МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Освещение новых идей, вопросов науки и техники, последних разработок и исследований для специалистов широкого круга
MACHINE LEARNING-DRIVEN OPTIMIZATION OF LOGISTICS IN SMART CITIES: A CASE STUDY OF ASTANA
Это исследование посвящено разработке и применению методов машинного обучения (ML) для повышения эффективности логистических операций в контексте умных городов. Основное внимание в исследовании уделяется методам кластеризации и алгоритмам кратчайшего пути, а также оптимизации логистики курьерской доставки в Астане, Казахстан. Исследование объединяет кластеризацию K-means и алгоритм Дейкстры для решения задач городской логистики, предоставляя полезную информацию об оптимизации маршрутов, распределении ресурсов и масштабируемости операций. Используя геопространственные данные и передовые методологии кластеризации, это исследование предлагает основу для улучшения логистических операций, способствуя при этом достижению более широких целей умного города.
Copyright (c) 2026 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
INTEGRATING FUZZY LOGIC AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OPTIMIZING BUSINESS PROCESS AUTOMATION DECISIONS
В работе рассматриваются методы и средства применения искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-решений предприятия. Основное внимание уделено разработке интеллектуальной нечеткой модели выбора платформы для роботизированной автоматизации бизнес-процессов. Цель исследования заключается в повышении эффективности и обоснованности управленческих решений при внедрении технологий RPA на торгово-производственных предприятиях. В основу модели положены методы нечеткой логики и механизма нечеткого логического вывода. Модель реализована в программной среде FuzzyTECH и включает три блока переменных, описывающих функциональные, безопасные и доступные параметры платформ. Проведена оценка пяти ведущих RPA-платформ: PIX Robotics, Primo RPA, Robin, Sherpa RPA и ROOMY bots. Результаты моделирования показали, что разработанная нечеткая модель обеспечивает точную и прозрачную оценку соответствия платформы требованиям предприятия, а также может быть использована как инструмент поддержки принятия решений при выборе поставщика технологий роботизации. Практическая значимость работы заключается в возможности применения модели для анализа и оптимизации процессов в организациях различных отраслей.
ҰЙЫМДАСТЫРЫЛҒАН ОНЛАЙН САУАЛНАМА АРҚЫЛЫ БІЛІМ БЕРУ ПРОЦЕСІНЕ ҚАТЫСУШЫЛАРДЫҢ ПІКІРЛЕРІН ЖИНАУ ЖӘНЕ НӘТИЖЕЛЕРІН МОДИФИКАЦИЯЛАНҒАН ДЕЛЬФИ ӘДІСІ НЕГІЗІНДЕ ТАЛДАУ
Это исследование предлагает эффективные способы организации онлайн-опросов на основе использования модифицированного метода Дельфи с целью сбора и анализа мнений участников образовательного процесса. В статье описаны способы автоматизации сбора и обработки экспертных оценок путем интеграции систем поддержки принятия решений и платформ онлайн-опросов, таких как Google Forms. В ходе исследования была разработана модель, позволяющая согласовывать их мнения с учетом различных промежуточных оценок экспертов. Предлагаемый метод является эффективным инструментом оценки текущего состояния образовательного процесса, прогнозирования направления развития и оптимизации управленческих решений.
SIMULATION-BASED ROBUSTNESS ASSESSMENT OF ASTANA’S BUS NETWORK UNDER RANDOM AND TARGETED FAILURES
В настоящем исследовании анализируется структурная устойчивость автобусной транспортной сети Астаны с использованием методов теории сложных сетей. Сеть моделировалась в L-пространстве на основе открытых данных платформы 2GIS, где автобусные остановки представлены в виде узлов, а участки маршрутов в виде рёбер. Основные показатели, включая размер наибольшего связанного компонента, среднюю кратчайшую длину пути и среднюю обратную длину пути, были проанализированы при случайных и целенаправленных сценариях отказов. Результаты показали, что сеть обладает высокой устойчивостью к случайным сбоям, но проявляет значительную уязвимость при целенаправленном удалении узлов с высокой посреднической центральностью и мостовых рёбер, выполняющих функцию ключевых соединителей между основными городскими зонами. Их удаление приводит к быстрой фрагментации сети и потере глобальной связности. Полученные результаты выявляют дисбаланс между локальной избыточностью и глобальной зависимостью в системе общественного транспорта города и создают основу для планирования, ориентированного на повышение устойчивости, с акцентом на усиление дублирующих связей и диверсификацию межузловых соединений для обеспечения непрерывности транспортного обслуживания при сбоях.
СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
В данной статье представлен комплексный обзор методов и моделей оценки рисков в области информационной безопасности. Тема исследования актуальна в контексте современной цифровой инфраструктуры, поскольку киберугрозы растут с каждым днем. Цель работы – систематизировать основные методы оценки рисков информационной безопасности и продемонстрировать их практическое применение. В исследовании описаны качественные и количественные методы, а также международные модели, такие как FAIR, OCTAVE и NIST SP 800-30. Кроме того, была продемонстрирована возможность автоматической оценки рисков с использованием таких инструментов, как OpenVAS, Metasploit и RiskWatch. Конкретные технические подходы представлены с использованием скриптов, написанных на Python, и систем мониторинга (Zabbix, SIEM). В результате авторы обосновывают необходимость интеграции методов оценки рисков в организационные процессы для формирования эффективных стратегий управления и безопасности. В заключение было отмечено, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения будут играть важную роль в этой области в будущем.
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ СРЕДСТВ ОБНАРУЖЕНИЯ АТАК В КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРАНИЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
В статье исследуются вопросы безопасности современных киберфизических систем, использующих концепцию граничных вычислений для решения задач защищенного функционирования инфраструктур промышленного интернета вещей. Основной вклад статьи включает описание и результаты анализа предложенной методики обнаружения атак в киберфизических системах промышленного интернета вещей с использованием граничных вычислений. Методика ориентирована на применение инженерами-проектировщиками и разработчиками программных комплексов для обеспечения информационной безопасности киберфизических систем промышленного интернета вещей, в которых значимая часть целевых вычислительных процессов системы возлагается на конечные устройства системы. Методика включает шесть основных стадий, охватывающих процессы аналитического и натурно-имитационного моделирования атакующих воздействий, генерации и разметки наборов исходных данных, построения программных классификаторов в качестве средств обнаружения атак, визуального анализа данных. В целом выполнение методики предусматривается на следующих этапа жизненного цикла киберфизических систем – этапах проектирования и тестирования системы, настройки и оценивания качества работы средств обнаружения атак. Выполнимость методики на примере индустриальной системы в области управления инцидентами транспортной инфраструктуры с использованием программно-аппаратных модулей платформы Arduino подтверждает корректность и действенность методики для ее дальнейшего практического применения.
ОБНАРУЖЕНИЕ КИБЕРАТАК В ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЯХ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В условиях цифровизации транспортных средств и роста числа электронных блоков управления обеспечение кибербезопасности автомобильных сетей становится одной из приоритетных задач. Современные транспортные средства представляют собой сложные киберфизические системы, в которых обмен данными между электронными компонентами осуществляется по шине CAN (Controller Area Network). Несмотря на широкое распространение и надежность данного протокола, архитектура CAN изначально не предусматривала механизмов защиты от кибератак, что делает транспортные сети уязвимыми к различным видам вмешательства, включая атаки типа DoS, Fuzzy, RPM Spoofing и Gear Spoofing. В данной работе рассматривается задача автоматического обнаружения и классификации кибератак в автомобильных сетях на основе методов машинного обучения. В качестве исходных данных использовался открытый набор Car Hacking Dataset, содержащий реальные журналы CAN-сообщений как в нормальных условиях, так и при моделировании атак. Проведена предварительная обработка данных, включающая очистку, нормализацию и балансировку классов, а также анализ корреляции признаков. Для решения задачи мультиклассовой классификации были реализованы и сравнены два алгоритма машинного обучения: XGBoost и логистическая регрессия. Оценка качества моделей проводилась с использованием матриц ошибок и анализа точности по классам. Результаты экспериментов показали, что модель XGBoost демонстрирует более высокую точность и устойчивость при классификации атак по сравнению с логистической регрессией, особенно для большинства атакующих классов. Дополнительный анализ важности признаков позволил выявить наиболее информативные параметры CAN-сообщений, отражающие характер инжектируемых атак. Полученные результаты подтверждают эффективность применения методов машинного обучения для повышения уровня безопасности транспортных сетей и могут быть использованы при разработке интеллектуальных систем обнаружения вторжений в автомобильных CAN-сетях.
A HYBRID FRAMEWORK FOR RESUME-JOB MATCHING SYSTEM
На сегодняшний день процесс найма сопровождается значительным потоком заявок, что затрудняет детальную и беспристрастную оценку кандидатов. Автоматизированные инструменты часто полагаются на простое текстовое сходство или независимые оценки их пригодности, которые не учитывают фактические условия на рынке труда. Данное исследование предлагает гибридную систему принятия решений, совмещающую контекстные текстовые представления, стандартизированное сопоставление навыков на основе классификации ESCO, соответствие квалификациям и оптимизацию ранжирования для более точной оценки кандидатов. Цель работы заключается в создании архитектуры модели и ее тестировании на парных наборах «резюме - вакансия» и исследовании влияния различных источников данных на итоговое качество. Предложенный метод показывает высокую эффективность в выделении наиболее подходящих кандидатов, стабильность прогнозов и улучшенную способность различать соответствия в сравнении с традиционными подходами. Результаты исследования показали, что семантический анализ, в сочетании со структурированными требованиями к компетенциям, более точно транслирует реальное принятие решений в сфере найма. Как итог можно утверждать, что многокритериальное ранжирование может служить практической основой для систем поддержки принятия решений в найме, обеспечивая прозрачность и воспроизводимость процесса подбора кандидатов в организациях.
MATHEMATICAL MODEL FOR OPTIMAL SENSOR SELECTION IN SIEM SYSTEMS USING THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
В статье предложен подход к выбору оптимального сенсора в системах управления информационной безопасностью класса SIEM с использованием метода анализа иерархий (МАИ). Разработана математическая модель, учитывающая многокритериальные параметры - производительность, время реакции, универсальность и стоимость. На основе модели реализовано программное обеспечение на C++ с использованием СУБД MySQL, обеспечивающее автоматизацию выбора сенсора. Результаты вычислений подтверждают эффективность применения МАИ для повышения обоснованности решений в области информационной безопасности.
ОНТОЛОГИЯ ЖӘНЕ ІЗДЕУ МЕХАНИЗМДЕРІ АРҚЫЛЫ ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЭКСТРАКЦИЯЛЫҚ QA-ДАҒЫ СЕМАНТИКАЛЫҚ ТОЛЫҚТЫҚ
В статье представлено исследование методов извлечения ответов на вопросы (extractive QA) для мало-ресурсного казахского языка с применением онтологического обогащения и retrieval-augmentation. Разработан полный конвейер подготовки данных: автоматическое извлечение текста из PDF-учебника, очистка, разбиение на перекрывающиеся фрагменты, векторизация Sentence-BERT и индексирование в FAISS. С использованием GPT-4 создан набор из 350 финальных QA-пар. В эксперименте сравнивались четыре модели: mBERT-QA, XLM-RoBERTa-QA, XLM-RoBERTa-QA с онтологией и гибридная конфигурация Retrieval + XLM-RoBERTa-QA + Ontology. Оценка по метрикам EM, F1, BERTScore-F1, ROUGE-L и SemSim показала, что гибридные модели обеспечивают значительный прирост качества. Наилучший результат — F1 = 52,6 % — достигнут при использовании retrieval-augmentation и онтологического обогащения, что на 21 п.п. превышает baseline mBERT-QA. Полученные результаты демонстрируют эффективность семантического обогащения и поиска релевантных фрагментов для повышения точности extractive QA на казахском языке.
MACHINE LEARNING METHODS FOR ANALYSING THREE-DIMENSIONAL SPATIAL DATA IN KAZAKHSTAN’S LAND USE PLANNING
Современные методы машинного обучения (МО) предоставляют надежные инструменты для обработки и анализа обширных пространственных и климатических данных, которые имеют ключевое значение для устойчивого территориального планирования. В данной статье рассматриваются возможности использования методов машинного обучения и нейронных сетей для анализа трехмерных геопространственных данных в Казахстане, в частности, на примере городской застройки города Алатау, одного из наиболее динамично развивающихся районов города. Изучается использование открытых источников геопространственных данных, таких как спутниковые снимки Copernicus, климатический реанализ ERA5 и пространственные базы данных QGIS, для построения высокоточных трехмерных моделей городской среды. В исследовании описывается использование нейронных сетей, включая многослойные персептроны (MLP) и сверточные нейронные сети (CNN), для классификации землепользования, прогнозирования роста урбанизации и оценки пригодности земель для жилищного и инфраструктурного строительства. Кроме того, подчеркивается важность машинного обучения в интеграции данных о рельефе, растительности и климате для поддержки принятия решений в области пространственного планирования. Проведенный анализ показывает, что подходы на основе МО способны существенно повысить эффективность, адаптивность и устойчивость стратегий городского развития в Казахстане, способствуя переходу к управлению территориями на основе данных.
TOWARDS EFFICIENT BIG DATA ANALYTICS IN REGIONAL SYSTEMS: PRACTICAL INSIGHTS FROM HYBRID ARCHITECTURE DEPLOYMENT
Традиционные архитектуры обработки данных иногда не справляются с потребностями постоянно растущих объёмов данных в быстро развивающейся области аналитики больших данных. В данном исследовании представлен тщательный анализ двух известных платформ для работы с большими данными, таких как Hadoop и Spark, а также совершенно новой гибридной архитектуры, использующей преимущества обеих платформ. Традиционные системы, такие как Hadoop, предлагают большие ёмкости для хранения данных, но часто ограничены низкой скоростью обработки; с другой стороны, Spark отлично справляется с быстрой обработкой данных, но может сталкиваться с проблемами памяти. В нашей работе представлена ​​и применена на практике гибридная система, сочетающая возможности быстрой обработки Spark с масштабируемым хранилищем Hadoop, обеспечивая решение, максимальную скорость и экономию места. В данном исследовании оцениваются эффективность, масштабируемость и производительность каждой системы с использованием теоретических представлений и практических реализаций в нескольких наборах данных и различных регионах, таких как акиматы Алматы, Шымкента и Туркестана. Показано, что гибридная архитектура превосходит конкурентов при выполнении сложных задач анализа больших объёмов данных, обеспечивая значительный прирост масштабируемости, отказоустойчивости и скорости обработки. В данном исследовании показано, как гибридные системы могут помочь обойти недостатки существующих архитектур больших данных. Она также предлагает масштабируемое, эффективное и адаптируемое решение для проблем, которые возникнут в будущем при обработке данных. Гибридная система, сочетающая в себе лучшие стороны Spark и Hadoop, поднимает планку для аналитики больших данных и предоставляет важную информацию для компаний, стремящихся максимально эффективно использовать свои информационные ресурсы.
БАКТЕРИЯЛАРДЫҢ МИКРОСКОПИЯЛЫҚ БЕЙНЕЛЕРІН КӨПКЛАССТЫ ЖІКТЕУГЕ АРНАЛҒАН ГИБРИДТІ ТЕРЕҢ ОҚЫТУ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
В данной статье рассматривается задача автоматической многоклассовой классификации микроскопических изображений бактерий. В исследовании использован набор данных, включающий 2034 микроскопических изображения 33 таксонов. Для обеспечения методологической корректности эксперимента выполнена проверка целостности данных и применён строгий протокол разбиения train/validation/test, предотвращающий информационные утечки. Для описания качества и структурных характеристик изображений рассчитаны прокси-признаки, включая яркость, контраст, энтропию Шеннона, дисперсию Лапласиана и энергию градиента Собеля. Статистический анализ с использованием критерия Краскела–Уоллиса показал, что данные признаки обладают выраженной межклассовой информативностью. Сравнительная оценка проводилась с использованием классических моделей машинного обучения и современных архитектур глубокого обучения. Кроме того, предложена гибридная модель глубокого обучения, основанная на множественном экземплярном обучении, обеспечивающая эффективную агрегацию локальных структур микроскопических изображений. Полученные результаты подтверждают повышение устойчивости и точности классификации.
A DOMAIN-KNOWLEDGE-BASED MODEL FOR REFERENCE RESOLUTION IN LOW-RESOURCE LANGUAGES
Разрешение референций (reference resolution) является критически важной задачей в обработке естественного языка (NLP), необходимой для глубокого понимания текста. Однако современные методы глубокого обучения требуют больших аннотированных корпусов, что делает их применение затруднительным для малоресурсных языков. В данной работе предлагается модель, основанная на интеграции знаний предметной области для повышения эффективности разрешения кореференции в условиях дефицита данных. Предложенный подход комбинирует статистические алгоритмы с правилами, извлеченными из предметных онтологий и семантических ограничений. Использование априорных знаний позволяет компенсировать нехватку обучающих примеров, сужая пространство поиска антецедентов. Экспериментальные результаты демонстрируют, что внедрение знаний предметной области значительно улучшает метрики качества (F1-score) по сравнению со стандартными методами машинного обучения. Исследование открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем анализа текста для языков с ограниченными цифровыми ресурсами.
ЭЭГ ДЕРЕКТЕРІ БОЙЫНША БАЛАЛАРДЫҢ ЗЕЙІНІН ОБЪЕКТИВТІ БАҒАЛАУ ҮШІН НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДІ ҚОЛДАНУ
В статье рассматривается проблема объективной оценки внимания у детей младшего школьного возраста на основе анализа электроэнцефалографических (ЭЭГ) данных с использованием методов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью раннего выявления нарушений внимания и разработки научно обоснованных подходов к психолого-педагогическому сопровождению детей с особенностями развития. В работе проанализированы характерные ЭЭГ-маркеры, связанные с уровнями концентрации и когнитивной нагрузки. На основе выделенных признаков построена модель классификации, включающая предварительную обработку сигналов, извлечение спектральных характеристик и применение нейросетевых алгоритмов. Полученные результаты демонстрируют возможность достоверного разделения состояний «внимание» и «невнимание» с высокой точностью. Проведённое исследование подтверждает эффективность использования ЭЭГ-технологий в сочетании с современными методами анализа данных для объективной оценки внимания и может служить основой для дальнейшей разработки диагностических инструментов в системе специального и инклюзивного образования.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАДИОВОЛН ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКРЫТИЯ СЕТЕЙ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ
В работе проведен сравнительный анализ пяти моделей распространения радиоволн, используемых для прогнозирования покрытия сетей мобильной связи. Моделирование осуществлялось в единой программной среде RadioPlanner 3.0 для городской территории г. Алматы с одинаковыми исходными параметрами. Сравнение проводилось по картам покрытия и метрикам RSRP, радиусу уверенного обслуживания и степени влияния рельефа местности и застройки. Результаты показали, что модель Okumura–Hata обеспечивает «усредненное» покрытие и, как правило, завышает радиус в городской среде. Модель ITU-R P.1546 дает сбалансированный прогноз с учетом высот антенн и рельефа, что делает ее подходящей для быстрой предварительной оценки. Модель Longley–Rice формирует более физически реалистичную картину с локальными тенями и дифракционными зонами, однако на высоких частотах может незначительно завышать дальность. ITU-R P.1812-6 обеспечивает наибольшую детальность и точность в условиях плотной застройки. Модель 3GPP TR 38.901 корректно отражает статистику радиоканала и сценарии UMa/UMi, полезна для анализа MIMO, beamforming, но менее точно описывает локальные эффекты рельефа.
СПУТНИКТІК КООРДИНАТТАРДЫ ТОПОЦЕНТРЛІК ТІК БҰРЫШТЫ КООРДИНАТТАР ЖҮЙЕСІНЕ ТҮРЛЕНДІРУДІҢ ӘДІСТЕМЕСІ
Мақалада Қазақстанның Ұлытау обылысында кең ауқымды Жыланды кен орындары тобын игеру кезіндегі геодезиялық негізді құрудың әдістемесі қарастырылған. Бұл әдістеме геодезиялық тораптың пландық координаттарын анықтауда спутниктік өлшеулерді қолдануға негізделген. Бұл әдіс жер қойнауын игеру кезінде геодинамикалық полигон (ГДП) құруда және де жобалық шешімдерді нақтылы жерге көшіруге мүмкіндік береді. Мақалада топоцентрлік координаталары бар жергілікті тегіс бетті қолданудан тұратын геодинамикалық полигонды қалыптастырудың өзекті ұстанымы ұсынылған. Сонымен қатар, геоцентрлік жүйеден топоцентрлік жүйеге координаталарды ауыстырудың алгоритмдері мен алынған нақтылы нәтижелері келтірілген. Зоналық Гаусс–Крюгер координаталар жүйесін қолданумен салыстырғанда, ұсынылып отырған әдістеменің артықшылықтарына сапалық талдау берілген. Зерттеу нәтижелері қолданыстағы тау-кен кәсіпорындарында «Орталық Қазақстанның кен орындарын ауқымды игеру кезінде жер бетінің баяу деформациялық процестерін кешенді мониторингтеу» және «Кен орындарын игеру барысында деформациялық процестерді бағалау және болжау үшін тау жыныстары массивінің геотехникалық жай-күйін мониторингтеудің жоғары тиімді әдістемесін әзірлеу» жобаларын іске асыру кезінде енгізілді, сондай-ақ Satbayev University-дің оқу процесінде пайдаланылды.
BLOCKCHAIN-ENABLED ERP WAREHOUSE INTEGRATION WITH IOT DIMENSIONERS AND MACHINE LEARNING–OPTIMIZED DIMENSIONAL WEIGHT RECONCILIATION
Малые и средние предприятия (МСП) всё чаще зависят от интегрированных с ERP систем управления складом (WMS) для обеспечения операционной эффективности. Однако сохраняются проблемы, связанные с оптимизацией стоимости перевозок, задержками при сверке и ограниченной аудируемостью. Ошибки при расчёте габаритного веса (DW) нередко приводят к финансовым потерям, спорам и рискам несоответствия требованиям. В данной работе представлен модуль складской ERP-системы с поддержкой блокчейна, интегрирующий IoT-измерители, оптимизационный движок на основе машинного обучения и разрешительные смарт-контракты для обеспечения прослеживаемости, тарифной целостности и разрешения споров. В отличие от предыдущих исследований, рассматривавших блокчейн-прослеживаемость, ERP-интеграцию, IoT-мониторинг или оптимизацию с применением машинного обучения изолированно, предложенный подход объединяет эти направления и специально ориентирован на масштабируемость для МСП посредством гибридной облачной/локальной архитектуры. Разработанный воспроизводимый прототип демонстрирует значимые улучшения: снижение средней абсолютной ошибки до ≤0,8 кг, сокращение задержки сверки до ≤1,5 с и уменьшение уровня споров до <0,5% при нагрузках, характерных для МСП.
EVENT-DRIVEN MICROSERVICES FOR INCIDENT DETECTION AND RESPONSE IN INTELLIGENT TRAFFIC SYSTEM
Урбанизация увеличила сложность систем управления дорожным движением, что обусловило необходимость разработки интеллектуальных транспортных систем (ИТС), способных обрабатывать данные в реальном времени и эффективно реагировать на инциденты. Событийно-ориентированные микросервисы предоставляют масштабируемую и адаптивную архитектуру для обнаружения и реагирования на инциденты в ИТС. В данной статье исследуется интеграция событийно-ориентированных микросервисов в ИТС, анализируются существующие исследования, методологии и технологические достижения. На основе обзора недавних исследований демонстрируется, как микросервисы позволяют осуществлять мониторинг дорожного движения в реальном времени, обработку данных и эффективное реагирование на инциденты. В заключение выявляются ключевые проблемы и предлагаются направления будущих исследований для повышения надежности и масштабируемости этих систем.
ТОПЫРАҚ ПРОФИЛІНІҢ 0–200 СМ ТЕРЕҢДІКТЕГІ СТРАТИФИКАЦИЯСЫН КӨПДЕҢГЕЙЛІ СТЕКИНГ-МОДЕЛІМЕН АНЫҚТАУ
В современных агроэкологических исследованиях и практике устойчивого землепользования точное определение вертикальной стратификации почвенного профиля является одной из ключевых задач. Традиционные подходы, основанные на бурении и лабораторных анализах, требуют значительных затрат времени и ресурсов, а также обеспечивают ограниченное пространственное покрытие. В данной работе предложена автоматизированная методика стратификации, объединяющая данные мультиспектральных снимков Sentinel-2, климатические переменные ERA5-Land и статические почвенные карты OpenLandMap. Для одновременного прогнозирования количественных показателей (содержание глины и песка, плотность сложения) и категориальных характеристик (текстурные классы и типы земного покрова) использована многоцелeвая стекинг-модель. В качестве базовых алгоритмов применялись Random Forest, Gradient Boosting и XGBoost, а метамодель была реализована на основе линейной и логистической регрессии. Экспериментальные исследования, проведённые в долине озера Бозайгыр (Казахстан), продемонстрировали высокую точность прогнозирования. Для содержания глины и песка коэффициент детерминации составил R² = 0.999–1.000 при средней абсолютной ошибке около 1.0–1.2 %. Для плотности почвы R² варьировал в пределах 0.985–0.996. Общая точность классификации текстурных классов достигла 97.4–99.7 %, а для soil_horizon_class — около 99 %. Основные ошибки наблюдались между спектрально близкими категориями. Полученные результаты подтверждают, что ансамблевый стекинг-подход, интегрирующий мультиспектральные, климатические и статические почвенные данные, может служить эффективным инструментом цифрового картографирования почв, особенно для засушливых и полузасушливых регионов.