«Жизнь государю, честь - никому»: Нравственный выбор Евгения Сергеевича Боткина (к 140-летию со дня рождения)

Twenty three steps down the basement of the Ipatiev house in Ekaterinburg, the steps into the chasm and the darkness, the movement into the immortality. The moral choice of the last emperor's physician, doctor Yeugeniy Sergeyevich Botkin - it is the choice of the nobleman officer, patriot and the citizen, the choice of autocratic and God-carried Russia romantic. The changes of the governments and epochs as well as of the partialities and the values are possible, but the admiration from the Russian intellectual's soul's force, with his vulnerable conscience is invariable example. The honour - to nobody, never and in spite of any difficulties - the simple and the attractive formula of the doctor's Botkin fate.Двадцать три ступени вниз в подвал дома Ипатьева в Екатеринбурге - ступени в бездну и небытие, шаги в бессмертие. Нравственный выбор последнего лейб-медика доктора Евгения Сергеевича Боткина - выбор дворянина и офицера, гражданина и патриота, романтика Самодержавной и Православной России. Меняются правители и эпохи, пристрастия и оценки, но неизменным остается восхищение величием человеческого духа русского интеллигента, уязвленного совестью. Честь - никому и никогда, ни при каких обстоятельствах - простая и притягательная формула судьбы доктора Боткина

Системы искусственного интеллекта в решении задач цифровизации и роботизации агропромышленного комплекса

The digital transformation of agricultural technological processes is substantiated to be relevant in the context of the exacerbating global problems of food security, the agricultural business stagnation in the regions of the northern Non-Black Earth Region, as well as the ESG transformation of the economy.Research purpose To develop control algorithms for unmanned aerial vehicles (UAVs) based on numerical methods of machine learning to ensure the monitoring of the crops state and the improving of the production process planning and operational management.Materials and methods The following methodology was used: the original methods of machine learning, knowledge engineering and computer modeling for organizational and technological processes of technical objects’ life cycle in industry and products’ life cycle in the national economy,  as well as mathematical and algorithmic models, methods and prototypes of proactive automation tools for information, physical and energy interaction of heterogeneous robotic and cyber-physical complexes.Results and discussion Artificial intelligence systems were created for the photogrammetric processing of visible spectrum images and those taken with multispectral video cameras with the construction of orthophotomaps, digital elevation models. Machine learning numerical methods were applied. Possible ways of formulating recommendations for the land revegetation and amelioration were demonstrated. Algorithmic software and hardware have been developed for the automation of vertical farms, closed cycle fish farming plants. The authors carried out wireless registration of measured and calculated parameters received from the distributed sensors, conducted their analysis based on big data technologies and proactive control of cyber-physical devices responsible for the functioning of the aqua and phytocultures life support systems. The authors provided the examples of produced UAVs and attachments designed for processing the agricultural land, as well as examples of automation modules for vertical farms that provide proactive autonomous control.Conclusions It was determined that the developed software and hardware ensured a 6-percent increase in the residual charge of the UAV battery after the flight. Image analysis using a multispectral camera improved the accuracy of identifying the plant areas with phytopathologies up to 99 percent.Обосновали актуальность цифровой трансформации технологических процессов сельскохозяйственного производства в условиях обострения глобальных проблем обеспечения продовольственной безопасности, стагнации аграрного бизнеса в регионах северного Нечерноземья, а также ESG-трансформации экономики.Цель исследования Разработать алгоритмы управления беспилотных воздушных судов (БВС) на основе численных методов машинного обучения, обеспечивающих мониторинг состояния сельхозкультур и улучшение планирования и оперативного управления процессом производства.Материалы и методы Использовали оригинальные методы машинного обучения, инженерии знаний и компьютерного моделирования организационных и технологических процессов жизненного цикла технических объектов в промышленности и продукции в народном хозяйстве, а также математические и алгоритмические модели, методы и опытные образцы проактивных средств автоматизации информационного, физического и энергетического взаимодействия гетерогенных робототехнических и киберфизических комплексов.Результаты и обсуждение Создали системы искусственного интеллекта для фотограмметрической обработки изображений видимого спектра и снятых мультиспектральными видеокамерами с построением ортофотопланов, цифровых моделей рельефа. Применили численные методы машинного обучения. Показали возможность формирования рекомендаций по рекультивации, мелиорации земельных угодий. Разработали алгоритмическое, программно-аппаратное обеспечение автоматизации вертикальных ферм, установок замкнутого цикла по рыбоводству. Осуществили беспроводную регистрацию измеряемых и вычисляемых параметров с распределенных датчиков, их анализ с применением технологий больших данных и проактивное управление киберфизическими устройствами, отвечающими за функционирование систем жизнеобеспечения выращиваемых аква- и фитокультур. Привели примеры выпускаемых БВС и навесного оборудования, предназначенных для обработки сельскохозяйственных угодий, а также примеры модулей автоматизации вертикальных ферм, обеспечивающих проактивное автономное управление.Выводы Определили, что разработанное программно-аппаратное обеспечение позволило увеличить остаточный заряд аккумулятора БВС после полета на 6 процентов. Улучшили точность идентификации участков растений с фитопатологиями по анализу изображений с мультиспектральной камеры до 99 процентов

Studies of the Response of the Prototype CMS Hadron Calorimeter, Including Magnetic Field Effects, to Pion, Electron, and Muon Beams

We report on the response of a prototype CMS hadron calorimeter module to charged particle beams of pions, muons, and electrons with momenta up to 375 GeV/c. The data were taken at the H2 and H4 beamlines at CERN in 1995 and 1996. The prototype sampling calorimeter used copper absorber plates and scintillator tiles with wavelength shifting fibers for readout. The effects of a magnetic field of up to 3 Tesla on the response of the calorimeter to muons, electrons, and pions are presented, and the effects of an upstream lead tungstate crystal electromagnetic calorimeter on the linearity and energy resolution of the combined calorimetric system to hadrons are evaluated. The results are compared with Monte Carlo simulations and are used to optimize the choice of total absorber depth, sampling frequency, and longitudinal readout segmentation.Comment: 89 pages, 41 figures, to be published in NIM, corresponding author: P de Barbaro, [email protected]

Search for Light Gluinos via the Spontaneous Appearance of pi+pi- Pairs with an 800 GeV/c Proton Beam at Fermilab

We searched for the appearance of pi+pi- pairs with invariant mass greater than 648 MeV in a neutral beam. Such an observation could signify the decay of a long-lived light neutral particle. We find no evidence for this decay. Our null result severely constrains the existence of an R0 hadron, which is the lightest bound state of a gluon and a light gluino, and thereby also the possibility of a light gluino. Depending on the photino mass, we exclude the R0 in the mass and lifetime ranges of 1.2 -- 4.6 GeV and 2E-10 -- 7E-4 seconds, respectively. (To Appear in Phys. Rev. Lett.)Comment: Documentstyle aps,epsfig,prl (revtex), 6 pages, 7 figure

Performance of the CMS Cathode Strip Chambers with Cosmic Rays

The Cathode Strip Chambers (CSCs) constitute the primary muon tracking device in the CMS endcaps. Their performance has been evaluated using data taken during a cosmic ray run in fall 2008. Measured noise levels are low, with the number of noisy channels well below 1%. Coordinate resolution was measured for all types of chambers, and fall in the range 47 microns to 243 microns. The efficiencies for local charged track triggers, for hit and for segments reconstruction were measured, and are above 99%. The timing resolution per layer is approximately 5 ns

Performance and Operation of the CMS Electromagnetic Calorimeter

The operation and general performance of the CMS electromagnetic calorimeter using cosmic-ray muons are described. These muons were recorded after the closure of the CMS detector in late 2008. The calorimeter is made of lead tungstate crystals and the overall status of the 75848 channels corresponding to the barrel and endcap detectors is reported. The stability of crucial operational parameters, such as high voltage, temperature and electronic noise, is summarised and the performance of the light monitoring system is presented