Том 73, № 2 (2023)

Муниципальные образования – это наиболее многочисленный класс объектов публичной власти, ее низового уровня (местного самоуправления). Пространственная организация этого множества объектов во всех странах время от времени под влиянием новых политических и экономических обстоятельств подвергается реструктуризации, следствием которой становятся изменения числа и масштабов, экономических и социальных потенциалов муниципалитетов. При осуществлении таких преобразований экономические и политические соображения могут оказывать противоречивое воздействие, требуя в одно и тоже время и укрупнения, и уменьшения пространственных параметров муниципальных образований. В связи с этим возникает теоретическая и практическая проблема рационального – сбалансированного с учетом экономических и политических факторов – обоснования (выбора) их размеров. Исследование этой проблемы опирается на разнообразный и длительный международный опыт реформирования пространственной организации муниципалитетов. В контексте этого опыта особое внимание уделено противоречивой политике постсоветских российских муниципальных реформ и контрреформ.

В статье рассматриваются построенные авторами макромодели двух федеральных округов России, соответствующие новому классификатору видов экономической деятельности. Представлены результаты прогнозирования развития экономики этих регионов с использованием макромоделей на период до 2028 г. по двум сценариям.

Объем обучающей выборки – важный фактор при решении задачи оптического распознавания текста, при этом большинство исследований направлено на увеличение разнообразия искажений, которым подвергаются картинки. Однако внутренняя структура текстовой информации также влияет на точность результирующей модели. В статье расмотрен основанный на искусственной нейронной сети метод генерации текста для создания синтетической обучающей выборки изображений, в котором возможно оперировать группами символов – алфавитными кластерами – и использовать последовательность кластеров для предсказания нового символа. Предложенный кластерный подход позволяет создавать неслучайные последовательности, сохраняющие основные свойства целевого языка, но при этом не реализуют полноценную языковую модель. Поскольку предложенный метод работает на небольшом числе кластеров, можно использовать небольшую обучающую выборку и легкую нейронную сеть. Результаты экспериментов с тремя открытыми наборами изображений документов, удостоверяющих личность, демонстрируют эффективность предложенного метода и возможность улучшения современных результатов для целевых полей.

Задача исследования сложных многокомпонентных систем появляется в различных областях деятельности человека, и зачастую единственным возможным способом их анализа является имитационное моделирование. Такие системы могут быть заданы через описание своих составных частей (агентов), их поведения и взаимодействия. В данной работе рассматривается система программирования для алгоритмически полной «модельно-ориентированной» парадигмы, основывающейся на понятии «модели-компоненты» – сложной структуры с заданными характеристиками и поведением, семейство которых замкнуто относительно операции объединения в объемлющие структуры, называемые «моделями-комплексами». Рассматриваемая система программирования позволяет разрабатывать модели при помощи декларативного подхода, требует ограниченного применения других парадигм программирования для реализации деталей поведения агентов и предполагает естественным образом проводить параллельные вычисления.

В статье в развитие моделей информационного противоборства в структурированном социуме предложена стохастическая модель фильтрации оценок информационного противоборства. Для простоты представления формируемых решений фильтрации оценок рассмотрена модель информационного противоборства в одногрупповом социуме при одноэтапном переходе индивидов в адепты. Сформированное решение применимо при наличии нескольких разнородных правил измерения параметров модели информационного противоборства. Алгоритмические решения основываются на модели ансамблевого расширенного фильтра Калмана. Уточнены основные этапы алгоритмической реализации составленной стохастической модели фильтрации оценок информационного противоборства. Работоспособность и предпочтительность полученных результатов проверена при проведении серий вычислительных экспериментов для конкретных тестовых задач.

В работе представлены результаты системного анализа взаимосвязи индивидуального питания, экологии и экономики. Обоснована возможность создания и внедрения в повседневную практику здоровых, сбалансированных, полноценных, профилактических и отвечающих современным экологическим требованиям рационов питания, основанных на выборе типовых для России продуктов питания. Широкое распространение таких рационов с помощью сетевых технологий может способствовать решению проблем устойчивого развития природы и общества.

Работа посвящена обзору современных тенденций развития банковского онлайн-обслуживания клиентов с применением технологий дистанционного обслуживания. Усложнение банковских цифровых платформ привело к формированию информационных экосистем, позволяющих удовлетворять самые различные потребности клиентов. На примере экосистемы СБЕР показано, что сегодня банки не просто управляют счетами клиентов, но и интегрируются с маркетплейсами для оказания различных нефинансовых услуг. Процесс накопления колоссальных массивов персональной и конфиденциальной информации, финансовых активов привлекает интерес мошенников, работающих в сети Интернет. Статистика киберкраж и несанкционированных доступов в цифровые сервисы доказывает, что кибермошенничество постоянно расширяется и ищет новые инструменты для взломов систем. Поэтому цель работы заключается в обосновании нового подхода к выстраиванию защиты на основе детектирования кибератак – deception. Поставленная цель обусловила решение следующий задач: рассмотрены общие тенденции усложнения банковских цифровых платформ до целых экосистем, изучена статистика кибермошенничества в сети Интернет и особенности проведения целевых кибератак, предложен новый подход к выстраиванию системы защиты цифровых сервисов банков.