Рассмотрены различные методы анализа результатов хромотографии трансформаторного масла, а также представлены результаты исследований.

Представлен специализированный аддон для Blender, автоматизирующий процесс создания UV-разверток и фотореалистичных текстур для моделей головы на основе набросков.
Указано, что решение объединяет алгоритмы машинного обучения и нейросетевые технологии, такие как Stable Diffusion и авторская LoRA-модель, чтобы преобразовывать простые
скетчи в детализированные текстуры, сохраняя пропорции и стиль исходного изображения.
Аддон интегрирует все этапы работы, от генерации UV-карт до настройки материалов
и шейдеров, в едином интерфейсе Blender, что снижает трудозатраты и минимизирует необходимость переключения между приложениями. Особое внимание уделено гибкости: пользователь может корректировать скетчи и управлять параметрами генерации, сохраняя
контроль над финальным результатом. Отмечено, что разработка демонстрирует потенциал нейросетей в автоматизации рутинных задач 3D-моделирования, открывая новые возможности для инди-разработчиков, аниматоров и художников, стремящихся ускорить создание качественных персонажей без потери творческого контроля.

Разработан программный комплекс, автоматизирующий создание кода слоя доступа
к данным и генерацию осмысленных тестовых данных. Отмечено, что разработанный графический интерфейс упрощает проектирование структуры хранилища данных, а специальный алгоритм обеспечивает корректную генерацию кода и тестовых данных с учетом связей и бизнес-логики. Выделено, что это позволяет ускорить разработку, минимизировать
ошибки и упростить поддержку программного комплекса.

Разработана система автоматизации управления силосопроводом кормоуборочного
комбайна на основе технологий стереозрения и цифрового двойника. Отмечено, что использование стереокамеры позволяет строить карты глубины для точного определения
геометрии кузова транспортного средства и контроля заполнения силосной массой. Выделено, что интеграция с цифровым двойником, реализованным в Unity, обеспечивает тестирование алгоритмов управления в виртуальной среде, имитирующей полевые условия.