Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 20 апреля 2026

Просмотров: 22

Olkhovskaya I.V.

Olkhovskaya Irina Valeryevna – Senior Lecturer,

 DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES,

 TASHKENT STATE AGRARIAN UNIVERSITY,
REPUBLIC OF UZBEKISTAN, ТАSHKENT

Abstract: The article examines current security challenges in the field of the Internet of Things (IoT), including the insufficient level of device protection, limited computational resources, and the lack of unified security standards. It emphasizes the need for a comprehensive approach to ensuring IoT security.  

Keywords: smart devices, authentication, cyber confrontation, Big Data, biometric data.

Ольховская И.В. 

Ольховская Ирина Валерьевна - старший преподаватель,

кафедра « Информационные системы и технологии»

Ташкентский государственный аграрный университет

Республика Узбекистан, г. Ташкент

Аннотация: в статье рассматриваются актуальные проблемы обеспечения безопасности в сфере Интернета вещей (IoT), недостаточный уровень защиты устройств, ограниченные вычислительные ресурсы, отсутствие единых стандартов безопасности, подчеркивается необходимость комплексного подхода к обеспечению безопасности IoT.

Ключевые слова: «Умные» устройства, аутентификация, киберконфронтация, Big Data, биометрические данные.

Список литературы / References

1. Алюнов А.Н., Ахмад А. Основы интернета вещей : Учебное пособие. Издательство: КноРус. Москва. 2025 . ISBN: 978-5-406-14467-1.
2. Ольховская И.В. Современные тенденции развития интернет вещей //Вестник науки и образования. – 2026. – № 4 (171) -2. – С. 6-8.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Olkhovskaya I.V. SECURITY ISSUES IN THE INTERNET OF THINGS (IoT) / ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ В ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ ( IOT) // European  research № 2(91) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: CXI межд. науч.-практ. конф. (Лондон. Апрель, 2026). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Olkhovskaya I.V. SECURITY ISSUES IN THE INTERNET OF THINGS (IoT) / ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ В ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ ( IOT) // European research  № 2(91). 2026. С. {см. сборник}.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 18 февраля 2025

Просмотров: 368

Murashkin I.N.

Murashkin Ilia Nikolaevich – Expert,

FULLSTACK QA ENGINEER AT VK,

 KRASNODAR

Abstract: this article presents a mathematical model for optimal allocation of computational resources in cloud systems using linear programming methods. The study aims to minimize operational costs and response time while meeting Service Level Agreement (SLA) requirements. The research includes an analysis of existing optimization methods, the formalization of the resource allocation problem with objective functions and constraints, and the development of a solution algorithm. The proposed approach was tested on synthetic and real-world data, demonstrating a 25–35% reduction in response time and a 15–18% cost reduction compared to traditional methods. The practical significance lies in the model's potential application for improving resource management efficiency in real cloud infrastructures.

Keywords: cloud systems, resource allocation, linear programming, optimization, Service Level Agreement, response time, operational costs.

Мурашкин И.Н. 

Мурашкин Илья Николаевич – эксперт, инженер по обеспечению качества

 (Fullstack QA Engineer) в компании VK,

г. Краснодар

Аннотация: в статье представлена математическая модель оптимального распределения вычислительных ресурсов в облачных системах с использованием методов линейного программирования. Целью исследования является минимизация эксплуатационных затрат и времени отклика при соблюдении требований соглашений об уровне обслуживания (SLA). В работе проведён анализ существующих методов оптимизации, формализована задача распределения ресурсов с использованием целевой функции и ограничений, а также разработан алгоритм решения задачи. Предложенный подход протестирован на синтетических и реальных данных, результаты показали сокращение времени отклика на 25–35% и снижение затрат на 15–18% по сравнению с традиционными методами. Практическая значимость работы заключается в возможности её применения для повышения эффективности управления ресурсами в реальных облачных инфраструктурах.

Ключевые слова: облачные системы, распределение ресурсов, линейное программирование, оптимизация, соглашения об уровне обслуживания, время отклика, эксплуатационные затраты.

Список литературы / References

1. Хантимиров Р.И., Микрюков А.А. Модель распределения ресурсов в процессе функционирования облачной вычислительной среды // Открытое образование. — 2015. — № 5. — С. 44–51.
2. Спицын А.А., Мутин Д.И. Распределение ресурсов и планирование заданий в облачной среде на основе алгоритма оптимизации роя частиц и R-фактора // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2020. — Т. 8, № 4. — С. 1–11.
3. Ворожцов А.С., Тутова Н.В., Тутов А.В. Оптимизация размещения облачных серверов в центрах обработки данных // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. — 2015. — Т. 9, № 6. — С. 4–8.
4. Шаназаров Б.М., Эргешов С., Хувджеров Б. Улучшение эффективности распределения ресурсов с помощью линейного программирования // Вестник науки. — 2023. — № 3. — С. 58–63.
5. Смирнов А.А., Борисова И.И. Применение методов линейного программирования в задачах оптимизации ИТ-инфраструктуры // Информатика и системы управления. — 2019. — № 4. — С. 12–19.
6. Иванов Д.В., Петрова О.Л. Модели и методы управления ресурсами в облачных вычислительных системах // Программные продукты и системы. — 2021. — № 2. — С. 22–30.
7. Buyya R., Yeo C.S., Venugopal S. Market-oriented cloud computing: Vision, hype, and reality for delivering IT services as computing utilities // Future Generation Computer Systems. — 2018. — Vol. 25, Issue 6. — P. 599–616. DOI:10.1016/j.future.2018.05.021.
8. Zhang Q., Cheng L., Boutaba R. Cloud computing: state-of-the-art and research challenges // Journal of Internet Services and Applications. — 2020. — Vol. 11, No. 2. — P. 7–19. DOI:10.1186/s13174-020-00119-3.
9. Gandhi A., Harchol-Balter M., Das R., Adan I. Optimal power allocation in server farms // ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. — 2018. — Vol. 45, Issue 1. — P. 157–168. DOI:10.1145/3200947.3200956.
10. Tang Q., Wang M., Ren K. Resource allocation algorithms for distributed cloud environments: A comprehensive survey // Journal of Parallel and Distributed Computing. — 2022. — Vol. 157. — P. 95–113. DOI:10.1016/j.jpdc.2022.05.010.
11. Kleinrock L. Queueing systems volume 2: Computer applications. — Wiley-Interscience, 2017.
12. Chaisiri S., Lee B.S., Niyato D. Optimal virtual machine placement across multiple cloud providers // Computer Communications. — 2018. — Vol. 35, No. 2. — P. 1755–1770. DOI:10.1016/j.comcom.2018.02.009.
13. Lee Y.C., Zomaya A.Y. Energy efficient utilization of resources in cloud computing systems // Journal of Supercomputing. — 2019. — Vol. 61, Issue 3. — P. 303–329. DOI:10.1007/s11227-018-0715-2.
14. Rimal B.P., Choi E., Lumb I. A taxonomy and survey of cloud computing systems // Cloud Computing Journal. — 2017. — Vol. 7, Issue 1. — P. 31–56.
15. Zhang H., Wang G., Cheng G. An efficient linear programming model for resource allocation in cloud systems // Cloud Systems Optimization. — 2021. — Vol. 12, No. 4. — P. 114–123. DOI:10.1007/s11512-021-0047-6.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Murashkin I.N. OPTIMIZATION OF COMPUTATIONAL RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD SYSTEMS USING LINEAR PROGRAMMING / ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ОБЛАЧНЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // European  research № 1(87) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХVII межд. науч.-практ. конф. (Лондон. февраль, 2025). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Murashkin I.N. OPTIMIZATION OF COMPUTATIONAL RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD SYSTEMS USING LINEAR PROGRAMMING / ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ОБЛАЧНЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // European research  № 1(87). 2025. С. {см. сборник}.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 20 декабря 2023

Просмотров: 446

Shelyakin I.V. 

Shilyakin Igor Valeryevich – Blacksmith-stamp maker, FSUE “FCDT “Soyuz", Dzerzhinsky

Abstract: the article analyzes such a concept as casting: what is it, what types are there, what advantages and disadvantages each type of casting has in production. In the end, the main advantage of foundry production is summed up – the ability to obtain blanks of complex configuration with minimal allowances for cutting and with good mechanical properties.

Keywords: casting, castings, molds for casting, sand molds, shell molds, die casting, injection molding, plastic molding, continuous casting.

Шилякин И.В. 

Шилякин Игорь Валерьевич – кузнец-штамповщик, ФГУП “ФЦДТ “Союз”, г. Дзержинский

Аннотация: в статье анализируются такое понятие как литье: что оно собой представляет, какие виды бывают, какими преимуществами и недостатками обладает каждый вид литья в производстве. В конце подытожено главное преимущество литейного производства – возможность получать заготовки сложной конфигурации с минимальными припусками на обработку резанием и с хорошими механическими свойствами.

Ключевые слова: литье, отливки, формы для литья, песчаные формы, литье в оболочковые формы, литье по выплавляемым моделям, литье под давлением, формование пластмасс, непрерывное литьё.

Список литературы / References

1. Кокильное литье. Справочное пособие. / Дубинин Н.П. и др. / М.: Машиностроение, 1967 - 460с.
2. Литье в кокиль. Под редакцией Вейника А.И. - М.: Машиностроение, 1980 - 415с.
3. Производство отливок из сплавов цветных металлов / Курдюмов А.В., Пикунов М.В., Чурсин В.М., Бибиков Е.Л. / 2-е издание. доп. перераб. - М.: МИСИС, 1996-504с.
4. Современные литейные формы. М.Н. Сосненко - 2-е изд. Перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1967 - 287с.
5. Специальные виды литья. / Рубцов Н.Н. / - М.: МАШГИЗ, 1955 - 331с.
6. Справочник по чугунному литью. Под ред. д-ра техн. наук Н.Г. Гиршовича - 3-е изд. Перераб. и доп. - Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1978-758 с.
7. Теория литейных процессов. Учебное пособие для вузов. / Б.Б. Гуляев / Л.: Машиностроение, (Ленинградское отделение) 1976.
8. Технологические режимы литья под давлением. А.К. Белопухов - М.: Машиностроение, 1967 – 240 с.
9. Технология изготовления стальных отливок. / Б.Н. Ладыженский, В.П. Тунков / - М.: «Машгиз», 1958.
10. Методы литья металлов // МЕТАЛЛООБРАБОТКА-2024 URL: https://www.metobr-expo.ru/ru/articles/metody-litya-metallov/ (дата обращения: 16.12.2023).
11. Различные виды литья металлов преимущества и недостатки [часть 1] // Станкофф. ру URL: https://www.stankoff.ru/blog/post/488 (дата обращения: 16.12.2023).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Shelyakin I.V.  CASTING: TYPES OF CASTING, THEIR ADVANTAGES AND DISADVANTAGES /  ЛИТЬЕ: ВИДЫ ЛИТЬЯ, ИХ ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ // European  research № 1(38) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХII межд. науч.-практ. конф. (Лондон.  декабрь, 2023). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Shelyakin I.V.  CASTING: TYPES OF CASTING, THEIR ADVANTAGES AND DISADVANTAGES /  ЛИТЬЕ: ВИДЫ ЛИТЬЯ, ИХ ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ // European research  № 1(38). 2023. С. {см. сборник}.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 26 ноября 2023

Просмотров: 502

Shchukina A.V., Belozerov O.I. (Russian Federation)

Shchukina Alena Viktorovna – master,DEPARTMENT OF COMPUTER ENGINEERING AND COMPUTER GRAPHICS;

Belozerov Oleg Ivanovich - PhD in Technics, Associate Professor, DEPARTMENT OF COMPUTER ENGINEERING AND COMPUTER GRAPHICS, NATURAL SCIENCE INSTITUTE, FAR EASTERN STATE TRANSPORT UNIVERSITY, KHABAROVSK 

Abstract: this article discusses the history of the development of artificial intelligence systems in the educational field. The typical structure of an intelligent system and the types of activities that it can carry out are described. Examples of the most common automated systems in the educational environment are given. The process of using intelligent systems in assessing students' knowledge is described. The principles of operation of an intelligent network tutor are considered.

Keywords: artificial intelligence, intelligent system, expert system, neural network.

Щукина А.В., Белозеров О.И. (Российская Федерация)

Щукина Алена Викторовна – магистрант,

 кафедры вычислительной техники и компьютерной графики,

Белозеров Олег Иванович - кандидат технических наук, доцент,

Естественно-научный институт, Дальневосточный государственный университет путей сообщения,

г. Хабаровск

Аннотация: в данной статье рассмотрена история развития систем искусственного интеллекта в образовательной сфере. Описана типовая структура интеллектуальной системы и виды деятельности, которые она может осуществлять. Приведены примеры наиболее распространенных в образовательной среде автоматизированных систем. Описан процесс использования интеллектуальных систем при оценивании знаний обучающихся. Рассмотрены принципы работы интеллектуального сетевого репетитора.

Ключевые слова: искусственный интеллект, интеллектуальная система, экспертная система, нейронная сеть.

Список литературы / References

1. Бураков М.В. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие. – Москва: Проспект, 2020. – 440 с.
2. Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/education/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-izuchaem-realnuyu-praktiku/#stk-2 (дата обращения: 03.11.2023).
3. Оценка когнитивной программы Tutor Algebra I A Shneyderman - Государственные школы округа Майами-Дейд, Управление оценки и исследований, Майами, Флорида. Сентябрь 2001 г.
4. Митрович, А. (1998) Изучение SQL с компьютеризированным наставником. 29-й технический симпозиум ACM SIGCSE, стр. 307–311.
5. Митрович А. (1998) Опыт реализации моделирования на основе ограничений в SQL-Tutor. Proc. ITS'98, Б. Геттл, Х. Халф, К. Редфилд, В. Шут (ред.), Стр. 414-423.
6. Митрович А. (2003) Интеллектуальный репетитор SQL в Интернете. Int. J. Искусственный интеллект в образовании, 13 (2-4), 173-197.
7. Мак Ларен БМ, Лим С., Гагнон Ф., Ярон Д., & Koedinger К.Р. (2006). Изучение эффектов персонализированного языка и рабочих примеров в контексте интеллектуального репетитора в Интернете. В М. Икеда, К. Д. Эшли и Т.В. Чан (ред.), Труды 8-й Международной конференции по интеллектуальным системам обучения (ITS-2006), Конспект лекций по информатике, 4053 стр. 318-328. Берлин: Springer.
8. Мак Ларен Б.М., Лим С., & Koedinger К.Р. (2008). Когда и как часто нужно показывать студентам отработанные примеры? Новые результаты и краткое изложение текущего состояния исследований. В BC Love, K. McRae, & VM Sloutsky (Eds.), Proceedings of 30th Annual Conference of the Cognitive Science Society (стр. 2176-2181). Остин, Техас: Общество когнитивных наук.
9. Мак Ларен, Б.М., Ван Гог Т., Ganoe К., Karabinos М., & Yaron (2016). Эффективность проработанных примеров по сравнению с ошибочными примерами, решением проблем с обучением и решением проблем в экспериментах в классе. Компьютеры в поведении человека, 55, С. 87-99.
10. Mc Laren B.M., DeLeeuw K.E., & Mayer R.E. (2011). Вежливые интеллектуальные преподаватели через Интернет: могут ли они улучшить обучение в классах? Компьютеры и образование, 56 (3), С. 574-584.
11. Mc Laren B.M., DeLeeuw, K.E. & Mayer E. (2011). Эффект вежливости при обучении с помощью интеллектуальных веб-преподавателей. Международный журнал исследований человеческого компьютера, 69 (1-2), С. 70-79.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Shchukina A.V., Belozerov O.I. INTELLIGENT EDUCATIONAL SYSTEMS /  ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ // European  research № 3(81) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХI межд. науч.-практ. конф. (Лондон.  ноябрь, 2023). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Shchukina A.V., Belozerov O.I. INTELLIGENT EDUCATIONAL SYSTEMS /  ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ // European research  № 3(81). 2023. С. {см. сборник}.