SCI Библиотека

В работе рассматривается проблема получения наилучшей альтернативы с помощью методов принятия решений, основанных на опыте специалиста и математических расчетов. Для решения данной проблемы подходит групповое принятие решений, однако оно может привести к выбору нескольких наилучших альтернатив (мультивариантности результата). Учет компетентности позволит отдать приоритет решению более компетентных участников и устранить возникновение нескольких наилучших альтернатив в процессе группового принятия решений. Сформулирована задача определения коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений, которые обеспечивают выбор наилучшей альтернативы при мультивариантности результата. Разработан метод решения поставленной задачи, который включает в себя дискретизацию диапазона изменения входных переменных и уточнение в нем значений коэффициентов компетентности участников группового принятия решений. Уточнение выполняется с использованием либо мажоритарного принципа, либо с помощью лица, принимающего решение. Последующее вычисление коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений осуществляется при помощи локальной линейной интерполяции уточненного коэффициента компетентности в окружающих точках из дискретизированного диапазона. Использование предложенного метода решения поставленной задачи рассмотрено на примере группового принятия решений по основным разновидностям мажоритарного принципа для выбора варианта технологического процесса нанесения гальванического покрытия. В результатах показано, что предложенный метод расчета коэффициентов компетентности участников группового принятия решений через локальную линейную интерполяцию является наиболее эффективным для выбора наилучшей альтернативы при мультивариантности результата по мажоритарному принципу относительного большинства.

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.

Распознавание движений при прыжках с помощью видео является значительным вкладом, поскольку оно значительно влияет на интеллектуальные приложения и будет широко применяться в жизни. Этот метод может быть использован для обучения будущих танцоров с использованием инновационных технологий. Сложные позы будут повторяться и совершенствоваться с течением времени, что снизит нагрузку на инструктора при многократном выполнении. Танцоров также можно воссоздать, удалив элементы из их изображений. Распознавать движения танцоров, проверять и корректировать их позы, и еще одним важным аспектом является то, что наша модель может извлекать когнитивные функции для эффективной оценки и классификации, а глубокое обучение в настоящее время является одним из лучших способов сделать это для возможностей коротких видеороликов. Кроме того, при оценке качества видеозаписи выступления точность выполнения каждого танцевального шага является сложной проблемой, когда глаза судей не могут на 100% сфокусироваться на танце на сцене. Более того, танцы на видео сегодня представляют большой интерес для ученых, поскольку технологии все больше развиваются и становятся полезными для замены людей. Основываясь на реальных условиях и потребностях Вьетнама. В этой статье мы предлагаем метод, заменяющий ручную оценку, и наш подход используется для оценки танца с помощью коротких видеороликов. Кроме того, мы проводим танцевальный анализ с помощью коротких видеороликов, применяя таким образом такие методы, как глубокое обучение, для оценки и сбора данных, на основе которых можно делать точные выводы. Эксперименты показывают, что наша оценка является относительно точной, когда рассчитываются значения точности и F1-балла. Точность составляет более 92,38% и 91,18% F1-балла соответственно. Это демонстрирует, что наш метод хорошо и точно работает при анализе оценки танца.

Технология лазерного сканирования применяется для получения геометрических параметров объектов и основана на измерении геопространственных координат точек на его поверхности. Развитие лазерного сканирования на сегодняшний день значительно упрощает построение цифровых 3D моделей. Несмотря на принципиальную новизну, сканирование, как метод создания трехмерных цифровых моделей, можно рассматривать как логическое продолжение развития безотражательных технологий в геодезических инструментах. Существует несколько видов геодезических съемок, которые можно осуществить при помощи (БПЛА), также известных как дроны. Эти методы могут быть использованы в различных областях геодезии, включая создание цифровых моделей местности, инженерно-геодезические изыскания, мониторинг земельного участка и другие прикладные задачи.

Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков.

Рецензия на: Жукова О.А. Творчество и религиозность в русской культуре. Философские исследования. - М. : Согласие, 2022.

Приведена методика определения крена металлических мачтовых и башенных сооружений, имеющих в сечении правильные многоугольники и расположенные в стесненных условиях наблюдений. Предложены формулы для вычисления координат точек контрольных сечений, в которых в два раза меньше входящих параметров, чем в аналогичных формулах Юнга. На основании предложенных формул выполнен расчет точности определения координат точек контрольных горизонтальных сечений. Установлено, что даже при углах засечки 30° погрешность определения координат точек составит 15 мм, а при угле засечки 90° погрешность составит 4 мм. Выполнен расчет точности угловых и линейных измерений. Чтобы исключить влияние погрешностей исходных данных, предложено определять координаты точек из двух пунктов локального базиса, что исключает создание высокоточной геодезической плановой сети вокруг мачтовых и башенных сооружений, что очень важно в стесненных условиях наблюдений.

Заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗНО) в России и мире растет, и среди множества злокачественных опухолей основных локализаций встречаются редкие формы рака, упоминаемые в литературе как описание единичных наблюдений. К таким заболеваниям относится злокачественная нейроэпителиальная опухоль, возникающая из обонятельного нейроэпителия полости носа -эстезионейробластома (ЭНБ), на долю которой приходится всего от 3 до 6 % случаев ЗНО полости носа и околоносовых пазух. В связи с редкостью этого заболевания имеются определенные трудности клинической и морфологической диагностики ЭНБ, нет ее кодирования в МКБ, нет и единых стандартов лечения. В статье представлены результаты ретроспективного анализа особенностей клинической и морфологической диагностики эстезионейробластомы. Исследование проведено с использованием базы данных ГБУЗ Волгоградский областной клинический онкологический диспансер с 2003 по 2023 г. За этот период выявлено 9 пациентов с гистологически подтвержденным диагнозом эстезионейробластомы. При первичном гистологическом исследовании диагноз эстезионейробластомы был установлен только у 6 пациентов (66,6 %), у троих больных (33,4 %) были диагностированы другие формы злокачественного процесса, что не соответствовало клиническим проявлениям. Данные иммуногистохимического (ИГХ) исследования подтверждают наибольшее соответствие иммунофенотипа ольфакторной нейробластоме, G3 (по Hyams) М9522/33. Исследование показало, что использование для дифференциальной диагностики ИГХ-исследования является обязательным и позволяет более точно идентифицировать эстезионейробластому.

Цель исследований - выявление и локализация мест утечек загрязненных вод из техногенных объектов на основе комплекса наземной электроразведки (резистивиметрия вод и почв, метод естественного электрического поля, электрическое профилирование методом сопротивлений) и многозональной космической съемки. Объекты исследований - утечки загрязненных вод из экологически опасных объектов (производство минеральных удобрений). Разработан и апробирован комплекс методов для оперативной диагностики и локализации мест утечек загрязненных вод. На примере полигона твердых отходов (фосфогипс) рассмотрена утечка загрязненных вод через земляную плотину. Участок утечки диагностируется аномалиями естественного электрического поля и низкого электрического сопротивления (почв и грунтов на глубине 1…2,5 м). На основе космической съемки были получены значения вегетационного индекса NDVI, которые снижаются с 0,5…0,8 до 0,2…0,3. Снижение величины NDVI пространственно совпадает с уменьшением кажущегося сопротивления. Зоны утечек загрязненных вод из отводного канала установлены по отрицательным аномалиям потенциала ЕЭП, коррелирующими с отрицательными аномалиями кажущегося электрического сопротивления (в 1,5…3 раза ниже фона). Экологический эффект утечки из канала индицируется по снижению NDVI в соседнем лесном массиве. Таким образом, предлагаемый комплекс наземной электроразведки и космической многозональной съемки способен оперативно решать задачу надежной локализации утечек загрязненных вод из экологически опасных объектов.

Рецензия на: Time in the History of Art : Temporality, Chronology and Anachrony / ed. by D. Karlholm, K. Moxey. - New York, London : Routledge, 2018.