Статьи

В стремительно развивающейся цифровой эпохе интерфейсы человеко-машинного взаимодействия непрерывно совершенствуется. Традиционные методы взаимодействия с компьютером, такие как мышь и клавиатура, дополняются и даже заменяются более интуитивными способами, которые включают технологии отслеживания глаз. Обычные методы отслеживания глаз используют камеры, которые отслеживают направление взгляда, но имеют свои ограничения. Альтернативным и многообещающим подходом к отслеживанию глаз является использование электроэнцефалографии, техники измерения активности мозга. Исторически ЭЭГ была ограничена в основном лабораторными условиями. Однако мобильные и доступные устройства для ЭЭГ появляются на рынке, предлагая более универсальное и эффективное средство для регистрации биопотенциалов. В данной статье представлен метод локализации взгляда с использованием электроэнцефалографии, полученной с помощью мобильного регистратора ЭЭГ в виде носимой головной повязки (компании BrainBit). Это исследование направлено на декодирование нейрональных паттернов, связанных с разными направлениями взгляда, с использованием продвинутых методов машинного обучения, в частности, нейронных сетей. Поиск паттернов выполняется как с использованием данных, полученных с помощью носимых очков с камерой для отслеживания глаз, так и с использованием неразмеченных данных. Полученные в исследовании результаты демонстрируют наличие зависимости между движением глаз и ЭЭГ, которая может быть описана и распознана с помощью предсказательной модели. Данная интеграция мобильной технологии ЭЭГ с методами отслеживания глаз предлагает портативное и удобное решение, которое может быть применено в различных областях, включающих медицинские исследования и разработку более интуитивных компьютерных интерфейсов.

Представлен метод итеративной настройки параметров моделей на основе ансамблей деревьев с использованием настройки байесовских гиперпараметров для прогнозирования состояний на примере рака молочной железы. Предлагаемый метод использует три различных набора данных, в том числе набор данных по диагностическому раку молочной железы Висконсина (WDBC), набор данных по надзору, эпидемиологии и конечным результатам (SEER) по раку молочной железы и набор данных по раку молочной железы в Коимбре (BCCD), а также реализует набор данных на основе древовидных ансамблей. Модели, в частности AdaBoost, Gentle-Boost, LogitBoost, Bag и RUSBoost, для прогнозирования рака молочной железы. Байесовская оптимизация использовалась для итеративной настройки гиперпараметров моделей, а производительность моделей оценивалась с использованием нескольких показателей, включая точность, прецизионность, полноту и оценку f1. Наши результаты показывают, что предложенный метод значительно повышает производительность моделей на основе ансамблей деревьев, что приводит к более высокой точности, прецизионности, полноте и оценке f1. По сравнению с другими современными моделями предлагаемый метод более эффективен. Он достиг 100% идеальных результатов по точности, прецизионности, полноте и оценке F1 в наборе данных WDBC. В наборе данных SEER BC точность метода составила 95,9%, прецизионность 97,6%, полнота 94,2% и оценка F1 95,9%. Для набора данных BCCD метод достиг точности 94,7%, прецизионности 90%, полноты 100% и оценки F1 94,7%. Результаты этого исследования имеют важное значение для медицинских работников, поскольку раннее выявление рака молочной железы может значительно повысить шансы на выживание. В целом, это исследование вносит ценный вклад в область прогнозирования рака молочной железы с использованием машинного обучения.

This paper is concerned with implementation of wave tomography algorithms on modern SIMD CPU and GPU computing platforms. The field of wave tomography, which is currently under development, requires powerful computing resources. Main applications of wave tomography are medical imaging, nondestructive testing, seismic studies. Practical applications depend on computing hardware. Tomographic image reconstruction via wave tomography technique involves solving coefficient inverse problems for the wave equation. Such problems can be solved using iterative gradient-based methods, which rely on repeated numerical simulation of wave propagation process. In this study, finite-difference time-domain (FDTD) method is employed for wave simulation. This paper discusses software implementation of the algorithms and compares the performance of various computing devices: multi-core Intel and ARM-based CPUs, NVidia graphics processors.

This study examines interpersonal symbolic communication in the traditional Igbo society, which entails culturally-learned, often nuanced, socially shared system of communication between individuals by the use of instruments as symbols, in which the relation between the symbol and the signified concept is arbitrary. Data for the study were drawn from oral interviews and participant observation as primary sources, while secondary sources were library materials and the internet. Findings indicate that there exists yet another form of non-verbal communication that is symbolic (involves symbols) and is exclusively interpersonal in “the various Igbo culture areas” (Onwuejeogwu 1975). The examples are sub classified based on what they communicate. The study concludes that interpersonal symbolic communicative practices could be used as tools in interesting and complex ways for the description and reproduction of varied sociocultural world of the Igbo.

It is a novel approach to linking landscape ecological risk (LER) and ecosystem services (ESs) for environmental management and sustainable development, since it enables real-time ecisionmaking. This study used 12 natural factors relevant to LER and 11 ESs factors to analyze spatiotemporal changes and establish a relationship between them in Tatarstan, Russia, for the years 2010, 2015, and 2020. The statistical tests (Global Moran’s I, Getis-Ord Gi*), analysis of habitat vulnerability, and ecological loss in the ArcGIS platform reveal a consistent variance in factor clustering and pattern as well as the impact of governmental policies in the studied area. According to analysis findings, 2015 had the best ecological conditions of the three years because 44.79 % of the research area had decreased landscape ecological risk, which increased ecosystem services. Additionally, the results show that both maps have significant spatial disparities and that LER and ESs are negatively impacted by high human-socioeconomic activity. The integration of LER and ESs through the overlap of both maps provides a significant amount of spatial information for mapping, monitoring, management, and the protection of the fragile environment for sustainable landscape development and management.

Non-physical approaches to the definition of the nature of “dark energy” and “dark matter” are discussed due to the fact that the physical nature of these phenomena has not yet been defined. The possibility of considering information on a par with matter and energy is shown. This possibility is substantiated by the results of psychological research within the framework of integral information theory, the results of physical research within the framework of self-simulation hypothesis and Vopson’s principle of mass-energy-information equivalence, as well as by the results of system research by means of systems-objects approach. The systemic nature of Universum is investigated. Its informational structure in the form of a systems-classes (conceptual systems) hierarchy determining the systems-events (material systems) properties providing real interactions is substantiated by means of the systems-objects approach. The similarity between the systems-classes hierarchy of Universe and the hierarchy of concepts in the human mind on the level of verbal-logical thinking is confirmed. The presented results support the well-known formulation of the strong anthropic principle. The connection between the systems-classes hierarchy properties and the known “dark energy” and “dark matter” properties is shown.