Исследуется явный вид электромагнитных поправок третьего порядка по постоянной тонкой структуре α3 к аномальному магнитному моменту лептона αL (L = e,μ,τ) от вклада графа вершины шестого порядка с вставкой поляризации вакуума четвертого порядка. Подход основывается на последовательном применении дисперсионных соотношений для поляризационного оператора и преобразования Меллина - Барнса для пропагаторов массивных частиц. Получены явные аналитические выражения для поправок к αL при r = mℓ/mL > 1. Найдены асимптотические разложения в пределе как малых, так и больших значений отношения масс лептонов (r = mℓ/mL), r ˂ ˂ 1 и r → ∞. Полученные разложения сравниваются с соответствующими выражениями, приведенными в литературе.

The explicit form of the third-order electromagnetic corrections in the fine structure constant α3 to the anomalous magnetic moment of lepton αL (L = e,μ,τ) from the contribution of the sixth - order vertex graph with insertion of fourth -order vacuum polarization. The approach is based on the consistent application of dispersion relations for the polarization operator and the Mellin - Barnes transform for massive particle propagators. Explicit analytical expressions for the corrections to αL are obtained at r = mℓ/mL > 1. Asymptotic expansions are found in the limit of both small and large values of the lepton mass ratio (r = mℓ/mL), r ˂ ˂ 1 and r → ∞. The expansions obtained are compared with the corresponding expressions given in the literature.

Представлена систематизация подходов к анализу межсубъектных взаимосвязей на принципах кооперации и интеграции, выявлены отраслевые (агропромышленное производство) тренды
построения аналитического инструментария. Предложена технология (алгоритм, средства реализации) предварительного обоснования (прототипирования) квалиметрических характеристик
(сценария, целей, критериев, аналитических инструментов) методики экономического анализа
кооперационных и интеграционных взаимодействий субъектов хозяйствования в АПК. Представлена целевая матрица (основная, развернутая), выявлены базовые технологии построения
методик (комплексная, параметрическая, заимствованная), дана классификация методов экономического анализа кооперационных и интеграционных взаимодействий субъектов хозяйствования в АПК, разработан алгоритм валидационной оценки выбранного метода. Показана научная
новизна и возможности технологии прототипирования при использовании в исследовательской
практике.

The article presents a systematization of approaches to analyzing the interconnections of economic
entities based on the principles of cooperation and integration, and identifies sectoral (agricultural and
industrial production) trends in building analytical tools. A technology (algorithm, implementation
tools) for preliminary justification (prototyping) of qualimetric characteristics (scenario, goals, criteria, and analytical tools) of the method of economic analysis of cooperative and integration interactions bet­
ween economic entities in the agroindustrial complex is proposed. The paper presents a target matrix
(basic and expanded), identifies the basic technologies for constructing methods (complex, parametric
and borrowed), provides a classification of methods for conducting economic analysis of cooperative
and integration interactions between economic entities in the agroindustrial complex, and develops
an algorithm for validating the selected method. The article demonstrates the scientific novelty and
capabilities of prototyping technology in research practice.

Представлена система автоматизированной генерации тестовых заданий для студентов на основе анализа методических материалов с использованием больших языковых моделей (LLM). Разработана и опробована система, способная автоматически создавать качественные тестовые материалы, сокращая трудозатраты преподавателей и повышая эффективность контроля знаний студентов. Для достижения цели решались следующие задачи: разработка архитектуры системы, включающей модули предобработки текста, генерации вопросов, валидации и фильтрации, а также формирования итогового теста; исследование методов промптинга (точной и структурированной формулировки запросов, определяющих задачу для LLM) и дообучения LLM для генерации и оценки качества тестовых заданий; апробация системы в реальном учебном процессе и оценка ее эффективности. В результате исследования разработаны модульная система, использующая две LLM: основную для генерации вопросов и систему LLM-эксперта для оценки их качества. Показана эффективность методов настройки и дообучения для адаптации LLM к задачам автоматической генерации тестов.

The article presents a system for automated generating of test tasks for students based on the analysis of methodological materials using large language models (LLM). A system capable of automatically generating high-quality test materials has been developed and tested, reducing teachers' labor costs and increasing the efficiency of student knowledge monitoring. To achieve this goal, the following tasks were solved: developing a system architecture that includes modules for text preprocessing, question generation, validation and filtering, and forming a final test; studying the methods of prompting (precise and structured formulation of queries that define a task for LLM) and additional training of LLM for generating and assessing the quality of test items; testing the system in a real educational process and assessing its effectiveness. As a result of the study, a modular system has been developed that uses two LLMs: the main one for generating questions and the LLM expert system for assessing their quality. The effectiveness of the customization and additional training methods for adapting LLM to the tasks of automatic test generation is shown.

This study aims to identify and detect vertebrae through CT image analysis, obtain the geometric dimensions of vertebrae, and assist in the diagnosis of degenerative spinal diseases in the human body. This study uses the YOLOv8-seg algorithm to segment vertebrae, extract geometric dimension parameters such as length and width of vertebrae, find the boundary lines between adjacent vertebrae, and calculate the corresponding angles.After verification, this study can provide strong support for clinical diagnosis in the early diagnosis of degenerative spinal diseases, help improve the diagnostic efficiency and accuracy of degenerative spinal diseases, and provide a scientific basis for early intervention and treatment of patients.

Целью данного исследования является создание автоматизированной интеллектуальной системы для первичной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника человека. Данная диагностика осуществляется посредством обнаружения и идентификации позвонков, а также получения геометрических размеров и взаимного их расположения относительно друг друга на цифровых КТ изображениях. Ядром интеллектуальной системы является модель YOLOv8-seg, с помощью которой осуществляется локализация позвонков, после которой вычисляются углы между позвонками и осуществляется первичная диагностика. После валидации полученных результатов данное исследование может оказать хорошую поддержку медицинским сотрудникам при ранней диагностике дегенеративных заболеваний позвоночника, помочь повысить диагностическую эффективность и точность выявления дегенеративных заболеваний позвоночника и предоставить научную основу для раннего вмешательства и лечения пациентов.