Одним из основных подходов к обработке, анализу и визуализации геофизических данных является применение геоинформационных систем и технологий, что обусловлено их геопространственной привязкой. Вместе с тем, сложность представления геофизических данных связана с их комплексной структурой, предполагающей множество составляющих, которые имеют одну и ту же геопространственную привязку. Яркими примерами данных такой структуры и формата являются гравитационные и геомагнитные поля, которые в общем случае задаются трех и четырехкомпонентными векторами с разнонаправленными осями координат. При этом на сегодняшний день отсутствуют решения, позволяющие визуализировать указанные данные в комплексе, не декомпозируя их на отдельные скалярные значения, которые, в свою очередь, могут быть представлены в виде одного или многих пространственных слоев. В этой связи в работе предложена концепция, использующая элементы тензорного исчисления для обработки, хранения и визуализации информации такого формата. Формализован механизм тензорного представления компонент поля с возможностью его комбинирования с другими данными такого же формата, с одной стороны, и свертки при сочетании с данными более низкого ранга. На примере гибридной реляционно-иерархической модели данных предложен механизм хранения информации по тензорным полям, предусматривающий возможность описания и применения инструкций по трансформации при переходе между различными системами координат. В работе рассматривается применение подхода при переходе от декартовой к сферической системе координат при представлении параметров геомагнитного поля. Для комплексной визуализации параметров тензорного поля предложен подход, основанный на применении тензорных глифов. В качестве последних при этом используются суперэллипсы с осями, соответствующими рангу тензора. При этом атрибутивные значения предлагается визуализировать относительно осей графического примитива таким образом, что распределение данных может быть задано посредством варьирования градиента монохромного представления параметра вдоль оси. Работоспособность концепции была исследована в ходе сравнительного анализа тензорного подхода с решениями, основанными на скалярной декомпозиции соответствующих комплексных значений с последующим их представлением в виде одного или многих пространственных слоев. Проведенный анализ показал, что применение предложенного подхода позволит в значительной степени повысить наглядность формируемого геопространственного изображения без необходимости сложного перекрывания пространственных слоев.
Физиологически обусловленные изменения в опорно-двигательном аппарате во время беременности часто ведут к развитию болевого синдрома в области лобка и нижней части спины, которые в свою очередь ведут к снижению уровня качества жизни.
Материалы и методы. Оценка эффективности кинезиотейпирования при симфизиопатии и дорсопатии во время беременности относительно уровня качества жизни с помощью валидизированного опросника SF-36 «Оценка качества жизни», Освестровского опросника нарушения жизнедеятельности при боли в нижней части спины и опросника Роланда-Морриса «Боль в нижней части спины и нарушение жизнедеятельности».
Результаты. В обеих группах (контроль и наблюдение) отмечается снижение уровня отдельных компонентов качества жизни, при этом «Физический компонент» имеет статистически значимые различия между группами, исключая «Ролевое функционирование, обусловленное физическим состоянием». При оценке Психологического компонента статистических различий между группами выявлено не было, исключая шкалу Жизненная активность. По результатам статистического анализа, проведенного на основании данных опросника Освестри, также уровень качества жизни в группе 2 был достоверно выше, чем в группе 1. По данным опросника Роланда -Морриса было выявлено, что несмотря на более высокий уровень качества жизни группы 2, подтвержденном в нашем исследовании, нарушения жизнедеятельности в обеих группах все равно определяются как выраженные. Также были определены наиболее часто встречающиеся жалобы, снижающие качество жизни у беременных с болью в области лона и нижней части спины.
Выводы. Так как качество жизни является интегральным показателем большинства аспектов жизнедеятельности, можно считать этот показатель наиболее удачным для оценки эффективности лечения.
Оценка рисков информационной безопасности является важнейшим компонентом методов промышленного менеджмента, который помогает выявлять, количественно определять и оценивать риски в сравнении с критериями принятия рисков и целями, относящимися к организации. Благодаря своей способности комбинировать несколько параметров для определения общего риска традиционный метод оценки рисков, основанный на нечетких правилах, используется во многих отраслях промышленности. Этот метод имеет недостаток, поскольку он используется в ситуациях, когда необходимо оценить несколько параметров, и каждый параметр выражается различным набором лингвистических фраз. В этой статье представлены теория нечетких множеств и модель прогнозирования рисков с использованием искусственной нейронной сети (ANN), которые могут решить рассматриваемую проблему. Также разработан алгоритм, который может изменять факторы, связанные с риском, и общий уровень риска с нечеткого свойства на атрибут с четким значением. Система была обучена с использованием двенадцати выборок, представляющих 70%, 15% и 15% набора данных для обучения, тестирования и валидации соответственно. Кроме того, также была разработана пошаговая регрессионная модель, и ее результаты сравниваются с результатами ANN. С точки зрения общей эффективности, модель ANN (R2= 0,99981, RMSE=0,00288 и MSE=0,00001) показала лучшую производительность, хотя обе модели достаточно удовлетворительны. Делается вывод, что модель ANN, прогнозирующая риск, может давать точные результаты до тех пор, пока обучающие данные учитывают все мыслимые условия.
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.
Получение качественного и надежного мелкозернистого бетона с использованием ресурсосберегающих технологий является актуальной и весомой задачей. Популярность мелкозернистого бетона определяется возможностью отказа от дорогого и дефицитного во многих районах страны крупного заполнителя, возможностью регулирования в широких пределах структуры и технических свойств бетонной смеси и бетона, качеством бетонирования густоармированных конструкций сложной конфигурации, повышением ударной прочности железобетонных элементов. В связи с этим для повышения востребованности этого продукта были проведены исследования по получению мелкозернистого бетона с использованием местных доступных техногенных материалов и технических приёмов, основанных на установленных закономерностях влияния рецептурно-технологических параметров на физико-механические и эксплуатационные характеристики. Отсутствие качественных крупных песков в регионе явилось предпосылкой поиска новых решений для управления процессами контактообразования между частицами цемента и мелкого заполнителя. Предлагаемый в работе рецетпурно-технологический прием, заключающийся в комплексном использовании фракционированного заполнителя поверхностно активированного катионной добавкой алкилдиметилбензиламмоний хлорида, модифицированного микрокремнеземом вяжущего, способствовал усилению адгезионной прочности в зоне контакта «цементный камень – заполнитель» и формированию плотной структуры, сложенной из высокопрочных и труднорастворимых образований. Предлагаемая технология получения мелкозернистых бетонов позволит создавать качественные композиты с использованием техногенного сырья, решая тем самым проблему дефицита пригодных для строительства крупных природных песков.
Гидроцефалия - это заболевание центральной нервной системы, которое чаще всего поражает младенцев и детей ясельного возраста. Оно начинается с аномального накопления спинномозговой жидкости в желудочковой системе головного мозга. Следовательно, жизненно важной становится ранняя диагностика, которая может быть выполнена с помощью компьютерной томографии (КТ), одного из наиболее эффективных методов диагностики гидроцефалии (КТ), при котором становится очевидным увеличение желудочковой системы. Однако большинство оценок прогрессирования заболевания основаны на оценке рентгенолога и физических показателях, которые являются субъективными, отнимающими много времени и неточными. В этой статье разрабатывается автоматическое прогнозирование с использованием фреймворка H-detect для повышения точности прогнозирования гидроцефалии. В этой статье используется этап предварительной обработки для нормализации входного изображения и удаления нежелательных шумов, что может помочь легко извлечь ценные признаки. Выделение признаков осуществляется путем сегментации изображения на основе определения границ с использованием треугольных нечетких правил. Таким образом, выделяется точная информация о природе ликвора внутри мозга. Эти сегментированные изображения сохраняются и снова передаются алгоритму CatBoost. Обработка категориальных признаков позволяет ускорить обучение. При необходимости детектор переобучения останавливает обучение модели и, таким образом, эффективно прогнозирует гидроцефалию. Результаты демонстрируют, что новая стратегия H-detect превосходит традиционные подходы.
В статье рассматривается влияние вида и объемного содержания стальной фибры на механические свойства сверхвысокопрочного фибробетона (СВФБ). Было использовано пять видов фибры: волновая размером 15/0,3 и 22/0,3 мм, прямая 13/0,3 и 13/0,2 мм и анкерная 30/0,5 мм. Объемное содержание фибры составляло от 0 до 3 %. В ходе проведения экспериментальных исследований определялись прочность на сжатие, изгиб, а также энергия разрушения при изгибе. Было установлено, что увеличение объемного содержания стальной фибры приводит к увеличению всех рассматриваемых свойств вне зависимости от вида волокон. При этом наибольшее влияние фибра оказывает на энергию разрушения при изгибе, наименьшее – на прочность при сжатии. Были установлены линейные зависимости между механическими характеристиками СВФБ и фактором фибры, отражающим объемное содержание, длину и диаметр отдельного волокна. Угол наклона аппроксимирующих линий зависимостей «прочность при сжатии – фактор фибры» и «прочность при изгибе – фактор фибры» принимает различные значения в зависимости от вида применяемых волокон, при этом наибольшее значение угла наклона было обнаружено для волновой фибры. Было обнаружено наличие порогового значения фактора фибры, по достижению которого стальная фибра приводит к увеличению прочности при изгибе СВФБ. При помощи обобщенного критерия качества было установлено, что волновая фибра с размерами 22/0,3 мм является оптимальной альтернативой прямой фибре 13/0,2 мм, повсеместно используемой для изготовления сверхвысокопрочных фибробетонов.
В данной статье представлено аналитическое исследование особенностей двух типов парсинга, а именно синтаксический анализ составляющих (constituency parsing) и синтаксический анализ зависимостей (dependency parsing). Также в рамках проведенного исследования разработан алгоритм оптимизации извлечения ключевых слов, отличающийся применением функции извлечения именных фраз, предоставляемой парсером, для фильтрации неподходящих фраз. Алгоритм реализован с помощью трех разных парсеров: SpaCy, AllenNLP и Stazna. Эффективность предложенного алгоритма сравнивалась с двумя популярными методами (Yake, Rake) на наборе данных с английскими текстами. Результаты экспериментов показали, что предложенный алгоритм с парсером SpaCy превосходит другие алгоритмы извлечения ключевых слов с точки зрения точности и скорости. Для парсера AllenNLP и Stanza алгоритм так же отличается точностью, но требует гораздо большего времени выполнения. Полученные результаты позволяют более детально оценить преимущества и недостатки изучаемых в работе парсеров, а также определить направления дальнейших исследований. Время работы парсера SpaCy значительно меньше, чем у двух других парсеров, потому что парсеры, которые используют переходы, применяют детерминированный или машинно-обучаемый набор действий для пошагового построения дерева зависимостей. Они обычно работают быстрее и требуют меньше памяти по сравнению с парсерами, основанными на графах, что делает их более эффективными для анализа больших объемов текста. С другой стороны, AllenNLP и Stanza используют модели парсинга на основе графов, которые опираются на миллионы признаков, что ограничивает их способность к обобщению и замедляет скорость анализа по сравнению с парсерами на основе переходов. Задача достижения баланса между точностью и скоростью лингвистического парсера является открытой темой, требующей дальнейших исследований в связи с важностью данной проблемы для повышения эффективности текстового анализа, особенно в приложениях, требующих точности при работе в реальном масштабе времени. С этой целью авторы планируют проведение дальнейших исследований возможных решений для достижения такого баланса.
С позиции современного акушерства гестационный сахарный диабет (ГСД) рассматривается как эпидемия XXI века. Он может осложнить течение беременности на любой неделе гестации.
Цель: определение влияния гестационного срока возникновения ГСД на исходы родов у беременных.
Материалы и методы: в ходе исследования был проведен ретроспективный анализ 362 индивидуальных карт беременных и родильниц.
Результаты: более раннее возникновение ГСД достоверно чаще ассоциируется с развитием симфизита у матери, с задержкой развития плода и необходимостью применять инсулинотерапию для коррекции гипергликемии.
Выводы: вне зависимости от срока возникновения ГСД беременные составляют группу риска по акушерским и перинатальным осложнениям.
Несмотря на широкое применение во многих областях, точная и эффективная идентификация деятельности человека продолжает оставаться интересной исследовательской проблемой в области компьютерного зрения. В настоящее время проводится много исследований по таким темам, как распознавание активности пешеходов и способы распознавания движений людей с использованием данных глубины, трехмерных скелетных данных, данных неподвижных изображений или стратегий, использующих пространственно-временные точки интереса. Это исследование направлено на изучение и оценку подходов DL для обнаружения человеческой активности на видео. Основное внимание было уделено нескольким структурам для обнаружения действий человека, которые используют DL в качестве своей основной стратегии. В зависимости от приложения, включая идентификацию лиц, идентификацию эмоций, идентификацию действий и идентификацию аномалий, прогнозы появления людей разделены на четыре различные подкатегории. В литературе было проведено несколько исследований, основанных на этих распознаваниях для прогнозирования поведения и активности человека в приложениях видеонаблюдения. Сравнивается современное состояние методов DL для четырех различных приложений. В этой статье также представлены области применения, научные проблемы и потенциальные цели в области распознавания человеческого поведения и активности на основе DL.