Приводятся данные по видовому составу жужелиц агроценозов ФГБНУ ВНИИБЗР в черте г. Краснодара. Исследовано 9 опытных участков, выявлено 12 преобладающих видов из 8 родов жужелиц. Основными критериями выбора агроценозов являлась пространственная близость участков, позволяющая проследить миграции жужелиц, разнообразие сельскохозяйственных культур и внесение в почву различных препаратов как химического, так и биологического происхождения. Описывается сезонная динамика активности карабидокомплекса. Проанализирован материал, собранный почвенными ловушками Барбера в 2016 году. Определено, что наибольшее видовое разнообразие отмечается в летний период. Преобладающими видами в весенний период являются Carabus exaratus, Carabus planus, Harpalus rufipes, Harpalus cupreus и Brachinus brevicollis, в летний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes, Anchomenus dorsalis и Brachinus brevicollis, а в осенний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes и Brachinus brevicollis. Для установления основного вектора перемещения жужелиц в агроландшафтах проведена обработка данных по динамике численности и обилию видов жужелиц. Установлены направления миграций массовых видов. Полученные данные имеют определенное значение для конкретизации представлений о фауне жужелиц агроценозов города Краснодара и могут быть использованы при составлении кадастров животного мира этого муниципального образования.
Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы - активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) - универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример.
Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой - либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов - это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже - на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej. kubagro. ru/2016/05/pdf/01. pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария - системы «Эйдос».
В настоящей статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос», для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом и создания обобщенных образов родов жужелиц на основе изображений входящих в них видов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений жужелиц, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос» для обработки изображений, их обобщения, сравнения конкретных изображений с обобщенными, сравнения обобщенных изображений друг с другом
Рассматриваются фундаментальные и практические преимущества внедрения нового междисциплинарного направления – радиофотоники (микроволновой фотоники) – в разработки современных и перспективных радиосредств двойного назначения. Главные преимущества заключаются в повышении рабочей частоты до терагерцевого диапазона, расширении полосы обработки до нескольких гигагерц, улучшении электромагнитной совместимости и массогабаритных характеристик. Дается классификация компонентной базы радиофотоники, анализируется современный уровень мирового развития радиофотоники с акцентом на ее второй этап: интегральную радиофотонику. Кратко описываются работы в области радиофотоники, выполненные и ведущиеся в Московском технологическом университете, включая результаты моделирования и экспериментальных исследований, обучение и ближайшие задачи созданного научно-технологического центра «Интегральная радиофотоника“
Представлен обзор современного состояния мирового и российского рынков мышьяка и его соединений, показаны перспективы отечественного рынка. Рассмотрена динамика мирового производства As и цен на него за последние годы. Оценена потребность в мышьяке и его соединениях в средне- и долгосрочной перспективе, проанализированы тенденции развития рынков. Дан обзор производителей этого металла и As-соединений. Особое внимание уделено рынку особо чистого мышьяка как исходного компонента для развивающегося рынка арсенида галлия, поэтому приведен краткий анализ современного состояния рынка GaAs и приборов на его основе. Рассмотрены современные методы глубокой очистки мышьяка, а также ситуация с выбросами мышьяка на отечественных предприятиях при обжиге и плавке сырья цветных металлов. Обсуждается проблема уничтожения запасов люизита, иприта и их смесей в России. Проанализированы предложения по использованию образовавшихся реакционных масс как нетрадиционного источника мышьяка.
Дано определение нового медицинского направления – информационной медицины. Приведены определения основных используемых в ней понятий – управляющего сигнала и информационного препарата, построена ее системно-физиологическая модель. Сформулированы 5 постулатов информационной медицины, которые могут рассматриваться как программы исследований в естественнонаучных дисциплинах. Развит новый подход к понятию информации, переносимой управляющим сигналом. Обозначены направления конструктивного взаимодействия как с критиками, так и со сторонниками этого направления.
Изучен качественный и количественный аминокислотный состав травы колокольчика круглолистного (Сampanula rotundifolia L.). Достоверно методом ВЭЖХ установлено наличие 16 аминокислот, среди которых 7 незаменимых: треонин, валин, метионин, изолейцин, лейцин, фенилалланин, лизин, 3 полузаменимых: тирозин, гистидин, аргинин и 6 заменимых: аспарагиновая кислота, серин, глютаминовая кислота, пролин, глицин, аланин. Сумма аминокислот составила 7,49 мг на 100 мг в пересчете на абсолютно сухое сырьё. Все аминокислоты в данном растении идентифицированы впервые.
Впервые с помощью качественных реакций установлено наличие в траве астрагала белостебельного преимущественно конденсированных дубильных веществ. Перманганатометрическим методом по методике ГФ ХIII издания определено, что их количественное содержание составляет 3,58 ± 0,12 %.
Проведено информационно-аналитическое исследование традиционных и современных научно обоснованных подходов к медицинскому и пищевому использованию гречихи посевной и гречихи татарской. Показано, что гречневая крупа является в России ценным традиционным пищевым продуктом, а ее лечебно-профилактическое применение имеет современное научное обоснование и конкретный перечень показаний к медицинскому использованию.
Выявлены различия в химическом составе и биологической ценности крупы, прошедшей гидротермальную обработку (которая на сегодняшний день является основным продуктом переработки гречки, поступающим в торговую сеть) и зеленой гречневой крупы. Показано, что, несмотря на наличие нормативных документов и ряда утвержденных производственных Правил, на сегодняшний день потребитель не застрахован от приобретения гречневой крупы со сниженными пищевыми и энергетическими (с позиций традиционной медицины) свойствами. Проанализированы возможные аллергологические риски применения гречневой крупы.