Early detection of earthquakes is essential for minimizing potential damage and ensuring public safety. Recent advancements in deep learning, particularly convolutional neural networks (CNNs), provide a promising alternative for analyzing seismic waves. In contrast, traditional methods such as the short-term average/long-term average (STA/LTA) algorithm and the Akaike information criterion (AIC) have limitations in detecting primary (P) waves in high-noise conditions, caused by industrial and anthropogenic disturbances. This study presents a CNN-based automatic P-wave detection model tailored for the Almaty city region. The seismic dataset used in this research was obtained from the IRIS database and includes data collected from seven stations within a 333 km radius of Almaty, Kazakhstan. The proposed model achieves a recall rate of 89.1% and an accuracy of 94.1% compared to other deep learning-based models. Experimental results demonstrate that this method enhances the reliability of automatic early earthquake warning systems and improves the accuracy of P-wave detection. The research outputs presented for the local region are unique. Applying CNNs in seismic monitoring facilitates the development of efficient automated systems that minimize risks and improve response measures for natural disasters.

Eclipsing cataclysmic variables (CVs) are key targets for determining binary system parameters through photometric modeling, yet many of them remain poorly characterized. In this work, we present a list (catalog) of 37 confirmed eclipsing CVs selected based on high-quality and publicly available TESS photometric data. The sample includes both long-period systems (with orbital periods exceeding 4 h), such as Z Cam, U Gem, and nova-like variables, as well as a significant number of SW Sextantis stars. Selection criteria required the presence of clearly defined eclipses and sufficient signal-to-noise ratios for reliable analysis. The catalog provides a foundation for phase-folded light curve studies and future modeling efforts aimed at deriving key physical parameters such as component masses, radii, inclinations, and accretion geometries. Notably, several systems, such as V482 Cam, OZ Dra, ASASSN-14ix, and others, have no previously published physical parameters. Our list is accessible via a dedicated website, where each system will have a separate page, including data from TESS, AAVSO, and ZTF. This resource is intended to support detailed follow-up studies. It may encourage other research groups with observational and modeling expertise to contribute to the investigation of these promising but understudied systems.

We model the short-period cataclysmic variable EZ Lyn with MESA binary evolution and infer its present-day parameters through a staged statistical search. First, we compute a coarse grid of tracks in $(M_{1,0},P_0)$ at fixed $M_{2,0}$ and rank snapshots by a profile likelihood. We then resample the neighbourhood of the minimum to build a refined $\Delta {\chi }^2$ surface. Finally, we sample this surface with an affine-invariant MCMC to obtain posteriors, using a likelihood that treats the one-sided constraint on the donor temperature and the ambiguity of component roles in the binary output. The best-fit snapshot reproduces the observables and identifies EZ Lyn as a period bouncer with a substellar donor. We infer $M_{\mathrm{WD}}=0.850\pm 0.019{\mathrm{M}}_{\odot }$, $M_2=0.0483\pm 0.0137{\mathrm{M}}_{\odot }$, $R_{\mathrm{WD}}=0.0092\pm 0.0001{\mathrm{R}}_{\odot }$, $R_2=0.099\pm 0.005{\mathrm{R}}_{\odot }$, $T_{\mathrm{WD}}=11,500\pm 20\mathrm{K}$, and $T_2=1600\pm 50\mathrm{K}$. The instantaneous mass-transfer rate at the best-fit snapshot is $\dot{M}=3.66\times {10}^{-11}{\mathrm{M}}_{\odot }{\mathrm{yr}}^{-1}$, consistent with the secular range implied by the white-dwarf temperature. Independent checks from the Roche mean-density relation, surface gravities, and the semi-empirical donor sequence support the solution. In population context, EZ Lyn lies in the period-minimum spike and on the low-mass tail of the donor mass–period plane. The classification is robust to modest displacements along the shallow $\Delta {\chi }^2$ valley. We release inlists, tracks, and analysis scripts for reproducibility.

При изучении тесных двойных систем (ТДС) для правильной интерпретации наблюдательных данных и определения эволюционного статуса звезды крайне важным является исследование сложной динамической структуры переноса вещества в ходе вычислительного эксперимента. В данной работе моделирование процессов аккреции катаклизмической переменной EZ Lyn (SDSS J080434.20+510349.2) на основе имеющихся наблюдательных данных проведено SPH-методом (гидродинамики сглаженных частиц). Проведено моделирование гидродинамических потоков в гравитационном поле белого и коричневого карликов, образующих указанную компактную двойную систему на этапе поздней эволюции. Рассчитаны координаты (x, y, z), составляющие скорости (v_x, v_y,v_z), масса, плотность, теплоемкость, давление, температура, полная энергия и энтропия «частиц», заданных набором исходных параметров. Получены визуальные представления рассчитанных величин, проведен их анализ. Были обнаружены периодические спирали, обусловленные прецессией диска, и «рукава», являющиеся следствием резонанса орбитальных периодов (2:1) и передачи избыточного углового момента диска в стационарном состоянии. Невысокие температуры аккреционного диска обуславливают поглощение излучения, в основном, при абсорбции на водороде и в процессах ионизации. Аналогично анализу результатов визуализации плотности и температур, наблюдаемых в изучаемой системе, были рассмотрены флуктуации в значениях скоростей, теплоемкости, давления, полной энергии и энтропии и даны описания и возможные механизмы наблюдаемых процессов. Визуализация представлена в 2-D и 3-D формате. Результаты моделирования совпадают с наблюдениями, подтверждающими несинхронное вращение компонентов тесной двойной системы и возможность появления резонанса их орбитальных периодов. Применяемый SPH-метод моделирования позволяет представить физическую модель астрофизического явления, в данном случае, модель аккреционного диска и процессов перетекания вещества между компонентами ТДС для последующего количественного описания численными методами и анализа.