https://elib.gstu.by/handle/220612/2993 2026-05-26T07:46:27Z https://elib.gstu.by/handle/220612/49773 2026-05-25T11:20:18Z Коваленко, Д. А. Врублевский, И. А. Исследуются электрические свойства аморфных углеродных пленок графитоподобной структуры толщиной 50 нм, полученных методом электронно-лучевого испарения на стеклянных подложках с никелевым слоем. Исследования проводились с использованием методов измерения вольт-амперных характеристик и измерений емкости в диапазоне напряжений от –3,5 до +3,5 В. Полученные результаты могут быть использованы при разработке электронных устройств на основе аморфных углеродных пленок. This work investigates the electrical properties of amorphous carbon films with graphitelike structure having thickness of 50 nm, obtained by electron-beam evaporation onto glass substrates with nickel layers. The investigations were carried out using measurements of current-voltage characteristics and capacitance measurements in the voltage range from –3.5 to +3.5 V. The obtained results can be used in the development of electronic devices based on amorphous carbon films. https://elib.gstu.by/handle/220612/49760 2026-05-25T10:29:09Z Шайымов, С. С. Веллиева, С. Т. Настоящая статья посвящена исследованию процессов автоматизации и внедрения робототехнических решений в транспортной отрасли. Рассмотрены современные подходы к автоматическому управлению транспортом, роботизированные платформы в логистике и доставке, интеллектуальные транспортные системы, а также вопросы взаимодействия автономных систем с инфраструктурой. This article examines automation processes and the implementation of robotic solutions in the transportation industry. It examines modern approaches to automated transport control, robotic platforms in logistics and delivery, intelligent transport systems, and the interaction of autonomous systems with infrastructure. https://elib.gstu.by/handle/220612/49754 2026-05-25T08:31:59Z Шайымов, С. С. Веллиева, С. Т. Статья посвящена теоретическому анализу ключевых тенденций и проблем в области робототехники и автоматизации. Рассмотрены такие аспекты, как интеграция искусственного интеллекта в робототехнические системы, взаимодействие человека и робота, гибкость и адаптация, а также технические, этические и организационные барьеры. This article provides a theoretical analysis of key trends and challenges in robotics and automation. It examines aspects such as the integration of artificial intelligence (AI) into robotic systems, human-robot interaction, flexibility and adaptation, as well as technical, ethical, and organizational barriers. https://elib.gstu.by/handle/220612/49752 2026-05-25T08:23:10Z Чарыев, А. Б. Байлиев, Б. Н. Рассмотрены ключевые технические и программные средства автоматизации, связанные с применением манипуляторов в промышленных и сервисных задачах. Проанализированы аппаратные компоненты манипуляторов, программное обеспечение для управления движением, моделирования и контроля, а также средства симуляции. This article examines key hardware and software automation tools related to the use of manipulators in industrial and service applications. It analyzes the manipulator hardware components, motion control software, modeling and monitoring, and simulation tools. https://elib.gstu.by/handle/220612/49743 2026-05-25T08:05:31Z Хамраев, А. М. В условиях роста киберугроз искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом для обнаружения и предотвращения атак в реальном времени. Статья рассматривает роль ИИ в анализе больших объемов данных, выявлении аномалий и автоматизации реагирования на угрозы. Цель исследования – изучение методов применения ИИ, включая машинное обучение и глубокие нейронные сети, для повышения эффективности систем кибербезопасности. Методика основана на анализе научной литературы и практических кейсов, включая тестирование алгоритмов в симулированных средах. Результаты показывают, что ИИ способен сокращать время реакции на инциденты на 60–70 %, минимизируя ложные срабатывания. Подчеркивается важность интеграции ИИ с традиционными методами защиты для создания адаптивных систем безопасности. Аmid the rise of cyber threats, artificial intelligence (AI) emerges as a key tool for real-time threat detection and prevention. The article explores AI’s role in analyzing large data volumes, identifying anomalies, and automating threat response. The research aims to investigate AI methods, including machine learning and deep neural networks, to enhance cybersecurity systems’ effectiveness. The methodology relies on a review of scientific literature and practical case studies, including algorithm testing in simulated environments. Results demonstrate that AI can reduce incident response time by 60–70%, minimizing false positives. The importance of integrating AI with traditional security methods to create adaptive defense systems is emphasized. https://elib.gstu.by/handle/220612/49736 2026-05-25T07:49:54Z Мырадов, П. С. Cовременные технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно интегрируются в различные сферы человеческой деятельности, такие как медицина, финансы и образование. Машинное обучение и обработка естественного языка становятся основой прикладных решений, способных анализировать большие объемы данных, прогнозировать события и автоматизировать сложные процессы. В медицине ИИ помогает в диагностике заболеваний и персонализированном лечении, в финансовой сфере – в управлении рисками и выявлении мошенничества, а в образовании – в создании адаптивных систем обучения. Использование ИИ способствует повышению эффективности, точности и доступности услуг. Однако его внедрение требует соблюдения этических принципов и защиты персональных данных. Modern artificial intelligence (AI) technologies are increasingly integrated into various areas of human activity such as medicine, finance, and education. Machine learning and natural language processing form the basis of applied solutions capable of analyzing large data sets, predicting outcomes, and automating complex processes. In medicine, AI aids in disease diagnosis and personalized treatment; in finance – in risk management and fraud detection; in education – in creating adaptive learning systems. The use of AI improves efficiency, accuracy, and accessibility of services. However, its implementation requires adherence to ethical principles and data protection. https://elib.gstu.by/handle/220612/49726 2026-05-25T07:33:05Z Мырадов, П. С. Проведен анализ особенностей уязвимости АСУ, обусловленных их архитектурой и спецификой взаимодействия человек–машина. Рассмотрены современные методы защиты, основанные на комплексном подходе: технические, криптографические, организационные и нормативные меры. Особое внимание уделено роли стандартов ISO/IEC 27001 и ГОСТ Р 56939-2016, а также влиянию человеческого фактора и системного мониторинга на обеспечение киберустойчивости.