Рассмотрена проблема визуального представления темпоральных и вероятностных элементов в инструментах формального моделирования игровых механик. На основе анализа существующих систем визуального моделирования – Machinations, сетей Петри, диаграмм состояний UML и UPPAAL – выявлены их ключевые ограничения при описании сложных игровых сценариев. Предложен подход к визуализации темпоральных операторов и вероятностных конструкций в инструменте Tula, разработанном авторами. Описан набор визуальных примитивов, обеспечивающих двунаправленное соответствие между визуальным представлением и формальной спецификацией на языке геймплея. Приведены примеры визуального моделирования типовых игровых сценариев с элементами временных задержек, условных вероятностей и многопользовательских взаимодействий. Показана возможность автоматической трансформации визуальных моделей в формальные спецификации, пригодные для верификации средствами PRISM и UPPAAL. Проведён сравнительный анализ выразительных возможностей Tula и систем-предшественников, показавший, что Tula является единственной из рассмотренных систем, одновременно обеспечивающей формальную верифицируемую семантику, встроенную поддержку темпоральных операторов (X, G, F, U) и произвольных вероятностных распределений, а также визуальную нотацию, организованную вокруг ресурсных потоков и игровых событий. Предложенный в Tula принцип двухуровневой спецификации с двунаправленной трансформацией замыкает цикл «дизайн → формализация → верификация → корректировка», снижая порог входа в формальные методы для практиков без потери верификационной полноты. Это позволяет рассматривать Tula как промежуточный слой между итеративным геймдизайном и промышленными верификаторами.

В условиях стремительного роста онлайн-продаж и запроса на персонализацию российский рынок кастомизированной одежды сталкивается с дефицитом технологичных и массово доступных решений. В статье представлены результаты исследовательско-внедренческого проекта по созданию мультибрендовой цифровой платформы со встроенным 3D-конфигуратором, нацеленного на трансформацию цикла предзаказа. Разработка позволяет покупателям интерактивно создавать модели одежды в веб-среде, а дизайнерам – оптимизировать логистику и минимизировать перепроизводство.

Основной научно-технический интерес в работе представляют детально описанная целевая архитектура платформы и масштабируемый конвейер обработки 3D-моделей, обеспечивающий их оптимизацию и корректное отображение в браузере. Дополнительный вклад составляет методика подготовки и оптимизации 3D-моделей одежды для веб-визуализации, формализованная в виде технических требований, которая позволяет обеспечить баланс визуального качества и производительности.

В результате исследования решена задача унификации форматов 3D-моделей одежды от различных дизайнеров в рамках мультибрендовой цифровой платформы (ключевого отличия от существующих монобрендовых решений) и реализована технология кастомизации с возможностью интерактивного отображения всех видоизменений дизайна на одной экранной форме.

Технологическая состоятельность решения обоснована сравнительным анализом существующих аналогов, анализом рынка по модели PAM-TAM-SAM-SOM и оценкой функциональных требований.

В статье также представлена практическая стратегия внедрения цифровой платформы, что делает ее ценной для исследователей и специалистов, работающих на стыке e-commerce, компьютерной графики и цифровой трансформации бизнес-процессов.

Автоматическая обработка ионограмм радиозондирования ионосферы необходима как для оперативного мониторинга ионосферы, так и при анализе массивов архивных данных радиозондирования. Основным этапом для достижения этой цели является автоматическое обнаружение и классификация треков – следов отраженных мод радиосигнала на ионограммах. В работе представлены методика, результаты и выполнен сравнительный анализ применения нейросетевых моделей (нейросетевых архитектур) для инстанс-сегментации Mask RCNN и YOLO. Наиболее успешными оказались модели семейства YOLO, которые обеспечивают как высокую точность, так и вычислительную эффективность. При этом точное попиксельное совпадение масок не является критичным – ключевым требованием является корректная локализация полезного сигнала. Использование указанных моделей для выделения треков на ионограммах продемонстрировало умеренную, но достаточную эффективность: основные структуры треков надежно идентифицируются. В будущем планируется расширение набора применяемых моделей, прежде всего за счет визуальных трансформеров.

Представлен подход к разработке интеллектуального сервиса мультимодального мониторинга области наблюдения с использованием больших нейросетевых моделей. Предлагаемое решение способно анализировать разнородные данные: видеопотоки, сигналы датчиков окружающей среды (температура, влажность и пр.) и журналы событий – для получения целостной картины происходящего. В качестве основных инструментов задействованы крупные языковые и визуальные модели (например, LLaMA, MiniCPM‑V и др.), развернутые локально с помощью платформы Ollama, что обеспечивает автономную и безопасную обработку информации без необходимости передачи данных на удаленные сервера. Разработан прототип системы, работающий в офлайн-режиме и способный выявлять критические ситуации, аномальные отклонения от нормы и контекстно значимые события в наблюдаемой зоне. Описана методика формирования тестовых сценариев и проведения качественной оценки работы модели по метрикам F1-мера, Precision, Recall. Результаты экспериментов подтвердили применимость мультимодальных моделей для решения задач мониторинга: прототип успешно распознает сложные паттерны поведения и демонстрирует потенциал больших моделей в построении адаптивных и масштабируемых систем наблюдения.

Представлен алгоритм системы визуального восприятия для игровых агентов, реализованный в игровом движке Unity. Предложенный метод основан на сравнении изображений с двух камер, учитывающих сложные визуальные эффекты (освещение, тени, маскировку), и дополнен проверкой прямой видимости, учетом скорости движения объекта и механикой постепенного обнаружения. Алгоритм оптимизирован с применением асинхронных вычислений, динамической активации камер и ускоренных алгоритмов. Выполнено тестирование системы при различных уровнях нагрузки, сделаны выводы об условиях, оптимальных для работы алгоритма. Проведен также анализ научной литературы по схожим решениям, выявлены их сильные и слабые стороны. Результаты могут быть применены в разработке видеоигр для создания реалистичного поведения неигровых персонажей, особенно в играх с элементами скрытности.

Дан сравнительный анализ методов представления трёхмерных объектов для выполнения булевых операций в реальном времени в среде игрового движка Unity. Рассмотрены четыре основных подхода: полигональное представление на основе конструктивной твердотельной геометрии (CSG), функции знакового расстояния (SDF), воксельные методы и CAD-системы с представлением границ (B-Rep) и NURBS-поверхностями.

Проведено экспериментальное исследование производительности полигональных алгоритмов булевых операций и SDF-функций на основе реализации ray marching. Выявлено, что полигональные методы характеризуются высокими начальными затратами на построение системы, но обеспечивают стабильную производительность при длительных операциях и сохранение результатов преобразований. SDF-функции демонстрируют высокую скорость выполнения операций и гибкость в создании сглаженных переходов между объектами, однако ограничены в применении для долговременных задач из-за особенностей вычислительной модели.

Определены области эффективного применения каждого подхода: полигональные методы рекомендуются для задач, требующих точного геометрического контроля и интеграции с традиционными графическими конвейерами, в то время как SDF-функции оптимальны для процедурной генерации, многослойного рендеринга материалов и создания динамических визуальных эффектов. Результаты исследования могут быть использованы при разработке интерактивных симуляторов, игровых приложений и систем виртуальной реальности.