Электронный учебно-методический комплекс предназначен для студентов специальности
1-36 01 01 «Технология машиностроения»
дневной и заочной форм обучения.

В статье представлено решение по автоматизации управления микроклиматом в теплицах на основе Интернета вещей (IoT) и современных технологий. Предлагается архитектура системы, включающая сеть беспроводных датчиков, центральный управляющий модуль на базе одноплатного компьютера, исполнительные механизмы и веб-интерфейс. Рассматривается выбор беспроводного протокола для подключения датчиков, сравниваются варианты ZigBee, Bluetooth Low Energy, LoRaWAN и Wi-Fi. Описывается реализация ЦУМ на основе Linux, Python и Flask. Приводятся результаты тестирования экспериментальной системы с использованием BLE и выявленные ограничения. Обосновывается переход на протокол ZigBee для масштабируемой сети датчиков в тепличных хозяйствах.

An innovative approach to optimizing product placement in retail using artificial intelligence is proposed. The method is based on the application of the LLaMA 3 family Large Language Model for analyzing and interpreting regulatory documents, as well as optimization algorithms for creating effective planograms. The approach includes automated processing of unstructured data, consideration of multiple factors in placement planning, and resolution of potential conflicts between various requirements. The proposed method demonstrates increased efficiency in the use of retail space and improved compliance with regulatory requirements.