Изобретение относится к медицинской технике, в частности к диагностическим устройствам, и может быть использована в стоматологии для объективного измерения тактильной чувствительности слизистой оболочки полости рта. Устройство предназначено для устранения субъективного фактора при диагностике и повышения точности измерений. Измерение чувствительности слизистой оболочки полости рта в режиме реального времени обеспечивается за счет применения тензодатчика с модулем аналого-цифрового преобразователя HX711, который преобразует механическое давление в цифровые сигналы с высокой точностью. Использование микроконтроллера ESP32 позволяет обрабатывать полученные данные и координировать работу всех компонентов устройства. Встроенный OLED-дисплей обеспечивает оперативное отображение измеренных значений в удобном формате. Управление прибором осуществляется с помощью кнопки фиксации значений, что позволяет сохранить показания как в ручном, так и в автоматическом режиме. Компактный эргономичный корпус, изготовленный методом 3D-печати, облегчает использование прибора в клинических условиях. Автономное питание от литий-ионных аккумуляторов с напряжением 7,4 В и емкостью 800 мАч обеспечивает длительное время работы без необходимости подзарядки. Высокая точность измерений достигается благодаря встроенным алгоритмам обработки данных, позволяющим калибровать устройство и минимизировать механические погрешности. Технический результат заключается в повышении точности определения чувствительности слизистой оболочки полости рта. Устройство обеспечивает объективную фиксацию порогового давления, исключая субъективные факторы. Оно позволяет проводить автоматизированное измерение с минимальной погрешностью, фиксировать показания в цифровом формате и отображать их на OLED-дисплее. Данные могут использоваться для оценки индивидуальной чувствительности пациента, что особенно важно при подборе и коррекции зубных протезов. Автономное питание устройства делает его удобным для использования в различных условиях, включая клиническую диагностику и выездные обследования.

Изобретение относится к способам переработки отходов электродуговой плавки вторичной стали и может быть использовано в технологии переработки цинксодержащих материалов и отходов. Расширение функциональных возможностей способа переработки материала, содержащего пыль электродуговой плавки вторичной стали, а также получение чистого, не содержащего свинец и кадмий, оксида цинка высокого качества в виде товарного продукта, пригодного для промышленного использования, в том числе в качестве основы для производства лакокрасочных материалов, достигается за счёт того, что исходную шихтовую смесь, состоящую из пыли электродуговой плавки вторичной стали, хлоридов щелочных и щелочноземельных металлов (например, хлорида кальция — CaCl₂), хлорида аммония (NH₄Cl) или их смесей, а также кварцевого флюса (SiO₂), добавляемых в строго заданных количествах и соотношениях, подвергают обжигу при температуре 700–1100 °C в присутствии кислородсодержащего газа с целью извлечения свинца и кадмия из пыли электродуговой плавки вторичной стали в виде их хлоридов в газовую фазу. Содержание свинца в пыли электродуговой плавки вторичной стали в виде его оксида может доходить до 2.0 – 3.0%, содержание кадмия до 0.05 – 0.1%. Содержание цинка в пыли электродуговой плавки вторичной стали в виде его оксида может доходить до 40.0 – 45.0%, Техническим результатом изобретения является получение чистого оксида цинка высокого качества, не содержащего свинец и кадмий, из пыли электродуговой плавки вторичной стали в виде товарной продукции, пригодной для использования в промышленности в качестве основы для производства лакокрасочных материалов, за счет максимального извлечения свинца и кадмия из пыли электродуговой плавки вторичной стали в возгоны в виде их хлоридов.

Золофиброцементные панели, изготовленные по предложенному изобретению, могут широко применяться в строительстве и ремонте зданий и сооружений различного назначения. Панели обеспечивают долговечность и высокие эксплуатационные характеристики фасадных систем, предлагая устойчивое и экономически выгодное решение для современной строительной отрасли. Техническая задача состоит в обеспечении равномерного распределения всех компонентов и получении однородного, высококачественного материала, пригодного для массового производства с повышенной прочностью устойчивость к внешним воздействиям. Техническим результатом данного изобретения заключается в: 1. составе золофиброцементных панелей для фасада, содержащих портландцемент ЦЕМ I 42,5, пуццолановую добавку - золу-уноса, фракционированный песок, пластификатор «Неолит 203», целлюлозное волокно и воду при следующем содержании ингредиентов, мае, %: портландцемент 30-40, золу-унос 20-30, фракционированный песок 20-30, пластификатор «Неолит 203» 0,5-1,5, целлюлозное волокно 5-10, воду 10-15. 2. способе приготовления, который включает тщательное перемешивание золы-уноса, портландцемента и фракционированного песка до получения гомогенной массы, затем постепенного добавления воды, содержащей растворенный в ней пластификатор «Неолит 203». Смесь перемешивается до получения необходимой консистенции и однородности. Полученная смесь уплотняется в пресс-форме под давлением для придания формы и твердеет процессом прессования. В результате использования предлагаемого изобретения, золофиброцементные панели для фасада содержащие добавку золы ТЭЦ в пропорции 20-30%, демонстрируют следующие технические преимущества: • Экологичность и экономичность: Использование золы-уноса снижает потребность в цементе, что уменьшает углеродный след и снижает себестоимость производства. • Высокая прочность и долговечность: Фиброцементные панели обладают высокой стойкостью к механическим повреждениям, агрессивным средам и климатическим воздействиям. • Снижение усадочных деформаций: Добавление золы-уноса и антиусадочных добавок минимизирует риск появления трещин и деформаций при твердении. • Эстетические возможности: Возможность добавления пигментов позволяет создавать панели с разнообразными цветовыми решениями и декоративными эффектами.

Изобретение относится к транспортным машинам, в частности приводам ленточных конвейеров и предназначено для управления работой приводов в автоматическом режиме. Технической задачей является расширение функциональных возможностей привода и улучшение его технических характеристик. Технический результат осуществляется за счёт того, что в состав автоматической системы дополнительно введены микропроцессорное устройство управления и привод подналадочного смещения оси второго ведомого барабана в горизонтальном направлении, первый и второй приводные барабаны дополнительно оснащены размещёнными на оси барабанов подшипниками-датчиками в виде дополнительно изготовленных на внешних кольцах подшипников пазов с размещёнными в зоне их наибольших упругих деформаций первичными измерительными преобразователями, например, тензористорами, первый и второй ведомые барабаны дополнительно оснащены центрально-осесимметрично расположенными втулками, связанными с внешними втулками, равномерно по окружности расположенными сборными упругодеформируемыми штангами. Осуществляемые в автоматическом режиме данные подналадочные действия увеличивают тяговую способность привода ленточного конвейера в условиях действия вариации исходного тягового усилия и действия внешних дестабилизирующих факторов изменения усилия нагружения. Технический результат от использования предлагаемого изобретения заключаете в расширении функциональных возможностей привода и улучшении его технических характеристик.

This paper introduces an enhanced YOLOv11 model for accurate and efficient weed detection in precision agriculture. Our improvements to YOLOv11n include integrating SPD-Conv for faster speed and better multi-scale fusion, embedding the SCSA attention mechanism in Bottlenecks to mitigate occlusion-related misses, and utilizing the CIoU loss for an improved precision-recall balance. Leveraging the CottonWeedDet12 dataset augmented with random transformations, our model achieves a 1% higher mAP than YOLOv11n and outperforms counterparts like YOLOv5/7/8. It demonstrates robust performance across varying lighting, occlusion, and complex soil conditions, offering a viable solution for smart farming applications.

The paper provides an overview of the anomaly detection techniques to address the ever-evolving landscape of code vulnerabilities. Main objective is to provide a comprehensive understanding of the various methodologies, algorithms, and frameworks that have been developed to enhance the security and reliability of software systems. In paper determines early research in anomaly detection techniques from 2019 and followed methods, approaches and frameworks until recent times. According to research are defined challenges such as high computational costs, false positives, and the need for large, labeled datasets persist. The work specifies ML methods and calculates classic classification metrics such as accuracy, F1 score, precision, recall, geometric mean, etc. This review underscores the importance of continuous advancements in anomaly detection techniques to address the ever-evolving landscape of code vulnerabilities.

This paper examines the combination of traditional banking credit assessment techniques with contemporary internal sales accounting systems in Kazakhstan, aiming to augment the precision and resilience of financial assessments pertaining to SMEs. The proposed model consists of two discrete components: a traditional credit scoring module that employs logistic regression and a supplementary sales analytics module that leverages ensemble machine learning methodologies — random forests and gradient boosting algorithms. The outputs generated by these components are amalgamated through an ensemble strategy, where optimal weighting coefficients are ascertained via cross-validation. An empirical analysis was conducted on a dataset encompassing 41,000 SME records from a prominent Kazakhstan bank alongside daily transactional sales data from 150 SMEs gathered between the years 2021 and 2024. The integrated hybrid model demonstrated a statistically meaningful enhancement in predictive efficacy, as evidenced by an increase in the area under the ROC curve from 0.76 to 0.87 and a decrease in mean squared error from 0.12 to 0.08 relative to the traditional methodology. The investigation delves into the transformative influence of digitalization on innovation within SMEs, elucidating that improved real-time data integration not only sharpens risk assessment processes but also promotes adaptive lending strategies and operational efficiencies.

The development of credit scoring is one of the key topics of attention in credit risk management in financial companies. However, a single approach to produce rating cards is frequently worthless since loan products differ in risk and financing time and often there is insufficient information on borrowers. The paper addresses the features of creating score cards for consumer credit, refinancing, small and medium businesses, auto loans, mortgage loans, fintech and P2P lending. Thus, the present work can be considered as the above comparative analysis of the most important elements influencing the probability of default of the borrower in the settlement by segments, together with the consideration of machine learning techniques and the use of alternative data sources that can improve the accuracy of the forecast. Depending on the usual credit product, the analysis lets one create recommendations for choosing the optimal approach of creating scoring cards, so enhancing the accuracy of the borrower’s creditworthiness projection and reducing the degree of default risk.

Spatiotemporal analytics of population movement and density data plays a crucial role in building a «smart city», providing a basis for optimizing urban planning, improving transport systems, increasing public safety, environmental monitoring, developing digital services and urban analytics. This article presents the results of a study on spatiotemporal patterns of distribution and concentration of the population of Almaty using the method of dynamic heat maps. To build a complete picture of the movement, density and activity of the population, open geographic data from OpenStreetMap (OSM) and aggregated data from a mobile operator were used. Analysis of the load on urban quadrants of 500×500 meters based on OSM made it possible to assess the key patterns of change in population density depending on the time of day. Visualization of spatiotemporal data is implemented using the Python Folium library, which ensured the creation of clear interactive maps. The scientific novelty of the study lies in the study of urban processes in Almaty based on integrated data from different sources reflecting the spatiotemporal features of the dynamics of the urban population. The results obtained demonstrate clear patterns of population concentration that can be used to more accurately forecast and plan the allocation of resources and urban infrastructure.

This paper introduces a hybrid credit assessment methodology tailored specifically to the unique financial, informational, and operational challenges faced by importers. Importers operate at the intersection of cross-border financial risk, fluctuating supply chains, and opaque transactional histories - factors that challenge conventional credit models. While banks rely on structured financial records and established credit histories, P2P platforms harness alternative data and decentralized trust mechanisms such a peer feedback and real-time behavioral signals. Rather than merely merging technologies, the proposed approach integrates differing capabilities: institutional data interpretation dynamical risk modeling, and platform-based investor participation. This synthesis enables a more adaptive, inclusive, and context-aware assessment process. Core components include continuous data validation, alternative trade-data integration, machine learning-driven decision support, and modular feedback loops from lender communities. The methodology is evaluated through a structured literature review and illustrative case applications. By focusing on the informational volatility and operational complexity unique to import-driven businesses, this research contributes a targeted solution to a global financing gap - advancing both credit innovation and trade accessibility.