В статье рассмотрены основные подходы и особенности цифровой обработки изображений в горной промышленности, начиная от формирования видеопоследовательностей до процесса постобработки.
Произведен анализ основных характеристик видеокамер с учётом особенностей съёмки в условиях производственного процесса и подбора оптимального режима работы видеокамеры. Уточнены зависимости для расчёта количественных характеристик видеокамер при видеонаблюдении в шахтах, описаны особенности цифровых изображений, полученных в шахтах. Рассмотрены основные методы и алгоритмы, применяемые при обработке таких видеоданных: цифровая фильтрация, детекция импульсного шума, сегментация, распознавание объектов.
Проанализированы принципы медианной фильтрации как метода коррекции импульсного шума. Даны рекомендации по оптимизации классических методов цифровой обработки изображений для решения задач видеонаблюдения и постобработки в горной промышленности с учётом ограниченности информационных, трудовых и временных ресурсов. Указаны направления дальнейших исследований в области цифровой обработки изображений в горной промышленности, касающиеся как количественных показателей качества устройств формирования изображений и условий съёмки, так и методов и алгоритмов цифровой обработки изображений.
В статье раскрываются основные этапы становления и развития органов управления физической подготовкой и спортом в Вооруженных Силах Российской Федерации, создание наградной системы Управления.
Коронавирусная инфекция 2019 года ( COVID-19), вызванная новым вирусом, быстро переросла в глобальную пандемию. Инфекция SARS-CoV-2 может прямо или косвенно влиять на качество жизни пациента. Для купирования нежелательных изменений со стороны качества жизни и выпадения важных функция психологического, физического и социального здоровья необходимо внедрение программы реабилитации, что поможет сформулировать эффективные стратегии по восстановлению показателей качества жизни пациентов,
перенесших данную патологию.
В настоящее время влияние гипераммониемии (ГА) на организм человека активно изучается. Хорошо изучено повышение уровня аммиака при заболеваниях печени. Однако, данных по исследованию влияния ГА на здоровых людей не так много.
Целью нашей работы была оценка влияния гипераммониемии на уровень усталости, активного внимания, успеваемость у здоровых студентов ДВГМУ и определение факторов, ассоциированных с повышенным уровнем аммиака. В результате исследования была выявлена высокая распространенность гипераммониемии среди здоровых молодых людей без чёткой взаимосвязи с изучаемыми факторами. В связи с этим, требуется дальнейшее углубленное исследование и динамическое наблюдение за здоровыми лицами с гипераммониемией для выявления причин и, возможно, не диагностируемых заболеваний, влияющих на уровень аммиака.
Ожирение, в особенности с абдоминальным типом отложения жира, является основным фактором развития метаболического синдрома. В работе показана существенная распространенность ожирения (51,73 % среди лиц с ожирением) и метаболического синдрома (17,88% среди лиц с ожирением) среди населения Республики Тыва, прошедшего диспансеризацию, проведено сопоставление с данными по РФ. Отдельное внимание в работе отведено сравнительному анализу встречаемости компонентов метаболического синдрома.
Для всей исследованной группы населения выявлено более существенное распространение гиперхолестеринемии (33,99 %) и артериальной гипертензии (21,60 %), чем гипергликемии (11,15 %). Для группы лиц с ожирением встречаемость гиперхолестеринемии и артериальной гипертензии почти одинаковая (25,70 % и 25,14 %), и также превалировала над встречаемостью гипергликемии (12,29 %). У подгруппы с метаболически здоровым
ожирением частота выявления гиперхолестеринемии и артериальной гипертензии совпадает (13,61 %), гипергликемии – ниже (3,40 %). У подгруппы с метаболически нездоровым ожирением (метаболическим синдромом) встречаемость каждого из метаболических отклонений возрастает, но распространенность гиперхолестеринемии (81,25 %) и артериальной гипертензии (78,13 %) остается выше, чем гипергликемии (53,13 %).
Изучение распространенности ожирения и метаболического синдрома среди населения региона, где заболевания сердечно-сосудистой системы занимают ведущее место по причинам смерти, имеет неоспоримое значение в проведении профилактических мер.
В связи с расширяющейся географией автомобильных дорог актуальной задачей является оценка состояния их полотна, в последние годы для анализа изображений и повышения их качества все шире применяются разнообразные методы обучения нейронных сетей. В этой cвязи интерес представляет сравнение возможностей различных нейронных сетей в части получения изображения высокого разрешения по критерию среднего времени достижения приемлемого результата. Для анализа выбраны нейронные сети ESRGAN, EDSR,
ESPCN, FSRCNN, LapSRN, каждая из которых способна увеличить разрешение одновременно по ширине и высоте кадра в 4 раза, и, соответственно, количества пикселей в 16 раз. С этой целью для перечисленных сетей было проведено по 5 экспериментов с 5 разными фотографиями в каждом эксперименте, при этом количество пикселей на изображении всякий раз увеличивалось в два раза. Установлено, что наилучшими показателями по затратам времени обладает сеть ESPCN, сеть FSRCNN демонстрирует сопоставимые результаты.
Представлено описание разработанной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на основе сверточной нейронной сети для диагностики пневмонии. Показано, что разработка системы интеллектуальной поддержки принятия решения для диагностики пневмонии на основе анализа медицинских данных пациентов позволит снизить риски ошибочной диагностики и улучшить эффективность лечения. Представлена информационная модель системы интеллектуальной поддержки принятия решения для диагностики пневмонии. Входная информация для системы являются медицинские снимки легких, полученные при помощи различных методов исследования. Язык программирования Python. Библиотека Keras выбрана в качестве основного фреймворка для разработки сверточной нейронной сети. Библиотека TensorFlow выбрана в качестве
основной библиотеки низкого уровня для работы с нейронными сетями. Библиотека NumPy выбрана в качестве основной библиотеки для работы с многомерными массивами данных. Библиотека Pandas выбрана в качестве основной библиотеки для работы с данными, такими как метаданные пациентов и результаты диагностики.
Среда разработки Jupyter Notebook. Создана модель нейронной сети, в качестве архитектуры выбрана сверточная нейронная сеть. Описан подбор параметров нейронной сети. Показано, что при реализации свёрточной нейронной сети, стоящей в основе системы поддержки принятия решений для диагностики заболеваний пневмонией было получено 1 246 401 параметр, 1 245 313 из которых являются обучаемыми. Результаты тестирования показали точность предсказаний в 92%.
Отложения доманиковой формации являются сложным объектом для прогноза и оценки перспектив нефтегазоносности и его освоения, ввиду отсутствия устойчивых критериев перспектив нефтегазоносности, и нецелесообразности применения традиционных технологий разработки месторождений.
Разработка подобных коллекторов требует новых подходов к их изучению и планированию освоения.
Для определения нефтегазоносного потенциала и разработки технологических решений успешной добычи из нетрадиционного коллектора крайне важно выявить наиболее перспективные интервалы и оценить количество подвижных запасов и ресурсов, подобрать и внедрить эффективный комплекс технологий нефтеизвлечения непосредственно до начала разработки.
Представлены разработанные поисковые критерии, критерии приточности нетрадиционных коллекторов, а также изложен опыт их практического применения на примере результатов изучения и освоения трудноизвлекаемых запасов нефти нетрадиционных пород-коллекторов I-III пачек межсолевых отложений Речицкого нефтяного месторождения Припятского прогиба.
Рассматриваются особенности строения и изучения полей трудноизвлекаемого связанного газа на территории Центральной Азии, перспективы освоения которых в современных условиях представляются незначительными.
На территории Узбекистана это связано с большими объемами и затратами специализированных работ с непредсказуемым результатом в пределах пяти выделенных полей в нижне-среднеюрских угленосных отложениях.
Более целесообразна разведка сложных глубокопогруженных месторождений свободного газа в нижних горизонтах осадочного чехла и подчехольного палеозойского комплекса.
В определённых зонах сопредельного Туркменистана рекомендуется комплексная разведка глубокопогруженных месторождений свободного газа и газа плотных пород в терригенной, карбонатной юре и неокоме при невозможности предварительной локализации полей трудноизвлекаемого связанного газа из-за кратно более слабой изученности территории.
В данной статье рассматривается актуальная тема разработки и интеграции 8-разрядного RISC микропроцессора в программируемые логические интегральные схемы, совместимого с существующими микропроцессорами, например, семейства PIC. Основное внимание уделяется созданию микропроцессора, который не только соответствует требованиям современной микроэлектроники в плане энергопотребления и эффективности, но также предлагает удобные инструменты для компиляции и отладки. Авторы детально описывают методологию проектирования программного ядра микропроцессора на языке Verilog, основные принципы разработки микропроцессорных ядер для программируемых логических интегральных схем, а также подходы к синхронизации данных и интеграции периферийных устройств. Статья также включает
в себя описание архитектуры микропроцессора, его ключевых компонентов и функциональной схемы.
Представленные результаты демонстрируют преимущества интеграции микропроцессора в программируемую логическую интегральную схему, такие как возможность создания специализированных команд и систем на кристалле, гибкость в конфигурации периферии и упрощение процесса программирования. Обсуждение результатов подчеркивает перспективность использования разработанного микропроцессорного ядра в
различных областях, таких как встраиваемые системы, цифровое управление питанием и вычислительные синтезаторы. В заключение статьи приведены основные выводы по работе.