注释,注释: 该研究的主题是在执行将操纵对象放置在给定尺寸的容器中的操作时使用拟人机器人的智能手控制系统。 该研究的目的是确定手部相对于操纵对象和容器的相对位置参数的过程，在该过程中可以执行电机任务。 作者详细研究了在解决在容器中安装以矩形棱镜形式指定的操纵对象的问题时，利用沿速度矢量的运动合成来确定拟人机器人臂基位置的算法。 在文章中特别注意在固定空间中确定与机器人基座相关联的坐标系中心并计算输出链接中心在容器中先前安装的操纵对象的不同位置移动到的目 该方法的实质是使用计算机模拟拟人机器人的运动，使用沿速度矢量的运动的合成以及对臂机构和限制区域的相对位置的评估。 先前安装的位于容器内部的操纵物体和容器本身的侧壁充当限制区域。 提出的研究的主要结论是使用开发的算法来测试具有指定几何参数的手部运动的合成的可能性，这些参数确定拟人机器人，输送机和容器的位置，其中 该研究的新颖性在于开发一种方法，该方法基于在死锁的情况下在每次迭代时对臂，输送机和容器的基部的相对位置的参数的值进行迭代搜索。 给出了基于所开发的算法使用计算机模拟运动构造的机器人臂基部位置和中间配置的计算结果。 所进行的研究可用于开发移动物体的信息和控制复合体，特别是在有组织环境中自主运作的拟人机器人的智能控制系统的开发中。

关键词: 智能控制系统, 机械手机构, 几何建模, 计算机模拟, 动作的合成, 拟人机器人, 死锁, 运动链模型, 操纵对象, 退出链接

注释,注释: 研究的对象是服务器端web应用程序及其在处理大量同时请求时的性能。 异步技术（Node.js，Python Asyncio，Go，Kotlin协程）和多线程模型（Java Threading，Python Threading）。 作者详细分析了异步事件循环、goroutines、协程和经典的多线程方法，评估了它们在大量使用I/O和计算资源的任务中的有效性。 正在进行三种语言（Java，Node）的API开发实验。js，Go）并使用hey实用程序进行测试。 它还探讨了可伸缩性、性能优化、缓存、错误处理、负载测试和并行计算的实现特性。 该研究的目的是确定哪些方法在服务器应用程序中提供最高性能。  研究方法包括负载测试，度量（响应时间，带宽和服务器资源消耗）的收集以及结果的分析。 科学上的新颖之处在于比较现实世界web开发场景中的异步和多线程方法。 该研究的主要结论是关于在高负载I/O任务中使用异步技术以及在计算复杂场景中使用多线程的建议。 获得的结果将帮助开发人员根据其任务和工作负载优化服务器应用程序的性能。 此外，该研究还考察了调试异步应用程序的复杂性、线程池对多线程解决方案性能的影响，以及异步和多线程方法可以相互补充的场景。 特别关注可扩展负载下的服务器资源管理，这将允许IT专家更准确地选择用于解决特定任务的工具和技术。 最后，讨论了优化服务器应用程序操作的可能方法，包括使用新方法和算法，以及在高负载系统背景下异步和多线程技术的发展前景，它们对整体应用程序体系结构的影响，以及对提高容错性和安全性的影响。

关键词: 异步,异步, 多线程, 效率, 服务器端web应用程序, 负载测试, 节点。js的, Python Asyncio, 去goroutines, Java线程, 服务器应用程序的性能

注释,注释: 研究的主题是PostgreSQL中实现的各种索引策略的有效性以及它们在不同数据尺度条件下对SELECT，UPDATE和INSERT操作性能的影响。 研究的对象是用于优化数据库操作的B树，GIN和BRIN索引。 作者详细考察了该主题的时间特征、索引的大小及其资源强度等方面。 特别注意数据量对索引性能的影响及其处理各种类型数据（包括JSONB）的适用性。 该研究旨在将有关使用索引的知识系统化，以提高高负载系统的效率，这些系统需要优化访问操作，更新和插入数据以及分析资源消耗。 领先的研究方法是一种实证方法，其中包括开发具有订单，客户和产品表的测试数据库。 对小、中、大量数据进行SELECT、UPDATE和INSERT操作的实验。 使用PostgreSQL工具获得的查询执行时间和索引大小的度量用于分析。 该研究的新颖之处在于对PostgreSQL中的B-Tree，GIN和BRIN索引进行了全面比较，不仅考虑了查询执行的时间特征，还考虑了它们对数据库大小和系统整体负载的影 与专注于索引编制的具体方面的现有研究相反，这项工作审查了各种类型的索引在不同工作量和不同业务类别的条件下的有效性。 所进行的研究的主要结论是根据查询类型及其执行条件选择索引的建议。 B树索引已经证明了它们的通用性，展示了选择和更新操作的高性能。 GIN索引显示出处理JSONB数据的优势，但它们的使用受到高资源强度的限制。 布林索引已被证明对大量数据有效，特别是对于SELECT操作。 作者对该主题研究的一个特殊贡献是为数据库开发人员创建建议，这使得通过选择最佳索引策略来提高应用程序性能成为可能。

关键词: 索引策略, B-树索引, 布林指数, 杜松子酒指数, 查询优化, PostgreSQL性能, 关系数据库, JSONB数据, 高负载系统, 数据管理

注释,注释: 该研究的主题是多维截图测试作为web应用程序自动化动态验证的现代方法，结合了功能测试和用户界面（UI）验证。 现代测试方法面临劳动强度大、误报、可扩展性低的问题，特别是在复杂的项目中。 该研究的主要目的是创建和实现一种方法，该方法提高了缺陷检测的准确性，减少了测试时间，并降低了开发测试用例的成本。 本文讨论了图像比较算法、动态元素过滤方法和自动化界面分析方法，以提高web应用程序验证过程的效率和标准化。 与分别进行功能和UI测试不同，所提出的方法允许您同时分析界面和功能的几个方面，从而最大限度地降低劳动力成本并提高测试的可靠性。 使用Python、Selenium、PIL和Pytest-xdist进行并行测试执行，在像素级、结构元素和内容上自动比较参考和测试截图，有效地解决了web应用程序验证任务。 测试领域的一些研究人员一致认为，测试过程本身的标准化程度很差，并且没有明确的标准来评估其有效性。 我们提出的方法通过创建一个灵活而准确的验证系统，将各种类型的测试结合到一个单一的结构中，使该方法适用于现代软件开发任务，从而即使面对不断变化的评估系统性能的策略和方法，也可以实现既定的验证目标。实验部分演示了多维截图测试相对于其他方法的优势，包括减少测试时间，提高缺陷检测的准确性以及改进对收到的报告的分析。 这种方法可以适应各种测试场景，并且有利于在需要定期回归测试的高负载项目中使用。

关键词: 截图测试, 多维截图测试, 自动化测试, 动态Web应用程序验证, Python在测试中, 硒和PIL, UI测试, 优化测试, 测试准则, 验证任务

注释,注释: 正在研究一种基于风险对象神经网络分析的监控和调整无人驾驶飞行器（Uav）路线的智能系统。 考虑自主导航算法，提供对外部环境的分析和飞行路径的操作校正，同时考虑到潜在威胁。 评估了使用机器视觉，神经网络算法，数据预处理方法，目标检测，语义分割，轨迹规划算法，预测控制和自适应路线优化来识别障碍物，移动物体和限制飞行 文章分析了智能控制系统在无人机架构中的作用，它们对动态变化条件下增加任务的自主性，稳定性和效率的影响。 所提出的解决方案的重点是通过引入适应性飞行管理战略来减少与紧急情况有关的风险。 采用了系统分析、计算机视觉和机器学习的方法，包括卷积神经网络、图像预处理算法、数据过滤和分割以及感官性能分析。 通过建模运动轨迹，测试威胁识别算法和分析无人机航线的稳定性参数来实施有效性评估。 科学上的新颖性在于开发了一种基于利用神经网络方法进行物体分类和自适应轨迹规划算法的智能无人机路线校正集成系统。 已经开发了预测风险分析机制，以便在检测到障碍物，恶劣天气条件和限制进入区域时自动调整路线。 所提出的控制体系结构结合了机器视觉技术，数据流分析和自动化决策，并使用动态路由方法，实时飞行校正算法和碰撞避免策略。 这种方法提供了更高水平的无人机自主性。 开发的智能导航算法可以集成到现代无人机自主控制系统中，确保适应动态条件并提高各个领域的任务效率，包括国防和工业应用。

关键词: 决策系统, 智能控制, 神经网络分析, 机器视觉, 深入学习, 离线导航, 威胁预防, 路线优化, 无人飞行器, 自适应算法

注释,注释: 为核电产品设计编制基本金属TB1质量控制表的复杂性取决于需要考虑来自不同来源的许多要求的总体性（可能重叠，相互补充）：标准，例如，行业标准（OST），建筑规范（SNiP），技术规范，客户要求以及完成这些要求的内部标准和其他监管文件。 提交给授权质量控制组织（授权以接受（测试）俄罗斯联邦核能设施要素使用的产品的形式进行合格评定工作的组织）的文件起草不正确意味着开发者的财务和时间损失，难以进一步交付产品。 本文介绍了开发应用程序用户应用程序（库）的过程，该应用程序允许您在COMPASS-3d绘图文档上自动生成和构建基础金属TB1的质量控制表。 现代工程建模系统的最重要特征之一是实现自动化的可能性，例如，使用子系统来扩展软件包的功能，该软件包可以是应用程序（用户软件库）。 本文提出了COSPAS-3D应用用户应用程序（库）功能的基本要求：启动TB1编队的细节；为装配材料选择控制操作的可能性、密码操作以及添加新操作，然后将其存储在程序存储器中；进行操作更改的可能性。 应用程序代码允许您从COMPASS-3d中打开的程序集文件中读取数据，创建新的绘图文档，根据TB1要求构建表格，并在那里输入从程序集文档中获取的数据。

关键词: 质量控制表, 基本金属, TB1, 指南针-3D, 申请及申请, 用户库, 软件库, 设计自动化, 德尔菲, 图书馆创建工具

注释,注释: 研究的主题是用于开发移动应用程序的计算机图形工具。 研究的对象是移动应用程序。 从设计的角度来看，详细考虑了影响移动应用程序信息感知的4个因素：配色方案，组合解决方案，字体和控制词中的字母数量。 在一个特殊的软件模块中使用人工智能跟踪技术进行了一项实验。 它包括72刺激和1分配的任务，必须由实验的参与者解决。 特别注意移动应用程序的功能，它包括一个事实，即所有信息都在一个人的中央视觉领域，在这种环境下工作时，周边视觉激活不良。 因此，眼跳对移动应用程序界面的观看模式的影响显着小于当一个人与专注于在更大的个人计算机屏幕上播放的应用程序和网站的图形界面交互时。 人工智能跟踪技术和数学统计方法，用于在移动应用程序的图形界面中进行人类对视觉信息感知的实验研究。 其科学新颖之处在于人工智能跟踪技术在移动应用图形界面中对人类视觉信息感知的实验研究。 实验中最快的参与者解决了刺激材料的蓝-橙和白-黑颜色组合中的问题，最快的受试者解决了复合溶液中大活性元素的问题。 衬线字体也有统计学上显着的影响。 在刺激材料中使用时，受试者更快地解决实验问题。 一个有趣的观察结果是，受试者比短词更快地感知长词。 因此，所有识别的因素：配色方案，构图，字体和控制字中的字母数量影响移动应用程序中的感知，但在某些条件下。 工作成果： 1． 开发的技术已经证明了它的效率; 2。 该技术可用于测试移动应用程序; 3。 该技术允许您根据所选建议开发移动应用程序; 4。 有必要制定以下任务进行新的实验。

关键词: 移动应用程序, 人工智能跟踪技术, 固定物, [医]眼跳, 中央视野, 周边视觉, 配色方案, 组合解决方案, 字体, 控制字