Исследование посвящено анализу лексики, входящей в семантическую группу «Строение живого существа» в русском и английском языках. Цель исследования – сопоставительный анализ лексики, входящей в семантическую группу «Строение живого существа», в русском и английском языках, а также выявление синонимико-антонимических комплексов в составе соответствующих идеографических групп. Были рассмотрены основные теоретические предпосылки исследования. Исследовательская работа проводится на материале толковых словарей русского и английского языков и большом толковом идеографическом словаре синонимико антонимических комплексов. / The study is devoted to the analysis of the vocabulary included in the semantic group "Structure of a living being" in the Russian and English languages. The purpose of the study is a comparative analysis of the vocabulary included in the semantic group "Structure of a living being" in the Russian and English languages, as well as the identification of synonymous-antonymous complexes in the corresponding ideographic groups. The main theoretical premises of the study were considered. The research work is carried out on the material of explanatory dictionaries of the Russian and English languages and a large explanatory ideographic dictionary of synonymous-antonymous complexes.

We study the behavior of trigonometric Fourier series in classes φ(L) close to L. We prove that recent Fillipov's result on the convergence of trigonometric Fourier series in classes φ(L) containing L cannot be improved. In the case when the function φ(u) defining the class φ(L) grows at infinity slower than up for all p>1, we that a famous result on the convergence of trigonometric Fourier series in the classes φ(L) containing in L cannot be improved. / Изучается поведение тригонометрических рядов Фурье в пространствах φ(L), близких к L. Доказана неулучшаемость недавнего результата В.И.Филиппова о сходимости тригонометрического ряда Фурье в пространствах φ(L), содержащих в L. В случае, когда функция φ(u), задающая класс φ(L), на бесконечности растёт медленнее, чем up при всех p>1, показана неулучшаемость известного результата о сходимости тригонометрического ряда Фурье в пространстве φ(L), содержащемся в L.

Данное диссертационное исследование посвящено сравнительному анализу ключевых концептов песенного дискурса группы Pink Floyd на материале альбомов Dark Side of the Moon и The Wall. Работа выполнена в русле актуальных исследований в области когнитивной лингвистики и лингвокультурологии. В работе рассматривается вопрос целесообразности сравнения ключевых ядерных и околоядерных концептов двух альбомов одного автора с разницей написания в 6 лет. На примере анализа языкового наполнения тектов песен рассматриваются конкретные случаи изменения и сохранения авторской картины мира. Отмечается сохранение большинства ядерных концептов, но полностью меняется их ассоциативный ряд. Структура работы состоит из двух глав, теоретической и практической. В теоретической части нами были рассмотрены основные теоретические аспекты понятий концепт и дискурс, методология их изучения и основные характеристики. В практической части нами проведен комплексный анализ языкового наполнения текстов песен на предмет ядерных и околоядерных концептов, а также их ассоциативных связей. Далее нами проведен их сравнительный анализ. На основании теоретической и практической главы данного исследования нами были определены наиболее оптимальные методы для выделения концептов в песенном авторском дискурсе, что обуславливает обозначенную цель, а также был выявлен тот факт, что концептуальный анализ художественных произведений обычно подтверждает тот факт, что наше восприятие часто не совпадает с замыслом автора, а прямые словарные дефиниции не раскрывают суть концепта или же вообще противоречат ей. В результате сравнительного анализа альбомов Dark Side of the Moon и The Wall нами были выявлены как сходства так и различия между ядерными и околоядерными концептами. Большинство ядерных концептов остаётся значимимыми в концептуальной картине мира автора, другие же были видоизменены. / This dissertation research is devoted to a comparative analysis of the key concepts of Pink Floyd’s song discourse on the basis of Dark Side of the Moon and The Wall albums. The work was carried out in line with current research in the field of cognitive linguistics and cultural linguistics. The paper considers the question of the expediency of comparing the key nuclear type of the concepts and near-nuclear concepts of two albums by one author with a difference of six years. On the example of the language content of song texts analysis, specific cases of changing and preserving the author's picture of the world are considered. The preservation of the majority of nuclear concepts is noted, but their associative relations are completely changed. The structure of the work consists of two chapters, theoretical and practical ones. In the theoretical part, we reviewed the main theoretical aspects of the concepts of concept and discourse, the methodology for studying them and the main characteristics. In the practical part, we carried out a comprehensive analysis of the linguistic content of song lyrics on the subject of nuclear and near-nuclear concepts, as well as their associative relations. Next, we carried out their comparative analysis. Based on the theoretical and practical chapter of this study, we identified the most optimal methods for highlighting concepts in the author's song discourse, which determines the stated purpose, and also revealed the fact that the conceptual analysis of works of art usually confirms the fact that our perception often does not match with the intention of the author, and direct vocabulary definitions do not reveal the essence of the concept, or even contradict it. As a result of a comparative analysis of the Dark Side Of the Moon and The Wall albums, we identified both similarities and differences between nuclear and near-nuclear concepts. Most of the nuclear concepts remain significant in the conceptual picture of the author’s world, while others have been modified.

We introduce the notion of the modulus of fractality and consider the problem of approximation of functions with a restriction on the modulus of fractality by partial sums of trigonometric Fourier series (Fourier sums). The upper estimate of the difference between the function and the corresponding Fourier sum in terms of the modulus of continuity and the modulus of fractality is given. Examples of functions from the considered classes with trigonometric Fourier series diverging at some point are constructed. / Вводится понятие модуля фрактальности и рассматривается задача приближения функций с ограничением на модуль фрактальности частичными суммами тригонометрических рядов Фурье (суммами Фурье). Приведена оценка сверху модуля разности функции и соответствующей суммы Фурье, выраженная в терминах модуля непрерывности и модуля фрактальности. Построены примеры функций из рассматриваемых классов с расходящимся в некоторой точке тригонометрическим рядом Фурье.

Объект исследования – кибер-физические системы, подверженные различным инцидентам, отказам и сбоям в своей работе. Цель работы – разработка модели машинного обучения для определения корневых причин сбоев в производственной системе, а также исследование возможности использования машинного обучения для определения причин будущих сбоев. Методы исследования: сбор, анализ и синтез данных, сравнение, обобщение, классификация, аналогия, эксперимент, измерение, описание. Результаты работы: разработана и обучена модель машинного обучения для анализа корневых причин инцидентов производственной установки методом классификации на выбранном наборе «сырых» данных небольшого объема с последующей проверкой качества ее работы на тестовых данных. Область применения – обучение модели корневым причинам инцидентов (отказов, сбоев) производственных систем на имеющихся данных с последующим оперативным обнаружением причин аномальной работы систем в тандеме с работой алгоритма по автоматическому обнаружению и прогнозированию аномалий. / The object of research is cyber-physical systems that are susceptible to various incidents, failures and malfunctions in their operation. The goal of the work is to develop a machine learning model to determine the root causes of failures in a production system, as well as to explore the possibility of using machine learning to determine the causes of future failures. Research methods: collection, analysis and synthesis of data, comparison, generalization, classification, analogy, experiment, measurement, description. Results of the work: a machine learning model was developed and trained to analyze the root causes of incidents in a production facility using the classification method on a selected set of small-volume “raw” data, followed by checking the quality of its work on test data. Scope of application: training a model for the root causes of incidents (failures, failures) of production systems using available data, followed by prompt detection of the causes of abnormal operation of systems in tandem with the work of the algorithm for automatic detection and prediction of anomalies.

Отчет содержит 80 страниц, 35 рисунков, 3 таблицы, 25 источников, 3 приложения. Объект исследования – модель машинного обучения, используемая в сфере научных исследований и мониторинга сна человека. Цель работы – создание модели машинного обучения, способной на основе данных акселерометра с достаточной степенью точности определять состояние сна: пробуждение или засыпание. Методы проведения работы: исследование научных работ, сбор и подготовка данных, разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения. Результаты работы и их новизна: обученная модель машинного обучения, способная определять одно из двух состояний сна: пробуждение или засыпание и оказать влияние на практику мониторинга сна в домашних условиях. Область применения полученных результатов: исследования в медицинских учреждениях. Рекомендации по внедрению: наличие программного и аппаратного обеспечения для запуска обученной модели машинного обучения, устройства сбора данных – акселерометра, специалистов для дальнейшего поддержания работоспособности модели машинного обучения. Значимость работы: разработанная модель машинного обучения поможет исследователям быстрее и качественнее анализировать данные с акселерометра, глубже понять закономерности и функции сна человека. Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: совершенствование алгоритмов машинного обучения разработанного инструмента, использование устройств с более точными датчиками и с расширенным набором дополнительных датчиков, обучение модели на данных, размеченных более качественно. / The report contains 80 pages, 35 figures, 3 tables, 25 sources, 3 appendices. The object of research is a machine learning model used in the field of scientific research and human sleep monitoring. The aim of the work is to create a machine learning model capable of determining the state of sleep with a sufficient degree of accuracy based on accelerometer data: waking up or falling asleep. Methods of work: research of scientific papers, data collection and preparation, development, training and testing of machine learning models. The results of the work and their novelty: a trained machine learning model capable of determining one of two sleep states: waking up or falling asleep and influencing the practice of sleep monitoring at home. The scope of the results obtained: research in medical institutions. Implementation recommendations: availability of software and hardware to run a trained machine learning model, an accelerometer data acquisition device, and specialists to further maintain the machine learning model. The significance of the work: the developed machine learning model will help researchers analyze data from the accelerometer faster and better, and better understand the patterns and functions of human sleep. Predictive assumptions about the development of the research object: improving the machine learning algorithms of the developed tool, using devices with more accurate sensors and with an expanded set of additional sensors, training the model on data marked up more efficiently.