В статье приведены результаты исследования поверхностных вод и рыб (окунь обыкновенный (Perca fluviatilis L.), сазан (Cyprinus carpio L.), лещ обыкновенный (Abramis brama L.), щука обыкновенная (Esox lucius L.) р. Иртыш. Cодержание Cu и Pb в органах и тканях рыб, обитающих в р. Иртыш в пределах г. Семей, определено дитизоновым фотометрическим методом. Экологическая оценка результатов свидетельствует о том, что концентрации Cu и Pb в изученных экземплярах рыб не превышают ПДК. Установлена достоверная разница в видовой специфике накопления тяжелых металлов в зависимости от типа питания рыб и времени года. Содержание Pb в различных органах окуня, сазана, леща и щуки колеблется от 0,062 мг/кг до 0,083 мг/кг. Наибольшая концентрация Cu наблюдается в хищных рыбах (3,27 мг/кг), наименьшая – в планктоноядных (2,82 мг/кг). Pb также преимущественно накапливается в щуке (0,073 мг/кг). Весной увеличивается содержание Pb в жабрах окуня и щуки, Cu – в жабрах леща и щуки. Максимальные концентрации Cu в рыбах отмечены летом, что связано с увеличением кормовой базы. Содержание Pb летом, наоборот, снижается вследствие его адсорбции взвешенными веществами и осаждения с ними в донные отложения. 

Чрезмерные выбросы парниковых газов (ПГ) являются экологической проблемой. Исследования по определению экономически эффективных способов сокращения выбросов парниковых газов выявили необходимость моделирования динамики выбросов углекислого газа, закиси азота, метана и других газов. В данном исследовании был проведен расчет выбросов CO2 в эквиваленте от промышленных процессов и производства на территории Республики Казахстан. При прогнозировании использовались данные, предоставленные Рамочной конвенцией ООН об изменении климата.

Для прогнозирования выбросов CO2 от промышленного производства использовались инструменты анализа и прогнозирования временных рядов: метод Prophet, кластерный анализ временных рядов k-средних, современные версии алгоритмов ARIMA, методы экспоненциального сглаживания и линейной регрессии. В этом исследовании представлены результаты сравнительного моделирования временных рядов, основанные на базовом сценарии, который не предусматривает никаких действий до 2045 года. В этом исследовании сравниваются четыре модели, чтобы предложить наиболее эффективную модель для прогнозирования выбросов CO2 в будущем. Сравнение точности проводится с использованием различных мер погрешности, при этом в качестве метрики для сравнения выбрана средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).

Несмотря на то, что в настоящее время во всем мире все больше внимания уделяется развитию нетрадиционной и возобновляемой энергетики, для Республики Казахстан угольная промышленность продолжает оставаться одной из важнейших отраслей. В Казахстане представлены все основные отрасли угольной промышленности: добыча и переработка. В Республике сосредоточены 3,3 процента мировых запасов угля. В данной работе представлено исследование процессов сжигания каражыринского угля марки Д (низшая теплота сгорания находится в пределах от 18855 до 21788 кДж/кг), который является непроектным топливом. Исследования проводились на действующем котле Е-90-3,9/440 при различной паропроизводительности для составления режимной карты котла. Данный уголь используется не только в области, но и за ее пределами. В ходе проведенного исследования были установлены зависимости коэффициента полезного действия (КПД) брутто котельного агрегата от теплопроизводительности и паропроизводительности.

В результате проведенной математической обработки полученных экспериментальных данных (для трех тепловых нагрузок 50 т/час, 75 т/час, 90 т/час), были получены аналитические зависимости, которые описывают изменение КПД брутто и расхода угля в зависимости от теплопроизводительности и паропроизводительности котла, при этом коэффициент детерминации находится в допустимых пределах. 

В настоящее время каждый второй житель планеты зарегистрирован В контакте, Whatsapp, Instagram, Skype, Periscope и других социальных сетях. Хуже всего, социальные сети также могут поставить под угрозу человеческую жизнь. Во многих случаях через эти социальные сети может распространяться незаконный оборот наркотиков и психотропных веществ, поэтому особое внимание следует уделить изучению проблем доверия к информации в виртуальном пространстве.

Поскольку анализ социальных сетей – это направление, которым занимаются во всем мире, неудивительно, что существует множество программ, а также создание системы с использованием языка программирования Python, которая анализирует тексты в различных предметных областях, которые наша общество нуждается и старается следить за всем виртуальным миром. Мы можем достичь этой цели, внедрив необходимые алгоритмы в специальную программу.

В целях выявления и предотвращения противоправных действий было рассмотрено организовать мониторинг социальных сетей и предотвращение преступлений, организованных через Интернет, путем создания программного обеспечения для мониторинга социальных сетей.

В статье рассматриваются виды киберугроз и методы защиты от них, а также в среде Python создана программа для мониторинга социальных сетей и показаны ее результаты. На основании полученных результатов он рассмотрел возможность предотвращения путем выявления видов угроз. 

Данная статья посвящена вопросам определения потребностей, предпочтений населения в кисломолочных продуктах, в частности йогурте, путем анкетирования как одного из методов получения информации. В рамках исследований был разработан опрос, состоящий из 20 структурированных вопросов, охватывающих широкий спектр вопросов, связанных со спросом, и https://docs.google.com/forms была размещена на платформе и отправлена ссылка респондентам опроса (ответ на вопрос является обязательным), установлено определение предпочтений потребителей по видам, объему и производителям йогуртов, а также частота покупок и отношение потребителей к ассортименту выпускаемых йогуртов. В опросе приняли участие 100 человек из всех регионов РК. Последовательность вопросов соответствует логике, порядок вопросов способствует активному опросу респондента. В рамках анкетирования исследования был использован описательный метод исследования, обработаны, систематизированы данные анкет респондентов и представлены в виде диаграмм, таблиц. Результаты опроса показывают, что существует спрос на йогурт, и в основном предпочтение отдается йогуртам с наполнителями. Основными критериями выбора йогурта были состав, что свидетельствует о заинтересованности людей в потреблении наиболее полезных для организма продуктов, в целом люди предпочитают йогурты с функциональными свойствами, в связи, с чем рынок производства йогурта постепенно расширяется, повышая интерес потребителей к пище в целом. 

В статье рассмотрены меры по обеспечению населения продовольствием и принципы их распределения в период чрезвычайной ситуации, с целью соответствия потребностей населения. Дана характеристика двум видам продовольственной помощи – краткосрочной и долгосрочной, длящимися от нескольких дней или недель (краткосрочная) до нескольких месяцев или лет (долгосрочная).

Описаны основные требования к продуктам питания, основными из которых являются: быстрота приготовления, отсутствие сложной подготовки, соответствие калорийным требованиям и традиционному потреблению, условия транспортировки и хранения, а также соотношение цены и качества. Особое значение уделено сбалансированности продовольственной корзины для пострадавшего населения, необходимости соответствия по макро- и микроэлементному составу.

Особое внимание уделено контролю качества воды, имеющей первостепенное значение для жизнеобеспечения населения в период чрезвычайных ситуаций. Описаны требования безопасности к процессом транспортировки, хранения, распределения и организации раздачи. Представлены возможные способы обработки и очистки воды, такие как кипячение, фильтрация, химическая дезинфекция, а также способы ее резервуарного хранения.

Даны требования норм по использованию воды в период нормальной жизнедеятельности и в условиях в чрезвычайной ситуации. 

С быстрым развитием больших данных и интернет-технологий компании, занимающиеся финансовыми платформами больших данных, собирают и систематизируют массивные данные через свои собственные платформы, улучшают параметры кредитного скоринга и используют методы машинного обучения для проведения комплексных и научных оценок кредитного скоринга. Таким образом, банки при построении кредитного скоринга сталкиваются с большими проблемами. Исходя из ограничений существующей системы и методов персонального кредитного рейтинга, необходимо изучить персональный кредитный рейтинг на основе методов машинного обучения, усовершенствовать параметры и систему балльной оценки персонального кредитного рейтинга, уточнить каналы сбора данных, использовать технологию динамической десенсибилизации. для снижения чувствительности данных, метод тестирования LOF для проверки данных о выбросах и метод случайного леса для заполнения отсутствующих значений данных. Затем вы используете метод дерева решений с повышением градиента, чтобы просмотреть важные индикаторы, обработать проверенные индикаторы с помощью модели системы показателей, основанной на логистической регрессии, и получить личный кредитный рейтинг. Наконец, модель тестируется с помощью нейронной сети BP, и модель используется для прогнозирования уровня личного кредита. Исследование показывает, что машинное обучение может еще больше повысить точность кредитных рейтингов отдельных лиц и обеспечить научную основу и справочную информацию для кредитных рейтингов коммерческих банков.

Анализ настроений в комментариях пользователей находит применение во многих областях, таких как оценка качества товаров и услуг, анализ эмоций в сообщениях, обнаружение фишинговой рекламы. Существует множество методов анализа тональности текстовых данных на русском языке, но автоматический анализ тональности русскоязычных текстов разработан гораздо меньше, чем для других основных языков мира. Данная статья является частью более широкого исследования по созданию информационной системы обнаружения опасного контента в киберпространстве Казахстана. Цель данной статьи – дать аналитический обзор различных подходов к анализу тональности русскоязычных текстов и сравнить современные методы решения задачи классификации текстов. Кроме того, в статье ставится задача выявить тенденции развития в этой области и выбрать оптимальные алгоритмы для использования в дальнейших исследованиях. Обзор охватывает различные методы предварительной обработки текстовых данных, векторизации и машинной классификации для анализа тональности текстов и завершается анализом существующих баз данных по этой теме. В статье обозначены некоторые из основных нерешенных проблем при анализе тональности русскоязычных текстов и обсуждаются планируемые дальнейшие исследования.