Проведены исследования возможностей аугментации (искусственного размножения) обучающих данных в задаче классификации с использованием деформирующих преобразований обрабатываемых изображений. Представлены математическая модель и быстродействующий алгоритм выполнения деформирующего преобразования изображения, при использовании которых исходное изображение преобразуется с сохранением своей структурной основы и отсутствием краевых эффектов. Предложенный алгоритм используется для аугментации наборов изображений в задаче классификации, содержащих относительно небольшое количество обучающих примеров. Аугментация исходной выборки осуществляется в два этапа, включающих зеркальное отображение и деформирующее преобразование каждого исходного изображения. Для проверки эффективности подобной техники аугментации в статье проводится обучение нейронных сетей - классификаторов различного вида: сверточных сетей стандартной архитектуры (convolutional neural network, CNN) и сетей с остаточными связями (deep residual network, DRN). Особенностью реализуемого подхода при решении рассматриваемой задачи является также отказ от использования предобученных нейронных сетей с большим количеством слоев и дальнейшим переносом обучения, поскольку их применение несет за собой затраты с точки зрения используемого вычислительного ресурса. Показано, что эффективность классификации изображений при реализации предложенного метода аугментации обучающих данных на выборках малого и среднего объема повышается до статистически значимых значений используемой метрики.
В современном мире Интернет вещей стал неотъемлемой частью нашей жизни. Растущее число умных устройств и их повсеместное распространение усложняют разработчикам и системным архитекторам эффективное планирование и внедрение систем Интернета вещей и промышленного Интернета вещей. Основная цель данной работы - автоматизировать процесс проектирования промышленных систем Интернета вещей при оптимизации параметров качества обслуживания, срока службы батареи и стоимости. Для достижения этой цели вводится общая четырехуровневая модель туманных вычислений, основанная на математических множествах, ограничениях и целевых функциях. Эта модель учитывает различные параметры, влияющие на производительность системы, такие как задержка сети, пропускная способность и энергопотребление. Для нахождения Парето-оптимальных решений используется генетический недоминируемый алгоритм сортировки II, а для определения компромиссных решений на Парето-фронте - метод определения порядка предпочтения по сходству с идеальным решением. Оптимальные решения, сгенерированные этим подходом, представляют собой серверы, коммуникационные каналы и шлюзы, информация о которых хранится в базе данных. Эти ресурсы выбираются на основе их способности улучшить общую производительность системы. Предлагаемая стратегия следует трехэтапному подходу для минимизации размерности и уменьшения зависимостей при исследовании пространства поиска. Кроме того, сходимость оптимизационных алгоритмов улучшается за счет использования предварительно настроенной начальной популяции, которая использует существующие знания о том, как должно выглядеть решение. Алгоритмы, используемые для генерации этой начальной популяции, описываются подробно. Для иллюстрации эффективности автоматизированной стратегии приводится пример ее применения.
Цель: изучить распространенность бронхиальной астмы и хронического бронхита у подростков в зависимости от факторов эколого-климатических зон в Республике Дагестан по данным заболеваемости. Материалы и методы исследования. Проанализированы статистические данные о заболеваемости бронхиальной астмой и хроническим бронхитом у подростков в возрасте 14-18 лет в равнинном, горном и предгорном районах Республики Дагестан за пять лет (2018-2022 гг.) по данным Министерства здравоохранения Республики Дагестан. До настоящего времени аналогичные исследования в данной возрастной группе не проводились. Результаты и обсуждения. Эти данные показывают, во-первых, прирост обращаемости бронхиальной астмы среди подростков составил в Республике 124,4 % (с 0,86 до 1,93 на 1000); во-вторых, стабильный рост заболеваемости астмой в сельской местности (228 % против 53,8 % в городской местности); в-третьих, особенности заболеваемости в зависимости от высоты над уровнем моря (горные районы: выше 1000 м. предгорья: 500-1000 м, равнины: ниже 500 м). Сравнительное изучение данных о распространенности бронхиальной астмы в городской и сельской местности выявило следующие закономерности. В целом подростки в сельской местности почти в два раза реже болеют бронхиальной астмой, чем в городской (суммарные значения за 5 лет на 1000 населения в сельской местности 0,96, в городской местности 1,78). Рост числа подростков, страдающих бронхиальной астмой, также наблюдается среди городских жителей (53,8 %), в то время как среди сельских подростков этот показатель за 5 лет увеличился в 4 раза и составил 228 % (0,57 в 2018 году, 1,86 в 2022 году). По всем климатическим зонам отмечена неоднородность заболеваемости хроническим бронхитом по годам. В горной климатической зоне показатель заболеваемости в 2018 году составил 14,7 на 1000 населения, немного снизился в 2019 году (10,5), постепенно увеличился в следующем году и достиг 19,3 на 1000 населения в 2022 году. В предгорной зоне уровень заболеваемости изменился незначительно, снизившись до 3,2 в 2022 году по сравнению с другими годами (6,4 в 2018 году, 7,2 в 2019 году, 5,3 в 2020 году и 7,0 в 2021 году). Такая же ситуация наблюдалась в зоне низменности, хотя общий уровень заболеваемости в этой климатической зоне показал рост с 5,5 в 2018 году до 7,3 в 2022 году, без существенной разницы в 2019 году (8,6) и 2020 году (4,4).
Выводы. Бронхиальная астма является распространенным заболеванием среди подростков в Республике Дагестан и находится в тесной зависимости как от климатических зон, так и от экологических факторов. Сравнительная оценка данных о распространенности бронхиальной астмы в городской и сельской местности выявила следующие закономерности: в целом подростки в селах болеют бронхиальной астмой почти в 2 раза реже, чем в городах. Кроме того, число подростков с бронхиальной астмой в городской местности увеличилось на 53,8 %, в то время как в сельской местности за пять лет оно выросло более чем в четыре раза на 228 %. В горной и низменной зонах заболеваемость хроническим бронхитом из года в год увеличивалась неравномерно, в то время как в предгорной зоне она имела тенденцию к снижению. Эти различия в заболеваемости можно объяснить тем, что номенклатура и методы диагностики хронического бронхита не стандартизированы органами здравоохранения Республики.
В качестве маркера, характеризующего загрязнение воздуха в приземном слое атмосферы современных городов, часто используется уровень концентрации твердых частиц диаметром 2.5 микрона и меньше (Particulate Matter, PM2.5). В работе обсуждается практика применения для измерения концентрации PM2.5 в условиях городской среды относительно дешевого оптического датчика, входящего в состав станции CityAir. В статье предложена статистически обоснованная корректировка получаемых станциями CityAir первичных данных о значениях концентрации взвешенных частиц PM2.5 в приземном слое атмосферы г. Красноярска. Для построения регрессионных моделей эталонными считались измерения, получаемые от анализаторов E-BAM, расположенных на тех же постах наблюдения, что и корректируемые датчики. Для анализа использовались первичные данные 1) с 9 автоматизированных постов наблюдения краевой ведомственной информационно-аналитической системы данных о состоянии окружающей среды Красноярского края (КВИАС); 2) с 21-й станции CityAir системы мониторинга Красноярского научного центра СО РАН. В работе продемонстрировано, что при корректировке показаний датчиков необходимо учитывать метеорологические показатели. Кроме того, показано, что коэффициенты регрессии существенно зависят от сезона. Проведено сравнение методов обучения с учителем для решения задачи корректировки показаний недорогих датчиков. Дополнительная информация по результатам анализа данных, не вошедшая в текст статьи, размещена на электронном ресурсе https://asm.krasn.ru/.
Цель данной работы - оценить влияние раскрытия информации по экологической повестке в годовых отчетах отечественных компаний на их цену акций. Эмпирическая база исследования включала в себя годовые отчеты и финансовые показатели 100 крупнейших по выручке публичных компаний России в периоды с 2019 г. по 2022 г. Методами исследования выступили NLP-методы текстового анализа: модель-трансформер BERTopic и Латентного размещения Дирихле. С помощью данного моделирования были выделены отдельные темы экологической повестки бизнеса в России, а с помощью лемматизации была оцифрована частота раскрытия полученных тем в каждом отчете. В ходе анализа было выявлено шесть основных топиков, наиболее часто раскрывающихся в финансовых отчетах публичных компаний России: общая тематика упоминания любых экологических инициатив; действия, направленные на сохранение окружающей среды; наличие собственных контролируемых процессов производства; оценка вредного влияния производства и бизнеса на окружающую среду; отношение к экологическим инициативам в компании; корпоративные подходы компании, законы, права, декларации и собственные принципы в развитии экологических инициатив в бизнесе. Также в качестве метода исследования было применено эконометрическое моделирование на основе построения регрессионных моделей. Полученные результаты показали, что частота раскрытия экологических тем в годовых отчетах компаний России влияет на динамику цен акций этих компаний в долгосрочном периоде. Более того, оцененный эффект раскрытия экологической повестки в годовых отчетах публичных компаний России на акции этих компаний меняется в зависимости от тематики отдельных вопросов по экологии. Основные тематики, оказывающие влияние - это раскрытие действий компаний, направленных на сохранение окружающей среды, и корпоративные подходы и паттерны поведения, раскрытые в годовом отчете.
Статья посвящена исследованию одноканальной системы массового обслуживания. На вход системы подаются два стационарных пуассоновских потока заявок. Первый из них обладает абсолютным приоритетом по отношению ко второму. Емкость системы ограничена k заявками. В системе присутствует вероятностный выталкивающий механизм: если подошедшая высокоприоритетная заявка застает все места в накопителе занятыми, то она с заданной вероятностью выталкивания a может вытеснить из накопителя одну низкоприоритетную заявку, если таковые в нем имеются. Все заявки обслуживаются по одному и тому же показательному закону. Заявки, не сумевшие попасть в систему из-за ограниченности объема накопителя, а также вытесненные из накопителя при срабатывании выталкивающего механизма, не теряются сразу безвозвратно, а направляются в особую часть системы, называемую орбитой и предназначенную для сохранения повторных заявок. На орбите формируются две отдельные неограниченные очереди, состоящие, соответственно, из низкоприоритетных и высокоприоритетных повторных заявок. При отсутствии свободного места в накопителе вновь подошедшие заявки с заданной вероятностью настойчивости q присоединяются к соответствующей орбитальной очереди. Время пребывания повторных заявок на орбите распределено по показательному закону, параметр этого закона различается для разных типов требований. После ожидания на орбите вторичные заявки вновь направляются в систему. Вероятностные характеристики описанной системы рассчитываются методом производящих функций, ранее предложенным авторами для расчета аналогичных систем без повторных требований. Детально исследуется зависимость вероятностей потери обоих типов заявок от параметров системы, прежде всего от вероятности выталкивания a, емкости системы k и вероятности повторного обращения (вероятности настойчивости) q. Показано, что ранее выявленные в аналогичных задачах без повторных обращений эффект запирания системы и эффект линейности закона потерь сохраняют свою силу и при наличии вторичных заявок. Теоретические результаты подкрепляются численными расчетами. Построены области запирания системы и области действия линейного закона потерь. Исследуется влияние вероятности повторного обращения q на форму этих областей, а также на кривые зависимости вероятностей потери обоих типов заявок от вероятности выталкивания a.
Введением наполнителей в полимерно-битумные вяжущие (ПБВ) преследуют цели уменьшения количества дорогостоящих полимеров, улучшения технологических, физико-механических, теплофизических и других свойств дорожных материалов. В связи с этим в последние годы возрос интерес к природным материалам, которые по составу близки и имеют сопоставимые характеристики с синтетическими продуктами. Применительно к графеновым структурам, часто используемым для модифицирования битумов и полимеров, хорошей альтернативой представляется шунгит – горная порода, являющаяся, по сути, композиционным материалом из смеси шунгитового углерода и минеральных фаз. Отличительные особенности состава шунгита должны положительно сказаться на структурировании битумной матрицы в присутствии полимера при использовании шунгитового порошка в качестве модификатора ПБВ. Поскольку важнейшей структурной компонентой породы является углерод, то целью настоящей работы было изучение влияния шунгитового углерода из пород различных месторождений на структурообразование полимерно-битумного вяжущего. Комплексом исследований (дифференциальная сканирующая калориметрия, рамановская спектроскопия, энергодисперсионная спектроскопия на базе сканирующего электронного микроскопа) установлено, что углерод из образцов семи месторождений Карелии характеризуется разной степенью упорядоченности графитоподобных (sp2-углеродных) структур в зависимости от места отбора. Увеличение в составе шунгитового порошка количества углерода и снижение степени упорядоченности его структуры определяют более высокие значения удельной поверхности и больший эффект от модифицирования при введении наполнителей в полимерно-битумное вяжущее. Наиболее активными наполнителями с высоким модифицирующим эффектом являются образцы Зажогинского месторождения, максимально улучшающие когезионную прочность композиционного органического вяжущего и в наилучшей степени структурирующие систему. Порошки из пород других месторождений также оказывают положительное влияние относительно базового ПБВ, но с меньшей эффективностью. Все это говорит о перспективности предлагаемой модификации
В данной работе анализируется, как менялись индикаторы дефолтов российских банков за 8 лет, прошедших с момента введения со стороны Банка России политики, направленной на оздоровление банковского сектора. Подобный анализ позволяет оценить устойчивость показателей, широко используемых в моделях оценки вероятности дефолта банка, и углубить понимание сути процессов и тенденций в банковской деятельности, которые могут видоизменяться со временем. В работе рассматривался период отзывов лицензий банков и введения мер по финансовому оздоровлению (санаций) с III квартала 2013 г. по IV квартал 2021 г. В качестве эконометрического инструментария были использованы логистические регрессии для оценки вероятности дефолта как в целом, так и учитывая одну из двух основных причин - экономическую несостоятельность и нарушение законодательства о легализации (отмывании) доходов. Модели оценивались на подпериодах: с III квартала 2013 г. по II квартал 2015 г., с III квартала 2015 г. по II квартал 2017 г. и с III квартала 2017 г. по IV квартал 2021 г. Полученные результаты свидетельствуют о наличии изменений в индикаторах банкротств банков на протяжении времени, а также о различиях в них в зависимости от рассматриваемой причины банкротства. Лишь некоторые индикаторы (доля межбанковских кредитов в активах, доля облигаций в активах и отношение иностранных обязательств к совокупному объему обязательств) оказались устойчиво статистически значимыми на всех рассматриваемых промежутках. Были сделаны выводы о характерных особенностях «проблемных» банков в каждый из периодов, которые подтверждаются результатами проведенного эмпирического исследования. Так, в период (2013Q3-2015Q2) были отозваны лицензии у многих банков, которые фальсифицировали отчетность в части принятых депозитов, а также среди всех рассматриваемых периодов именно в этом отмечались набеги на банк. В период после кризиса (2015Q3-2017Q2) банки занимались активным привлечением депозитов под высокие проценты и рискованно размещали активы. Высокие уровни создания ликвидности оказались статистически значимым индикатором банкротства в этот период. В более спокойный период (2017Q3-2021Q4) показатель операционной эффективности перестал быть статистически значимым индикатором дефолта, а статистически значимым стало отношение средств в кассе к активам.
Огромный объем данных, создаваемых процедурами Интернета вещей, требует вычислительной мощности и места для хранения, предоставляемого облачными, периферийными и туманными вычислительными системами. Каждый из этих способов вычислений имеет как преимущества, так и недостатки. Облачные вычисления улучшают хранение информации и вычислительные возможности, одновременно увеличивая задержку соединения. Периферийные и туманные вычисления предлагают аналогичные преимущества с уменьшенной задержкой, но имеют ограниченное хранилище, емкость и покрытие. Первоначально оптимизация применялась для решения проблемы сброса трафика. И наоборот, традиционная оптимизация не может удовлетворить жесткие требования к задержке принятия решений в сложных системах, варьирующейся от миллисекунд до долей секунды. В результате алгоритмы машинного обучения, особенно обучение с подкреплением, набирают популярность, поскольку они могут быстро решать проблемы разгрузки в динамических ситуациях, включающих определенные неопознанные данные. Мы проводим анализ литературы, чтобы изучить различные методы, используемые для решения этой интеллектуальной задачи по разгрузке задач с учетом задержек для облачных, периферийных и туманных вычислений. Уроки, полученные в результате этих исследований, затем представлены в настоящем отчете. Наконец, мы определяем некоторые дополнительные возможности для изучения и проблемы, которые необходимо преодолеть, чтобы достичь минимальной задержки в системе разгрузки задач.
С быстрым развитием технологии сотовых сетей и распространением мобильных устройств эффективная политика распределения сетевых ресурсов становится все более важной для улучшения пользовательских услуг и производительности сети. Наша цель - максимизировать суммарную мощность всех пользователей сети путем нахождения оптимальной схемы распределения мощности. В последние годы методы глубокого обучения на основе графов продемонстрировали большой потенциал для решения проблемы распределения сетевых ресурсов. Из-за топологической природы мобильных сетей графовые нейронные сети (GNN) могут лучше работать с данными, структурированными в виде графов. Однако большинство из этих методов фокусируются только на узловых функциях в процессе обучения и часто игнорируют или упрощают граничные функции, которые играют не менее важную роль, чем узлы. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем дизайн сети с расширенным графическим вниманием (HEGAT), который напрямую связывает изменяющуюся топологию сети и наилучший способ распределения мощности во время обучения. Обширные результаты моделирования подтверждают превосходную производительность и надежные возможности обобщения, демонстрируемые предлагаемой методологией HEGAT.