Информатика, вычислительная техника. Рубрика в журнале - Informatics. Economics. Management - Информатика. Экономика. Управление
Применение информационно-коммуникационных технологий в медицине: возможности и перспективы
Статья
В представленной статье анализируются ключевые тенденции внедрения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в сферу здравоохранения и их влияние на развитие клинической диагностики, образовательных процессов и фармацевтической инфраструктуры. Особый акцент сделан на опыте Казахстана, где в рамках национальной цифровой трансформации активно развиваются электронные медицинские системы, телемедицинские сервисы, интегрированные базы данных и платформы удалённого наблюдения за пациентами. Обобщение результатов международных и отечественных исследований показывает, что использование ИКТ способствует повышению качества медицинских услуг: возрастает точность диагностических процедур, ускоряется передача и обработка лабораторных данных, расширяется доступ к консультационной помощи, а клинические решения становятся более обоснованными благодаря использованию алгоритмов искусственного интеллекта и анализа больших данных. Кроме того, рассматривается влияние цифровых технологий на фармацевтический сектор, включая совершенствование логистики лекарственных средств, повышение прозрачности цепочек поставок и развитие современных механизмов фармаконадзора. В заключение обозначены перспективы дальнейшего развития цифровой медицины, такие как интеграция облачных сервисов, расширение применения виртуальных моделей пациентов и формирование комплексной цифровой экосистемы здравоохранения, ориентированной на профилактику и постоянное сопровождение состояния здоровья населения. Кроме того, рассматривается влияние цифровых технологий на фармацевтический сектор, включая совершенствование логистики лекарственных средств, повышение прозрачности цепочек поставок и развитие современных механизмов фармаконадзора. В заключение обозначены перспективы дальнейшего развития цифровой медицины, такие как интеграция облачных сервисов, расширение применения виртуальных моделей пациентов и формирование комплексной цифровой экосистемы здравоохранения, ориентированной на профилактику и постоянное сопровождение состояния здоровья населения.
Бесплатно
Статья
В настоящее время актуальными становятся мероприятия, направленные на сохранение аудиовизуального наследия. Сканирование и постобработка хроникально-документального, любительского и архивного киноматериала в эпоху Deepfake AI технологий становится серьёзной альтернативой «переписыванию» исторических реалий. В работе рассмотрено сканирование 8 мм и Super 8, с последующей постобработкой и цветокоррекцией. Представлена и проиллюстрирована предлагаемая методика, в рамках которой при постобработке использовались дискретные цифровые плагины цветокоррекции, контрастности, стабилизации. В случае со сканированием негативных киноматериалов применялась инверсия. Показано, что сканирование как негативных кинокопий, так и позитивных с применением нелинейных дискретных преобразований позволяет улучшить качество обработки уникальных короткометражных кинодокументов. При это следует отметить, что технологический процесс создания итоговой цифровой кинокопии 8-мм и Super 8 с применением нелинейных дискретных преобразований является достаточно трудоемким актом мультимедийной визуализации. Требуется определённый набор информационных и программно-пользовательских компетенций и широкий спектр системных знаний в сфере IT-редактирования в прикладных видеопрограммах.
Бесплатно
Прогнозирование васкулитной нейропатии с использованием подходов контролируемого машинного обучения
Статья
Васкулитная нейропатия — это вызванное воспалением заболевание нервов, которое часто остается недиагностированным до тех пор, пока не произойдет необратимое повреждение. В этом исследовании была разработана и проверена контролируемая модель машинного обучения для прогнозирования будущего возникновения васкулитной нейропатии с использованием данных электронных медицинских записей о 450 случаях и 1800 соответствующих контрольных группах. Прогнозирующий алгоритм проанализировал 134 структурированных признака, связанных с диагнозами, лекарствами, лабораторными анализами и клиническими записями. Выбранная модель логистической регрессии с регуляризацией L2 достигла AUC 0,92 (0,89–0,94 ДИ) внутри выборки и сохранила AUC 0,90 (0,84–0,93 ДИ) в когорте временной проверки. При пиковом рабочем пороге внешняя чувствительность составила 0,81, а специфичность 0,79. Среди децилей с самым высоким риском положительная прогностическая ценность достигла 47%. Ключевые особенности, определяющие прогнозы, включали маркеры воспаления, нейропатические симптомы и картины сосудистой визуализации. Эта методология демонстрирует возможность использования машинного обучения для раннего выявления надвигающейся васкулитной нейропатии до подтверждающей биопсии, чтобы обеспечить быстрое лечение и улучшить результаты.
Бесплатно
Прогнозирование истощения кредитных карт: обзор методов машинного обучения и глубокого обучения
Статья
Отток кредитных карт, когда клиенты закрывают счета своих кредитных карт, является серьезной проблемой для банков и других финансовых учреждений. Возможность точно прогнозировать отток может позволить компаниям принимать активные меры для удержания ценных клиентов. В этом обзоре мы рассмотрим, как методы машинного и глубокого обучения могут применяться для прогнозирования оттока кредитных карт. Сначала мы предоставим информацию об оттоке кредитных карт и объясним, почему это важная проблема. Далее мы обсудим распространенные алгоритмы машинного обучения, которые использовались для прогнозирования оттока, включая логистическую регрессию, случайные леса и деревья с градиентным усилением. Затем мы объясним, как методы глубокого обучения, такие как нейронные сети и модели последовательностей, могут улавливать более сложные закономерности из данных о клиентах. Также подробно рассматриваются доступные входные функции для моделей оттока. Мы сравниваем эффективность различных методов моделирования на основе прошлых исследований. Наконец, мы обсуждаем открытые проблемы и будущие направления прогнозного моделирования оттока с использованием машинного и глубокого обучения. Наш обзор синтезирует ключевые исследования в этой области и подчеркивает возможности для развития современного состояния. Более надежное прогнозирование оттока клиентов может позволить компаниям принимать целенаправленные меры для улучшения ситуации и удержания клиентов.
Бесплатно
Проектирование системы редактирования аудио и видео на основе OpenCV
Статья
С быстрым развитием Интернета такой новый носитель для восприятия мира и общения людей друг с другом, как аудио и видео, постепенно становится все более популярным среди населения планеты. Развитие мультимедийных технологий и технологий искусственного интеллекта стало вехой на пути к зрелости аудио- и видеотехнологий. В частности, короткие видеоплатформы постепенно становятся новой сетевой позицией для различных медиа-продвижений. Особенно в момент эпидемии все больше ценится канал понимания мира через аудио и видео. Общественность выдвигает повышенные требования к содержанию и подаче аудио- и видеоматериалов. Поэтому особенно важно производить качественное аудио-видео, отвечающее требованиям времени, чего невозможно достичь без эффективной системы аудио-видео монтажа. Кроме того, после предыдущих исследований и практики, применение технологии искусственного интеллекта в области визуализации также стало более зрелым, включая некоторые приложения в направлении развлечений. Применение технологии искусственного интеллекта в процессе редактирования видео может повысить эффективность редактирования, увеличить интерес к видеоконтенту и позволит создателям видео сосредоточиться на разработке контента, не тратя слишком много времени и энергии на операции редактирования видео, тем самым создавая видео более высокого качества. Предлагаемая разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены выявленные недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги исследования и перспективные направления. Данная разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров, в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги и перспективные направления.
Бесплатно
Различия в восприятии игроком видеоигр с использованием различных моделей виртуальных камер
Статья
В статье рассматриваются особенности восприятия игроком видеоигр жанра «Ролевая игра» (РПГ), обусловленные использованием различных типов виртуальных камер: камеры с постоянным ракурсом, управляемой и автоматической динамических камер. Авторы анализируют влияние выбранного типа камеры на геймплей, уровень погружения, эмоциональную вовлечённость и восприятие игрового мира. Исследование основано на анализе пользовательских отзывов, полученных в ходе тестирования специально разработанной игры, где последовательно применялись три модели камеры. Особое внимание уделяется различиям в оценке удобства, сложности выполнения игровых задач и общего впечатления между опытными и неопытными игроками. Результаты исследования показывают, что выбор модели камеры напрямую влияет на комфорт и успешность прохождения игры, а также на формирование игровых навыков. Полученные данные могут быть полезны разработчикам видеоигр при проектировании систем виртуальных камер, учитывающих уровень подготовки целевой аудитории и специфику жанра РПГ.
Бесплатно
Разработка модели K-Means для выявления наиболее выгодных предложений на рынке недвижимости Москвы
Статья
В статье рассматривается применение модели кластеризации K-Means для анализа рынка недвижимости Москвы. Основное внимание уделяется сегментации рынка с целью выявления наиболее выгодных предложений. Использованные данные включают параметры стоимости, площади, близости к метро, год постройки и другие характеристики объектов недвижимости. Метод "локтя" был применен для определения оптимального числа кластеров, которое впоследствии было увеличено до восьми для более точного сегментирования. Полученные результаты показали, что кластер 0 представляет собой наиболее доступные и выгодные предложения. Модель K-Means, разработанная в ходе исследования, может быть использована покупателями для оптимизации процесса выбора жилья, снижая временные и финансовые затраты.
Бесплатно
Статья
Обращение поддельной косметики остаётся серьёзной проблемой на мировом рынке, в том числе в Индонезии. Поддельная косметика может представлять различные риски для здоровья, от раздражения кожи и аллергии до долгосрочных последствий, таких как повреждение органов. Одной из основных причин широкого распространения поддельной косметики является незнание потребителями различий между подлинной и поддельной продукцией. Этим незнанием часто пользуются недобросовестные продавцы, продающие поддельную продукцию по значительно более низким ценам, но без гарантий безопасности. Целью данного исследования является разработка точного метода определения подлинности помады популярного косметического бренда. В качестве модели используется YOLOv5 (You Only Look Once version 5) – алгоритм глубокого обучения, известный своей высокой скоростью и точностью обнаружения объектов. Используемый набор данных состоит из сотен изображений подлинных и поддельных помад, собранных, обработанных с помощью маркировки, обмена данными и аугментации перед использованием для обучения модели. Результаты испытаний показывают, что YOLOv5 работает очень хорошо: точность 0,996, отзыв 1,0, mAP50 0,995 и mAP50-95 0,893. Это достижение подтверждает, что YOLOv5 способен точно различать оригинальные и поддельные помады. Это открытие вносит значительный вклад в усилия по сокращению оборота контрафактной косметики и повышению осведомленности общественности о важности подлинности продукции для безопасности потребителей.
Бесплатно
Современные кибератаки: классификация и способы защиты
Статья
В статье представлен анализ современных кибератак, их классификации, механизмов реализации и методов защиты. Особое внимание уделено рассмотрению наиболее распространённых видов атак, таких как фишинг, Ransomware, DDoS, атаки через цепочку поставок и вредоносное программное обеспечение. Выявлены ключевые цели атак, включая кражу данных, нарушение доступности, вымогательство и шпионаж. Проанализированы основные методы реализации кибератак, среди которых использование социальных манипуляций, эксплуатация уязвимостей и создание сетей заражённых устройств. На основе рассмотрения примеров реальных атак, включая случаи WannaCry, SolarWinds и Equifax, показаны их последствия для организаций и пользователей. Предложены методы защиты, включающие технические меры (фаерволы, системы обнаружения вторжений, шифрование), организационные меры (политики безопасности, управление доступом) и образовательные инициативы (обучение сотрудников, симуляции атак). Отдельное внимание уделено внедрению современных технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, которые позволяют своевременно выявлять и блокировать угрозы. Сделан вывод о важности комплексного подхода к информационной безопасности, сочетающего проактивные меры с обучением и постоянным мониторингом инфраструктуры. Представленные в статье рекомендации направлены на повышение устойчивости цифровых систем к кибератакам и снижение их негативных последствий.
Бесплатно
Статья
В статье анализируется применение искусственного интеллекта и передовых технологий для согласования кадровой политики с удовлетворённостью сотрудников. Рассматриваются модели предиктивной аналитики, анализа настроений и машинного обучения, позволяющие формировать гибкие и персонализированные HR-стратегии. Также обсуждаются техническая архитектура, алгоритмы, этические аспекты и передовой опыт внедрения решений на основе ИИ в управление персоналом.
Бесплатно
Технология LiDAR в автономных транспортных средствах
Статья
Технология LiDAR играет ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, обеспечивая высокую точность и надежность при картографировании и распознавании объектов в реальном времени. В данной статье представлен обзор технологии LiDAR, её принципов работы, преимуществ и ограничений, а также перспектив применения в автономных транспортных средствах. Рассматриваются основные компоненты LiDAR, методы интеграции с другими сенсорными системами и влияние внешних факторов на её работу. Приведены примеры успешных применений LiDAR в различных проектах и сделаны выводы о перспективах дальнейшего развития технологии. Статья предназначена для специалистов в области автономного транспорта и сенсорных технологий.
Бесплатно
Эффективный обобщённый оценщик гребня для модели логистической регрессии
Статья
В логистической регрессионной модели (LRM) для оценки неизвестных параметров традиционно используется метод максимального правдоподобия (MLE). Однако при наличии существенной мультиколлинеарности между объясняющими переменными оценки параметров, полученные методом MLE, становятся нестабильными, имеют большие дисперсии и приводят к широким доверительным интервалам и снижению статистической мощности критериев. Для преодоления этих недостатков в работе рассматривается обобщённый гребневой оценщик для логистической регрессии (GRL), основанный на введении матрицы гребневых параметров K, позволяющей контролировать степень смещения и уменьшать дисперсию оценок регрессионных коэффициентов. Параметры модели GRL оцениваются с использованием процедуры максимального правдоподобия, после чего проводится сравнительное исследование эффективности MLE и GRL при различных сценариях мультиколлинеарности с помощью моделирования Монте‑Карло. В ходе численного эксперимента анализируется ряд недавно предложенных методов выбора гребневого параметра k и оценивается их влияние на среднеквадратичную ошибку (MSE) оценок коэффициентов. Результаты моделирования демонстрируют, что обобщённый гребневой оценщик логистической регрессии обеспечивает более низкие значения MSE по сравнению с классическим MLE во всех рассмотренных конфигурациях корреляции между переменными и уровнями шумов, что подтверждает его практическую пригодность для задач классификации и прогнозирования в условиях мультиколлинеарности.
Бесплатно
