Научный архив: статьи

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.

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.