Содержание журнала, редколлегия.

В статье рассматриваются динамические кооперативные теоретико-игровые модели управления мнениями на сетях. Предполагается, что на этапе анализа орграфа влияний выделены его сильные подгруппы, и управленческие воздействия оказываются только на членов этих подгрупп, определяющих все устойчивые финальные мнения. Мнение агента интерпретируется как его затраты на покупку товаров (услуг) некоторой фирмы. Показано, что при модельных предположениях характеристические функции Неймана-Моргенштерна, Петросяна-Заккура и Громовой-Петросяна совпадают. Найден вектор Шепли для этой единой характеристической функции, показана его динамическая неустойчивость и построена процедура распределения дележа. Проведено сравнение компонент вектора Шепли с выигрышами игроков при различных формах некооперативного поведения. С. 5-26.

Построения правильных семиугольника и тринадцатиугольника путем трисекции угла хорошо известны. Элегантная конструкция семиугольника С. Ф. Адлай демонстрирует 3-кратную симметрию, связанную с группой Галуа. Основываясь на этой конструкции, в этой статье мы рассмотрим еще одну для семиугольника и еще две для тринадцатиугольника, все с использованием трисекции угла. С. 27-32.

В статье проанализированы существующие методы обнаружения малоразмерных объектов по изображениям в каналах технического зрения на фоне шумов. Показано, что метод обнаружения изображений малоразмерных объектов, основанный на вычислении отношения правдоподобия с использованием оценки математического ожидания выборок пространственно-субполосных векторов и их ковариационных матриц, является перспективным для дальнейших исследований. Для решения задачи обнаружения малоразмерных объектов по изображениям каналов технического зрения, а также для подготовки данных для последующих этапов (распознавания и~идентификации в качестве основного инструмента) предлагается метод субполосного анализа на основе применения новых базисных функций. Проведена экспериментальная оценка качества обнаружения малоразмерных объектов вышеописанным методом, из которой следует, что приемлемые показатели вероятности правильного обнаружения (0,95) при вероятности ложной тревоги $10^{-4}$ достигаются при отношении сигнал,/,шум более 14. Исходя из того, что шум на изображениях не всегда является статически независимым и аддитивным, оценка влияния пространственных спектральных характеристик шума подлежит дальнейшему исследованию. Проведён анализ влияния статистически независимого аддитивного шумового процесса на показатели качества обнаружения и распознавания. При этом использован набор исходных изображений, содержащих изображения малоразмерных объектов вида беспилотных летательных аппаратов. Для поиска объекта на анализируемом изображении использовалось его эталонное изображение. В ходе проведенного исследования установлено, что семейство зависимостей вероятности правильного обнаружения от отношения сигнал,/,шум с учетом заданной вероятности ложной тревоги при воздействии аддитивного белого шума является классическим видом, характерным для алгоритмов обнаружения объектов. Выявлено необходимое отношение сигнал/шум, которое позволяет достигнуть приемлемой вероятности правильного обнаружения. С. 33-47.

В статье рассматривается подход к интеграции нейросетевых технологий для устранения дисбаланса между развитием жестких (hard skills) и гибких (soft skills) навыков в~процессе образования. Современный рынок труда требует от специалистов высоких коммуникативных, креативных и логических навыков. Однако традиционные образовательные программы недостаточно акцентируют внимание на soft skills. Авторы статьи, опираясь на исследования РБК, Google и РСМ, подчеркивают важность гибких навыков для успешной карьеры и социальной адаптации, отмечая, что многие испытывают трудности именно с коммуникативным навыком как основополагающим soft skills. Для решения этой проблемы предлагается инновационный подход с использованием нейросетевых технологий для диагностики и развития коммуникативных навыков. Авторы анализируют существующие модели глубокого обучения и предлагают свою структуру сверточно-рекуррентной нейронной сети (CRNN) для диагностики речевых недостатков в русском языке. Разработанная модель оценивает дефекты произношения и предоставляет персонализированные обучающие материалы. Авторами предлагается интерактивная образовательная платформа, реализующая созданную модель в рамках технологии обучения hard skills совместно с программами развития soft skills. Нейросетевые алгоритмы платформы оптимизируют учебный процесс, адаптируя его к индивидуальным особенностям обучающегося, и могут использоваться как самостоятельно, так и в дополнение к занятиям с репетитором. С. 48-60.

В настоящей работе предложена система рекомендаций для выбора научного руководителя, основанная на архитектуре трансформеров и современных методах машинного обучения. Система анализирует академические данные студента, включая изученные дисциплины и оценки по ним, а также профессиональные характеристики преподавателей. Экспериментальные результаты демонстрируют значительное превосходство предложенного подхода над традиционными методами: при тестировании достигнута точность рекомендаций $0,3230$ против $0,1106$ (метод на основе частоты положительных оценок) и $0,1637$ (подход с использованием классификации через машинное обучение). Полученные результаты подтверждают эффективность системы в оптимизации процесса подбора научного руководителя, что способствует повышению качества научно-исследовательской деятельности студентов за счёт персонализированного сопоставления компетенций. С. 61-75.

В статье описана архитектура и реализация подсистемы поддержки с обратной связью, интегрированной в ранее разработанную веб-ориентированную систему для ведения медицинских исследований. Предложенное решение обеспечивает автоматическую и полуавтоматическую регистрацию ошибок, а также позволяет пользователям и службе поддержки взаимодействовать в рамках замкнутого цикла улучшения качества. Также представлены результаты инженерных экспериментов, направленных на оценку устойчивости и масштабируемости системы. С. 76-90.

В данной работе рассматривается язык описания онтологий ONTOL V1: его концепция, структура и возможности. Разработанный язык предназначен для формализации знаний и их структурированного представления, которое опирается на три ключевых компонента: определение типов (сущностей предметной области), описание функциональных зависимостей и задание иерархических отношений. Подчеркивается масштабируемость представления знаний на языке ONTOL V1, которая достигается за счёт модульной организации описаний и и возможности их импорта в другие модули, описанные на языке ONTOL V1. Ключевые цели использования языка включают наглядную визуализацию онтологических моделей, их сериализацию для интеграции в другие приложения, а также обеспечение основы для последующей машинной обработки. Рассматриваются потенциальные области применения ONTOL V1, прежде всего в образовательном процессе, а также в более широком контексте задач представления и автоматизированного использования знаний. С. 91-107.

Рассмотрена задача планирования расписания работы космических аппаратов дистанционного зондирования Земли (КА ДЗЗ). Особенностью данной задачи является то, что КА может в каждый момент времени осуществлять съёмку земной поверхности или передачу данных на станцию на Земле, но не может снимать и передавать одновременно. В работе предложены два подхода к решению задачи: «жадный» алгоритм и комбинаторный метод булевой оптимизации с ограничениями. Работа выполнялась в рамках конкурса <<Лидеры цифровой трансформации>>, организованного правительством Москвы. Задача была предложена компанией <<Спутникс>> (дочернее предприятие АО <<Ситроникс>>) с целью примениения в будущей стстеме из 200 КА и 14 наземных станций. С. 108-117.