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.

In this paper we consider dynamic cooperative game theoretic models of control on networks. We suppose that all strong subgroups are determined in the stage of analysis of the influence digraph, and the control impact is exerted only to the members of those subgroups because they determine all stable final opinions. An agent’s opinion is interpreted as his expenses for buying goods (services) of a firm. We show that due to the model assumptions the characteristic functions by Neumann-Morgenstern, Petrosyan-Zaccour, and Gromova-Petrosyan coincide. We find Shapley value for this common characteristic function, prove its time inconsistency, and built an imputation distribution procedure. We compared the components of Shapley value with players’ payoffs for different forms of non-cooperative behavio

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. (На англ.)

Constructions of regular heptagon and triskaidecagon by trisection of an angle are well known. An elegant construction of the heptagon by S. Adlaj shows a 3-fold symmetry related to a Galois group. Based on the latter construction, in this article one more for the heptagon and two more for the triskaidecagon are presented, all using angle trisection.

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.

The article analyzes the existing methods of detecting small objects from images in the channels of technical vision against a background of noise. It is shown that the method of detecting images of small objects based on the calculation of the likelihood ratio using the estimation of the mathematical expectation of samples of spatially subband vectors and their covariance matrices is promising for further research. To solve the problem of detecting small objects from images of technical vision channels, as well as to prepare data for subsequent stages (recognition and identification), a subband analysis method based on the use of new basic functions is proposed as the main tool. An experimental assessment of the quality of detection of small-sized objects using the above-described method has been carried out, showing that acceptable indicators of the probability of correct detection (0.95) with a false alarm probability of 10⁻⁴ are achieved with a signal-to-noise ratio of more than 14. Based on the fact that noise in images is not always statically independent and additive, the assessment of the influence of spatial spectral characteristics of noise is subject to further investigation. The analysis of the influence of a statistically independent additive noise process on the quality of detection and cognition is carried out. In this case, a set of source images containing images of small objects of the type of unmanned aerial vehicles was used. To search for an object in the analyzed image, a reference image of the object was used. In the course of the study, it was found that the family of dependencies of the probability of correct detection on the signal-to-noise ratio, taking into account the given probability of a false alarm when exposed to additive white noise, is a classic type characteristic of object detection algorithms. The necessary signal-to-noise ratio has been identified, which makes it possible to achieve an acceptable probability of correct detection.

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.

The article considers an approach to the integration of neural network technologies to eliminate the imbalance between the development of hard (hard skills) and flexible (soft skills) skills in the educational process.The modern labor market requires high communication, creative and logical skills from specialists, but traditional educational programs do not sufficiently focus on soft skills. The authors of the article, based on research by RBC, Google and RSM, emphasize the importance of flexible skills for successful careers and social adaptation, noting that many people have difficulties with communication skills as the fundamental soft skills.
To solve this problem, an innovative approach is proposed using neural network technologies to diagnose and develop communication skills. The authors analyze existing deep learning models and propose their own convolutional recurrent neural network (CRNN) structure for diagnosing speech deficiencies in the Russian language. The developed model evaluates pronunciation defects and provides personalized learning materials.
The authors propose an interactive educational platform that implements the created model within the framework of hard skills training technology in conjunction with soft skills development programs. The neural network algorithms of the platform optimize the learning process, adapting it to the individual characteristics of the student, and can be used both independently and in addition to classes with a tutor.

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.

This paper proposes a recommendation system for academic supervisor selection based on transformer architecture and modern machine learning methods. The system analyzes a student’s academic data, including courses studied and grades for them, as well as the professional characteristics of teachers. The results of the experiment demonstrate a significant superiority of the proposed approach over traditional methods: during testing, the achieved accuracy of recommendations was 0.3230 versus 0.1106 (method based on the frequency of positive grades) and 0.1637 (approach using classification through machine learning). The obtained results confirm the effectiveness of the system in optimizing the process of selecting a supervisor, which helps to improve the quality of students’ research activities through a personalized comparison of competencies.

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.

This paper presents the architecture and implementation of a feedback support subsystem integrated into a previously developed web-oriented platform for managing medical research data. The proposed solution enables both automatic and semi-automatic error registration, as well as structured interaction between users and the support team within a closed-loop quality improvement cycle. Additionally, the paper reports the results of engineering experiments conducted to assess the system’s resilience and scalability.

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.

This paper presents the ONTOL V1 ontology description language. With the help of ONTOL V1 notation it is possible to record ontologies applicable in the educational process in a formalised form. In the course of the work, a grammar of the ONTOL V1 language was developed, as well as its parser. The developed software tool provides the user with the following capabilities: recording ontologies in the form of formalised text; machinereadable representation of ontologies; modularity in describing ontologies of subject areas; visualisation of ontology elements.

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.

We propose solutions to the problem of scheduling the operations of remote sensing spacecraft, with the specific feature that each of the spacecraft can at any moment transfer data to Earth, or perform observations and record data, but cannot record and transfer simultaneously. We compare two approaches: a greedy algorithm and a method based on discrete optimization with constraints. The work was done during a contest, where Sputnix LLC has provided data and problem statement, with the aim to adapt the developed methods for a constellation of 200 satellites which transfer data to 14 ground stations.