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.
Обработка естественного языка (NLP) - это разновидность искусственного интеллекта, демонстрирующая, как алгоритмы могут взаимодействовать с людьми на их уникальных языках. Кроме того, анализ настроений в NLP лучше проводится во многих программах, включая оценку настроений на телугу. Для обнаружения текста на телугу используются несколько неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация k-средних с поиском с кукушкой. Однако эти методы с трудом справляются с кластеризацией данных с переменными размерами и плотностью кластеров, низкой скоростью поиска и плохой точностью сходимости. В ходе этого исследования была разработана уникальная система анализа настроений на основе машинного обучения для текста на телугу, позволяющая устранить указанные недостатки. Первоначально, на этапе предварительной обработки, предлагаемый алгоритм линейного преследования (LPA) удаляет слова в пробелах, знаках препинания и остановках. Затем для маркировки POS в этом исследовании было предложено условное случайное поле с лексическим взвешиванием; После этого предлагается надуманный пассивно-агрессивный классификатор с нечетким взвешиванием (CPSC-FWC) для классификации настроений в тексте на телугу. Следовательно, предлагаемый нами метод дает эффективные результаты с точки зрения точности, воспроизводимости и показателя f1.
В исследовании приняли участие 256 человек (256 глаз): 174 здоровых лиц (174 глаза) с нормальной роговицей с различной рефракцией и 82 пациента (82 глаза) с 1-3-й стадиями кератоконуса. На основе математического моделирования выполнена оценка биомеханических свойств роговицы с различными паттернами кератоконуса при 1-3-й стадии заболевания. Математическое моделирование позволило определить размеры и степени локального снижения биомеханических свойств роговицы, которые зависели от стадии заболевания и практически не изменялись от формы и локализации кератопографических паттернов.
Перевод: Proast J. The Argument of the Letter Concerning Toleration, Briefly Considered and Answered // Locke on Toleration / ed. by R. Vernon. - Cambridge : Cambridge University Press, 2010. - P. 54-66.