Новый выпуск «Научного Петербурга» посвящен наиболее ярким событиям месяца организаций Санкт-Петербургского отделения РАН (СПбО РАН).
Мероприятие, организованное при поддержке Минсельхоза РФ, Правительства Республики Саха (Якутия), РАН и Национальной ассоциации по сохранению генофондных пород, было посвящено определению стратегических направлений устойчивого развития животноводства в экстремальных климатических условиях Арктики и Крайнего Севера.
С 24 по 26 июня 2026 г. в ФГБНУ «Курский Федеральный Аграрный Научный Центр» проходила VIII научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы научно-инновационного обеспечения агропромышленного комплекса регионов».
Актуальность исследования связана с широким внедрением машинного обучения в системы защиты, что создает новый класс уязвимостей, требующих анализа для разработки методов противодействия. Разработан и реализован алгоритм генерации состязательных HTTP-запросов для обхода классификаторов в условиях «черного ящика», отличающийся использованием аппроксимации градиента через зондирующие запросы (ZOO) и набором трансформаций (кодирование URL, инъекция заголовков), обеспечивающий возможность модификации запроса с сохранением его вредоносной семантики и позволяющий снизить эффективность обнаружения многоэтапной IDS с 99,26% до 71,43% после 400 итераций. Исследование направлено на реализацию задач по обеспечению кибербезопасности и развитию методов защиты критической информационной инфраструктуры, определенных в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 28.02.2024 г. № 145). Ichetovkin, E. and Kotenko, I. Analysis of the Impact of Attacks Against Machine Learning Components of Intrusion Detection Systems.
3 июля 2026 года, в соответствии с планом, в одном из подразделений СПб ФИЦ РАН прошла тактико-специальная тренировка (ТСТ) с отработкой задач практической эвакуации сотрудников.
18-19 июня прошла Всероссийская научно-практической конференция «Актуальные вопросы формирования ресурсосберегающих агротехнологий» Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Белгородский федеральный аграрный научный центр».
Актуальность обзора обусловлена активным внедрением больших языковых моделей в речевые технологии, где они начинают заменять традиционные модели, что требует понимания их преимуществ и недостатков для создания надежных систем. Систематизированы современные методы интеграции больших языковых моделей в процесс распознавания речи, отличающиеся классификацией архитектур (кодер-декодер, только декодер, рекуррентные, диффузионные) и стратегий применения (переранжирование гипотез, коррекция ошибок, контекстное обучение), и позволяющие установить, что переоценка гипотез на основе BERT снижает ошибку распознавания на 22%, а использование контекстного обучения может как улучшить, так и ухудшить результат из-за риска генерации недостоверной информации.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации подвело итоги конкурсного отбора 2026 года на назначение стипендий Президента Российской Федерации для аспирантов и адъюнктов, обучающихся по очной форме в российских образовательных организациях.
Актуальность исследования определяется высокой долей малых хозяйств в производстве сельхозпродукции в регионах СЗФО (до 43,6%) и наличием серьезных препятствий для их роста, таких как невысокая рентабельность и ограниченный доступ к технологиям. Изучены социальные, экономические и экологические аспекты устойчивости фермерских и личных подсобных хозяйств, отличающиеся систематизацией проблем (короткий вегетационный период, конкуренция с агрохолдингами, нехватка кадров) и оценкой применения цифровых инструментов (сайты, соцсети), обеспечивающие определение перспективных направлений совершенствования сбыта и позволяющие увеличить прибыль и лояльность клиентов за счет прямых продаж через ярмарки и онлайн-платформы.
Актуальность исследования обусловлена необходимостью импортозамещения кормовых культур в зоне рискованного земледелия Северо-Запада России и изменением климата, требующим внедрения засухоустойчивых и высокопродуктивных интродуцентов. Изучено влияние агрометеорологических факторов (сумма активных температур, осадки) на межфазные периоды развития сорго сахарного, отличающееся выявлением тесной корреляционной связи (r=0,99) между теплом и фазой «кущение – выход в трубку», а также установлением обратной зависимости (r=-0,75) урожайности от длительности периода «всходы – кущение», что позволило вывести уравнение регрессии, показывающее: сокращение этого периода на 10 суток увеличивает урожайность зеленой массы на 21 т/га.