СОВРЕМЕННАЯ НАУКА И ИННОВАЦИИ

Методом ИК-спектроскопии и термического анализа проведена характеристика спектральных свойств и термостабильности нанокомплексов куркуминоидов с циклодекстринами, рассчитаны изменения энергии активации термодеструкции куркуминоидов при формировании нанокомплексов. В модельной системе восстановления радикал-катиона ABTS + определены значения IC50 для нанокомплексов куркуминоидов с fi-циклодекстрином (КЦф-ЦЦ) и 2-гидроксипропил-бета-циклодекстрином (КЦ:ГП-в-ЦЦ), полученных методом соиспарения и лиофилизации при соотношении 1:2, которые составили 1,076 г/л и 0,161 г/л соответственно. С использованием теста Эймса показано наличие антимутагенной активности препаратов КЦ.р-ЦЦ и КЦ:ГП-в-ЦЦ. При внесение в среду инкубации препарата нанокомплексов КЦ:ГП-в-ЦЦ 1:2 наблюдалось достоверное снижение частоты мутагенеза на 50% по сравнению с контролем. Применение нанокомплексов КЦ.р-ЦЦ 1:2 в качестве ранозаживляющего средства на модели лоскутной раны кожи у крыс линии Вистар показало течение регенерацтивного процесса по пути органотипической регенерации.

С помощью статистических методов визуализации экспериментальных данных обосновано использование искусственного интеллекта для разработки оптимальных по качественным характеристикам рецептур пищевых продуктов. На примере колбасных изделий разработана методика идентификации рецептурного состава пищевых продуктов для сравнения с показателями технической документации. Оценка адекватности химического и аминокислотного составов рецептур технической документации подтвердила эффективность разработанной методики.

Целесообразность обогащения печенья недостающими в питании необходимыми нутриентами, диктуется тем обстоятельством, что оно является продуктом востребованным. Печенье, обогащенное растительным сырьем, обеспечит население продуктами «здорового питания». На основании проведенных исследований разработаны рецептуры и технологии функциональных мучных изделий с добавлением дробленых ядер орехов с оптимальным размером частиц 2-3 мм; определены оптимальные соотношения в рецептурных композициях, которое составляет 10% в расчете на 1 тонну изделия, разработаны рецептуры и технологии, обогащенных мучных кондитерских изделий. Также в статье описаны показатели к качеству изделий, дана оценка потребительских свойств, пищевой ценности и безопасности функциональных мучных изделий.

Представлены результаты исследований по моделированию состава композиции на основе растительного сырья функционального назначения при постковидном синдроме. Дана характеристика симптомов постковидного состояния и влияния нутритивной поддержки на его профилактику, описана функциональной роль фитокомпонентов композиции при постковидных состояниях. При моделировании композиции в качестве критерия, придающего смеси функциональную направленность, были приняты расчетные количества пищевых веществ, обладающих антиоксидантными и иммуномодулирующими свойствами, а также органолептические показатели смеси. Разработано оптимальное соотношение рецептурных компонентов композиции, разработана технологическая схема ее приготовления, описаны органолептические свойства и пищевая ценность. По результатам исследований обоснована функциональность полученной фитокомпозиции и целесообразность ее использования для обогащения различных групп пищевых продуктов.

В статью включены результаты исследований влияния различных дозировок порошка шалфея лекарственного на показатели качества пшеничной муки высшего сорта, теста и выпеченного хлеба. Выявили незначительные изменения влажности образцов смесей, повышение титруемой кислотности, снижение массовой доли сырой клейковины при одновременном ее укреплении. Отметили высокие показатели внешнего вида готового хлеба всех опытных образцов, хорошее состояние мякиша, изменение цвета, вкуса и запаха при повышении дозировки порошка шалфея лекарственного от 0,25 до 2,5 % от массы муки. Физико-химические показатели качества пшеничного хлеба всех опытных вариантов регистрировались в пределах нормируемых значений стандарта. По результатам дегустационного анализа был выбран наилучшим образец, включающий 1,5 % порошка шалфея лекарственного от массы пшеничной муки. Выбранное изделие имело высокие микробиологические показатели в конце срока хранения. Предложено использовать порошок шалфея лекарственного в качестве фитоактивной добавки для улучшения показателей качества хлеба и придания ему функционального назначения.

Построение модели бинарной классификации для прогнозирования типа объявление в облачных ATS (системы отслеживания кандидатов) о приеме на работу (законные или мошеннические), может быть решено, в том числе, и с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Для данной работы были выбраны традиционные алгоритмы классификации, включают LSVC (Linear Support Vector Classifier), GBT (Gradient Boost Tree) и RF(Random Forest). Один из подходов к построению такой модели заключается в выявлении и сборе соответствующих атрибутов или особенностей, которые могут помочь отличить мошенническое объявление о приеме на работу от законного. Некоторые из функций, которые могут быть полезны при обнаружении мошеннических объявлений о вакансиях, включают местоположение работы, описание вакансии, требования к работе, должностные обязанности, информацию о компании и данные о рекрутере. После чего различные алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на подготовленных наборах данных с использованием стандартных методов, таких как перекрестная проверка, для оценки их производительности. Производительность обученных моделей может быть оценена с использованием различных оценочных показателей, таких как точность, прецизионность и отзывчивость. Наконец, наиболее эффективная модель может быть выбрана на основе оценочных показателей, а затем внедрена в производственную среду, где ее можно использовать для классификации объявлений о вакансиях как мошеннических или нет. Важно отметить, что модель также должна постоянно оцениваться и обновляться с течением времени, чтобы обеспечить ее надежность и эффективность. Исходя из результатов метрик оценки, был сделан вывод, что классификатор GBT показывает более высокую производительность и точность по сравнению с классификаторами LinearSVC и RF на данном наборе. Однако стоит учитывать, что классификатор GBT требует больше времени на обучение и прогнозирование, у GBT время 208.738579 с, а у LSVC и RF (64.267132 и 71.024914, соответственно). Учитывая результаты оценок для рабочей части программы использовали модель GBT. Для реализации прогнозирования было проведено машинное обучение на GBT, RF и LSVC на пользовательском наборе данных Job_Fraud, созданный на базе общедоступной EMSCAD. Для решения сильного дисбаланса данных была использована реализация на библиотеке синтетической передискретизации меньшинства (SMOTE). Сначала была получена модель, которую обучили на данных с помощью классификатора, удаление через TFIDFVectorizer стоп-слов в векторном пространстве, затем уменьшая разрядность данных перезагрузили данные, повторно обучили модель и векторайзер перед использованием их для прогнозирования. Для графического интерфейса использовался модуль tkinter. Функция predict() использует обученную модель для предсказаний на основе вектора признаков.

Эффективный сбор, хранение и анализ данных о пациентах имеют решающее значение для улучшения качества медицинского обслуживания, оптимизации лечения и проведения исследований. В связи с этим разработка методологий для формирования структур информационных систем, которые позволяют надежно хранить и анализировать данные о пациентах, стала актуальной исследовательской задачей. В данной статье описываются существующие методологии на основе которых формируются информационные системы хранения и анализа данных о пациенте, которые являются важным инструментом для предоставления качественной медицинской помощи, что в сою очередь позволяет врачам и другим медицинским работникам получать быстрый и удобный доступ к полной и актуальной информации о состоянии здоровья пациента, что необходимо для принятия обоснованных медицинских решений.

Нефть и газ являются движущими силами многих видов экономической и производственной деятельности, поэтому они занимают важнейшее место в экономическом росте и развитии. Газовое месторождение Южный Парс/Северный купол - крупнейшее в мире газовое месторождение между Ираном и Катаром, которое нуждается в правильной разработке и использовании. Иран и Катар совместно владеют этим месторождением, и на них лежит ответственность за разработку соответствующих стратегий по эксплуатации нефти и газа. В данном исследовании анализируются четыре статические игровые модели равновесия Нэша и оптимальные стратегии между Ираном и Катаром по эксплуатации их общего ресурса. Предполагается, что добывающая способность Ирана зависит от международных санкций, что приводит к неравенству добывающих способностей. Различные условия модели включают “равное распределение ресурсов и равную добывающую способность”, “неравное распределение с равной добывающей способностью”, “равное распределение с неравной добывающей способностью” и “неравное распределение с неравной добывающей способностью”. Результаты исследования показывают, что в первых двух сценариях, в которых ни одна из стран не подвергается санкциям, обе страны должны принять решение о непринятии обязательств по сотрудничеству. Однако в двух последних сценариях, когда Иран находится под санкциями и обладает более слабой добывающей силой, он должен придерживаться политики сотрудничества, в то время как Катар должен придерживаться подхода, не предполагающего сотрудничества. Таким образом, решение страны об участии в эксплуатации общих ресурсов зависит от ее добывающей способности, а не от распределения ресурсов. Следовательно, можно утверждать, что на общее газовое месторождение Ирана и Катара, которое поделено неравномерно, существенно влияют санкции. Из-за санкций Ирана его добывающая способность снизилась, и он принял стратегию сотрудничества с Катаром. В то же время доминирующей стратегией Катара является отказ от сотрудничества. В результате Иран страдает от эксплуатации общих ресурсов в условиях санкций.