Искусственный интеллект и машинное обучение помогают улучшить качество обслуживания клиентов и изменить методы деятельности компаний. По этой причине предприятиям следует рассмотреть возможность интеграции этих технологий в планы цифровой трансформации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Платформы машинного обучения с низким кодом позволяют компаниям и бизнес-профессионалам с минимальным опытом программирования создавать приложения и заполнять пробелы в персонале в своей организации. Технология автоматизированного машинного обучения (AutoML) представляет собой следующий шаг в эволюции машинного обучения, предоставляя нетехническим компаниям возможность быстро и дешево создавать приложения для машинного обучения.

Приводятся результаты подбора составов и технологий композиционный материал на основе тонкомолотых высокоактивных отходов производства портландцемента, минерального вяжущего, добавки на основе поликарбоксилатов MC-6995, а также полимерной добавки MC- Adhesive. Структура бетона армируется минеральной фиброй. MC-Adhesive полимерная добавка, применяющаяся для: значительного повышения прочности при изгибе; снижения модуля упругости; повышения водонепроницаемости; повышения связности бетонных смесей; изготовления покрытий с высокими требованиями к истираемости, низким пылением и высокой стойкостью к агрессивным веществам. Целью исследований является подготовка и проведение эксперимента, ориентированного на создание основ технологии ячеистого бетона на основе отходов производства минеральных вяжущих и минеральных волокон. 

В статье рассматриваются возможности изучения состояния социальной сферы по данным репозитория портала открытых данных Правительства Москвы по административным округам и городским округам с использованием интеллектуальных технологий Business Intelligence Platforms и Data Science and Machine Learning Platforms. Представлены возможности использования технологий машинного обучения для платформ бизнес-аналитики для выявления скрытых закономерностей и принятия обоснованных управленческих решений.

Предлагается интеграция нейронной сети в качестве параллельной элементной базы в телекоммуникационную систему. В этом случае умение учиться или адаптироваться к внешним условиям применяется как главное преимущество. Для телекоммуникационных систем в условиях, когда это возможно, эта возможность повысит помехозащищенность, надежность, работоспособность. В статье рассматривается пример интеграции нейронной сети в фильтр дискретных согласованных сигналов. Отмечено, что использование параллельных математических методов при обработке сигналов приводит к максимальному эффекту повышения качественных показателей таких телекоммуникационных элементов.

Представлены результаты исследований свойств и особенностей применения рулонного пенополиэтилена с или без металлизированного покрытия. Прочность изделия на разрыв для изделий с металлизированным покрытием составляет 80-92 кПа, без металлизированного покрытия - 80-87 кПа, а для сварного шва - 29-32 кПа. 

Разработаны изоляционные системы (которые нашли широкое практическое применение) и проведена полномасштабная теплотехническая оценка этих систем и состояния деревянного каркаса в здании. Установлено, что термическое сопротивление конструкции составляет 2,96 м2 КК/Вт, сопротивление теплопередаче 3,12 м2 КК / В. Влажность древесины каркаса 7,7-7,8%. 

Отделочные материалы в фасадных системах испытывают значительные напряжения, связанные с атмосферными и механическими воздействиями. Использование плитка с высокой прочностью и способностью ослаблять деформации позволит получить эффективную облицовку строительных систем. В статье представлены результаты подбора составов и технологий композита материал на основе тонкоизмельченных высокоактивных отходов производства Portland цемент, минеральное вяжущее, добавки на основе эфира поликарбоновой кислоты, и полимерной добавки. В статье представлены результаты исследования подбора композиций композиционного полимера бетон. Прочностные характеристики полимербетона при средней плотность 2370-2450 кг/м3 больше всего зависят от потребления мелкие отходы и полимерные добавки. Номограмма, полученная в результате активного эксперимента позволяет оценить зависимость влияния этих факторов и выбирать их оптимальное соотношение.