No abstract

Based on the background of rapid transmission of novel coronavirus and various pneumonia, wearing masks becomes the best solution to effectively reduce the probability of transmission. For a series of problems arising from crowded public places and collective units, where face recognition is difficult to increase target density, a deep convolutional neural network is used for real-time mask detection and recognition.This paper presents the method based on YOLOv5 model for deep learning and mask detection in image recognition as well as a live camera to label the pedestrians without masks in time. This experiment will use LabelImg software to preprocess 5003 images and make lightweight improvements based on the original YOLOv5 model to generate the final face mask recognition model. The Mosaic method is added to merge the images effectively and process the images in batch, and secondly, the GIoU loss function is selected to calculate the bounding box regression loss by comparison, which improves the localization accuracy even more. According to the experimental detection results, analogized with the original model YOLOv5, the recall and accuracy are effectively improved. In this paper, YOLOv3, SSD, Fast-R-CNN detection algorithms are used for comparison, the detection results of this model have a high mAP value which is equal to 92.9, which are higher than the detection results of other models. Real-time target recognition based on this model combined with practical applications can be applied in hospitals and crowd-gathering places to achieve effective reduction of epidemic transmission probability in a short period of time.

Growing traditional green fodder requires a lot of land, but also grows with the absorption of large amounts of water and soil nutrients, depending on the metrological conditions in such cultivation. In this case certain costs of cultivation requires and the years when the sun was hot risk of burns. The influence of such factors one way to reduce the cultivation is by hydroponic method. During the study to plants nutrient transfer based on technology the following six types of hydroponic systems (HS) are considered: rising and falling water; HS in the nutrient solution; aeroponics; HS of aquatic crops; drip irrigation HS. At the same time, HS in the production of green fodder an overview of the design was made and their advantages and disadvantages are considered.HS is effective in the cultivation of green fodder nutrients as a technology the cultivation by transfer is. With this technology the cultivation of fodder grasses because it takes place in a closed system, feed solution into this system transfer automation is easy. Optimization of hydroponic feed technology for technological purposes trends control requires modernization of automation equipment (MAE).

Бас редактор: ЖҰРЫНОВ Мұрат Жұрынұлы, химия ғылымдарының докторы, профессор, ҚР ҰҒА академигі, Қазақстан Республикасы Ұлттық ғылым академиясының президенті, АҚ «Д.В. Сокольский атындағы отын, катализ және электрохимия институтының» бас директоры (Алматы, Қазақстан) H = 4 Редакция алқасы: БЕНБЕРИН Валерий Васильевич (бас редактордың орынбасары), медицина ғылымдарының докторы, профессор, ҚР ҰҒА академигі, Қазақстан Республикасы Президенті Іс Басқармасы Медициналық орталығының директоры (Алматы, Қазақстан) H = 11 РАМАНҚҰЛОВ Ерлан Мирхайдарұлы (бас редактордың орынбасары), профессор, ҚР ҰҒА корреспондентмүшесі, Ph.D биохимия және молекулалық генетика саласы бойынша Ұлттық биотехнология орталығының бас директоры (Нұр-Сұлтан, Қазақстан) H = 23 ӘДЕКЕНОВ Серғазы Мыңжасарұлы, химия ғылымдарының докторы, профессор, ҚР ҰҒА академигі, «Фитохимия» халықаралық ғылыми-өндірістік холдингінің директоры (Қарағанды, Қазақстан) H = 11 САНГ-СУ Квак, Ph.D (биохимия, агрохимия), профессор, Корей биоғылым және биотехнология ғылымизерттеу институты (KRIBB), өсімдіктердің инженерлік жүйелері ғылыми-зерттеу орталығының бас ғылыми қызметкері (Дэчон, Корея) H = 34 БЕРСІМБАЕВ Рахметқажы Ескендірұлы, биология ғылымдарының докторы, профессор, ҚР ҰҒА академигі, Еуразия ұлттық университеті. Л.Н. Гумилев (Нұр-Сұлтан, Қазақстан) H = 12 ӘБИЕВ Руфат, техника ғылымдарының докторы (биохимия), профессор, Санкт-Петербург мемлекеттік технологиялық институты «Химиялық және биотехнологиялық аппаратураны оңтайландыру» кафедрасының меңгерушісі (Санкт-Петербург, Ресей) H = 14 ЛОКШИН Вячеслав Нотанович, медицина ғылымдарының докторы, профессор, ҚР ҰҒА академигі, «PERSONA» халықаралық клиникалық репродуктология орталығының директоры (Алматы, Қазақстан) H = 8 СЕМЕНОВ Владимир Григорьевич, биология ғылымдарының докторы, профессор, Чуваш Республикасының еңбек сіңірген ғылым қайраткері, «Чуваш мемлекеттік аграрлық университеті» Федералдық мемлекеттік бюджеттік жоғары білім беру мекемесі Акушерлік және терапия кафедрасының меңгерушісі (Чебоксары, Ресей) H = 23 ФАРУК Асана Дар, Хамдар аль-Маджида Хамдард университетінің шығыс медицина факультеті, Шығыс медицинасы колледжінің профессоры (Карачи, Пәкістан) H = 21 ЩЕПЕТКИН Игорь Александрович, медицина ғылымдарының докторы, Монтана штаты университетінің профессоры (Монтана, АҚШ) H = 27 КАЛАНДРА Пьетро, Ph.D (физика), Наноқұрылымды материалдарды зерттеу институтының профессоры (Рим, Италия) H = 26 РОСС Самир, Ph.D, Миссисипи университетінің Фармация мектебі өсімдік өнімдерін ғылыми зерттеу орталығының профессоры (Оксфорд, АҚШ) H = 26 МАЛЬМ Анна, фармацевтика ғылымдарының докторы, профессор, Люблин медицина университетінің фармацевтика факультетінің деканы (Люблин, Польша) H = 22 ОЛИВЬЕРО Росси Сезаре, Ph.D (химия), Калабрия университетінің профессоры (Калабрия, Италия) H = 27 «Қазақстан Республикасы Ұлттық ғылым академиясының баяндамалары»