обусловлена заметно усиливающейся потребностью в индивидуализации AI-сервисов при сохранении единой технологической базы, а также необходимостью строгой изоляции данных при обслуживании множества клиентов — как внутри корпорации, так и в рамках B2B-моделей. Целью исследования служит выявление структурных особенностей мультиклиентского подхода в AI, его технологических и организационных оснований, а также проблемных зон, ограничивающих его устойчивое внедрение и функционирование. В процессе анализа обнаружены концептуальные расхождения в понимании современными исследователями управления кросс-клиентскими контекстами и оценки мультиклиентских платформ. Публикации сфокусированы, главным образом, либо на поверхностных кейсах, либо на технологических деталях без должной систематизации управленческих аспектов. Новизна заключается в том, что в статье предложена интегративная концептуальная «рамка», объединяющая принципы PEFT, Federated Learning, promptспецификации и RAG-архитектуры в контексте корпоративного использования. Исследование дополняет имеющийся массив знаний, представлена систематизация вызовов и перспектив multiclients AI. Представленный материал будет полезен специалистам по цифровой трансформации, архитекторам AI-платформ, корпоративным IT-руководителям, исследователям, сосредоточенным на проектировании масштабируемых ИИ-решений.

В условиях растущей сложности киберугроз и увеличения частоты кибератак актуальность разработки эффективных инструментов для автоматического обнаружения вторжений в информационные системы неуклонно возрастает. Традиционные методы защиты, основанные на сигнатурном анализе, часто не справляются с новыми, неизвестными атаками, что стимулирует исследование альтернативных подходов, в том числе методов машинного обучения (ML). В статье рассматривается применение ML для решения задачи бинарной классификации сетевой активности на нормальную и аномальную (кибератаку) с использованием программной платформы KNIME, ориентированной на визуальное проектирование аналитических пайплайнов.Исследование проводилось на общедоступном датасете Cybersecurity Intrusion Detection, включающем 11 признаков, характеризующих сетевой трафик и пользовательское поведение (время активности, протокол передачи данных, размер пакетов, количество подключений, частота запросов и т.д.). Целью работы стало сравнительное изучение эффективности пяти алгоритмов ML: Decision Trees (деревья решений), Naive Bayes (наивный байесовский классификатор), Random Forest (случайный лес), Gradient Boosted Trees (градиентный бустинг на деревьях) и Simple Regression Tree (простое регрессионное дерево). Выбор моделей обусловлен их распространенностью в задачах обнаружения аномалий и различиями в принципах работы: от простых решающих правил (Decision Trees) до ансамблевых методов (Random Forest, Gradient Boosted Trees), объединяющих несколько "слабых" моделей для повышения точности.Для подготовки данных к обучению применялся метод главных компонент (PCA), позволивший сократить размерность признакового пространства с 11 до 3 компонент без существенной потери информации. Это важный шаг, так как избыточность или коррелированность признаков может негативно влиять на качество моделей. Настройка гиперпараметров (например, глубины деревьев, количества деревьев в Random Forest, скорости обучения в Gradient Boosted Trees) и борьба с переобучением осуществлялись через кроссвалидацию, что обеспечило стабильность результатов на новых данных. Эксперименты показали, что наибольшую точность (83.055%) и площадь под ROC-кривой (AUC = 0.811) продемонстрировали алгоритмы Random Forest и Gradient Boosted Trees. Эти результаты объясняются способностью ансамблевых методов учитывать нелинейные зависимости в данных и  устойчивостью  к  шуму,  что   критично   для   задач   кибербезопасности,  где   атаки   могут маскироваться под нормальную активность. Модели Decision Trees и Simple Regression Tree показали более низкие метрики (точность ~75-78%), что связано с их склонностью к переобучению на небольших датасетах. Naive Bayes, предполагающий независимость признаков, также уступил ансамблевым методам, что подтверждает ограниченность предположения о независимости в контексте сетевых данных. Особое внимание уделено этапам работы: от загрузки и визуализации данных (анализ распределения классов, корреляций между признаками) до обучения моделей и интерпретации результатов. Использование KNIME упростило реализацию пайплайна: платформа предоставляет визуальные инструменты для предобработки данных, настройки моделей и оценки их качества, что делает подход доступным для специалистов в области кибербезопасности без глубоких знаний программирования.Результаты исследования вносят вклад в развитие практических приложений ML для защиты информационных систем. Они демонстрируют, что ансамблевые методы, такие как Random Forest и Gradient Boosted Trees, могут эффективно применяться для обнаружения кибератак в режиме реального времени, особенно в условиях ограниченного набора данных. Перспективными направлениями дальнейших работ являются расширение датасета за счет включения новых типов атак (например, Advanced Persistent Threats, IoT-атак, атак на криптографические протоколы), а также интеграция методов глубокого обучения (например, рекуррентных нейронных сетей для анализа последовательностей сетевых событий) для повышения точности и адаптивности систем обнаружения вторжений.

В статье рассматривается применение нейронных сетей для автоматизации тестирования пользовательского интерфейса (UI). Нейронные сети, благодаря их способности к обучению и адаптации, значительно повышают эффективность и точность процессов тестирования. В работе освещены различные подходы к применению нейросетевых технологий в автоматизации UI-тестирования, включая генерацию и оптимизацию тестовых сценариев, классификацию и анализ дефектов, а также прогнозирование результатов тестирования. Особое внимание уделено преимуществам, которые дают нейронные сети в улучшении процессов тестирования пользовательского интерфейса, сокращении времени разработки и увеличении качества конечного продукта. Однако, несмотря на очевидные выгоды, внедрение этих технологий связано с рядом вызовов, требующих дополнительных исследований и ресурсов. Статья подчеркивает важность интеграции нейронных сетей в современные процессы разработки для достижения высоких стандартов качества программного обеспечения

В работе исследуются методы обнаружения вредоносных приложений и ПО для операционной системы Android с использованием машинного обучения. Представлен анализ датасета, содержащего бинарные признаки, такие как разрешения и вызовы API-методов, которые позволяют классифицировать приложения как вредоносные или безопасные. Рассмотрены различные модели машинного обучения, включая Random Forest, SVM, Logistic Regression и Gradient Boosted Trees, с оценкой их точности и эффективности. Результаты демонстрируют, что ансамблевые методы и гибридные подходы достигают высокой точности (до 98%), что подтверждает их применимость для решения задачи детектирования вредоносного ПО. Особый вклад работы заключается в детальном анализе значимости признаков: наиболее информативными для классификации оказались разрешения, связанные с доступом к конфиденциальным данным (например, READ_SMS, ACCESS_FINE_LOCATION) и вызовы методов, выполняющих потенциально опасные действия (например, exec). При этом гибридные модели, сочетающие статический анализ разрешений и динамический анализ поведения, показали наилучшие результаты. Исследование также подчеркивает актуальность разработки современных методов защиты мобильных устройств и предлагает направления для дальнейших исследований, такие как комбинация статического и динамического анализа, а также применение глубокого обучения для выявления сложных паттернов вредоносного поведения. Полученные результаты могут быть использованы для создания более эффективных систем кибербезопасности, способных адаптироваться к постоянно эволюционирующим угрозам. Проведенные эксперименты выявили, что традиционные сигнатурные методы анализа уступают машинному обучению в эффективности обнаружения новых, ранее неизвестных угроз. При этом важным преимуществом использованных алгоритмов стала их способность выявлять сложные взаимосвязи между признаками, которые неочевидны при ручном анализе. Например, комбинации определенных разрешений с конкретными API-вызовами могут служить надежными индикаторами вредоносного поведения, даже если по отдельности эти признаки кажутся безобидными. Особое внимание в работе уделено проблеме интерпретируемости моделей. Несмотря на высокую точность сложных алгоритмов вроде Gradient Boosted Trees, их "черный ящик" характер может затруднять понимание причин классификации. Для решения этой проблемы предложен подход визуализации важности признаков и анализа конкретных случаев ошибочной классификации. Это позволяет не только улучшать модели, но и предоставлять понятные объяснения для специалистов по безопасности.

В условиях стремительного роста объёмов сетевого трафика и усложнения структуры киберугроз традиционные методы анализа и мониторинга становятся всё менее эффективными, что создаёт серьёзные уязвимости в системах информационной безопасности. Существующие сигнатурные подходы неспособны справляться с новыми типами атак, особенно тех, которые используют полиморфные вредоносные программы, эксплуатируют уязвимости нулевого дня или применяют скрытные методы проникновения. Это обусловливает необходимость внедрения более интеллектуальных и адаптивных решений, способных эффективно анализировать большие объёмы гетерогенных данных в реальном времени и своевременно выявлять аномалии в сетевом трафике. Представленное исследование направлено на разработку и апробацию современных методов обнаружения аномалий в сетевом трафике на основе алгоритмов машинного обучения, включая как классические, так и продвинутые подходы — глубокие нейронные сети и ансамблевые методы. Цель проекта — создание эффективных моделей, способных автоматически идентифицировать подозрительную активность, классифицировать возможные угрозы и предсказывать потенциальные векторы атак. Особое внимание уделяется практическому применению данных моделей в условиях реального времени без значительного увеличения вычислительных затрат. Для реализации поставленных задач в работе используется аналитическая платформа KNIME (Konstanz Information Miner), которая обеспечивает визуальную среду для построения, обучения и тестирования моделей машинного обучения. Благодаря модульной архитектуре и интуитивно понятному интерфейсу, KNIME упрощает процесс обработки данных, построения рабочих процессов и интерпретации результатов. Это делает платформу особенно привлекательной для специалистов, не обладающих глубокими знаниями в программировании, но заинтересованных в использовании интеллектуального анализа данных для повышения уровня кибербезопасности.

В статье рассматривается роль информационных технологий (ИТ) как инструмента социальной инклюзии лиц с ограниченными возможностями здоровья (ОВЗ). Анализируются ключевые направления применения ИТ в обеспечении доступности образования, трудоустройства, коммуникации, повседневной жизни и государственных услуг. Особое внимание уделяется ассистивным технологиям, дистанционным формам взаимодействия и развитию цифровой инфраструктуры, способствующей интеграции людей с ОВЗ в общество. Отмечаются современные вызовы цифровой инклюзии, такие как необходимость универсального дизайна, цифровой грамотности и соблюдения стандартов доступности. В статье представлена авторская схема, отражающая экосистемный подход к использованию ИТ в интересах инклюзивного развития. Сделан вывод о стратегической значимости цифровых решений для формирования инклюзивного и справедливого общества. 

Распространение наборов данных, содержащих образцы DDoS-атак в программно-определяемых сетях (SDN), является важной задачей для улучшения методов обнаружения угроз. В данной работе исследуются подходы машинного обучения (МО) для генерации синтетических данных на основе датасета HLD-DDoSDN. Рассматриваются генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE), методы повторной выборки (SMOTE, ADASYN) и диффузионные модели. Проводится сравнительный анализ методов по качеству генерации, вычислительной сложности и применимости в задачах обнаружения DDoS-атак. Результаты показывают, что гибридные методы, сочетающие GAN и SMOTE, демонстрируют наилучший баланс между качеством данных и эффективностью.

Статья посвящена актуальной проблеме обеспечения точного и стабильного температурного режима в туннельных печах конвейерного типа, широко используемых в различных отраслях промышленности для непрерывной термической обработки материалов. Эффективность и качество обработки напрямую зависят от поддержания температуры в каждой зоне печи в заданных пределах. Отклонения от заданных параметров приводят к ухудшению качества конечной продукции, увеличению процента брака и неэффективному расходованию энергоресурсов.  В связи с этим, разработка и внедрение эффективных систем автоматического регулирования температуры является важной и актуальной задачей для повышения производительности и снижения издержек на производстве. Существующие системы автоматического регулирования температур зачастую основываются на классических пропорционально-интегрально-дифференциальных (ПИД) регуляторах с фиксированными параметрами. Однако, такие системы не всегда обеспечивают оптимальное управление в динамически изменяющихся условиях производственного процесса и под воздействием внешних возмущений, таких как колебания напряжения в сети, изменения скорости конвейера или колебания температуры окружающей среды.  Это приводит к снижению эффективности работы печи и нестабильности температурного режима. В представленной статье предлагается подход к разработке системы автоматического регулирования температур для туннельной печи конвейерного типа, основанный на использовании ПИД-регуляторов с адаптивной настройкой параметров. Адаптация параметров регулятора позволяет системе автоматически подстраиваться под изменяющиеся условия работы печи и компенсировать влияние внешних возмущений, обеспечивая более стабильный и точный контроль температуры.  Предлагаемый подход призван решить проблему неэффективности традиционных ПИДрегуляторов с фиксированными параметрами.

Социалистическая республика Вьетнам – ключевая сельскохозяйственная страна, где выращивается множество ценных экспортных сельскохозяйственных культур. Однако их коммерческая ценность ограничена из-за недостаточного внимания к условиям хранения сырья и его переработки, поэтому применение и инвестирование в передовые методы его сохранности и обработки, является весьма актуальным направлением современных научных исследований. Имеющиеся недавние исследования вьетнамских учёных, проведённые совместно с международным научным сообществом, показали, что, применяя различные инновационные технологии к сельскохозяйственному сырью, в сочетании с использованием биоразлагаемых полимерных упаковочных материалов при его хранении, приводит к существенному сокращению потерь при его транспортировке, а также выработке конечной продукции, удовлетворив спрос на продовольствие в масштабах всей страны и повысив их экспортные объемы. Однако, для рационального проведения технологий выработки тех или иных конечных продуктов из сельскохозяйственного сырья или его длительного хранения необходима информация о его физикохимических свойствах, а если учесть, что большинство технологий связано с термическим воздействием на сырье, незнание теплофизических характеристик становится важной отраслевой проблемой, что и послужило постановке цели данного исследования, заключающейся в определении теплофизических характеристик одного из самых неоднозначных фруктов, выращиваемого во Вьетнаме – дуриана и перспективному упаковочному материалу на основе альгината. В рамках проводимых исследований определяли удельную теплоемкость, коэффициенты теплопроводности и температуропроводности объектов исследования с учетом их влажностей, используя известные и адаптированные к ним методики. В данном исследовании все полученные результаты определения теплофизических характеристик для изучаемых объектов также представлены в виде соответствующих графических и математических зависимостей.

В статье проанализированы показатели качества композитных смесей, теста и булочных изделий на основе пшеничной муки первого сорта и порошка столовой свеклы в дозировках 3–11% от массы муки. При получении сдобы использовали безопарный и низкотемпературный способы брожения. С увеличением количества обогатительной добавки наблюдалось повышение титруемой кислотности композитных смесей, количество сырой клейковины уменьшилось при одновременном улучшении ее упругости. Обогатительный порошок не оказывал значительного влияния на физико-химические характеристики теста и готовых изделий, полученных безопарным способом. Показатели качества образцов, приготовленных в условиях холодного брожения при температуре +5^оС и продолжительности 20 часов, были незначительно ниже. Выявили, что после 18 часов эксперимента прирост кислотности теста снизился, а на 20 часу оно выбродило полностью. Эти данные согласовываются с результатами, полученными в ходе модельного эксперимента по изучению динамики брожения. Наилучшим по результатам дегустации было выбрано изделие, включающее 7 % порошка столовой свеклы от массы пшеничной муки. При снижении дозировки сахара в рецептуре этого образца на 50 % и проведении отлежки теста перед брожением улучшились его потребительские свойства.

Введение. В статье представлены существующие технологии пищевых плёнок.

Материалы и методы. Исследование построено на контент анализе научной литературы по поиску в https://elibrary.ru/, https://www.sci-hub.ru/, https://cyberleninka.ru/, https://scholar.google.com, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/.

Результаты и обсуждение. В ходе работы обнаружено, что съедобные упаковочные пленки изготавливаются из углеводов (крахмал, целлюлоза и др.), белков (коллаген, желатин и др.) и жиров, делясь на усвояемые и неусвояемые. В качестве основы используют гидроколлоиды, а в качестве добавок — антиоксиданты, противомикробные вещества и др. Формование происходит непрерывным или прерывистым методом, а также экструзией. Контролируются такие характеристики, как гомогенность, вязкость и др. Пленки применяются для упаковки различных продуктов, увеличивая срок их годности благодаря антибактериальным и антиоксидантным свойствам, часто с использованием растительных экстрактов.

Заключение. По итогам проведенного исследования можно сделать вывод о том, что биоразлагаемые пищевые пленки экологичны, но менее прочны, чем синтетические аналоги. Пленки с антимикробными свойствами продлевают срок хранения продуктов, но требуют тщательной разработки. Современные технологии позволяют создавать пленки с улучшенными характеристиками (например, газопроницаемостью). Выбор пленки зависит от продукта, условий хранения и экологических требований; будущие исследования направлены на создание более эффективных и экологичных решений.

Введение. Побочный продукт пивоваренной промышленности пивная дробина, обладающая значительной пищевой ценностью, является потенциальным источником для создания функциональных продуктов питания. В статье проводится аналитический обзор современного состояния исследований, посвященных биологическим активным соединениям пивной дробины, особенностей различных методов экстракции качественных характеристик извлекаемых компонентов, а также вопросов возможного практического применения этих веществ. 

Материалы и методы.  Исследование осуществлялось посредством поиска профильной научной литературы, по ключевым словам, в базах данных Scopus, PubMed, Web of Science, Google Scholar и на платформе Elibrary.ru, в эти временные рамки охватывали публикации итогов 2020– 2025 годов. В работе применялись методы научного поиска и первого скрининга публикации, сбора и анализа данных, а также их систематизации и обобщения. В качестве источника данных было проанализировано 44 научных публикации по тематическим исследованиям.

Результаты и их обсуждение. Результаты данного исследования показали, что пивная дробина   содержит широкий спектр биоактивных соединений, обладающих потенциалом для использования в качестве устойчивых пищевых и нутрицевтических компонентов. Биологическая активность извлекаемых из пивной дробины соединений в значительной степени зависит от применяемого способа экстрагирования. Установлено, что белок пивной дробины оказывает регуляторную роль в контроле артериального давления, способствуя ингибированию ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) и снижению уровня липидов в крови. Кроме того, остатки аминокислот в составе белков ПД обуславливают их антиоксидантные и противовоспалительные свойства, а полифенолы пивной дробины положительно влияют на усвоение глюкозы. Пивная дробина содержит многие минеральные вещества, такие как Ca, Fe и витамины группы B1 с высокой степенью биодоступности, что подтверждается симуляционными исследованиями   процесса пищеварения.

Заключение.  Одновременно с растущим интересом к применению экстрактов пивной дробины в пищевой промышленности, существует настоятельная потребность в дополнительных исследованиях, чтобы всесторонне оценить их токсическое и аллергенное воздействие. Также необходима дальнейшая разработка и совершенствование технологий экстракции для повышения эффективности выделения соединений и обеспечения необходимого уровня безопасности продуктов при их включении в пищевые продукты. 

Введение. В представленном материале освещается анализ тенденции развития интеллектуальной собственности в сфере биотехнологий, в том числе пищевых технологий, и биоэкономики. Выявлены ключевые тенденции патентной активности и динамики объектов интеллектуальной собственности, что позволит понять эффективность научной деятельности университета и его вклад в развитие биоэкономики, решить проблему оценки эффективности научной деятельности университета через интеллектуальную собственность. Автором получены данные с 2020 по 2024 годы по всем объектам интеллектуальной собственности в сфере биотехнологий, пищевых технологий Дальневосточного федерального университета как опорного университета Евразийского региона. Сформулированы следующие выводы: несмотря на спад в течение пятилетнего периода в динамике регистрации новых объектов интеллектуальной собственности, основу патентов составляют объекты интеллектуальной собственности в области пищевой технологии и биотехнологии, также растет количество свидетельств на ЭВМ и базы данных в области биоэкономики. Сделан вывод, действительно, существует, сопоставимая с общенациональной, тенденция к увеличению количества объектов интеллектуальной собственности в сфере биотехнологий и биоэкономики в университете, так, пищевые науки лидируют в общей доле зарегистрированных патентов, что возможно связано как со сложившейся культурой особого внимания к патентованию, но и также с развитием пищевых технологий и биотехнологии в университете и в стране в целом. Статья будет полезна исследователям, занимающимся вопросами инноваций и коммерциализации научных достижений, а также специалистам в области биотехнологий и пищевой промышленности.

Материалы и методы. Исследование построено на сравнительном анализе, анализе баз данных и интерпретирования результатов анализа.

Результаты и обсуждение. В ходе работы обнаружено незначительное снижение доли зарегистрированных патентов в 20222023 годах, однако биотехнологии и пищевые технологии остаются лидерами в патентовании на протяжении последних 5 лет, что подчеркивает их важность как для поддержания научной эффективности университета, так и для агропромышленного сектора и продовольственной безопасности, несмотря на общее сокращение патентов, университет активно развивает биотехнологические проекты, что соответствует глобальным трендам и значимости экономики пищевых систем для региона.

Заключение. По итогам проведенного исследования можно сделать вывод о том, что согласно проведенному анализу, объекты интеллектуальной собственности в области агропищевой биотехнологии и пищевой технологии составляют основу объектов интеллектуальной собственности ДВФУ, что соответствует мировой и общероссийской тенденции интенсивного развития пищевых наук и агропищевых биотехнологий.

Обоснована актуальность использования экстрактов расторопши пятнистой и мяты перечной в технологии продуктов функционального назначения. Исследовано влияние растительных экстрактов на основе молочной сыворотки на рост пробиотических микроорганизмов (Bifidobacterium longum, Propionibacterium freudereichii). Получены экспериментальные зависимости, описывающие динамику синтеза молочной кислоты в процессе ферментации обезжиренного молока культурами пробиотических микроорганизмов.

В работе рассмотрены соевый и подсолнечный шрот, а также рапсовый жмых как потенциальные источники полноценного белка растительного происхождения для получения пищевой белковой добавки. Проведена сравнительная характеристика физико-химических и биохимических показателей указанных видов вторичного сырья маслопроизводства. Применение метода капиллярного электрофореза для выявления аминокислотного профиля. Установлено, что соевый шрот обладает наивысшей концентрацией аминокислот, включая лизин, метионин, изолейцин и глутаминовую кислоту, что свидетельствует о его высокой биологической ценности. Подсолнечный шрот занимает промежуточное положение, в то время как рапсовый жмых характеризуется сниженным содержанием некоторых аминокислот и требует дополнительной обработки из-за наличия антипитательных веществ. Представлены технологические подходы к получению белковых концентратов с применением экстракции, ферментативного гидролиза и мембранной фильтрации. Полученные данные подтверждают перспективность использования исследуемого сырья в качестве функционального компонента при производстве продуктов питания и направлены на реализацию принципов ресурсосбережения и устойчивого развития агропромышленного комплекса.

В рамках исследования проведен анализ потенциально опасных факторов при производстве кисломолочных продукта, обогащенного селенсодержащей наноразмерной системой. Проанализированы все технологические этапы производства и с помощью алгоритма выбора критических контрольных точек определили все категории потенциального риска в соответствии с принципами системы НАССР. Сформирован перечень опасных факторов и установлены критические контрольные точки при производстве кисломолочного продукта.

В данной статье представлены теоретические основы исследований, раскрывающие значение и роль феномена электоральной культуры, определены компоненты и функции составляющие ее структуры; обозначена связь политической культуры и электоральной культуры, отражающая предпочтения и интересы электората; представлены три уровня электоральной культуры, составляющие электоральный процесс на современном этапе развития российского общества. Особое внимание при исследовании электоральной культуры было уделено не только субъектам избирательного/выборного процесса, но и ценностным принципам, оказывающих влияние на изменение социально-политических процессов в политическом устройстве государства.

Проблема оптимизации структуры и повышения эффективности эксплуатации автопарка в Российской Федерации сохраняет свою актуальность, несмотря на высокий уровень механизации земляных работ. Особенно остро данный вопрос стоит в условиях плотной городской застройки, где предъявляются повышенные требования к точности и скорости выполнения земляных работ. В ходе исследования передового опыта в области устройства земляных сооружений был проведён анализ существующих методов переработки грунта, их особенностей и возможностей применения. На основе полученных данных была разработана комплексная методика, направленная на обеспечение оптимального соответствия между землеройной, землеройно-транспортной и вспомогательной техникой, а также технологическими процессами. Предложен способ выбора рационального комплекта машин для земляных работ в городских условиях, основанный на выявлении положений и зависимостей, обеспечивающих рациональное соответствие между параметрами технологических процессов и конструкцией машин. Данная методика является ключевым элементом в формировании рациональных комплектов машин, адаптированных к специфике конкретных видов земляных работ. Особое внимание было уделено выбору и систематизации ведущих машин для выполнения различных видов земляных работ. Данный подход позволяет обеспечить максимальную эффективность использования техники, минимизировать затраты и повысить качество выполнения земляных работ, что особенно важно в условиях плотной городской застройки.

Визуальный контент является мощным инструментом манипуляции общественным мнением, особенно в избирательных кампаниях. Современные технологии, включая искусственный интеллект (ИИ), активно используются для создания визуальных образов, способных влиять на восприятие аудитории. Благодаря способности визуального контента запоминаться и вызывать эмоциональные реакции, политтехнологи могут целенаправленно формировать образ кандидата, управляя общественным мнением в свою пользу. ИИ позволяет не только ускорять создание визуального материала, но и анализировать предпочтения аудитории, адаптируя контент под конкретные социальные группы. Однако использование ИИ в политике вызывает этические вопросы, связанные с возможностью манипуляций и искажением реальности. Визуальный контент, созданный с помощью ИИ, требует строгого контроля для обеспечения прозрачности и честности выборных процессов.

В статье рассматривается последовательное развитие отношений между Российской Федерацией и Катаром. Пройдя достаточно непростой путь к взаимопониманию, начиная с 2013 г. взаимодействие между странами перешло на принципиально новый уровень и послужило двустороннему сотрудничеству. Военные и политические успехи России в Сирии, поддержка Катара Москвой во время дипломатического кризиса стали отправными пунктами для расширения сотрудничества в области инвестиций, образования, здравоохранения, спорта, в военно-техническом сотрудничестве. 

Статья посвящена анализу возникновения и реализации такого социального феномена как культура отмены. Особое внимание уделяется практике кэнселинга со стороны стран Балтии в отношении России, где данное явление выступает как инструмент политической и культурной конфронтации. Автор анализирует процесс, при котором стремление защитить права и свободы перерастает в открытую агрессию и приводит к дальнейшим дискуссиям. Сделан вывод о том, что культура отмены может служить не только средством привлечения к ответственности, но и способствует дискриминации, что ставит под сомнение возможность конструктивного диалога между конфликтующими сторонами. Проведена аналитическая работа по исследованию санкций Латвии, Литвы и Эстонии в отношении Российской Федерации. Итогом анализа становится понимание сложного баланса между защитой ценностей и рисками, связанными с нагнетанием конфликта.

В статье представлены основные подходы к изучению феномена электронного голосования: правовой, социологический, политологический и технологический. Представлены дефиниции электронного голосования, обозначены его ключевые параметры. Рассмотрена эволюция института электронного голосования в России и в мире. Описан текущий статус института электронного голосования в стране. Описаны проблемные аспекты и барьеры на пути к реализации концепции электронного голосования в России: «цифровой разрыв», отсутствие высокоскоростного Интернет-соединения по всей территории страны, невысокий уровень цифровых компетенций у определенной доли российского населения, риски для малоимущих граждан и пожилых лиц, низкий уровень доверия населения, невозможность организации общественного контроля за голосованием, невозможность обеспечения тайны голосования, технологическая и техническая сложность в организации дистанционного голосования, уязвимость системы для внешнего воздействия.

Молодежная политика стратегически ориентирована на новый вектор развития. Исследование перспективных направлений самореализации молодежи в регионе представляет особый интерес для исследования. Для этого разработана модель инструментализации и технологической реализации региональной молодежной политики. Структурно модель представлена теоретико-методологическим и технологическим блоками. К теоретико-методологическому относятся следующие компоненты: цель, задачи, подходы, методы, факторы, критерии, условия, механизмы. К технологическому блоку - технологии реализации региональной молодежной политики. В исследовании проведен анализ следующих стратегий: ценностная стратегия, стратегия развития социально-экономического потенциала, информационная стратегия. Молодежная политика Липецкой области стала предметом исследования в стратегическом и технологическом направлениях. Были рассмотрены ценностная стратегия, стратегия развития социально-экономического потенциала, информационная стратегия. В соответствии со стратегиями определяются технологии реализации государственной молодежной политики: ценностная, технология становления молодой семьи, технология здоровьесбережения, технология развития социально-экономического потенциала, информационная технология. Результаты исследования стратегий и технологий регионального развития молодежной политики интересны для студентов, изучающих социологические и политические дисциплины, а также для всех заинтересованных лиц, занимающихся исследованиями в области политических процессов. Результаты исследования могут быть использованы для чтения курсов лекций в высших учебных заведениях и служат ориентиром для дальнейших исследований в этом направлении и основой для разработки программ и проектов в сфере молодежной политики.

В статье рассматривается проблема преемственности и традиций в российской внешней политике, а также процесс становления новой российской дипломатии на постсоветском пространстве в 1991-2000 годах. Автор приходит к выводу, что новая российская дипломатия унаследовала дипломатические традиции Российской империи и Советского Союза, при этом успешно сформировав собственные отличительные черты. К концу 1990-х годов внешнеполитический курс России в отношении стран постсоветского пространства стал в большей степени прагматичным, что позволило в последующие десятилетия выстроить систему взаимовыгодных отношений как в двустороннем формате, так и в рамках СНГ. Современная Россия настойчиво добивается строительства демократической системы международных отношений, отвечающей реальным потребностям мирового сообщества в XXI веке. Фундаментальным принципом этой системы должно стать решение международных проблем на коллективной основе в строгом соответствии с нормами международного права.

В статье рассматриваются проявления экстремистских настроений в сети Интернет. Решается проблема определения типологии политического экстремизма и его проявлений в Интернет-среде. Цель - анализ проявлений различных типов политического экстремизма в онлайн-сфере и описание технологических алгоритмов распознавания - решена с помощью следующих задач: представлена характеристика политического экстремизм, проведен анализ типологий политического экстремизм, исследованы проявления различных типов экстремизма в Интернет-среде, раскрыты технологические алгоритмы распознавания. Определены основные опасные возможности сетевых технологий, сопоставлены различные течения экстремизма, реализующие свои цели в онлайн-пространстве. В соответствии с федеральным законодательством, экстремистской деятельностью является разжигание ненависти и розни на политической, идеологической, расовой, национальной или религиозной почве, а также пропаганда превосходства или неполноценности по обозначенным признакам. По определению Федерального закона № 114, чертами экстремизма является нарушение территориальной целостности, конституционного строя, воспрепятствование осуществлению гражданских прав или деятельности государственных органов, а также призывы к этому. В данном исследовании используется типология известного исследователя М.К. Арчакова, основанная на нескольких признаках политического экстремизма. По структуре выделяются иерархические и децентрализованные, сетевые организации. Первый тип может быть представлен классической формой политической партии. Второй, например, радикальной молодежной субкультурой. А.А. Васильев среди форм экстремизма в сети выделяет: вовлечение граждан в экстремистские сети; формирование общественного мнения и планирование массовых беспорядков; личная работа по вербовке людей для террористических актов; возбуждение ненависти и розни по политическим, религиозным, национальным признакам; распространение вредоносных материалов. Информационные технологии являются нейтральным инструментом. Так нейросети могут быть использованы для противодействия экстремизму. С их помощью можно создавать аппаратные алгоритмы для поиска радикальных материалов и высказываний. Необходимо заранее оценивать риски новых систем коммуникации, а также адаптировать цифровой инструментарий для целей поддержания правопорядка. Была сформирована методика поиска экстремистских настроений, состоящая из нескольких этапов: формирование базы исследования: выбор сегмента Интернета и сбор конкретных страниц для анализа; технический и аппаратный поиск. Сбор дополнительной информации о странице и пользователе: IP-адрес, ссылки, включенность в масштабные сети; анализ конкретных материалов. Поиск экстремистских высказываний и посылов в различных коммуникативных формах, в изображениях, в аудио и видео материалах; социальный анализ. Поиск людей и групп, распространяющих экстремистские настроения, а также наблюдение за воспринимающими это лицами. Составление досье. Сильной стороной данного алгоритма является то, что он может быть использован как обычным работником правоохранительных органов при «ручном» поиске экстремистских настроений, так и программой или искусственным интеллектом. Результаты исследования могут применяться в образовательном процессе высших учебных заведений.

Статья посвящена анализу применения инновационных инструментов в градостроительном проектировании, в частности, комплексному развитию территорий (КРТ) и мастер-планированию. В рамках исследования детально рассмотрены преимущества и недостатки последнего подхода. Мастер-планирование представляет собой стратегически ориентированный метод управления пространственным развитием городских территорий. Данный подход обладает рядом существенных преимуществ, что обуславливает его востребованность среди различных заинтересованных сторон, включая государственные органы, частный сектор, местное население и экспертное сообщество. Ключевым аспектом мастер-планирования является его способность обеспечивать эффективную коммуникацию между всеми участниками процесса. Документ, создаваемый в рамках данного подхода, интегрирует концептуальные подходы к пространственному развитию города, отраслевые стратегии и специфические задачи, позволяя сформировать целостное и интегрированное видение будущего развития территории, что особенно актуально в условиях реализации мегапроектов, требующих координированного и системного подхода. Мастер-планирование позволяет определить возможные сценарии развития города на основе тщательного анализа текущей ситуации, включающего оценку демографических, экономических, социальных и природных факторов.

Современное строительство стремится к интеграции передовых технологий и дизайнерских решений, чтобы обеспечить не только функциональность, но и эстетическую привлекательность объектов. Каркасные дома, обладая рядом преимуществ в плане экономичности и скорости возведения, требуют тщательного подхода к их внешней отделке. Отделка фасада играет ключевую роль в защите конструкции от воздействия окружающей среды и формировании уникального образа здания. В данной работе будут рассмотрены различные технологии и стили внешней отделки каркасных домов, а также их влияние на общее восприятие и эксплуатационные характеристики зданий. Роль дизайна и архитектурных элементов в оформлении фасадов сложно переоценить. Современные тенденции в строительстве направлены на использование экологически чистых материалов, которые не оказывают негативного влияния на окружающую среду. Выбор материалов для внешней отделки, после окончания эксплуатационного срока возможны для утилизации и переработки. Некоторые материалы, такие как металл и пластик, могут быть переработаны и использованы повторно, что снижает объем отходов и уменьшает нагрузку на окружающую среду. Выбор правильных материалов и технологий позволяет не только защитить здание от воздействия окружающей среды, но и создать комфортное и привлекательное жилье, которое будет радовать своих владельцев на протяжении многих лет.