Все выпуски

В работе дается краткий обзор методов оценивания параметров случайных точечных процессов с локальным взаимодействием между точками. Показано, что общепринятый метод максимального псевдоправдоподобия является частным случаем методов оценивания, основанных на использовании вспомогательного марковского процесса, инвариантная мера которого является гиббсовским точечным полем с параметрами, подлежащими оцениванию. Предложено обобщение данного метода, приводящее к такому виду уравнений для получения оценок неизвестных параметров, который не может быть получен с помощью универсального метода Такача–Фикселя. Компьютерные эксперименты показывают, что новый метод позволяет получать оценки, качество которых выше, чем качество оценок широко используемого метода максимального правдоподобия.

В последнее десятилетие в онкологии наряду с классическими цитотоксическими агентами при химиотерапии стали активно использоваться антиангиогенные препараты. Они направлены не на убийство злокачественных клеток, а на блокирование процесса ангиогенеза — роста новых сосудов в опухолевом микроокружении. Вещества, стимулирующие ангиогенез, в частности фактор роста эндотелия сосудов, активно вырабатываются опухолевыми клетками, находящимися в состоянии метаболического стресса. Считается, что блокирование опухолевой неоваскуляризации должно привести к нехватке питательных веществ в опухоли, а значит, и к остановке или по крайней мере к существенному замедлению ее роста. Клиническая практика применения первого антиангиогенного препарата, бевацизумаба, показала, что в ряде случаев такая терапия не влияет на скорость роста опухоли, тогда как для других типов опухолей антиангиогенная терапия обладает высоким противоопухолевым действием. Однако было показано, что при успешном замедлении роста опухоли терапия бевацизумабом может вызывать направленную прогрессию опухоли к более инвазивному, а значит, более летальному типу. Эти данные требуют теоретического анализа и определения ключевых факторов, приводящих к такой опухолевой прогрессии, которая в литературе ассоциируется с эпителиально-мезенхимальным переходом. Для решения этой задачи была разработана пространственно-распределенная математическая модель роста и антиангиогенной терапии гетерогенной опухоли, состоящей из двух субпопуляций злокачественных клеток. Одна из субпопуляций обладает свойствами, присущими эпителиальному фенотипу, — малой подвижностью и высокой скоростью пролиферации, другая соответствует мезенхимальному фенотипу и обладает высокой подвижностью и медленной скоростью деления. Проведено исследование конкурентной борьбы между этими субпопуляциями в гетерогенной опухоли как в случае роста опухоли без терапии, так и в случае монотерапии бевацизумабом. Показано, что постоянное использование антиангиогенного препарата приводит к увеличению области в пространстве параметров, где происходит доминирование мезенхимального фенотипа: в определенном диапазоне параметров в отсутствие терапии доминирует эпителиальный фенотип, а при терапии бевацизумабом начинает доминировать мезенхимальный фенотип. Данный результат является теоретическим обоснованием наблюдаемой в клинической практике направленной прогрессии опухоли к более инвазивному типу при проведении антиангиогенной терапии.

Предлагается простая модель на основе уравнения кинетического типа для описания распространения вируса в пространстве посредством миграции носителей вируса из выделенного центра. Рассматриваются страны, для которых применима одномерная модель: Россия, Италия, Чили. Одномерный подход возможен из-за географического расположения этих стран и их протяженности в направлениях от центров заражения (Москвы, Ломбардии и Сантьяго соответственно). Определяется изменение плотности зараженных во времени и пространстве. Применяется двухпараметрическая модель. Первый параметр — величина средней скорости распространения, соответствующий переносу инфицированных транспортными средствами. Второй параметр — частота уменьшения количества инфицированных элементов по мере продвижения по территории страны, что связано с прибытием пассажиров в места назначения, а также с карантинными мерами, препятствующими их перемещению по стране. Параметры модели определяются по фактически известным данным. Строится аналитическое решение, для получения серии расчетов применяются также простые численные методы. В модели рассматривается пространственное распространение заболевания, при этом заражения на местах не учитываются. Поэтому вычисленные значения на начальном этапе хорошо соответствуют экспериментальным данным, а затем плотность заболевших начинает быстрее возрастать из-за заражений на местах. Тем не менее модельные расчеты позволяют делать некоторые предсказания. Помимо скорости заражения, возможна аналогичная «скорость выздоровления». По моменту времени достижения охвата большей части населения страны при движении фронта выздоровления делается вывод о начале глобального выздоровления, что соответствует реальным данным.

Сердечно-сосудистые заболевания на протяжении последних десятилетий представляют собой серьезную угрозу здоровью населения во всем мире, независимо от уровня развития страны. Ранняя диагностика и постоянный медицинский контроль могли бы значительно снизить смертность от этих заболеваний. Однако существующие системы здравоохранения зачастую не в состоянии обеспечить необходимый уровень мониторинга пациентов из-за ограниченных ресурсов.

В рамках нашего исследования мы использовали метод SHAP для объяснения работы модели глубокого обучения Bi-LSTM+CNN, разработанной для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Путем балансировки данных и применения кросс-валидации мы достигли высокой точности (99,05%), полноты (99%) и F1-меры (99%) модели. Интерпретируемость модели, обеспечиваемая методом SHAP, повышает доверие медицинских специалистов к полученным результатам и способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в клиническую практику.

Оценка безопасности плотин все в большей степени опирается на непрерывный мониторинг гидрометеорологических параметров; однако выявление ранних стадий неустойчивости остается сложной задачей вследствие сложных пространственно-временных взаимодействий и сильного дисбаланса наблюдений аварийных состояний. В настоящей работе предлагается фреймворк глубокого обучения на основе архитектуры сверточной двунаправленной рекуррентной нейронной сети с управляемыми вентилями (CNN–BiGRU) для выявления пространственно-временных предвестников неустойчивости плотин по многомерным гидрометеорологическим временным рядам. Сверточный компонент модели извлекает локальные временные паттерны, связанные с краткосрочными флуктуациями, тогда как двунаправленная рекуррентная структура позволяет моделировать долгосрочные зависимости и эволюцию динамики, предшествующие критическим состояниям.

Предложенная модель была протестирована на реальном наборе данных мониторинга плотины, включающем измерения уровня воды, метеорологические параметры и производные динамические индикаторы. Для учета дисбаланса классов применяется стоимостно-ориентированная стратегия обучения с использованием весов классов без применения синтетического увеличения выборки. Экспериментальные результаты демонстрируют высокие показатели качества классификации: точность (accuracy) — 0,961, прецизионность — 0,901, полнота — 0,757 и F1-мера — 0,823. Дополнительно модель достигает значений ROC AUC = 0,907 и PR AUC = 0,819, что свидетельствует о высокой способности к разделению классов в условиях сильного дисбаланса данных.

Анализ значимости признаков показывает, что краткосрочная и среднесрочная изменчивость уровня воды, включая скользящее стандартное отклонение, волатильность и многоуровневые градиенты, играет ключевую роль в формировании предаварийного поведения системы, обеспечивая физически интерпретируемое понимание динамики отклика плотины. Полученные результаты подтверждают, что фреймворк CNN–BiGRU эффективно выявляет значимые пространственно-временные предвестники неустойчивости и может служить надежным инструментом поддержки принятия решений в задачах мониторинга безопасности плотин в реальных эксплуатационных условиях.

В работе рассмотрена математическая модель, основанная на линейном интегро-дифференциальном уравнении Больцмана, описывающая перенос излучения в рассеивающей среде, подвергающейся импульсному облучению точечным источником. Сформулирована обратная задача для уравнения переноса, заключающаяся в определении коэффициента рассеяния по временно-угловому распределению плотности потока излучения в заданной точке пространства. При исследовании обратной задачи анализируется представление решения уравнения в виде ряда Неймана. Нулевой член ряда описывает нерассеянное излучение, первый член ряда — однократно рассеянное поле, остальные члены — многократно рассеянное поле. Для областей с небольшой оптической толщиной и невысоким уровнем рассеяния при нахождении приближенного решения уравнения переноса излучения широкое распространение получило приближение однократного рассеяния. При использовании этого подхода к задаче с дополнительными ограничениями на исходные данные получена аналитическая формула для нахождения коэффициента рассеяния. Для проверки адекватности полученной формулы построен и программно реализован весовой метод Монте-Карло решения уравнения переноса, учитывающий многократное рассеяние в среде и пространственно-временную сингулярность источника излучения. Применительно к проблемам высокочастотного акустического зондирования в океане проведены вычислительные эксперименты. Показано, что применение приближения однократного рассеяния оправдано по крайней мере на дальности зондирования порядка ста метров, причем основное влияние на погрешность формулы вносят двукратно и трехкратно рассеянные поля. Для областей большего размера приближение однократного рассеяния в лучшем случае дает лишь качественное представление о структуре среды, иногда не позволяя определить даже порядок количественных характеристик параметров взаимодействия излучения с веществом.

Статья посвящена исследованию социально-экономических последствий от вирусных эпидемий в условиях неоднородности экономического развития территориальных систем. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска оперативных механизмов государственного управления и стабилизации неблагоприятной эпидемио-логической ситуации с учетом пространственной неоднородности распространения COVID-19, сопровождающейся концентрацией инфекции в крупных мегаполисах и на территориях с высокой экономической активностью.

Целью работы является разработка комплексного подхода к исследованию пространственной неоднородности распространения коронавирусной инфекции с точки зрения экономических последствий пандемии в регионах России. В работе особое внимание уделяется моделированию последствий ухудшающейся эпидемиологической ситуации на динамике экономического развития региональных систем, определению полюсов роста распространения коронавирусной инфекции, пространственных кластеров и зон их влияния с оценкой межтерриториальных взаимосвязей. Особенностью разработанного подхода является пространственная кластеризация региональных систем по уровню заболеваемости COVID-19, проведенная с использованием глобального и локальных индексов пространственной автокорреляции, различных матриц пространственных весов и матрицы взаимовлияния Л.Анселина на основе статистической информации Росстата. В результате проведенного исследования были выявлены пространственный кластер, отличающийся высоким уровнем инфицирования COVID-19 с сильной зоной влияния и устойчивыми межрегиональными взаимосвязями с окружающими регионами, а также сформировавшиеся полюса роста, которые являются потенциальными полюсами дальнейшего распространения коронавирусной инфекции. Проведенный в работе регрессионный анализ с использованием панельных данных позволил сформировать модель для сценарного прогнозирования последствий от распространения коронавирусной инфекции и принятия управленческих решений органами государственной власти.

В работе выявлено, что увеличение числа заболевших коронавирусной инфекцией влияет на сокращение среднесписочной численности работников, снижение средней начисленной заработной платы. Предложенный подход к моделированию последствий COVID-19 может быть расширен за счет использования полученных результатов исследования при проектировании агент-ориентированной моделей, которые позволят оценить средне- и долгосрочные социально-экономические последствия пандемии с точки зрения особенностей поведения различных групп населения. Проведение компьютерных экспериментов позволит воспроизвести социально-демографическая структуру населения и оценить различные ограничительные меры в регионах России и сформировать пространственные приоритеты поддержки населения и бизнеса в условиях пандемии. На основе предлагаемого методологического подхода может быть разработана агент-ориентированная модель в виде программного комплекса, предназначенного для системы поддержки принятия решений оперативным штабам, центрам мониторинга эпидемиологической ситуации, органам государственного управления на федеральном и региональном уровнях.

Проблема отсутствия сбалансированности спроса и предложения на рынке труда специалистов высшей и средней квалификации не только приводит к потерям человеческого капитала, но также в значительной мере препятствует инновационному и научно-технологическому развитию. Предварительный анализ показал, что во многом несбалансированность спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов в России связана с процессом деиндустриализации и снижения престижности инженерной профессии, что привело к увеличению доли специалистов, не работающих по полученной специальности.

В работе предложена макроэкономическая модель, которая позволяет проводить сценарные прогнозы, а также с помощью решения оптимизационных задач определить условия достижения сбалансированности спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов на среднесрочную перспективу. Модель состоит из 14 блоков, включая блоки для анализа спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов, а также блоки для моделирования выпуска в промышленности, секторе услуг, экономике в целом, динамики инвестиций и основных фондов.

Результаты расчетов свидетельствуют о возможности существования сбалансированности спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов при реализации сценариев одновременного роста доли инвестиций в основные фонды промышленности и относительной заработной платы в промышленности, а также показывают, что достижению сбалансированности способствует снижение оттока кадров из специальности, что также не противоречит выводам, полученным в результате экономического анализа. Следует отметить, что снижение доли специалистов, не работающих по специальности, может быть результатом как роста относительной заработной платы в промышленности и количества рабочих мест, так и реализации мероприятий по улучшению условий труда и повышения привлекательности профессии. Обобщая полученные результаты, в случае самого простого сценария, не учитывающего дополнительные меры по улучшению качества рабочих мест и повышению престижности профессии, для достижения сбалансированности требуются несколько менее высокие темпы роста инвестиций в промышленность, чем в сценариях, предусматривающих рост численности занятых инженерно-технических специалистов за счет увеличения доли работающих по специальности. В случае когда предполагается постепенное снижение доли не работающих по специальности инженерно-технических специалистов, возникает необходимость, вероятно, более высоких инвестиционных затрат в промышленности для привлечения специалистов и создания новых рабочих мест, а также дополнительных мер по повышению престижности профессии.

Данная работа предлагает новый подход к построению высокоточных маршрутов на основе данных от транспортных детекторов в пакете моделирования трафика SUMO. Существующие инструменты, такие как flowrouter и routeSampler, имеют ряд недостатков, таких как отсутствие взаимодействия с сетью в процессе построения маршрутов. Наш rlRouter использует мультиагентное обучение с подкреплением (MARL), где агенты — это входящие полосы движения, а окружающая среда — дорожная сеть. Добавляя в сеть транспортные средства с определенными маршрутами, агенты получают вознаграждение за сопоставление данных с детекторами транспорта. В качестве алгоритма мультиагентного обучения с подкреплением использовался DQN с разделением параметров между агентами и LSTM-слоем для обработки последовательных данных.

Поскольку rlRouter обучается внутри симуляции SUMO, он может лучше восстанавливать маршруты, принимая во внимание взаимодействие транспортных средств внутри сети друг с другом и с сетевой инфраструктурой. Мы смоделировали различные дорожные ситуации на трех разных перекрестках, чтобы сравнить производительность маршрутизаторов SUMO с rlRouter. Мы использовали среднюю абсолютную ошибку (MAE) в качестве меры отклонения кумулятивных данных детекторов и от данных маршрутов. rlRouter позволил добиться высокого соответствия данным с детекторов. Мы также обнаружили, что, максимизируя вознаграждение за соответствие детекторам, результирующие маршруты также становятся ближе к реальным. Несмотря на то, что маршруты, восстановленные с помощью rlRouter, превосходят маршруты, полученные с помощью инструментов SUMO, они не полностью соответствуют реальным из-за естественных ограничений петлевых детекторов. Чтобы обеспечить более правдоподобные маршруты, необходимо оборудовать перекрестки другими видами транспортных счетчиков, например, детекторами-камерами.

В современном мире соблюдение нормативных требований по защите данных, таких как GDPR, является ключевым для организаций. Другой важной проблемой, выявленной при анализе, является то, что соблюдение осложняется сложностью правовых документов и постоянными изменениями в регулировании. В данной статье описываются способы, с помощью которых NLP (обработка естественного языка) способствует упрощению соблюдения GDPR путем автоматического сканирования на соответствие, оценки политик конфиденциальности и повышения уровня прозрачности. Работа не ограничивается исследованием применения NLP для работы с политиками конфиденциальности и улучшения понимания обмена данными с третьими сторонами, но также проводит предварительные исследования для оценки различий между несколькими моделями NLP. В статье описывается реализация и исполнение моделей для выявления той, которая демонстрирует наилучшую производительность по эффективности и скорости автоматизации процесса проверки соответствия и анализа политики конфиденциальности. Кроме того, в исследовании обсуждаются возможности использования автоматических инструментов и анализа данных для соблюдения GDPR, например, создание машиночитаемых моделей, которые помогают в оценке соответствия. Среди моделей, оцененных в нашем исследовании, SBERT показала лучшие результаты на уровне политики с точностью 0,57, прецизионностью 0,78, полнотой 0,83 и F1-метрикой 0,80. Модель BERT продемонстрировала наивысшую производительность на уровне предложений, достигнув точности 0,63, прецизионности 0,70, полноты 0,50 и F1-метрики 0,55. Таким образом, данная статья подчеркивает важность NLP в помощи организациям преодолеть трудности соблюдения GDPR, создавая дорожную карту к более ориентированному на клиента режиму защиты данных. В этом отношении, сравнивая предварительные исследования и демонстрируя производительность лучших моделей, работа способствует усилению мер по соблюдению и защите прав личности в киберпространстве.