Исследования посвящены определению потенциальной возможности достижения показателей по надежности идентификации биометрических систем на базе статических признаков (отпечаток пальца, радужная оболочка глаза) при помощи данных от стандартных периферийных устройств (клавиатурный почерк; изображение лица, регистрируемое веб-камерой; особенности работы с мышью). Проведено имитационное моделирование системы непрерывной идентификации пользователей компьютерных систем в процессе их профессиональной деятельности.
Представлен алгоритм работы дополнительного преобразующего слоя в сети на основе “неокогнитрона”. Ранее авторы рассматривали общий принцип работы данного вида сети. Описанный метод улучшает работу сети путем дополнительного преобразования данных. Проведен анализ входных данных при распознавании. Разработан алгоритм, который преобразует данные для более удобного распознавания сети.
В статье анализируется феномен идентичности, а также процесс его формирования, основанный на первоначальном внутрисубъективном этапе различения. Описывается типологизация идентификационных составляющих, основанная на концепции совокупности субидентичностей личности индивида. Предлагается идея о цикличности процесса субъективной идентификации.
Ключевые слова
Работа посвящена осмыслению нового спекулятивно-реалистского подхода к рассмотрению ненасильственного аспекта проблемы идентичности. Прослеживается тесная связь проблемы идентичности с более широкой из ей подобных — проблемой идентификации. Особое внимание обращается на эпистемологические принципы нового подхода и то, как они соотносятся с самой идеей идентичности. Основываясь на детальном рассмотрении этих принципов, происходит констатация роли и места принципа ненасилия в решении проблемы идентичности.
В статье исследуется теоретико-методологический аспект взаимосвязи феноменов идентичности и идентификации с позиций философов, психологов и социологов с точки зрения исторического развития. Обращается внимание на различие отечественных и зарубежных подходов к пониманию данной проблематики. Освещается значимая разница в рассмотрении идентичности социальной и личностной. На основе анализа концепций и теорий ученых зарубежных стран отметим, что в большинстве случаев авторы рассматривают феномен идентичности как центральное личностное образование. Некоторые исследователи подчеркивают особую роль процесса идентификации с Другим и последующей самоидентификации. Ряд ученых данный феномен определяют как качество, психическое образование, которое может иметь разную степень развитости и проявляется в разных формах. В ходе рассмотрения идентичности как психологического конструкта с разных теоретико-методологических позиций мы обращаем внимание на их родство, а также на наличие родовидовой связи с концепцией самосознания В. С. Мухиной в рамках научной школы «Феноменология бытия и развития личности». В работе освещается проблема способа исследования, неразрывно связанного с феноменом идентичности и механизмом идентификации, а также предпринимается попытка решить её при помощи использования в теоретико-методологической основе пятизвенчатой структуры самосознания в рамках методологии В. С. Мухиной. Эта идея позволяет системно и структурированно подходить к исследованию данных феноменов. Наиболее подходящим возрастом, в рамках данного подхода, для исследования процесса идентификации как механизма, наполняющего идентичность человека, представляется юношеский, в связи со своей возрастно-психологической спецификой.
Стрептококк группы B (Streptococcus agalactiae, CГВ) остается основной причиной неонатального сепсиса и менингита, несмотря на выраженное снижение из-за применения интранатальной антибиотикопрофилактики. Вместе с тем, задержки в выявлении и лечении неонатальных инфекций могут вызвать серьезные последствия и в некоторых случаях смерть новорожденного, с другой стороны, ненужное применение антибиотиков также имеет пагубные последствия (изменение нормальной микробиоты новорожденного, развитие устойчивости к противомикробным препаратам и др). При этом перед лабораториями постоянно встает задача совершенствовать диагностические подходы для быстрой и правильной идентификации новорожденных с инфекцией.
Цель исследования. Проанализировать эффективность, результативность и время выдачи результатов бактериологического исследования при неонатальном сепсисе и менингите, вызванного Streptococcus agalactiae, для определения лучшей диагностической стратегии.
Материал и методы. В период с января по ноябрь 2024 г. проанализированы истории болезни 10 новорожденных с положительной гемокультурой на Streptococcus agalactiae. Образцы крови были взяты в асептических условиях в педиатрические флаконы для гемокультивирования по стандартному протоколу. Идентификацию микроорганизмов производили 2 методами: 1 — путем стандартного субкультивировании на чашках с питательной средой и 2 — напрямую из положительных флаконов с применением технологии MALDI-TOF MS на анализаторе Vitek MS (BioMerieux, Франция) с использовани- ем in-house метода.
Результаты. Среднее время от момента взятия пробы до постановки в прибор для гемокультивирования (А) составило 13,1±7,4 ч, среднее время роста микроорганизма, т.е. до положительного сигнала (В) — 6,7±3,0, среднее время идентификации возбудителя из флакона крови (С) — 20,2±13,1, среднее время оборота пробы в лаборатории (от забора материала до выдачи результата идентификации клиническому врачу — D) соcтавило 42,0±12,0 ч. При использовании метода ускоренной идентификации напрямую из положительного флакона среднее время С составило 12,5 часов, D — 36,3 часа.
Выводы. Применение ускоренной методики культурального выявления СГВ в гемокультурах новорожденных детей позволило сократить время идентификации возбудителя в положительной культуре крови на 17,5 часов с 30 часов до 12,5 (более чем в 2 раза), а общее время от получения биоматериала до принятия решения лечащим — сократить на 14 часов (с 50 часов до 36), т. е. почти в 1,5 раза.
Это одна из первых в мировой литературе монографий, в которой проблема идентификации, т. е. моделирования по результатам наблюдений, решается посредством комплексного использования нечеткой логики, генетических алгоритмов и нейронных сетей.
Междисциплинарный характер книги может привлечь к ней внимание как специалистов по математическому моделированию и численным методам, так и медиков, биологов, экономистов, социологов и др., применяющих компьютеры для принятия решений.
Графовые модели занимают важное место в задачах, связанных с защитой информации и информационной безопасностью. Рассматривается конечная динамическая система, состояниями которой являются все возможные ориентации данного графа, а эволюционная функция задаётся следующим образом: динамическим образом данного орграфа является орграф, полученный из исходного путём переориентации всех дуг, входящих в стоки, других отличий между исходным орграфом и его образом нет. Предлагается, как можно применять данную систему для защиты информации и информационной безопасности, а именно: как модель обеспечения аудита и мониторинга состояния объекта, находящегося под воздействием угроз нарушения его информационной безопасности, и расследования инцидентов информационной безопасности в автоматизированных информационных системах; как модель управления непрерывным функционированием и восстановлением систем, противодействия отказам в обслуживании; как технологию идентификации и аутентификации пользователей и субъектов информационных процессов, систему разграничения доступа.
Целью исследования является решение задачи идентификации и классификации различных подклассов автоматных марковских моделей (АММ) на основе генерируемых дискретных цепей Маркова (ЦМ). Эффективность распознавания АММ определяется уменьшением длин ЦМ, требуемых для решения задачи идентификации и классификации АММ, определенных на основе заданных подклассов эргодических стохастически матриц (ЭСМ), с заданной доверительной вероятностью и снижением сложности алгоритмов распознавания и погрешности вычисления признаков относительно ЭСМ.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» и 27.04.03 «Системный анализ и управление» при изучении дисциплин «Математические модели объектов и процессов» и «Математическое моделирование интегрированных систем управления».