SCI Библиотека

Методы машинного обучения широко используются для построения медицинских прогностических моделей. В то же время, наряду с методами, основанными на классической статистике, применяются байесовские методы, которые наиболее эффективны при малых объемах выборки. В данной работе построен ряд моделей прогнозирования биовозраста пациента на основе его функциональных данных с использованием как классических методов машинного обучения, так и байесовского подхода. В качестве данных использовались результаты кластеризации, проведенной нами ранее в предыдущем исследовании на материале медицинских организаций -quot;Свердловский областной клинический психоневрологический госпиталь для ветеранов войн-quot; и «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995-2022 гг. в объеме 6440 записи, где было получено 4 кластера, разделенных по полу и статусу пациента (стационарный и амбулаторный). Исходя из предположения, что пациенты в амбулаторном статусе имеют наименьшую разницу биологического и календарного возраста и, поэтому, вносят меньшую ошибку в точность модели, чем пациенты в стационарном статусе, принято решение строить модели только для пациентов в амбулаторном статусе. В работе построен набор моделей для 2 кластеров - кластера мужчин в амбулаторном статусе (объем выборки 344 записи) и кластера женщин в амбулаторном статусе (объем выборки 991 запись). Анализ распределения возраста в каждой группе показал двумодальное распределение с границей при значении 40 лет. Поэтому группы были разделены по возрасту на две части: до 40 лет и после. Для выбора классических моделей машинного обучения использовалась платформа lazypredict. Для каждой группы выбирались 4 метода, дающие наибольшую точность и строились модели на их основе, а также использовались ансамбли моделей - stacking и votinmg. Точность моделей на тестовых данных составила от 4,1 до 6,3 лет. В байесовском подходе построена линейная многофакторная модель регрессии с заданным априорным распределением коэффициентов регрессии. Точность моделей составила от 4,9 до 6,6 лет.

Рассмотрены направления использования цифровых инструментов и технологий с целью повышения эффективности функционирования современных аграрных компаний Центрального федерального округа России. Выбор ЦФО в качестве объекта исследования обусловлен тем, что он является одним из регионов-лидеров России по производству сельскохозяйственной продукции. Кроме того, именно на данный федеральный округ приходится наибольшая доля используемых передовых производственных технологий. Представлен анализ практики применения цифровых технологий в организации деятельности отдельных компаний аграрного сектора ЦФО, выявлены возможности использования цифровых инструментов для повышения эффективности их деятельности. Показано, что цифровые технологии и инструменты играют существенную роль в достижении высоких финансовых результатов аграрных предприятий, обеспечивают автоматизацию процессов и оптимизацию затрат и, как следствие, способствуют повышению производительности и конкурентоспособности, что является ключевым фактором успеха в современном бизнесе. Определено, что в настоящее время наиболее перспективными инструментами цифровизации, которые позволят значительно повысить эффективность аграрных компаний ЦФО России, являются автоматизация процессов финансово-инвестиционного планирования, применение программ для обеспечения доступа пользователей к финансовым данным в режиме реального времени, расширение возможностей операционного анализа для ускорения процесса принятия решений, использование крупномасштабных технологий обработки данных для смежных бизнес-процессов с целью выявления резервов экономического роста. Рассмотренные цифровые инструменты позволяют непрерывно получать новый опыт, который является основным драйвером развития и применения технологий, базирующихся на оперировании большими объемами данных. Причем значение имеет не объем собранных данных, а то, как такая информация сформирована, структурирована и каким образом и с помощью каких инструментов ее применяют.

В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.

Представлены результаты исследования современной аграрной структуры России, предметом которого являлись категории, уклады и типологии сельскохозяйственных товаропроизводителей. Такая группировка повышает информативность анализа и корректность оценок, а также дает возможность четко сформулировать адресные рекомендации как по тиражированию положительного опыта на основе выявленных «точек роста», так и преломления отрицательных тенденций. Выявлено, что трансформационное развитие укладов хотя и взаимосвязано, но во многом происходит относительно автономно, с разной скоростью, часто разнонаправлено, при этом сложно поддается регулированию. Дана характеристика основных категорий сельскохозяйственных товаропроизводителей Нижегородской области: сельскохозяйственных организаций, крестьянских (фермерских) хозяйств и хозяйств населения. Показана целесообразность локализации элементов цепи добавленной стоимости по ключевым и перспективным направлениям АПК с приоритетным размещением территориальных кластеров в «полюсах роста» в соответствии с концепцией пространственного развития сельских территорий Нижегородской области. Многоукладность экономики должна быть сохранена за счет формирования и развития регионального аграрного кластера. В рамках АПК Нижегородской области кластерная инициатива подразумевает создание конкурентоспособного производства в рамках трех субкластеров (молочного, картофельного и волокнистого) за счет внедрения в этих отраслях высоких технологий. Делается вывод, что успешная кластерная политика в сельском хозяйстве возможна на основе комплексного подхода, охватывающего различные аспекты от производства до маркетинга и обеспечивающего равномерное и устойчивое развитие сельских территорий. Устойчивое развитие многоукладной аграрной экономики и агропромышленного комплекса связано с технологическим перевооружением отрасли, внедрением цифровых технологий для эффективного управления ресурсами отрасли и ее производственными процессами, организацией системных научных исследований в сфере АПК и стимулирования трансфера технологий.

Научные исследования разошлись в интерпретации активности первичной моторной коры головного мозга. Различные исследования показали, что первичная моторная кора активируется только во время физических двигательных задач. В то время как другие исследования показали, что аналогичную измеримую активность можно наблюдать и записывать, когда моторная кора возбуждается или стимулируется во время мысленного представления движения. Таким образом, целью данного обзора было сравнение триггеров активации моторной коры во время физического выполнения и мысленного представления движения путем регистрации сигналов мозга, возникающих в результате стимуляции, с использованием метода функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона на основе нейронного интерфейса (интерфейс мозг-компьютер). Данное исследование выявляет характерные черты и сравнения на основе различных подходов к анализу и систематической реализации целевых триггеров активации моторной коры во время обучения на нейронном интерфейсе (fNIRS). Основываясь на вышеизложенном, в заключение данного обзора подчеркивается, что триггеры активации коры головного мозга в целом и под разными названиями вызывают активность, которая может быть зарегистрирована путем измерения различных изменений, происходящих в концентрации гемоглобина. Иными словами, как выполнение физических задач, так и сходные ментальные представления движения вызывают ощутимую активность в моторной коре. Это предоставляет обоснование для протезирования, реабилитации и других применений. Кроме того, это стимулирует будущие исследования по выявлению положительных триггеров активации коры для изучения психологических состояний когнитивных функций и определенных патологических состояний, а также нейрофизиологических исследований.

Современные методы оценки мультипликативного эффекта диверсификации сельского хозяйства не позволяют комплексно оценить единовременный экономический, социальный и экологический эффекты от развития сельского туризма, являющегося неотъемлемый фактором диверсификации экономики. Именно сельский туризм является действенным инструментом устойчивого триединого баланса экологического, экономического и социального развития. В настоящее время существует острая потребность в формировании унифицированных критериев отнесения того или иного объекта, реализующего туристические услуги на сельских территориях, к объекту сельского туризма. При наличии данных критериев станет возможным проведение категоризации однородных объектов и нанесение их на карту. В этом случае у потенциального потребителя появится реальная возможность воспользоваться услугами объекта сельского туризма. С точки зрения государственного регулирования процессов масштабирования сельского туризма при категоризации и нанесении объектов на карту субъекты РФ смогут регулировать свое социально-экономическое развитие. В своем исследовании мы разработали показатели оценки мультипликативного эффекта для объекта сельского туризма с учетом его современного этапа развития в России, а также уровня вовлеченности регионов в повестку устойчивого развития. Критерии предлагаемой оценки включают показатели развития инфраструктуры, экономики, экологии, социума, безопасности, которые в свою очередь влияют на совокупный мультипликативный эффект диверсификации сельской экономики. Проанализировав собранные данные от объектов сельского туризма в разрезе федеральных округов, мы получили следующие результаты: развитие сельского туризма в действующих сельскохозяйственных организациях способствует созданию рабочих мест, повышению уровня образования и дохода сотрудников. Одновременно с развитием объекта осуществляется развитие инфраструктуры прилегающей к нему территории, совершенствуется логистика. Создаются рабочие места не только в сельскохозяйственной организации, но и в сопутствующих отраслях. Сохраняется местное культурное и агрокультурное наследие, а также поддерживается экология и биоразнообразие сельских территорий.

Книга из издаваемой в Японии серии “Современная химия”,
имеющей целью дать представление об актуальных проблемах
в различных областях науки. Данное издание посвящено химии
поверхностных явлений. Дается интересный обзор общих химических проблем, возникающих при рассмотрении явлений на границе раздела фаз.

Для преподавателей, студентов и аспирантов химических
вузов, а также для научных работников — физикохимиков.

В книге систематически представлены различные аспекты симметрии: симметрические операции и элементы симметрии, точечные группы, группы трансляций (решетки), пространственные группы симметрии Показано, как симметрия проявляется в свойствах молекул и кристаллических веществ. Материал излагается на основе математической теории групп.
Широко используются наглядные геометрические образы. Дано представление о неклассической (цветной) симметрии. Рассмотрены молекулы и кристаллические структуры многих веществ Особое внимание уделено эффекту «сверхсимметрии», проявляющемуся в молекулярных кристаллах.

Для лиц, изучающих кристаллохимию и занимающихся вопросами строения химических веществ.

В учебном пособии рассмотрены вопросы оценки риска от систематического и аварийного загрязнения атмосферы в исследуемом регионе. Излагаются основные методы и алгоритмы сравнительной оценки риска на конкретных примерах. Приводится математическое обеспечение, в основу которого положены известные подходы к моделированию распределения примесей загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. В ходе выполнения задания студенту с помощью информационно-моделирующей системы предлагается осуществить количественную оценку риска состояния атмосферного воздуха в г. Усть-Каменогорск в результате воздействия промышленных
предприятий и провести сравнительный анализ наиболее неблагоприятных воздействий с целью выдачи рекомендаций по снижению риска для здоровья населения от выбросов токсичных веществ. Данное учебное пособие позволяет студентам, обучающимся по специальности 011000- Химия, при отсутствии учебников по данной дисциплине успешно подготовиться и выполнить предлагаемые расчетные задания.

Для студентов высших учебных заведений. Настоящее учебное пособие может быть полезно также научным работникам и специалистам в области охраны окружающей среды, контроля и прогноза загрязнений

Неоценимую помощь в экспериментальной работе химикам-гетероциклистам оказывают изданные ранее в Издательстве «Штиинца» монографии Г.И.Жунгиету, А.В.Будылин, А.Н.Кост «Препаративная химия индола» (1975 г.) и Г.И.Жунгиету,
Н.Н.Суворов, А.Н.Кост «Новые препаративные синтезы в индольном ряду» (1983 г.).

Ценность этих книг проверена временем. Многолетний и непрекращающийся интерес к этим монографиям побудил нас продолжить это ценное начинание.

Мы предлагаем читателям сборник препаративных методик по методам получения и химическим превращениям (диметиламино)метильных производных индола - граминов. Среди производных индола широко известен алкалоид грамин — 3-(диметиламино)метилиндол. Производные индола, содержащие (диметил(алкил)амино)метильную группу в других положениях индольного бицикла, называются изограминами.

Основной особенностью граминов служит их синтетическая доступность и способность к многочисленным химическим превращениям, позволяющим использовать их для получения самых разнообразных производных индола.

Мы надеемся, что книга окажет существенную практическую помощь студентам, аспирантам и широкому кругу химиков-органиков, занимающихся синтезом гетероциклических соединений, биологически активных веществ, красителей, средств химизации сельского хозяйства.