В данной работе предлагается исследование напряженно-деформированного состояния моделей поясничного отдела позвоночника человека с различными нагрузками. Построенные, на основе анализа изображений компьютерной томографии, модели могут быть использованы для анализа состояния сегмента позвоночника в норме, при нестандартных нагрузках и патологических изменениях.

В данной работе рассматриваются алгоритмы машинного обучения, в частности трансформерные модели, применяемые для автоматизированной генерации адаптивных сюжетов в интерактивных 2D-играх. Исследуется использование механизмов самовнимания и методов промпт-инжиниринга для построения динамических повествований, реагирующих на действия пользователя. Особое внимание уделяется архитектурам нейросетевых моделей и способам их интеграции в программные средства разработки интерактивного контента.