Научный архив: статьи

Исследование посвящено сравнительному анализу долгосрочных траекторий стран БРИКС+ на основе интегрального индекса, агрегирующего социально-экономические, институциональные и технологические характеристики. На базе панельных данных World Development Indicators по 10 государствам за 2001-2024 гг. сформирован индекс с нормированием 14 показателей в интервале [0; 1] и последующим усреднением по каждой паре «страна - год». Применены конструкции σ- и β-конвергенции, бутстреп-оценка параметра β, тесты ADF и KPSS для проверки стационарности, процедуры CUSUM и Чоу для фиксации структурных сдвигов, а также показатели вариации и импульса интегрального индекса. Результаты демонстрируют рост межстрановой дисперсии и отсутствие подтвержденной β-конвергенции; в совокупности наблюдается доминирование дивергентного режима внутри объединения. Установлено формирование стабильной группы лидеров с высокими значениями индекса (ОАЭ, Китай, Россия) и кластера государств с регрессивными траекториями (Бразилия, Египет, Иран, Эфиопия). Для части стран выявлены переломные точки в середине периода, интерпретируемые как переход к новому типу динамики. Китай и Эфиопия характеризуются сочетанием значительного прироста индекса и повышенной вариативностью, Россия и ЮАР - умеренной волатильностью при позитивном итоговом сдвиге.

Научная новизна связана с совмещением интегральной оценки человеческого капитала и сопряженных параметров развития с аппаратом конвергенционного анализа и тестами структурных изменений для расширенного формата БРИКС+.

Полученные результаты создают основу для моделирования сценариев расхождения и сближения траекторий, а также для проектирования систем мониторинга и координации экономической политики БРИКС+.

Исследование посвящено межстрановому анализу человеческого капитала в расширенном формате БРИКС+, в рамках которого формируются многоуровневые социально-экономические структуры.

Цель исследования заключается в аналитическом описании пространственной конфигурации профилей человеческого капитала и выявлении групп государств, демонстрирующих сходство в параметрах социального развития и инфраструктурной насыщенности.

Эмпирическая база включает статистические ряды за 2001-2024 гг. по четырнадцати показателям, отражающим доходы населения, структуру занятости, характеристики образования и здравоохранения, уровень цифровой среды, интенсивность научных расходов, демографические и рыночные параметры.

Нормирование показателей в едином интервале обеспечивает их сопоставимость, после чего интегральный индекс рассчитывается как среднее значение по всей системе индикаторов.

Методическая основа включает корреляционный анализ профилей и кластеризацию в многомерном пространстве.

Определена иерархия стран по интегральному уровню человеческого капитала, выделены группы государств с высоким уровнем социальной и цифровой развитости, а также экономики со смешанными или периферийными профилями.

Зафиксированы структурные асимметрии, влияющие на потенциал долгосрочного роста и формирование траекторий интеграционного взаимодействия.

Результаты формируют основу для согласования образовательной, научно-технологической и цифровой политики, а также создают предпосылки для разработки тематических субиндексов и мониторинга динамики межстранового сближения.

This study examines the role of government subsidies and private sector lending in stimulating China’s economic growth while assessing the prospects for expanding the social credit system. This study covers the period from 1990 to 2023 and is based on data from the National Bureau of Statistics of China, the World Bank and the International Monetary Fund. The paper applies theoretical analysis, as well as correlation and regression methods, to assess the long-term impact of various types of subsidies on macroeconomic indicators. The article examines theoretical models describing the relationship between social subsidies and economic growth and analyzes government subsidy programs. Special attention is given to the analysis of the social credit system, which evaluates the behavior of citizens and organizations, encouraging compliance with laws and regulations to enhance social stability and predictability in economic agents’ behavior. The findings demonstrate significant correlations between the volume of social subsidies and economic growth, indicating that social subsidies encourage household spending. However, the long-term effectiveness of subsidies in increasing productivity and innovation remains limited. In conclusion, it is noted that there is a need to improve the mechanisms for distributing subsidies and integrating the social credit system in order to achieve more effective economic growth, taking into account the need to maintain social stability in Chinese society.

Статья рассматривает проблему вариативной эффективности бизнес-инкубаторов: при одинаковом объёме вложений регионы получают разнородные результаты. Это указывает на то, что успех инкубации зависит не от отдельных факторов, а от их комбинации. В работе формулируется и проверяется гипотеза о «двухслойном ядре» эффективной инкубации. В его состав входят: университетско-индустриальные связи, цифровые сервисы, основанные на финансово-инфраструктурном «каркасе». Дополнительные элементы, такие как наставничество и метрики занятости, усиливают действие ядра, а уровень коммуникационной связанности региона играет роль модератора. Эмпирическая часть основана на анализе кейсов 2015-2024 годов и сочетает одномерные оценки эффектов, регуляризованное моделирование и конфигурационный анализ. Совпадение результатов по разным методам подтверждает устойчивость «ядра» и ограниченную самостоятельную роль «каркаса». В итоге предлагается минимальная архитектура программ инкубации, которая снижает риск формальности и повышает шансы на рыночную успешность выпускников.

В статье представлен способ автоматизированного анализа аэроснимков с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), ориентированный на повышение безотказности технических систем и отслеживание изменений в природных и техногенных процессах. Цель работы - создание алгоритма, обеспечивающего безошибочное обнаружение отклонений и прогнозирование угроз сбоев на основе обработки изображений. Методика подразумевает применение индекса структурного соответствия (SSIM) и средней квадратичной погрешности (MSE) для оценки пространственных вариаций между смежными сегментами съемок. Предложенный подход отличается высокой стабильностью к переменам освещенности, небольшими вычислительными издержками и возможностью встраивания в автономные комплексы БПЛА. Работа базируется на компьютерном моделировании и статистическом разборе точности выявления отклонений. Алгоритм был опробован на различных массивах аэроснимков с использованием методов машинного зрения, математической статистики для оценки результативности предлагаемого способа. Итоги - разработка и апробация алгоритма, построении тепловых карт SSIM и MSE, а также оценке точности и достоверности способа. Полученные сведения подтверждают его действенность в автоматизированном мониторинге инфраструктурных объектов и оценивании экологических рисков. Сфера использования созданного способа охватывает автоматизированный надзор за инженерными сооружениями, контроль состояния сельскохозяйственных земель, экологический контроль, разбор последствий стихийных бедствий. Способ может быть интегрирован в интеллектуальные системы управления безотказностью технических объектов. Таким образом, разработанный алгоритм позволяет существенно увеличить безошибочность обнаружения отклонений, минимизировать влияние внешних обстоятельств и автоматизировать процесс обработки аэроснимков. Его применение способствует повышению безотказности технических систем и снижению вероятности сбоев за счет заблаговременного выявления потенциальных угроз. Научная новизна: создание нового способа оценки пространственных вариаций на основе комбинации индекса структурного соответствия (SSIM) и средней квадратичной погрешности (MSE), что обеспечивает высокую безошибочность выявления отклонений. В отличие от традиционных способов анализа изображений, предложенный алгоритм характеризуется стабильностью к изменению условий съемки, его вычислительная эффективность позволяет применять его в режиме реального времени. Кроме того, способ интегрируется в системы автономного мониторинга, расширяя возможности интеллектуального разбора данных с БПЛА. Полученные результаты и предложенные решения могут быть использованы для совершенствования технологий автоматизированного контроля состояния объектов и анализа динамики природных процессов.

Настоящее исследование посвящено анализу пространственно-временных закономерностей движения объектов на аэрофотоснимках с использованием метода оптического потока. В условиях развития технологий дистанционного зондирования и распространения БПЛА возрастает необходимость точного и автоматизированного анализа динамики природных и антропогенных процессов. Основное внимание в работе уделяется детальному изучению направленности и интенсивности движения на изображениях высокой разрешающей способности. Рассматриваются существующие методы оценки оптического потока, включая классические подходы Лукаса-Канаде и Хорна-Шанка, а также плотный оптический поток по Фарнебаку. Последний применяется как базовый метод для построения векторных полей скорости, на основе которых производится анализ распределения движения по сегментам изображения, визуализация направлений и построение тепловых карт. Предложенный подход позволяет выявлять структурные закономерности и локальные особенности движения, что особенно актуально для мониторинга состояния инфраструктурных объектов и оценки экологических рисков. Также в работе показано, что медианные оценки скорости более устойчивы к шумам и локальным выбросам, чем средние значения, что повышает надежность анализа. Метод исследования основан на вычислении плотного оптического потока методом Фарнебека с последующей статистической обработкой характеристик скорости и направлений движения между сегментами изображения. Научная новизна работы заключается в разработке комплексного подхода к анализу пространственно-временных характеристик движения на аэрофотоснимках с использованием плотного оптического потока, рассчитанного методом Фарнебака. В отличие от традиционных методов, ориентированных на глобальную оценку движения, предложенная методика акцентирует внимание на локальных закономерностях, позволяя проводить детализированную сегментную оценку направленности и интенсивности потока. В исследовании впервые интегрированы количественные и визуальные методы анализа: гистограммы, тепловые карты, расчеты медианных и средних значений скорости, метрики структурного сходства (SSIM) и среднеквадратичной ошибки (MSE) между сегментами изображения. Такой подход позволяет выявлять аномалии движения, определять участки с высокой динамикой и оценивать степень структурной стабильности объектов. Метод адаптирован к специфике данных с БПЛА и не требует обучения на больших выборках, что делает его применимым в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Полученные результаты имеют практическую ценность для автоматизации мониторинга инфраструктур и оценки экологических рисков.

Исследуется интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на основе нейросетевого анализа объектов риска. Рассматриваются алгоритмы автономной навигации, обеспечивающие анализ внешней среды и оперативную корректировку траектории полёта с учётом потенциальных угроз. Оцениваются возможности применения машинного зрения, нейросетевых алгоритмов, методов предобработки данных, детектирования объектов, семантической сегментации, алгоритмов траекторного планирования, предиктивного управления и адаптивной оптимизации маршрутов для идентификации препятствий, движущихся объектов и зон ограничения полётов. Анализируется роль интеллектуальных систем управления в архитектуре БПЛА, их влияние на повышение автономности, устойчивости и эффективности выполнения задач в динамически изменяющихся условиях. Предлагаемые решения ориентированы на снижение рисков, связанных с нештатными ситуациями, за счёт внедрения адаптивных стратегий управления полётом. Применяются методы системного анализа, компьютерного зрения и машинного обучения, включая свёрточные нейросети, алгоритмы предобработки изображений, фильтрации и сегментации данных, а также анализ сенсорных показателей. Оценка эффективности реализована посредством моделирования траекторий движения, тестирования алгоритмов идентификации угроз и анализа параметров устойчивости маршрутов БПЛА. Научная новизна заключается в разработке интегрированной системы интеллектуальной корректировки маршрута БПЛА, основанной на применении нейросетевых методов классификации объектов и адаптивных алгоритмов планирования траекторий. Разработаны механизмы предиктивного анализа рисков, обеспечивающие автоматическую корректировку маршрута при обнаружении препятствий, неблагоприятных погодных условий и зон ограниченного доступа. Предложенная архитектура управления сочетает технологии машинного зрения, анализа потоков данных и автоматизированного принятия решений, а также использует методы динамической маршрутизации, алгоритмы корректировки полёта в реальном времени и стратегии предотвращения столкновений. Такой подход обеспечивает повышение уровня автономности работы дронов. Разработанные алгоритмы интеллектуальной навигации могут быть внедрены в современные системы автономного управления БПЛА, обеспечивая адаптацию к динамическим условиям и повышение эффективности выполнения задач в различных сферах, включая оборонные и промышленные применения.