В работе рассмотрено технологическое решение вопроса сохранения и популяризации культурного наследия Арктики через создание виртуальных туров. Представлены этапы разработки виртуального тура на примере комплекса "Царство вечной мерзлоты" в качестве модели для использования виртуальных технологий в реальной практике.
The work examines a technological solution to the issue of preserving and popularizing the cultural heritage of the Arctic through the creation of virtual tours. The stages of developing a virtual tour are presented using the example of the “Kingdom of Permafrost” complex as a model for the use of virtual technologies in real practice.

В статье рассматривается задача обработки текста с помощью нейронных сетей для определения авторства. Актуальность данной темы обусловлена возрастающей ролью искусственного интеллекта в различных сферах, в том числе в области обработки естественного языка. Представлен практический пример реализации нейросетевого подхода к определению авторства текста с использованием библиотеки Keras Python на платформе Google Colaboratory. Описаны шаги по подготовке данных, создание обучающей и тестовой выборок, построения и обучения модели. Полученные результаты демонстрируют высокую точность идентификации авторства текстов, достигающую 95-98%.
The article deals with the task of text processing using neural networks to determine authorship. The relevance of this topic is due to the increasing role of artificial intelligence in various fields, including natural language processing. A practical example of implementation of neural network approach to text authorship determination using Keras Python library on Google Colaboratory platform is presented. The steps of data preparation, creation of training and test samples, model building and training are described. The obtained results demonstrate high accuracy of text authorship identification, reaching 95-98%.