Целью данной статьи является изучение практики зарубежных транснациональных корпораций в области использования искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Методологическим основанием данной статьи явился комплексный подход, позволивший использовать совокупность методов (анализа, классификации и обобщения), позволивших системно и последовательно исследовать опыт транснациональных корпораций в решении проблемы использования новейших достижений в области машинного обучения и использования искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. В результате исследования автором выделены и систематизированы основные причины, требующие использования машинного обучения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Практическая ценность данной статьи определяется возможностью использования полученных результатов в целях дальнейшей разработки проблемы, связанной с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Сделан вывод, что система машинного обучения, позволяющая расширять возможности искусственного интеллекта, дает возможность транснациональным компаниям принимать решения на основе исторической и текущей информации о спросе и предложении, формируя точные прогнозы относительно функционирования цепочек поставок в условиях турбулентной внешней среды. Интеллектуальные системы машинного обучения (ИСМО) предоставляет транснациональным корпорациям инструмент, который способствует сокращению расходов и увеличению доходов, позволяет поддержать имидж надежного поставщика.
Основной проблемой любого подхода к машинному обучению является однофазность всего процесса. Исходное пространство признаков преобразуется таким образом, чтобы все данные соответствовали более-менее стандартным нормальным распределениям, после чего запускается модель, и в результате получаются выходные данные. Однако в настоящей статье рассматривается другая сторона вопроса. А что будет, если нелинейным способом преобразовать исходное пространство признаков и уже к новому пространству применить некоторый алгоритм? Представлено техническое объединение исправления геометрии пространства и последующее решение задачи формирования векторных образов для объектов панельных данных. В конце исследования приведено сравнение результатов как с ранее предложенными моделями, так и самого алгоритма с собой с учетом модификаций функций потерь. Результат показывает преимущество совместного обучения рассмотренных моделей упрощения пространства и моделей, используемых для решения некоей последующей задачи (например, построения векторных образов и кластеризации объектов). Основной упор сделан на аналитику панельных данных, однако идеология вполне поддается обобщению на любые направления, где присутствует множество дескриптивных векторов, характеризующих некоторый объект (для сохранения общности он не конкретизируется).
В статье рассмотрены вопросы анализа и обработки больших массивов метеорологических данных. Целью исследования является обмен опытом в выявлении и корректировке пропущенных и аномальных значений временных рядов метеорологических данных. В рамках исследования разработаны алгоритмы нормализации данных, выявления их индивидуальных и контекстных аномалий, а также корректировки пропущенных и аномальных значений. Особенностями разработанных алгоритмов являются использование модели машинного обучения, основанной на применении деревьев решений, для изучения рядов данных при выявлении пропущенных значений, а также анализ временных и сезонных закономерностей при выявлении индивидуальных и контекстных аномалий на основе специализированных библиотек на языке программирования Python. Разработанные алгоритмы включены в программные модули сервис-ориентированного приложения для получения, обработки и анализа климатических данных при решении сложных мультидисциплинарных научных и прикладных задач экологического мониторинга Байкальской природной территории. Предложенная методика применена для анализа и обработки нескольких временных рядов метеорологических данных, полученных с метеостанций, которые расположены на Байкальской природной территории. Результаты применения методики показали существенное повышение качества обработанных данных, использованных в дальнейшем на практике в задачах моделирования работы автономных энергетических систем инфраструктурных объектов Байкальской природной территории.
В статье автором проведен ретроспективный анализ применения методов математического моделирования в целом и имитационного в частности при решении задач, связанных с управлением тыловым (материально-техническим) обеспечением войск (сил). Рассмотрены различные научные подходы к разработке имитационных моделей процессов МТО войск (сил) как для применения в качестве средств поддержки принятия решений должностных лиц ОВУ на различных исторических этапах, так и особенности их разработки при использовании для подготовки военных специалистов тылового и технического обеспечения войск в современных условиях.
Целью данного исследования являлось изучение алгоритмов расчета калориметрической температуры горения различных видов в условиях доменной плавки. В работе представлены результаты численного моделирования процессов сгорания, включая сравнительный анализ различных типов топлива и динамику горения в доменной печи. Выполнен расчёт низшей температуры сгорания топлива, при которой происходит преобразование продуктов горения в газообразное состояние и их удаление вместе с дымом. На основании имеющихся данных определены коэффициенты перерасчёта расхода воздуха, требующегося для полного сгорания единицы топлива. Установлено, что в условиях дефицита кислорода происходит неполное сгорание топлива, что приводит к его перерасходу и снижению экономических показателей, это актуально для доменных печей, которые составляют до 70% от общего расхода теплоносителей на металлургических предприятиях с полным циклом. Выявлена целесообразность применения попутного нефтяного газа в доменных печах предприятий черной металлургии с точки зрения повышения энергоэффективности и экологичности. Для определения калориметрической температуры горения топлива произведено сравнение численных методов итерации и интерполяции с созданием математической модели, которая позволяет повысить экономические показатели за счёт точности расчетов соотношения температуры, количества топлива и расхода воздуха в зоне горения. На основании эксперимента научно обоснована целесообразность применения газообразного топлива вместо твёрдого или жидкого. Разработанный численный метод реализован в комплексе программ для проведения вычислительного эксперимента с применением современных компьютерных технологий. Программа разработана с применением языка программирования С++ и кроссплатформенной среды Visual Studio, что гарантирует её работу на любой операционной системе. Наличие в программе существующей базы данных, содержащих основные химические показатели газообразного, жидкого или твёрдого топлива, позволяет автоматизировать процесс расчёта.
В статье предложен подход к систематизации подготовки исходных данных для моделирования процессов технического обеспечения по службам тыла на основе анализа особенностей моделирования этих процессов. Определена последовательность действий по выбору варианта набора исходных данных для моделирования в зависимости от наличия ресурсов и ожидаемого результата.
В статье проведен анализ развития моделирования в интересах военного дела в целом и материально-технического обеспечения в частности. Показана корреляция научно-технического прогресса и развития технологий математического моделирования. На основе анализа современного состояния математического моделирования и инновационных информационных технологий определены возможные перспективы развития математического моделирования процессов материально-технического обеспечения войск (сил).
В статье представлен подход к моделированию фармакокинетики гибридных наночастиц порфирин-фуллеренового типа с использованием библиотеки PyPharm. Основной упор сделан на интеграцию эволюционных алгоритмов, в частности алгоритма взаимодействующих стран, в PyPharm, что позволяет оптимизировать параметры фармакокинетических моделей в условиях высокой вариативности. Целью данной работы является совершенствование существующей пятикамерной модели фармакокинетики гибридных наночастиц порфирин-фуллеренового типа с использованием библиотеки PyPharm, основной акцент сделан на повышении точности прогнозирования распределения наночастиц в организме за счет структурной и алгоритмической модификации модели. На основе пятикамерной модели, предложенной ранее, проведена доработка с учетом объемов камер и введением камер-дублеров, что позволило улучшить точность аппроксимации экспериментальных данных. Показано, что модель с камерами-дублерами демонстрирует наименьшее значение целевой функции (F = 0,9), сократив ошибку предсказания в 4,5 раза по сравнению с исходными результатами. Камеры-дублеры при этом имитируют окружающие орган ткани, где лекарственный препарат или наночастицы могут находиться длительное время, поддерживая почти постоянный уровень лекарства в основной камере органа в течение долгого времени. Библиотека PyPharm подтвердила свою эффективность при работе с высокопараметрическими системами (до 19 переменных), включая возможность учета весовых коэффициентов для отдельных экспериментальных точек, что повысило гибкость анализа. Результаты исследования подчеркивают потенциал применения алгоритма взаимодействующих стран и разработанной библиотеки для задач фармакокинетики.
Выявлены существующие недостатки в области обучения безопасным методам и приемам выполнения работ на высоте. Один из важнейших недостатков - отсутствие эффективной практической отработки навыков и компетентной проверки знаний требований охраны труда. Автором предлагаются возможности применения технологий захвата движений для обучения по высоте с целью повышения компетентности работников. Также, технологии Motion Capture позволят более эффективно отрабатывать практические навыки в рамках обучения и проводить независимую оценку работника в рамках проверки знаний, исключая при этом человеческий фактор. В статье приведен обзор существующих систем захвата движений и способы их применения в различных отраслях современной науки. Актуальность темы обусловлена высоким уровнем травматизма в данной сфере, что подчеркивает необходимость эффективных методов обучения. Проверка знаний после обучения является необходимым шагом для обеспечения безопасности на строительных площадках. Применение систем захвата движений может стать ключевым фактором в повышении безопасности труда на высоте и формировании культуры соблюдения норм охраны труда.
Рассматривается применение электронных образовательных ресурсов, в частности компьютерного моделирования в Matlab/Simulink в инженерном образовании. Рассматриваются основные принципы работы с Simulink, его интеграция со средой Matlab. Приводятся примеры применения среды Matlab/Simulink в анализе механических систем на примере маятника Фуко. Оцениваются преимущества использования компьютерного моделирования в исследовании динамики нелинейных систем для обучения студентов технических направленностей.