Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
#Круги добра
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Погрузись в захватывающий шутер!

FRAGEN

Шутер, Экшены, Шутер от первого лица

Играть

Топ прошлой недели

  • SpongeGod SpongeGod 1 пост
  • Uncleyogurt007 Uncleyogurt007 9 постов
  • ZaTaS ZaTaS 3 поста
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
4
PNIPU
PNIPU
1 год назад

Разработка ученых Пермского Политеха упростит контроль качества в технологии переработки нефти⁠⁠

В нефтеперерабатывающей промышленности объем и качество производимой продукции – это важнейшие показатели эффективности работы. Они зависят от соблюдения нужных параметров технологического процесса. Для определения показателей качества пробы нефти отбирают и анализируют в лаборатории, однако, это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Альтернативным методом стало применение виртуальных датчиков, которые позволяют быстро получать  и достоверно передавать информацию о продукции. Ученые Пермского Политеха создали метод разработки  виртуального анализатора температуры выкипания дизельного топлива с использованием нейронных сетей.

Статья опубликована в сборнике «Химия. Экология. Урбанистика», том 3, 2023 год.

В основе всех нефтеперерабатывающих заводов стоят технологические установки, в которых происходит разделение нефти на фракции (бензиновые, керосиновые, дизельные) и последующая переработка или использование их в качестве составляющих товарных нефтепродуктов. Так вырабатываются практически все компоненты моторных топлив, смазочных масел, сырья для вторичных процессов нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств.

– Для получения качественного продукта требуется соответствующий контроль технологического процесса. Виртуальные анализаторы, используя результаты прямых измерений параметров (температуры, расхода, давления), выполняют функцию обычных измерительных устройств и могут применяться в компьютерных системах управления совместно с ними. Таким образом, они позволяют оператору с помощью компьютера на определенном  этапе производства  контролировать качество продуктов в ходе ведения процесса, – рассказывает выпускник магистратуры кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Анна Стрельцова.

При переработке нефти происходит нагрев сырья, при котором важно контролировать повышаемую температуру. Ученые Пермского Политеха построили виртуальный анализатор для контроля температуры выкипания дизельного топлива. Эта температура определяет полноту его испарения. При слишком высоких значениях некоторые фракции не успевают испаряться и остаются в жидкой фазе в виде капель и пленки, что приводит к повышенному нагарообразованию и износу оборудования. Виртуальный датчик позволит быстро и непрерывно контролировать весь процесс нагревания в производстве дизельного топлива.

– В основе работы виртуального анализатора лежит математическая модель, отражающая взаимосвязь технологических переменных процесса и температуры выкипания как показателя качества, например в производстве дизельного топлива. Особенностью предлагаемого в работе метода является двухэтапный подход. На первом этапе мы построили нейросетевую модель взаимосвязи, на втором – по результатам вычислительного эксперимента с полученной нейросетью построили регрессионную модель, которая предсказывает значения показателя качества производимого нефтепродукта. Разработанная регрессионная модель устанавливается  в компьютерную систему управления производством, – поделился научный руководитель, доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Александр Шумихин.

При построении виртуального датчика политехники учитывали такие входные данные как плотность нефти, расход мазута, температуры паров нефтепродуктов и самой нефти. Эти значения поступают на вход обученной модели, а на выходе получают температуру выкипания дизельного топлива. Такой способ контроля значительно выгоднее инструментальных анализаторов, проще и дешевле по внедрению и обслуживанию. Также осуществляется намного быстрее по сравнению с методом обычного лабораторного анализа, так как виртуальный анализатор показывает состояние нефтепродукта непрерывно с обновлением значений в системе управления с любым заданным интервалом времени.

По экспериментальным данным, полученным на реальном физическом оборудовании, ученые доказали, что полученная регрессионная модель статистически адекватна этим данным. Это значит, что разработанный метод  построения виртуальных анализаторов перспективен для применения в нефтеперерабатывающей отрасли. Исследователи отмечают, что модели можно адаптировать к новым экспериментальным данным, что делает их применимым к другим показателям  качества  нефтепродуктов.

Виртуальный анализатор ученых ПНИПУ для определения температуры выкипания дизельного топлива упростит технологию контроля показателей качества нефти. Мониторинг этого этапа на предприятии уменьшит риски износа оборудования и ухудшения качества товарного нефтепродукта. Разработка повысит скорость и точность получения информации, что значительно повлияет на эффективность и экономическую выгоду процессов переработки нефтяного сырья.

Показать полностью
[моё] ПНИПУ Математическая модель Контроль Нефтеперерабатывающий завод Нефть Нейронные сети Текст
1
5
PNIPU
PNIPU
2 года назад

Ученые Пермского Политеха разработали подход для создания бедренного экзопротеза на основе 3Д-печати и углеродных волокон⁠⁠

Ученые Пермского Политеха разработали подход для создания бедренного экзопротеза на основе 3Д-печати и углеродных волокон ПНИПУ, Наука, Математическая модель, Протез

В настоящее время в области ортопедии все чаще применяются передовые технологии для создания экзопротезов, которые помогают восстановить мобильность человека при потере или повреждении конечности. Они представляют собой внешнюю конструкцию, которая помещается на поверхности тела и создает аналог потерянной части. Основной составляющей протеза является ортопедическая гильза, она обеспечивает соединение между телом и протезом. На сегодняшний день разрабатываемые типовые конструкции гильз не всегда выполняют свои функции. Для эффективной реабилитации пациента при их проектировании должны быть учтены геометрия оставшейся конечности и взаимодействие протеза с мягкими тканями. Устранение недостатков может быть достигнуто путем совершенствования их конструкций современными технологиями и подходящими материалами. Ученые Пермского Политеха разработали модель ортопедической гильзы экзопротеза, изготовленного методом аддитивного производства из полимерных материалов с укрепляющими углеродными волокнами. Разработка обеспечит людей, потерявших конечность, долговечными и качественными протезами, которые учитывают все индивидуальные особенности человеческого тела.

Статья с результатами опубликована в журнале «Multiscale and Multidisciplinary Modeling, Experiments and Design», 2023. Проектирование и моделирование гильзы выполнено в рамках исследований, поддержанных программой Мегагрантов. Исследование позиционирования углеродных прутков выполнено при поддержке Российского научного фонда.

Применение технологий аддитивного производства в сочетании с подходами численного моделирования могут использоваться для создания ортопедической гильзы со свойствами, адаптированными к потребностям конкретного пациента. 3Д-печать успешно применяется как эффективный способ изготовления биомедицинских изделий со сложной трехмерной архитектурой, включая имплантаты и экзопротезы. Для долговечности, прочности и качественности 3Д-печатных полимерных изделий используются армирующие (укрепляющие) элементы из коротких и непрерывных углеродных волокон. Они приводят к увеличению механической прочности композиционных структур.

В своей работе ученые создали математическую модель протеза, которая позволяет изучить механическое взаимодействие между мышечной тканью и самим протезом. Ортопедическая гильза разрабатывалась в форме цилиндра на основе 3Д-печатной полимерной матрицы (основания изделия), внутрь которой ученые внедрили армированные углеродные волокна в виде стержней (прутков). При использовании прутков для укрепления гильзы  нужно учитывать их расположение в самой матрице и их взаимодействие с ней.

Для этого политехники исследовали модели матриц с различным расположением прутков и различными полимерами. В общей сложности ученые создали 16 расчетных моделей, по которым определяли наилучшее сочетание свойств матрицы и прутков, а также находили оптимальное расстояния между соседними прутками.

– Особый интерес для нас представляло изучение взаимодействия между протезом и мышечной тканью, поэтому были смоделированы мягкие ткани человека. Рассматривалась упрощенная модель мягкотканного контура бедра, который был разделен на два основных сегмента, соответствующих мышечной и костной тканям. Размеры были масштабированы в соответствии со средним размером окружности бедра человека, – рассказывает доцент кафедры «Динамика и прочность машин» ПНИПУ, ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Механика биосовместимых материалов и устройств» Михаил Ташкинов.

Ученые исследовали, как взаимодействуют мягкие ткани с протезом в каждой численной модели с различными полимерными матрицами и вариантами армирования. Оценивали механическое поведение по максимальным напряжениям вдоль оси, а также по распределению давления на внутренней границе гильзы экзопротеза. В итоге по результатам численного моделирования политехники установили, что при низких упругих свойствах полимерного материала армирование играет важную роль в распределении напряжения в гильзе протеза. Наилучшие прочностные характеристики будут достигнуты при равномерном распределении углеродных прутков. Данные результаты ученые использовали при проектировании основной модели ортопедической гильзы для протеза.

– Ожидается, что полученные результаты позволят проектировать конструкции экзопротезов, сочетающие персонализированную геометрию, достигнутую благодаря возможностям 3D-печати, и улучшенные механические свойства благодаря использованию непрерывных волокон, – поделился Михаил.

Разработка важна для эффективной реабилитации пациентов с повреждением и потерей конечностей.

Показать полностью
[моё] ПНИПУ Наука Математическая модель Протез
2
3
mindsadventure
mindsadventure
2 года назад

Мое видение "Парадокса лжеца" через математическую модель⁠⁠1

Всем привет!
Классическое выражение данного парадокса достаточно громоздко и тяжело для восприятия, поэтому, я решил упростить его через математический язык.
Словесно - упрощенно звучит оно так (моими словами): Лжец признается, что он лжец, что значит, что чтобы он ни сказала, он будет всегда лгать. Выстраивая матем. модель, мы и увидим всю красоту парадокса. Доказывается оно доказательством "от обратного" или "от противного", что значит, что двойное отрицание утверждения будет равно самому утверждению. Так вот, представим, что "Я лжец" это "Ложь":

Мое видение "Парадокса лжеца" через математическую модель Математика, Парадокс, Математическая модель, Мысли, Логика

Мы пришли к зацикленности, или к циклу с бесконечным периодом (рекуррентным).
Интересно мнение, что лжец может вертеть фактами тогда как угодно, автоматически себя оправдав во лжи, так как он вроде сказал правду, а вроде и нет.
Всем спасибо за внимание, буду рад и дальше продолжать свои умозаключения по математике.
Прощу не судить строго, так как я совсем еще только начинающий в стезе Великого Математического Языка, где очень много красот и его разнообразных проявлений!

Я хочу добавить, что наше мышление отнюдь не бинарное, как тут представлено, так как в человеке существует такая вещь, как сомнение, что означает присутствие амбивалентности, или "0" и "1" одновременно... .

Мое видение "Парадокса лжеца" через математическую модель Математика, Парадокс, Математическая модель, Мысли, Логика
Показать полностью 2
[моё] Математика Парадокс Математическая модель Мысли Логика
56
BernardHenriLevi
BernardHenriLevi
3 года назад

Коллективный иммунитет⁠⁠

"Коллективный иммунитет к коронавирусу продолжает снижаться и за неделю опустился с 10,7% до 8,6%."


Отсюда. Если кто не знает, то коллективный иммунитет "рассчитывается в соответствии с эпидемиолого-математической моделью достижения коллективного иммунитета против новой коронавирусной инфекции в Российской Федерации". Вообще, крайне своеобразный сайт. В новостях цитирует другие сайты, которые цитируют его же. Т.е. дает ссылки сам на себя. Такая вот генерация контента.


Давно не брал я в руки шашки. Среднее за декаду.

Коллективный иммунитет Вирус, Пандемия, Вакцинация, Россия, Математическая модель, Инвитро

Тестов в последнее время делается мало. Поэтому точность плюс-минус километр. По маю хорошо видно. Но не увидеть тренд сложно. И... да, вам не показалось. 78 дней уже 100% выявление носителей.


Рад за местную эпидемиолого-математическую модель. Переживаю за падение коллективного иммунитета на четверть за неделю.

Коллективный иммунитет Вирус, Пандемия, Вакцинация, Россия, Математическая модель, Инвитро
Показать полностью 2
[моё] Вирус Пандемия Вакцинация Россия Математическая модель Инвитро
30
4
egorbiryulin
egorbiryulin
3 года назад
Лига Физиков

Ударная труба⁠⁠

Ударная труба Физика, Математическая физика, Математическая модель, Гифка

На гифке в каждый момент времени отображаются поверхности, на которых давление внутри ударной трубы имеет одинаковую величину.


P.S.: если для кого-то это будет интересным, в отдельном посте опишу каким образом и для каких нужд были проведены эти расчёты.

[моё] Физика Математическая физика Математическая модель Гифка
18
1
PopMath
PopMath
5 лет назад
Лига математиков

Москва и область. Срываем защитную пленку с детских площадок?⁠⁠

Сегодня, 25 мая, хочу начать не с математики, а с реальной жизни.

Вышел сегодня на улицу, в аптеку. И так случилось, что пришлось идти два раза, потому что фармацевт решила по интернет заказу положить на одну упаковку лекарств меньше, чем оплачено. Но не суть. С этим то я разобрался.

Тепло, хорошо, зелено. Люди ГУЛЯЮТЬ... Потом посмотрел: индекс самоизоляции Яндекса упал аж до 1,5 пунктов, даже сейчас, ночью, пишет, что на улице больше людей, чем было до коронавируса. Дети посрывали пленку с горок и лесенок на площадках.

Я, конечно, не ожидал, что все поголовно будут в масках и перчатках. Но: в перчатках был я один.

В масках от силы один человек из десяти. Ну а у кого были маски, наблюдались они в основном под носом, а обычно на подбородке. Вот тебе, Андрей Юрьевич, и перчаточно-масочный режим.

В 20 часов включил Россию 1. Каждый раз тестирую себя на сколько меня хватит. Сегодня хватило на 8 минут. Обычно выключаю на фразе типа "наш регион еще не достиг пика..."

Возвращаясь к математике, скажу, что расчет по Москве меня не удивил (Математик о COVID-19. Москва. Мы на плато?), я вижу все признаки подхода к плато заболевания, и в целом в Москве у властей более менее адекватное отношение к ситуации.

А вот расчет по области (Математик о COVID-19. Москва. Мы на плато?) удивил и расстроил.

В первую очередь, конечно, из-за длительного нахождения людей в статусе активно заболевших в области. Я понимаю, что человек должен дождаться двух отрицательных тестов после окончания болезни. Но что все таки происходит? Хотелось бы, конечно, чтобы какой-нибудь именитый блогер на Ютубе озадачил аудиторию этим вопросом. А во-вторых, (или все таки во-первых) потому что я не вижу причин для ослабления карантинных мер, а только причины для их усиления в области. Вот как то так.

Ну а теперь мой расчет совместно Москвы и области.

Москва и область. Срываем защитную пленку с детских площадок? Московская область, Москва, Коронавирус, Самоизоляция, Математика, Математическая модель, Берегите себя, Длиннопост

Пик заболеваемости по модели начнется в начале июня. К середине июня количество активных заболевших после снижения стабилизируется и даже будет небольшой рост, а после этого начнется постепенное снижение.

Но эту ситуацию сложно назвать положительной и мотивирующей к выходу на прогулки, встречи с людьми и играми на улицы. Все это снова может смениться ростом. И пика эпидемии пока не прошел ни один регион. Мы пока находимся на первой волне.

Так хочется, чтобы призывы к благоразумию хоть кого подвигли беречь себя и близких.

Да, если вы живете в каменном доме как я, ходите пешком и не используйте лифт. Лифт сейчас это очень опасное место, а ходя пешком, вы поможете своим мышцам, легким и сердцу. Я живу на 14 (четырнадцатом) этаже и с марта хожу только пешком.

Будьте здоровы и берегите себя.

Завтра посчитаю Санкт-Петербург.

Москву с областью буду пересчитывать еженедельно, чтобы смотреть как работает модель исходя из меняющейся ситуации.

Какой регион вам интересен?

Ссылки:

Официальная информация о коронавирусе в России: https://стопкоронавирус.рф/

Университет Джона Хопкинса:

https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594...

Википедия о COVID-19:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Пандемия_COVID-19

Википедия о Пьере Франсуа Ферхюльсте:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Ферхюльст,_Пьер_Франсуа

Википедия о логистическом уравнении роста популяции:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Логистическое_уравнение

Википедия о населении Московской области:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Московская_область

Википедия о населении Москвы:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Москва

Показать полностью 1
[моё] Московская область Москва Коронавирус Самоизоляция Математика Математическая модель Берегите себя Длиннопост
4
2
PopMath
PopMath
5 лет назад
Споры о науке

Подмосковье. Эпидемия COVID-19. Время снимать ограничения?⁠⁠

Математический анализ сделан на основании открытых Интернет-источников.

Все ссылки на источники внизу статьи.

Мы все в состоянии неопределенности. Чего ждать не только от далекого, но и ближайшего будущего?

Попросим математику дать нам ответы на вопросы о нашей дальнейшей жизни во времена пандемии COVID-19.

Вчера была посчитана ситуация в Москве:

Математик о COVID-19. Москва. Мы на плато?

Сегодня я буду моделировать дальнейшее развитие ситуации с эпидемией в Московской области.

Статистика выявленных заболевших ведется с 30 марта 2020 года.

Статистика выздоровевших и умерших ведется с 25 апреля 2020 года.

Данные взяты с ресурса стопкоронавирус.рф.

Сегодня 24 мая. Данные по Московской области.

1. Выздоровевших 5 520 человек. Умерших 329 человек. Вместе 5 849 человек.

Такое количество выявленных заболевших было между 20 и 21 апреля.

Напрашивающиеся выводы: в Московской области в среднем болеют больше месяца (нужно больше времени на выздоровление, чем в Москве) и/или есть вопросы к статистике.

2. Посчитаем сроки плато и количественные характеристики эпидемии в Московской области.

Плато (Википедия)— последовательность дней после подножья, когда в среднем число заболевших в день приблизительно равно (не больше) числа выздоровевших и умерших в этот день. Для COVID-19 оценка продолжительности плато — около 21 дня (20—24). Значит, общее число заболевших за конкретную дату минус число всех выздоровевших и умерших в этот еже деть это количество активных случаев больных в настоящее время.

Исходя из определения Плато, посчитаем количество активных случаев больных до сегодняшнего дня (24 мая) по фактическим данным, а с завтрашнего дня (25 мая) по логистической модели Пьера Франсуа Ферхюльста. А также добавим кривую роста заболеваемости.

Подмосковье. Эпидемия COVID-19. Время снимать ограничения? Математика, Математическая модель, Коронавирус, Эпидемия, Московская область, Самоизоляция, Длиннопост

На графике видно, что плато эпидемии в Московской области при текущих темпах развития ситуации следует ждать только в начале - середине августа: от 8 до 17 числа. Причем количество выявленных заболевших к тому моменту будет 140 - 150 тысяч человек. Активных заболевших будет около 55 тысяч.

Такая же ситуация, как сейчас, будет только в конце сентября - начале октября. За весь этот период она будет хуже.

К концу года общее количество заболевших в Московской области может достигнуть 230 тысяч человек.

В Москве, при населении в почти 12,7 млн. человек уже более 160 тысяч заболевших (около 1,28%), в области при населении почти 7,7 млн. человек 33,5 тысяч заболевших (около 0,44%).

При этом статистические данные развития эпидемии в двух близких регионах очень похожи, только область идет с временным отставанием от Москвы. Стоит ли ждать сейчас улучшения ситуации и снимать ограничения - очень большой вопрос.

При всем при этом я очень надеюсь, что в руководстве Московской области используют более эффективные математические модели, которые позволяют уже говорить о смягчении режима самоизоляции и иных ограничений.

Я же пока буду беречь себя и очень рекомендую вам соблюдать перчаточно-масочный режим.

Математическая модель построена на основании текущих данных с официальных источников, скорость роста популяции r для логистической модели Пьера Франсуа Ферхюльста на сегодняшний день в Московской области составляет: r = 3,08%. Данные о населении региона взяты из Википедии.

Будьте здоровы и берегите себя.

Ну а завтра посчитаем Москву и Подмосковье как единый регион.

Дальше в планах считаю:

- Санкт-Петербург.

- США.

- Бразилия.

- Россия.

Москву с областью буду пересчитывать еженедельно, чтобы смотреть как модель работает, исходя из меняющейся ситуации.

А для какого региона вы хотели бы увидеть расчет?

Ссылки:

Официальная информация о коронавирусе в России: https://стопкоронавирус.рф/

Университет Джона Хопкинса:

https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594...

Википедия о COVID-19:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Пандемия_COVID-19

Википедия о Пьере Франсуа Ферхюльсте:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Ферхюльст,_Пьер_Франсуа

Википедия о логистическом уравнении роста популяции:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Логистическое_уравнение

Википедия о населении Московской области:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Московская_область

Википедия о населении Москвы:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Москва

Показать полностью 1
[моё] Математика Математическая модель Коронавирус Эпидемия Московская область Самоизоляция Длиннопост
11
2
HomeLeopard
HomeLeopard
5 лет назад

Верной дорогой идете, товарищи!⁠⁠

Верной дорогой идете, товарищи! Пандемия, Самоизоляция, Коронавирус, Эпидемия, Видео, Длиннопост, Математическая модель

Всем добрый день!


Скоро как месяц как здесь сделан прогноз по развитию эпидемии коронавируса в России. К 27.05.2020 был рассчитан разворот тенденции роста зараженных в моменте. На 18.05.2020 график полностью согласуется с фактическими данными:

Верной дорогой идете, товарищи! Пандемия, Самоизоляция, Коронавирус, Эпидемия, Видео, Длиннопост, Математическая модель

Остается неделя до рассчитанного пика. Очень бы не хотелось, чтобы ослабление ограничений не привело снова к росту заболевания. И хотя впереди ожидается целый июнь снижения инфицированных в России, шанс культурно отдохнуть сохраняется хотя бы в конце лета)) Если все сложится как планировалось, то на среду следующей недели можно намечать скромный праздник Разворота) Кстати пик по скорости пройден в точном соответствии с прогнозом:

Верной дорогой идете, товарищи! Пандемия, Самоизоляция, Коронавирус, Эпидемия, Видео, Длиннопост, Математическая модель

Продолжаем сидеть сколько получится. Пока ситуация не переломлена. Еще немного, еще чуть-чуть…

Источник

Показать полностью 2 1
Пандемия Самоизоляция Коронавирус Эпидемия Видео Длиннопост Математическая модель
50
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии