SMART TECHNOLOGIES JOURNAL
type: channel
description: SMART TECHNOLOGIES JOURNAL
publisher: ТОО «Astana International University»
language: ru
publication name: SMART TECHNOLOGIES JOURNAL
issn: 3135-1840
items: ПАРАДИГМЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРЕСТУПНОСТИ: НЕЙРОННЫЕ АРХИТЕКТУРЫ И ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ГОРОДСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
items: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ: СРАВНЕНИЕ ARIMA, XGBOOST И ПРОКСИ-МОДЕЛИ, ОСНОВАННОЙ НА ЛОГИКЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
items: СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К ВЫЯВЛЕНИЮ ПРОБЛЕМНЫХ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО МЕТОДА
items: ОБЪЯСНИМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (XAI) ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ПРОГНОЗОВ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ В ОБЛАСТИ STEM И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
items: МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКИМ ОТСЛЕЖИВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕСТРОГИХ ОГРАНИЧЕНИЙ
items: РЕКОМЕНДАЦИЯ КУЛЬТУРНО-РАЗВЛЕКАТЕЛЬНЫХ СОБЫТИЙ В УСЛОВИЯХ ЭКСТРЕМАЛЬНОГО ХОЛОДНОГО СТАРТА: ЦЕННОСТЬ АФИШИ, ПОГОДНОГО И КАЛЕНДАРНОГО КОНТЕКСТА (НА ДАННЫХ БИЛЕТНОЙ ПЛАТФОРМЫ КАЗАХСТАНА)
items: АНАЛИЗ СИСТЕМ БРАНДМАУЭРОВ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИИ
items: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ 3D-КАРТИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
items: ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ МАЛЫХ КОМАНД
items: РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ИНСТРУМЕНТА УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ МАЛЫХ КОМАНД: ПОДХОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ
items: ГИБРИДНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТУДЕНТОВ МЕЖДУ НАУЧНЫМИ НАСТАВНИКАМИ
items: ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ КИБЕРУГРОЗ В УМНЫХ СИСТЕМАХ
items: АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ ВТОРЖЕНИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
items: МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬЮ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОННЫХ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГАХ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
items: МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМ ВЗИМАНИЯ ПЛАТЫ ЗА ПРОЕЗД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
items: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ВОЗВРАТА ТОВАРОВ НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
items: Разработка информационной системы персональных рекомендаций товаров на основе анализа отзывов и рейтингов
items: Глубокое обучение для мультимодального распознавания жестов и эмоций
items: Проектирование системы ML для предсказания патогенности мутаций
items: Создание модуля для обнаружения аномалий в сетевом графе на основе нейронных сетей
items: Разработка и оценка алгоритма персонализации образовательных траекторий с использованием методов искусственного интеллекта

ПАРАДИГМЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРЕСТУПНОСТИ: НЕЙРОННЫЕ АРХИТЕКТУРЫ И ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ГОРОДСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
type: item
description: За последнее десятилетие города росли так быстро, что преступность перестала быть локальной задачей полицейского контроля и превратилась в подвижную систему, где сцеплены социально-экономические, пространственные и временные факторы. Обзор прослеживает, как менялась роль нейронных архитектур в прогностической криминологии: от традиционной статистики к моделям глубокого обучения, дающим прогноз с почасовым разрешением и в масштабе отдельного сообщества. На основе систематического анализа рецензируемых исследований мы классифицируем современные подходы на шесть репрезентативных архетипов и оцениваем их. Результаты подтверждают, что современные системы глубокого обучения теперь обычно превосходят классические методы по точности и масштабируемости, но при этом остаются ограниченными недостатками интерпретируемости, разреженностью данных, этическими предубеждениями и ограниченной обобщаемостью за пределами западных городских контекстов. Анализ указывает на четкий путь вперед: будущее влияние будет зависеть не столько от незначительного повышения точности, сколько от целенаправленной интеграции интерпретируемых механизмов внимания, многомодального социального мониторинга и строгой проверки справедливости с учетом богатых социально-экономических ковариат. Только модели, которые обеспечивают баланс между прогностической способностью, прозрачностью и справедливостью, смогут заслужить доверие, необходимое для их практического внедрения в целях обеспечения проактивной безопасности в городах.
subject: Статьи
  topic: section
subject: прогнозирование преступности
  topic: keywords
subject: глубокое обучение
  topic: keywords
subject: пространственно-временное моделирование
  topic: keywords
subject: интерпретируемость
  topic: keywords
subject: социально-экономические факторы
  topic: keywords
subject: этичный ИИ
  topic: keywords
creator: Р. Ережепов
creator: М.Ж. Калдарова
rights: Copyright (c) 2026 Р. Ережепов, М.Ж. Калдарова (Автор)
date: 2026-06-30
publication date: 2026-06-30
doi: 10.62687/STJ.2.2.2026.39

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ: СРАВНЕНИЕ ARIMA, XGBOOST И ПРОКСИ-МОДЕЛИ, ОСНОВАННОЙ НА ЛОГИКЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
type: item
description: Точное краткосрочное прогнозирование генерации из возобновляемых источников энергии важно для управления энергосистемой, планирования баланса и снижения рисков, связанных с изменчивостью солнечной и ветровой генерации. В статье сравниваются три подхода: классическая модель ARIMA, алгоритм градиентного бустинга XGBoost и упрощённая оконная прокси-модель, имитирующая логику LSTM-подхода. Исследование выполнено как учебно-исследовательская работа бакалавра и основано на синтетических почасовых данных за 2023 год. Данные сгенерированы с учётом типичных суточных, сезонных и стохастических закономерностей солнечной и ветровой генерации. Модели обучались на данных первых одиннадцати месяцев и тестировались на последних тридцати днях. Результаты показали, что для солнечной генерации прокси-модель дала наименьшее значение RMSE (21,50 МВт), тогда как XGBoost показал близкий результат (23,44 МВт). Для ветровой генерации результаты моделей оказались почти одинаковыми, что связано с высокой стохастичностью ветрового ресурса. Также показано, что MAPE может быть нестабильной метрикой при нулевых и близких к нулю значениях генерации, поэтому RMSE и MAE являются более надёжными показателями для сравнения моделей.
subject: Статьи
  topic: section
subject: возобновляемая энергия, солнечная генерация, ветровая генерация, временные ряды, ARIMA, XGBoost, LSTM-прокси, машинное обучение, RMSE, MAE, MAPE.
  topic: keywords
creator: С. Тургын
creator: Г.Ж. Таганова
rights: Copyright (c) 2026 С. Тургын, Г.Ж. Таганова (Автор)
date: 2026-06-30
publication date: 2026-06-30
doi: 10.62687/STJ.2.2.2026.32

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К ВЫЯВЛЕНИЮ ПРОБЛЕМНЫХ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО МЕТОДА
type: item
description: В современных организациях усложнение бизнес-процессов и увеличение объема данных затрудняют принятие управленческих решений. Особенно своевременное и точное выявление проблемных бизнес-процессов является важным условием повышения эффективности работы организации. Традиционные детерминистические и эвристические подходы не показывают достаточной эффективности в условиях неопределенности. В данной статье исследуется возможность использования байесовского вероятностного метода для совершенствования подходов к выявлению проблемных бизнес-процессов. Байесовский метод позволяет оценить вероятность проблемных процессов путем объединения априорных знаний и данных наблюдений. Результаты исследования свидетельствуют о высоком уровне гибкости и интерпретации предложенного подхода. Предложенный подход был протестирован на основе синтетических данных и была оценена способность различать проблемные и нормальные бизнес-процессы. В ходе исследования было проведено количественное ранжирование уровня риска процессов путем вычисления апостериорных вероятностей. Полученные результаты показали, что байесовская модель стабильно работает в условиях неопределенности по сравнению с традиционными методами. Кроме того, интерпретация результатов работы модели позволяет нам поддерживать процесс принятия управленческих решений. Представленный метод пригоден для практического применения в системах мониторинга бизнес-процессов и их оптимизации.
subject: Статьи
  topic: section
subject: бизнес-процессы
  topic: keywords
subject: проблемные процессы
  topic: keywords
subject: Байесовский метод
  topic: keywords
subject: вероятностное моделирование
  topic: keywords
subject: управленческие решения
  topic: keywords
subject: оценка рисков
  topic: keywords
creator: А. С. Шаяхметова
creator: Н. Тасболатұлы
creator: Н.Е. Досанов
creator: М. Отман
creator: Н. Темир
rights: Copyright (c) 2026 А. С. Шаяхметова, Н. Тасболатұлы, Н.Е. Досанов, М. Отман, Н. Темир (Автор)
date: 2026-06-30
publication date: 2026-06-30
doi: 10.62687/STJ.2.2.2026.28

ОБЪЯСНИМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (XAI) ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ПРОГНОЗОВ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ В ОБЛАСТИ STEM И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
type: item
description: Интеллектуальный анализ образовательных данных (Educational Data Mining, EDM) позволяет выявлять трудности в обучении на ранних этапах, прогнозируя успеваемость учащихся. Однако модели машинного обучения часто работают по принципу «черного ящика». Объяснимый искусственный интеллект (Explainable Artificial Intelligence, XAI) помогает понять, почему модели «черного ящика» выдают те или иные прогнозы. В этой статье представлен систематический обзор исследований, проведенных за последние пять лет в области применения объяснимого искусственного интеллекта для прогнозирования успеваемости учащихся в сфере компьютерных наук и естественно-научного образования. Мы выяснили, что наиболее часто используемыми характеристиками являются данные о поведении и успеваемости учащихся, а основные цели прогнозирования связаны с риском неуспеваемости по предмету или с оценками. В исследовании также рассматривались области применения XAI, в результате чего выяснилось, что наиболее распространенными областями применения являются глобальный анализ важности признаков, объяснение индивидуальных прогнозов и поддержка вмешательств и принятия решений. Более того, мы обнаружили, что аддитивные объяснения Шепли (SHAP) были наиболее часто используемой методикой XAI, применяемой преимущественно на глобальном уровне, с ограниченным использованием на индивидуальном уровне. Кроме того, был выявлен пробел в исследованиях, связанных с использованием объяснимого искусственного интеллекта для улучшения курсов, настройки визуализаций и формирования персонализированных рекомендаций. Устранение этого пробела позволит преподавателям предоставлять персонализированные рекомендации на основе данных, чтобы лучше поддерживать отдельных учащихся.
subject: Статьи
  topic: section
subject:
  topic: keywords
  value: Объяснимый искусственный интеллект, XAI, Интеллектуальный анализ образовательных данных, EDM, прогнозирование производительности, Образование в области компьютерных наук, STEM-образование, Систематический обзор литературы.
creator: А.А. Алибай
creator: Г.К. Таганова
rights: Copyright (c) 2026 А.А. Алибай, Г.К. Таганова (Автор)
date: 2026-06-30
publication date: 2026-06-30
doi: 10.62687/STJ.2.2.2026.26

МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКИМ ОТСЛЕЖИВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕСТРОГИХ ОГРАНИЧЕНИЙ
type: item
description: Для нелинейных систем высокого порядка, особенно при наличии неопределённостей и переменных по времени задержек, обеспечение практического отслеживания выходных сигналов представляет собой сложную научную задачу. В данной работе предложены методы управления, функционирующие в условиях нестрогих ограничений. В ходе исследования синтезированы регуляторы состояния и выходной обратной связи на основе метода однородного доминирования, техники интегратора мощности и функционалов Ляпунова-Красовского. Предложенный подход позволяет формировать законы управления с учётом параметрических неопределённостей и временных задержек в системе. Полученные результаты теоретически доказывают, что все состояния замкнутой системы являются равномерно ограниченными, а ошибка слежения сходится к заданной области точности за конечное время. По сравнению с существующими результатами, предложенный метод характеризуется ослабленными предположениями относительно системы и применимостью к нелинейностям высокого порядка. В частности, он обеспечивает эффективную устойчивость и точное отслеживание при наличии параметрических неопределённостей и переменных задержек. Кроме того, теоретические результаты демонстрируют возможность применения предложенного подхода в различных инженерных системах, включая робототехнику, автоматизированные системы управления и энергетические процессы.
subject: Статьи
  topic: section
subject: нелинейные системы
  topic: keywords
subject: обратная связь
  topic: keywords
subject: практическое отслеживание
  topic: keywords
subject: устойчивость
  topic: keywords
subject: метод Ляпунова
  topic: keywords
creator: А.К. Ерденова
creator: Н. Тасболатулы
rights: Copyright (c) 2026 А.К. Ерденова, Н. Тасболатулы (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.25

РЕКОМЕНДАЦИЯ КУЛЬТУРНО-РАЗВЛЕКАТЕЛЬНЫХ СОБЫТИЙ В УСЛОВИЯХ ЭКСТРЕМАЛЬНОГО ХОЛОДНОГО СТАРТА: ЦЕННОСТЬ АФИШИ, ПОГОДНОГО И КАЛЕНДАРНОГО КОНТЕКСТА (НА ДАННЫХ БИЛЕТНОЙ ПЛАТФОРМЫ КАЗАХСТАНА)
type: item
description: Настоящая статья посвящена задаче персонализированной рекомендации культурно-развлекательных событий в условиях экстремального холодного старта, характерного для билетных онлайн-платформ. Исследование выполнено на реальных обезличенных данных национальной билетной платформы Казахстана, охватывающих 12 715 взаимодействий 10 657 пользователей с 2 074 событиями в четырёх городах страны за период с марта 2023 г. по февраль 2024 г. Особенностью данных являются медианное число взаимодействий на пользователя, равное единице, доля «холодных» пользователей в контрольном месяце 83 % и около 50 % покупок, приходящихся на события-премьеры, не имеющие истории продаж. В рамках единого протокола строгой временной валидации на шести месячных фолдах сопоставлены 13 алгоритмов: от базовых моделей популярности до гибридного градиентного ранжировщика LightGBM (LambdaRank) с погодными, календарными и афишными признаками и смешиванием рангов методом обратной ранговой фузии (RRF). Статистическая значимость различий оценивалась методом парного бутстрепа (5000 репликатов, 95 % доверительные интервалы). Установлено, что знание афиши следующего месяца обеспечивает наибольший и статистически значимый прирост качества (ΔMAP@10 = +0,0084; p < 0,0001), превышающий эффект от любых усложнений собственно алгоритма ранжирования; лучшая конфигурация достигает MAP@10 = 0,0578, что на 17 % выше сильнейшего неперсонализированного базового алгоритма. Погодный контекст демонстрирует прирост на границе статистической значимости (p = 0,053), календарные признаки сами по себе значимого эффекта не дают. Полученные результаты обосновывают приоритет интеграции данных афиши в продуктивные рекомендательные контуры событийных платформ.
subject: Статьи
  topic: section
subject: предсказание покупок, искусственный интеллект, машинное обучение, частотный анализ, временные паттерны, рекомендательные системы, пользовательские предпочтения, аналитика данных, MAP@10
  topic: keywords
creator: Б. Б. Маратов
creator: Ж. Ламашева
rights: Copyright (c) 2026 Б. Б. Маратов, Ж. Ламашева (Автор)
date: 2026-06-30
publication date: 2026-06-30
doi: 10.62687/STJ.2.2.2026.24

АНАЛИЗ СИСТЕМ БРАНДМАУЭРОВ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИИ
type: item
description: Современные киберугрозы характеризуются высокой степенью сложности и вариативности, что делает задачу обеспечения защиты корпоративных сетей от утечки конфиденциальной информации особенно актуальной. Традиционные подходы к информационной безопасности утрачивают эффективность при столкновении с атаками, основанными на атипичном поведении пользователей и использовании скрытых каналов коммуникации. В связи с этим возрастает роль межсетевых экранов нового поколения (NGFW) и систем обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS). Настоящее исследование направлено на изучение возможностей интеграции NGFW и IDS/IPS с технологиями машинного обучения для реализации интеллектуального анализа сетевого трафика и выявления потенциальных каналов утечки данных. В рамках практической части разработан модуль на языке программирования Python, в основе которого лежит алгоритм Random Forest, обеспечивающий автоматическую классификацию угроз. Проведено тестирование модуля на различных сценариях атак для оценки его эффективности и применимости в реальных условиях. В данной работе рассматривается защита персональных данных с использованием искусственного интеллекта, обеспечивающая их безопасность и надежность. В связи с этим в представленном исследовании проанализированы актуальные мировые проблемы, связанные с безопасностью данных, и предложены пути их решения.
subject: Статьи
  topic: section
subject: NGFW, IDS/IPS, Random Forest, защита данных, искусственный интеллект, кибербезопасность.
  topic: keywords
creator: Г.З. Зиятбекова
creator: Wojcik Waldemar
creator: Д. Жарқынұлы
creator: Р.Ы. Ықласұлы
rights: Copyright (c) 2026 Г.З. Зиятбекова, Wojcik Waldemar, Д. Жарқынұлы, Р.Ы. Ықласұлы (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.21

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ 3D-КАРТИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
type: item
description: В современной топологии многие навигационные роботы часто используют уже изведанную территорию и используют уже построенные графы, но разработка автономной системы в ранее неизвестной среде при минимальных данных и ограниченном поле зрении еще не были однозначно разработаны. Многие структуры городов или комплексные местности создают замкнутые циклы, из-за которых автономные роботы не могут выйти без стороннего вмешательства. Данная работа рассматривает сравнение со существующими алгоритмами RRT* и D*Lite с построением графа в неизвестной среде с интеграцией обхода препятствий с использованием детерминированных путей при открытости местности. Созданный алгоритм в работе строит топографический граф, который создает узлы для будущего графа, которые образуют циклы. Когда цикл построен, через узлы использован алгоритм для выхода из цикла для дальнейшего исследования местности. Целью работы является анализ как себя проявляет алгоритм построения графа в динамической среде в сравнении с RRT* и D*Lite, где объекты статичные и динамичные. Для достижения цели были выполнены следующие задачи: построение 2D карты с случайными объектами и пунктами назначения, обучение нейронных агентов для обнаружения возможных узлов и выхода из них, построение оптимального пути от точки до точки, используя минимум вычислений при достаточно открытой местности. Три метода были простимулированы одновременно на 40 разных ситуациях с разными изначальными параметрами. Гибридный метод построения пути достиг цели в половине всех тестов, где в среднем они приблизились к цели на 27.7%. Самый высокий результат показал RRT* в 37.3%, только для достижения цели потребовалось в среднем 1409 узлов, что вдвое больше, чем предложенный метод в работе. D*Lite завершил обучение с результатом 3% пройденного пути, так как при сложных вычислениях и под интенсивным движением преград были созданы замкнутые циклы.
subject: Статьи
  topic: section
subject: 3D-картирование окружающей среды
  topic: keywords
subject: исследование новых территорий
  topic: keywords
subject: обнаружение циклов
  topic: keywords
subject: RRT*
  topic: keywords
subject: D*Lite
  topic: keywords
subject: обучение с подкреплением
  topic: keywords
subject: динамические препятствия
  topic: keywords
subject: городская навигация
  topic: keywords
creator: Т.К. Жукабаева
creator: А.A. Жулумбетов
rights: Copyright (c) 2026 Т.К. Жукабаева, А.A. Жулумбетов (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.17

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ МАЛЫХ КОМАНД
type: item
description: В условиях цифровой трансформации и распространения удалённой работы управление задачами становится важным фактором продуктивности малых команд. Сегодня существует множество цифровых инструментов для управления проектами и задачами. Однако их разнообразие и различия в функциональных возможностях создают проблему выбора наиболее эффективных решений для небольших коллективов. Недостаточная адаптация инструментов к специфике работы малых команд может приводить к снижению эффективности взаимодействия, фрагментации рабочих процессов и нерациональному использованию времени. Цель исследования – оценить эффективность использования инструментов управления задачами в малых командах. Важно определить некоторые причины которые могут повлиять на успешность внедерения их в работу а также дальнейшего применения их в работе. В данной статье был проведен анализ некоторых научных журналов и публикаций которые относятся к организации команды в компаниях или малых группах людей. Мы рассмотрели различные подходы к тому как управляются задачи. Чаще всего использовались именно Agile-методологии своременные платформы для управления проектами и системы которые отслеживают рабочее время. Сегодня именно эти инструменты применяются в большинстве командах для правильной организации людей, а также контроля выполнения задач. Анализ, проведенный в этой статье показывает, что использование платформ для управления задачами положительно влияет на эффективность команд в различных сферах деятельности. С помощью них становится намного проще отслеживать и координировать работу с задачами и их эффективностью. Однако по началу не обходится без некоторых проблем. При высоком количестве людей в команде или же некомпетентность с использованием новых технологий может привести к неэффективному использованию этих инструментов. Практическая значимость исследования заключается в формировании рекомендаций по выбору и внедрению инструментов управления задачами, позволяющих повысить производительность командной работ…
subject: Статьи
  topic: section
subject: управление задачами, малые команды, продуктивность, цифровые инструменты, таск-менеджеры, Agile-подходы, Scrum, автоматизация процессов, инструменты планирования, совместная работа, эффективность.
  topic: keywords
creator: А.К. Коротков
creator: М.Ж. Қалдарова
creator: Д.А. Кузин
rights: Copyright (c) 2025 А.К. Коротков, М.Ж. Қалдарова, Д.А. Кузин (Автор)
date: 2025-09-30
publication date: 2025-09-30
doi: 10.62687/STJ.7.1.2025.12

РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ИНСТРУМЕНТА УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ МАЛЫХ КОМАНД: ПОДХОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ
type: item
description: Эффективное управление задачами представляет собой критически важный фактор успеха для малых команд, однако анализ рынка показывает, что большинство корпоративных решений обладают избыточной функциональностью и не адаптированы под специфические потребности небольших коллективов. Для внедрения таких систем часто выходят сложности. В средах, где в приоритете простота и быстрота работы, затруднениями для внедрения являются высокая сложность и нехватка работы с новыми технологиями. В данной статье будет рассматриваться подход к разработке инструмента управления задачами. В нем будет интуитивный интерфейс для координации сотрудников и распределению задач. Для разработки мы рассмотрели множество подходов и выявили те, которые подходят к нашему инструменту. Большое внимание было уделено для проверки методик в реальных условиях. Для малых команд были рассмотрены такие условия как, коммуникация между сотрудниками, текущее распределение задач, а также прозрачность процессов. Также был проанализирован User Experience (пользовательский опыт), который был ориентирован на нескольких группах с разной ответственностью. Архитектура проекта была построена на современном стэке. Были использованы такие технологии как JavaScript для работы с Backend или же серверной логикой. Для визуальной составляющей были использованы HTML для создания каркасной стороны и Tailwind CSS для наложения красивой визуальной составляющей на каркас. А также была использована Grafana для построения метрик и дашбордов. Практическая значимость работы подтверждена результатами апробации функционирующего прототипа в условиях реальной малой команды. Проведенная валидация продемонстрировала снижение операционных затрат на администрирование, сокращение временных издержек на постановку и мониторинг задач на 25%, а также достижение полной прозрачности рабочих процессов благодаря внедренной системе визуальной аналитики.
subject: Статьи
  topic: section
subject: управление задачами
  topic: keywords
subject: малые команды
  topic: keywords
subject: Agile
  topic: keywords
subject: визуальная организация работ
  topic: keywords
subject: пользовательский опыт
  topic: keywords
subject: прототипирование
  topic: keywords
subject: архитектура системы
  topic: keywords
subject: визуальная аналитика
  topic: keywords
subject: производительность команд
  topic: keywords
creator: А.К. Коротков
creator: Б.Ж. Ергеш
rights: Copyright (c) 2026 А.К. Коротков, Б.Ж. Ергеш (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.20

ГИБРИДНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТУДЕНТОВ МЕЖДУ НАУЧНЫМИ НАСТАВНИКАМИ
type: item
description: В данной статье рассматривается проблема распределения студентов и научных руководителей в высшем образовании путем предложения гибридной рекомендательной системы, основанной на искусственном интеллекте и обработке естественного языка (NLP). Для преодоления семантических и когнитивных барьеров между исследовательскими предложениями студентов и компетенциями научных руководителей система использует многоязычную архитектуру Sentence-BERT (SBERT) для генерации плотных векторных представлений, обеспечивая высокоточное семантическое сопоставление на английском, русском и казахском языках. Кроме того, модель интегрирует модифицированный алгоритм оптимизации Гейла-Шепли для обеспечения справедливого распределения академической нагрузки и предотвращения выгорания научных руководителей, успешно уменьшая дисбаланс рабочей нагрузки. Предложенная микросервисная архитектура также включает в себя объяснимый искусственный интеллект (XAI) для обеспечения прозрачных обоснований сопоставления и динамический механизм пороговой обработки для обработки аномальных или узкоспециализированных запросов типа «холодный старт». В конечном итоге, этот подход, основанный на данных, повышает качество академического наставничества, снижает академические трения и предлагает масштабируемое ИТ-решение, готовое к бесшовной интеграции в современные университетские системы управления обучением (LMS).
subject: Статьи
  topic: section
creator: С.Ж. Советов
creator: А.С. Аканова
creator: Н.С. Ермекова
rights: Copyright (c) 2025 С.Ж. Советов, А.С. Аканова, Н.С. Ермекова (Автор)
date: 2025-09-30
publication date: 2025-09-30
doi: 10.62687/STJ.7.1.2025.19

ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ КИБЕРУГРОЗ В УМНЫХ СИСТЕМАХ
type: item
description: Быстрое развитие интеллектуальных технологий, инфраструктур Интернета вещей и облачных сервисов привело к усложнению среды кибербезопасности. Поскольку интеллектуальные системы генерируют огромные объемы разнородных потоковых данных в режиме реального времени, задачи точного обнаружения угроз в киберсреде значительно возросли. Традиционные системы обнаружения вторжений, используемые для выявления киберугроз, обычно используют статические сигнатуры атак и, следовательно, имеют ограниченные возможности для выявления новых форм киберугроз. В этом исследовании будет представлена ​​интерпретируемая структура искусственного интеллекта для обнаружения киберугроз в режиме реального времени в потоковых интеллектуальных системах с использованием моделей машинного обучения, в сочетании с объяснимыми методами искусственного интеллекта, такими как SHAP и LIME, для повышения возможностей обнаружения. Было анализировано потоки данных, связанные с безопасностью, и другие источники для выявления потенциальных аномалий и кибератак. На основе экспериментальной оценки предложенная модель, основанная на комбинированных методологиях (гибридная модель объяснимого искусственного интеллекта), показала лучшие результаты, чем каждая из моделей машинного обучения по отдельности, по нескольким метрикам оценки, включая точность, прецизионность, полноту и F1-меру. В целом, эта работа демонстрирует, как использовать методы машинного обучения и объяснимого искусственного интеллекта для повышения уровня доверия, прозрачности и практического применения решений по мониторингу кибербезопасности в динамичных, интеллектуальных средах.
subject: Статьи
  topic: section
subject: кибербезопасность
  topic: keywords
subject: машинное обучение
  topic: keywords
subject: объяснимый искусственный интеллект
  topic: keywords
subject: обнаружение вторжений
  topic: keywords
subject: потоковые данные
  topic: keywords
subject: интеллектуальные системы
  topic: keywords
subject: аномалии
  topic: keywords
creator: A.A. Aбдукаримова
creator: Р.А. Исмаилова
creator: А.М. Джумагалиева
creator: В.Б. Рыстыгулова
creator: Ә.Е. Көксеген
rights: Copyright (c) 2025 A.A. Aбдукаримова, Р.А. Исмаилова, А.М. Джумагалиева, В.Б. Рыстыгулова, Ә.Е. Көксеген (Автор)
date: 2025-09-30
publication date: 2025-09-30
doi: 10.62687/STJ.7.1.2025.14

АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ ВТОРЖЕНИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
type: item
description: Появление устройств IoT и высокоскоростных сетей 5G делает традиционную статическую Систему обнаружения сетевых вторжений (NIDS) устаревшей. Статическая модель не способна справляться с дрейфом концепций (concept drift), меняющимися статистическими паттернами сети и полиморфными атаками. Данная статья направлена на разработку и тестирование адаптивной NIDS в реальном времени на основе методов потокового обучения для противодействия деградации модели при работе в динамических условиях. Мы использовали адаптивное дерево Хеффдинга (HAT) с тестом на дрейф концепций Adaptive Windowing (ADWIN). При симуляции непрерывного потока данных современного набора UNSW-NB15 (250 000 пакетов) показано, что в то время как статическая базовая модель деградирует до точности 96.50% при дрейфе концепций, адаптивная модель мгновенно перестраивается, сохраняя точность на уровне 100%. Профилирование ресурсов подтверждает пригодность алгоритма для сред Edge AI: пиковое потребление RAM составило 198.08 МБ при задержке инференса 0.37 мс. Адаптивные методы потокового обучения значительно превосходят статические модели в динамических сетевых средах.
subject: Статьи
  topic: section
subject: обнаружение сетевых вторжений, онлайн машинное обучение, дрейф концепций, адаптивное дерево Хеффдинга, кибербезопасность.
  topic: keywords
creator: Д. Касымов
creator: Т.К. Жукабаева
rights: Copyright (c) 2026 Д. Касымов, Т.К. Жукабаева (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.13

МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬЮ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОННЫХ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГАХ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
type: item
description: Исследовательская работа посвящена анализу механизмов обеспечения защиты данных при предоставлении цифровых услуг в Республике Казахстан. Динамичное развитие процесса цифровизации делает актуальным вопрос повышения доступности государственных услуг, защиты безопасности и конфиденциальности персональных данных. В рамках исследования рассматриваются правовые, организационные и технологические механизмы, используемые в системе электронного правительства, проводится анализ их эффективности.В ходе исследования дается обзор нормативно-правовых баз, регулирующих качественный анализ, сравнительные методы и защиту персональных данных. Особое внимание уделяется выявлению основных рисков и уязвимостей, связанных с обработкой, хранением данных и межведомственным обменом информацией. Кроме того, будут выявлены основные риски и проблемы в обеспечении конфиденциальности данных, проведено сравнение с международным опытом. Результаты исследования позволят сформировать практические рекомендации, направленные на повышение уровня информационной безопасности Казахстана в цифровых государственных системах.
subject: Статьи
  topic: section
subject: цифрлық мемлекеттік қызметтер, ақпараттық жүйелер, электрондық үкімет, дербес деректер, ақпараттық қауіпсіздік, деректердің құпиялылығы.
  topic: keywords
creator: А.Ж. Алимгазиева
creator: Д.С. Байгожанова
rights: Copyright (c) 2025 А.Ж. Алимгазиева, Д.С. Байгожанова (Автор)
date: 2025-09-30
publication date: 2025-09-30
doi: 10.62687/STJ.7.1.2025.8

МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМ ВЗИМАНИЯ ПЛАТЫ ЗА ПРОЕЗД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
type: item
description: В данной научной работе исследуется применение технологий компьютерного зрения для автоматической классификации транспортных средств в новых системах взимания платы за проезд. В частности, анализ сосредоточен на интеграции алгоритмов глубокого обучения, прежде всего сверточных нейронных сетей (CNN), в современные процессы функционирования платных дорожных пунктов. Результаты исследований показывают, что использование систем компьютерного зрения позволяет существенно повысить скорость обработки данных и точность классификации до уровней, ранее недостижимых. Проведённое исследование способствует пониманию возможностей внедрения данных систем, возникающих при этом проблем, а также перспектив их практического и широкомасштабного применения. Полученные результаты указывают на высокую целесообразность инвестиций в повышение операционной экономической эффективности, оптимизацию стоимости систем и общее удовлетворение пользователей систем взимания платы за проезд.
subject: Статьи
  topic: section
subject: компьютерное зрение, классификация транспортных средств, глубокое обучение, интеллектуальные транспортные системы
  topic: keywords
creator: Б. Аманбаев
creator: А. Мырзакеримова
creator: Э. Айтмуханбетова
rights: Copyright (c) 2025 Б. Аманбаев, А. Мырзакеримова, Э. Айтмуханбетова (Автор)
date: 2025-09-30
publication date: 2025-09-30
doi: 10.62687/STJ.7.1.2025.7

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ВОЗВРАТА ТОВАРОВ НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
type: item
description: В статье рассматривается проблема отказов от заказов в сегменте строительных инструментов (Power Tools и Hand Tools) на крупных маркетплейсах за период с 1 октября 2024 года по 31 марта 2025 года. Исследование основано на данных интернет-магазина — ежедневных заказах, где по каждой платформе фиксируется несколько операций. Основное внимание уделено отказам, которые происходят до получения товара или в пункте выдачи. Такие ситуации рассматриваются как показатель качества логистики и обслуживания. Для анализа причин отказов использовались методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, Random Forest и градиентный бустинг. Их результаты сравнивались между собой с помощью показателей точности и ROC-AUC. В итоге было выявлено, что уровень отказов различается в зависимости от маркетплейса. Также стало понятно, что можно создать модель, которая будет заранее предсказывать вероятность отказа. Это помогает компаниям снижать лишние затраты и лучше управлять продажами. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента для прогнозирования отказов и повышении эффективности продаж в сегменте строительных инструментов.
subject: Статьи
  topic: section
subject:
  topic: keywords
  value: маркетплейсы; электронная коммерция; строительные инструменты; отказы заказов; поведенческие факторы; логистические процессы; прогнозирование; машинное обучение; классификация; градиентный бустинг; Random Forest; предиктивная аналитика
creator: А.Т. Рахимжанов
creator: Д.С. Байгожанова
creator: С.Б. Кашкинбаев
rights: Copyright (c) 2026 А.Т. Рахимжанов, Д.С. Байгожанова, С.Б. Кашкинбаев (Автор)
date: 2026-03-30
publication date: 2026-03-30
doi: 10.62687/STJ.1.2.2026.11

Разработка информационной системы персональных рекомендаций товаров на основе анализа отзывов и рейтингов
type: item
description: В статье представлена разработка интеллектуальной информационной системы, предназначенной для формирования персонализированных рекомендаций товаров на основе комплексного анализа пользовательских отзывов и числовых рейтингов. Предложенный подход объединяет методы сентимент-анализа текстовых отзывов и коллаборативной фильтрации, что позволяет повысить точность и контекстную релевантность рекомендаций. Архитектура системы включает модули сбора данных, обработки естественного языка и адаптивного формирования рекомендаций. На основе реализации прототипа с использованием Python и инструментов машинного обучения проведено экспериментальное тестирование, показавшее, что учет эмоциональной окраски отзывов повышает точность рекомендаций до 18% по сравнению с традиционными моделями, основанными только на рейтингах. Разработанная система вносит вклад в развитие технологий рекомендательных систем, обеспечивая гибридный подход к анализу как количественных, так и качественных аспектов пользовательских предпочтений.
subject: Статьи
  topic: section
subject: рекомендательные системы, анализ отзывов, машинное обучение, обработка естественного языка, коллаборативная фильтрация, персонализация, электронная коммерция.
  topic: keywords
creator: А.C. Тыныкулова
creator: А.В. Фаддеенков
rights: Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
date: 2025-12-30
publication date: 2025-12-30
doi: 10.62687/STJ.8.1.2025.3

Глубокое обучение для мультимодального распознавания жестов и эмоций
type: item
description: Применение глубокого обучения в мультимодальных системах продемонстрировало значительный прогресс, особенно в оптимизации распознавания жестов и облегчении интерпретации жестового языка для людей с нарушениями слуха. В данной работе рассматривается интеграция анализа жестов и эмоций с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) для распознавания мимических выражений лица и рекуррентных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для анализа временной динамики жестов. Для оценки эффективности алгоритмов мультимодальные системы были протестированы на специализированных наборах данных, таких как iMiGUE, содержащем точно аннотированные видеозаписи эмоций. Эти наборы данных позволили оценить производительность моделей в задачах, приближенных к реальным условиям, а также провести сравнение различных моделей между собой.
subject: Статьи
  topic: section
subject: глубокое обучение, мультимодальные системы, распознавание эмоций, язык жестов, мимика, глухота
  topic: keywords
creator: Е.Т. Сексенбаев
rights: Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
date: 2025-12-30
publication date: 2025-12-30
doi: 10.62687/STJ.8.1.2025.1

Проектирование системы ML для предсказания патогенности мутаций
type: item
description: В статье представлено проектирование распределённой системы машинного обучения для автоматической классификации патогенности генетических вариантов на основе клинических данных ClinVar. Актуальность определена необходимостью ускорения интерпретации результатов секвенирования нового поколения в клинической практике, где ручной анализ сотен тысяч вариантов занимает недели работы генетиков. Исследуются архитектурные решения для обработки больших объёмов генетических данных с применением технологии Apache Spark MLlib и методов ансамблевого обучения. Применены методы системного анализа биомедицинских баз данных, feature engineering для категориальных генетических признаков, кросс-валидации и сравнительного анализа алгоритмов классификации. Разработана трёхэтапная методология: подготовка данных с нормализацией и категоризацией clinical significance, feature engineering с использованием StringIndexer и OneHotEncoder, обучение трёх моделей (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosted Trees) с оптимизацией гиперпараметров через Grid Search. Спроектирована система рекомендаций с пятиуровневой приоритизацией вариантов (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/MINIMAL) на основе вероятностей патогенности. Результаты включают масштабируемую архитектуру для обработки 1млн+ записей, и модуль автоматической генерации клинических рекомендаций.
subject: Статьи
  topic: section
subject: машинное обучение, биоинформатика, патогенность мутаций, Apache Spark, Random Forest, классификация генетических вариантов, ClinVar, персонализированная медицина
  topic: keywords
creator: А.Н. Сұлтанғазиева
creator: Д.Д. Орынбай
rights: Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
date: 2025-12-30
publication date: 2025-12-30
doi: 10.62687/STJ.8.1.2025.6

Создание модуля для обнаружения аномалий в сетевом графе на основе нейронных сетей
type: item
description: Быстрое развитие искусственного интеллекта кардинально меняет нашу жизнь и делает её удобней. В частности, обнаружение аномалий в сетевом трафике является одной из удобств, которая представляет собой наибольшее влияние на общество. Традиционно обнаружение аномалий осуществлялось помощью статистических данных , но с появлением машинного обучения, в особенности глубокого обучения, точность обнаружения аномалий значительно повысилась, а сфера применения расширилась. Алгоритмы обнаружения аномалий - это способы используемые для выявления данных, которые сильно отличаются от нормальных данных и их поведения. Алгоритм эффективно и точно выявлять аномалии в больших объемах данных, снижать риски и затраты, а также повышать удовлетворенность клиентовЦель работы. Целью данного исследования является анализ возможностей нейросетевых моделей для обнаружения аномалий в сетевом трафике, оценка их эффективности в сравнении с классическими методами защиты, а также разработка практических рекомендаций по их интеграции в системы информационной безопасности. Практическая значимость. Результаты исследования могут быть применены для: ● Улучшения систем обнаружения вторжений (IDS/IPS) за счет внедрения алгоритмов машинного обучения, повышающих точность и скорость выявления угроз. ● Снижения нагрузки на специалистов по безопасности благодаря автоматизации анализа трафика и минимизации ложных срабатываний. ● Повышения устойчивости к новым видам атак, включая неизвестные ранее угрозы, за счет способности нейросетей выявлять аномалии без заранее заданных правил. ● Оптимизации ресурсов защиты за счет адаптивного подхода, позволяющего системам самостоятельно обучаться на новых данных и изменяющихся условиях сети. Внедрение нейросетевых технологий в системы кибербезопасности способно стать новым стандартом защиты, обеспечивающим надежное противодействие динамичным и изощренным киберугрозам. Ключевые слова:нейронные сети, градиентный метод, автоэнкодер, кодировщика-декодера, автокодировщики, обна…
subject: Статьи
  topic: section
subject: нейронные сети, градиентный метод, автоэнкодер, кодировщика-декодера, автокодировщики, обнаружения аномалий , сетевой трафик.
  topic: keywords
creator: М. Мусайф
creator: Б. М. Мазакова
rights: Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
date: 2025-12-30
publication date: 2025-12-30
doi: 10.62687/STJ.8.1.2025.5

Разработка и оценка алгоритма персонализации образовательных траекторий с использованием методов искусственного интеллекта
type: item
description: В данной статье представлена разработка комплексной системы персонализации образовательных траекторий на основе методов искусственного интеллекта и глубокого обучения. Предложена четырехуровневая микросервисная архитектура системы с выделенным Python-сервисом для ML/AI компонентов. Разработан пятифазный алгоритм персонализации с тремя специализированными модулями машинного обучения: Deep Knowledge Tracing с LSTM и механизмом внимания для отслеживания эволюции знаний, гибридный трейсер, комбинирующий DKT и Bayesian Knowledge Tracing для интерпретируемых предсказаний, многозадачный предиктор успеваемости с системой раннего предупреждения, и гибридная рекомендательная система, объединяющая коллаборативную и контентную фильтрацию с контекстно-зависимым обучением. Применены современные архитектуры нейронных сетей: LSTM с двумя слоями и dropout 0.3, multi-head attention с четырьмя головами, многозадачные головы предсказания для регрессии и классификации. Реализованы специализированные функции потерь: Bayesian Personalized Ranking для неявной обратной связи и мультизадачная функция с взвешенными компонентами. Практическая значимость заключается в готовой к внедрению архитектуре с открытым исходным кодом ML-компонентов, обеспечивающей адаптацию траекторий в режиме реального времени с точностью предсказания успеваемости выше 77% и снижением риска отчисления на 30%
subject: Статьи
  topic: section
subject: персонализация обучения
  topic: keywords
subject: глубокое обучение
  topic: keywords
subject: рекомендательные системы
  topic: keywords
subject: микросервисная архитектура
  topic: keywords
subject: предиктивная аналитика
  topic: keywords
creator: М.Ж. Калдарова
creator: А.М. Пишенбай
creator: Д.А. Кузин
rights: Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
date: 2025-12-30
publication date: 2025-12-30
doi: 10.62687/STJ.8.1.2025.2