Все выпуски

Используя анализ данных и применение нейронных сетей в нашей работе, мы выявили закономерности электрической активности мозга, характеризующие COVID-19. Нас интересовали частотные, временные и пространственные паттерны электрической активности у людей, перенесших COVID-19. Мы обнаружили преобладание паттернов $\alpha$-ритма в левом полушарии у здоровых людей по сравнению с людьми, переболевшими COVID-19. Более того, мы наблюдаем значительное снижение вклада левого полушария в области речевого центра у людей, перенесших COVID-19, при выполнении речевых заданий. Наши результаты показывают, что сигнал у здоровых людей более пространственно локализован и синхронизирован между полушариями при выполнении задач по сравнению с людьми, перенесшими COVID-19. Мы также наблюдали снижение низких частот в обоих полушариях после COVID-19. Электроэнцефалографические (ЭЭГ) паттерны COVID-19 обнаруживаются в необычной частотной области. То, что обычно считается шумом в ЭЭГ-данных, несет в себе информацию, по которой можно определить, переболел ли человек COVID-19. Эти паттерны можно интерпретировать как признаки десинхронизации полушарий, преждевременного старения мозга и стресса при выполнении простых задач по сравнению с людьми без COVID-19 в анамнезе. В нашей работе мы показали применимость нейронных сетей для выявления долгосрочных последствий COVID-19 на данные ЭЭГ. Кроме того, наши данные подтвердили гипотезу о тяжести последствий COVID-19, обнаруженных по ЭЭГ-данным. Представленные результаты функциональной активности мозга позволяют использовать методы машинного обучения на простых неинвазивных интерфейсах «мозг–компьютер» для выявления пост-COVID-синдрома и прогресса в нейрореабилитации.

Посты в социальных сетях способны как предсказывать движение финансового рынка, так и в некоторых случаях даже определять его направление. Анализ постов в Twitter способствует прогнозированию цен на криптовалюту. Специфика рассматриваемого сообщества заключается в особенной лексике. Так, в постах используются сленговые выражения, аббревиатуры и сокращения, наличие которых затрудняет векторизацию текстовых данных, в следствие чего рассматриваются методы предобработки такие, как лемматизация Stanza и применение регулярных выражений. В этой статье описываются простейшие модели машинного обучения, которые могут работать, несмотря на такие проблемы, как нехватка данных и короткие сроки прогнозирования. Решается задача бинарной текстовой классификации, в условиях которой слово рассматривается как элемент бинарного вектора единицы данных. Базисные слова определяются на основе частотного анализа упоминаний того или иного слова. Разметка составляется на основе свечей Binance с варьируемыми параметрами для более точного описания тренда изменения цены. В работе вводятся метрики, отражающие распределение слов в зависимости от их принадлежности к положительному или отрицательному классам. Для решения задачи классификации использовались dense-модель с подобранными при помощи Keras Tuner параметрами, логистическая регрессия, классификатор случайного леса, наивный байесовский классификатор, способный работать с малочисленной выборкой, что весьма актуально для нашей задачи, и метод k-ближайших соседей. Было проведено сравнение построенных моделей на основе метрики точности предсказанных меток. В ходе исследования было выяснено, что наилучшим подходом является использование моделей, которые предсказывают ценовые движения одной монеты. Наши модели имеют дело с постами, содержащими упоминания проекта LUNA, которого на данный момент уже не существует. Данный подход к решению бинарной классификации текстовых данных широко применяется для предсказания цены актива, тренда ее движения, что часто используется в автоматизированной торговле.

В статье исследуется влияние нерыночных действий участников олигополистических рынков на рыночную структуру. Анализируются следующие действия одного из участников рынка, направленные на повышение его рыночной доли: 1) манипуляция ценами; 2) блокировка инвестиций более сильных олигополистов; 3) уничтожение производственной продукции и мощностей конкурентов. Для моделирования стратегий олигополистов используются линейные динамические игры с квадратичным критерием. Целесообразность их использования обусловлена возможностью как адекватного описания эволюции рынков, так и реализации двух взаимно дополняющих подходов к определению стратегий олигополистов: 1) подхода, основанного на представлении моделей в пространстве состояний и решении обобщенных уравнений Риккати; 2) подхода, основанного на применении методов операционного исчисления (в частотной области) и обладающего необходимой для экономического анализа наглядностью.

В статье показывается эквивалентность подходов к решению задачи с максиминными критериями олигополистов в пространстве состояний и в частотной области. Рассматриваются результаты расчетов применительно к дуополии, с показателями, близкими к одной из дуополий в микроэлектронной промышленности мира. Второй дуополист является менее эффективным с позиций затрат, хотя и менее инерционным. Его цель состоит в повышении своей рыночной доли путем реализации перечисленных выше нерыночных методов.

На основе расчетов по игровой модели построены зависимости, характеризующие связь относи- тельного увеличения объемов производства за 25-летний период слабого $dy_2$ и сильного $dy_1$ дуополистов при манипуляции ценами. Показано, что увеличение цены при принятой линейной функции спроса приводит к весьма незначительному росту производства сильного дуополиста, но вместе с тем — к существенному росту этого показателя у слабого.

В то же время блокировка инвестиций, а также уничтожение продукции сильного дуополиста приводят к росту объемов производства товарной продукции у слабого дуополиста за счет снижения этого показателя у сильного, причем эластичность $\frac{y_2}{dy_1}$ превышает по модулю 1.

При принятии решения в различных областях человеческой деятельности часто требуется создавать текстовые документы. Традиционно изучением текстов занимается лингвистика, которая в широком смысле может пониматься как часть семиотики — науки о знаках и знаковых системах, при этом семиотические объекты бывают разных типов. Для количественного исследования знаковых систем широко используется метод ранговых распределений. Ранговое распределение — упорядоченная в порядке убывания по частоте появления совокупность наименований элементов. Для частотно-ранговых распределений исследователи часто используют название рower-law distributions.

В данной работе метод ранговых распределений применяется для анализа Уголовного кодекса различных стран. Общая идея подхода при решении этой задачи состоит в рассмотрении кодекса как текстового документа, в котором знаком является мера наказания за отдельные преступления. Документ представляется как список вхождений некоторого слова (знака), а также всех его производных (словоформ). Совокупность всех этих знаков образует словарь наказаний, для которого выполняется подсчет частоты встречаемости каждой меры наказания в тексте кодекса. Это позволяет преобразовать построенный словарь в частотный словарь наказаний, для дальнейшего исследования которого используются подход В. П. Маслова, предложенный им к анализу задач лингвистики. Этот подход состоит в введении понятия виртуальной частоты встречаемости преступления, которая является мерой оценки не только реального вреда для общества, но и последствий совершенного преступления в различных сферах жизни человека. На этом пути в работе предлагается параметризация рангового распределения для анализа словаря наказаний Особенной части Уголовного кодекса Российской Федерации, касающейся наказаний за экономические преступления. Рассмотрены различные редакции кодекса и показано, что построенная модель объективно отражает его изменения в лучшую сторону, вносимые законодателями с течением времени. Были исследованы тексты, включающие сходные по составу преступления, аналогичные российскому специальному разделу Особенной части, для Уголовных кодексов, действующих в Федеративной Республике Германия и Китайской Народной Республике. Полученные в статье ранговые распределения для соответствующих частотных словарей кодексов совпадают с полученным В. П. Масловым законом, существенно уточняющим закон Ципфа. Это позволяет сделать вывод как о хорошей организации текста, так и об адекватности выбранного наказания для преступлений.