DSpace Collection:https://rep.polessu.by:443/handle/123456789/355072026-05-22T23:37:31Z2026-05-22T23:37:31ZМоделирование и оптимизация рецептурного состава бисквитаЛукина, С.И.Пономарева, Е.И.Алехина, Н.Н.Нестерова, С.М.Lukina, S.Ponomareva, E.Alekhina, N.Nesterova, S.https://rep.polessu.by:443/handle/123456789/355132026-05-22T00:44:30Z2026-01-01T00:00:00ZTitle: Моделирование и оптимизация рецептурного состава бисквита
Authors: Лукина, С.И.; Пономарева, Е.И.; Алехина, Н.Н.; Нестерова, С.М.; Lukina, S.; Ponomareva, E.; Alekhina, N.; Nesterova, S.
Abstract: В работе исследовано влияние миндальной муки и муки из спельты на показатели качества бисквита. С помощью методов математического планирования и оптимизации эксперимента определен рациональный состав бисквита с нетрадиционными видами муки.
Description: The paper studies the effect of almond flour and spelt flour on the quality indicators of sponge cake. Using mathematical planning and optimization methods, the rational composition of a sponge cake with non-traditional types of flour was determined.2026-01-01T00:00:00ZСовременные вызовы на пересечении математической механики и информационных технологийКашкан, Т.А.Лю, М.Kashkan, T.Liu, M.https://rep.polessu.by:443/handle/123456789/355122026-05-22T00:44:32Z2026-01-01T00:00:00ZTitle: Современные вызовы на пересечении математической механики и информационных технологий
Authors: Кашкан, Т.А.; Лю, М.; Kashkan, T.; Liu, M.
Abstract: В данной статье рассматриваются три основные проблемы: вычислительные ограничения, накладываемые «проклятием размерности», и энергетические затраты на крупномасштабные симуляции. Изучая эти современные проблемы, статья стремится дать более четкое представление о текущем состоянии области и перспективных направлениях будущих исследований.
Description: This article examines three major issues: the computational limits imposed by the “curse of dimensionality” and the energy demands of large-scale simulations. By exploring these contemporary challenges, the article aims to provide a clearer picture of the current state of the field and promising directions for future research.2026-01-01T00:00:00ZРазработка чат-бота для информирования студентов с использованием API языковых моделейДуйшоков, К.Д.Алымсеитов, А.М.Duishokov, K.Alymseitov, A.https://rep.polessu.by:443/handle/123456789/355112026-05-22T00:44:29Z2026-01-01T00:00:00ZTitle: Разработка чат-бота для информирования студентов с использованием API языковых моделей
Authors: Дуйшоков, К.Д.; Алымсеитов, А.М.; Duishokov, K.; Alymseitov, A.
Abstract: В данной статье рассматриваются вопросы разработки AI-ассистента для студентов университета. Анализируются существующие проблемы в системах информирования студентов: разрозненность информации по различным источникам, быстрое устаревание официальных данных и сложность поиска конкретных сведений для определённой ситуации студента. Разработанная система обрабатывает запросы на естественном языке и предоставляет точные ответы с использованием контекстных данных университета. Описаны архитектура системы, применяемые технологии и перспективы дальнейшего развития разработки.
Description: This article examines the development of an AI assistant for university students. The existing problems in student information systems are analyzed: the fragmentation of information across various sources, rapid obsolescence of official data, and the difficulty of finding specific information for a student's particular situation. The developed system processes natural language queries and provides accurate answers using the university's contextual data. The system architecture, technologies used, and future development prospects are described.2026-01-01T00:00:00ZНейросетевое распознавание дорожных знаков в задачах анализа дорожного трафикаВувуникян, Ю.М.Черник, Д.А.Vuvunikyan, Yu.Chernik, D.https://rep.polessu.by:443/handle/123456789/355102026-05-22T00:44:30Z2026-01-01T00:00:00ZTitle: Нейросетевое распознавание дорожных знаков в задачах анализа дорожного трафика
Authors: Вувуникян, Ю.М.; Черник, Д.А.; Vuvunikyan, Yu.; Chernik, D.
Abstract: В статье рассматривается задача распознавания дорожных знаков как одного из ключевых этапов анализа дорожного трафика на основе методов компьютерного зрения. Обоснована целесообразность применения нейросетевых методов детекции объектов для обработки дорожных сцен. Рассмотрены особенности использования сверточных нейронных сетей и архитектур семейства YOLO для распознавания дорожных знаков. Описан программный прототип системы, ориентированной на обнаружение дорожных знаков на изображениях.
Description: The article considers traffic sign recognition as one of the key stages of road traffic analysis based on computer vision methods. The relevance of applying neural network object detection methods for road scene processing is substantiated. The features of using convolutional neural networks and YOLO family architectures for traffic sign recognition are discussed. A software prototype focused on traffic sign detection in images is described.2026-01-01T00:00:00Z