Все выпуски

Рассмотрена задача прогнозирования количества занятых и безработных многоотраслевого рынка труда на основе балансовой математической модели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов.

Балансовая математическая модель позволяет вычислять значения показателей межотраслевых перемещений с помощью только статистических данных по отраслевой занятости и безработице, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. Вычисленные за несколько лет подряд показатели межотраслевых перемещений трудовых ресурсов используются для построения трендов каждого из этих показателей. С помощью найденных трендов осуществляется прогнозирование показателей межотраслевых перемещений трудовых ресурсов, на основе результатов которого проводится прогнозирование отраслевой занятости и безработицы исследуемого многоотраслевого рынка труда.

Предложенный подход применен для прогнозирования занятых специалистов в отраслях народного хозяйства Российской Федерации в 2011–2016 гг. Для описания тенденций показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов, использовались следующие виды трендов: линейный, нелинейный, константный. Порядок выбора трендов наглядно продемонстрирован на примере показателей, определяющих перемещения трудовых ресурсов из отрасли «Транспорт и связь» в отрасль «Здравоохранение и предоставление социальных услуг», а также из отрасли «Государственное управление и обеспечение военной безопасности, социальное обеспечение» в отрасль «Образование».

Произведено сравнение нескольких подходов к прогнозированию: наивный прогноз, в рамках которого прогнозирование показателей рынка труда осуществлялось только на основе константного тренда; прогнозирование на основе балансовой модели с использованием только константного тренда для всех показателей, определяющих межотраслевые перемещения трудовых ресурсов; прогноз непосредственно по количеству занятых в отраслях экономики с помощью рассматриваемых в работе видов трендов; прогнозирование на основе балансовой модели с выбором тренда для каждого показателя, определяющего межотраслевые перемещения трудовых ресурсов. Показано, что использование балансовой модели обеспечивает лучшее качество прогноза по сравнению с прогнозированиемне посредственно по количеству занятых. Учет трендов показателей межотраслевых перемещений улучшает качество прогноза.

Также в статье приведены примеры анализа состояния многоотраслевого рынка труда Российской Федерации. С помощью балансовой модели были получены такие сведения, как распределение исходящих из конкретных отраслей потоков трудовых ресурсов по отраслямэк ономики, отраслевая структура входящих в конкретные отрасли потоков трудовых ресурсов. Эти сведения не содержаться непосредственно в данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики.

The article considers the problem of forecasting the number of employed and unemployed persons in a multisectoral labor market using a balance mathematical model of labor force intersectoral dynamics.

The balance mathematical model makes it possible to calculate the values of intersectoral dynamics indicators using only statistical data on sectoral employment and unemployment provided by the Federal State Statistics Service. Intersectoral dynamics indicators of labor force calculated for several years in a row are used to build trends for each of these indicators. The found trends are used to calculation of forecasted intersectoral dynamics indicators of labor force. The sectoral employment and unemployment of researched multisectoral labor market is forecasted based on values these forecasted indicators.

The proposed approach was applied to forecast the employed persons in the economic sectors of the Russian Federation in 2011–2016. The following types of trends were used to describe changes of intersectoral dynamics indicators values: linear, non-linear, constant. The procedure for selecting trends is clearly demonstrated by the example of indicators that determine the labor force movements from the “Transport and communications” sector to the “Healthcare and social services” sector, as well as from the “Public administration and military security, social security” sector to the “Education” sector.

Several approaches to forecasting was compared: a) naive forecast, within which the labor market indicators was forecasted only using a constant trend; b) forecasting based on a balance model using only a constant trend for all intersectoral dynamics indicators of labor force; c) forecasting directly by the number employed persons in economic sectors using the types of trends considered in the article; d) forecasting based on a balance model with the trends choice for each intersectoral dynamics indicators of labor force.

The article shows that the use of a balance model provides a better forecast quality compared to forecasting directly by the number of employed persons. The use of trends in intersectoral dynamics indicators improves the quality of the forecast. The article also provides analysis examples of the multisectoral labor market in the Russian Federation. Using the balance model, the following information was obtained: the labor force flows distribution outgoing from concrete sectors by sectors of the economy; the sectoral structure of the labor force flows ingoing in concrete sectors. This information is not directly contained in the data provided by the Federal State Statistics Service.

Большинство биомеханических задач, представляющих интерес для клиницистов, могут быть решены только с помощью персонализированных математических моделей. Такие модели позволяют формализовать и взаимоувязать ключевые патофизиологические процессы, на основе клинически доступных данных оценить неизмеряемые параметры, важные для диагностики заболеваний, спрогнозировать результат терапевтического или хирургического вмешательства. Использование моделей в клинической практике накладывает дополнительные ограничения: практикующие врачи требуют валидации модели на клинических случаях, быстроту и автоматизированность всей расчетной технологической цепочки от обработки входных данных до получения результата. Ограничения на время расчета, определяемые временем принятия врачебного решения (порядка нескольких минут), приводят к необходимости использования методов редукции, корректно описывающих исследуемые процессы в рамках численных моделей пониженной размерности или в рамках методов машинного обучения.

Персонализация моделей требует пациентоориентированной оценки параметров модели и создания персонализированной геометрии расчетной области и построения расчетной сетки. Параметры модели оцениваются прямыми измерениями, либо методами решения обратных задач, либо методами машинного обучения. Требование персонализации моделей накладывает серьезные ограничения на количество настраиваемых параметров модели, которые могут быть измерены в стандартных клинических условиях. Помимо параметров, модели включают краевые условия, которые также должны учитывать особенности пациента. Методы задания персонализированных краевых условий существенно зависят от решаемой клинической задачи, зоны ее интереса и доступных клинических данных. Построение персонализированной области посредством сегментации медицинских изображений и построение расчетной сетки, как правило, занимают значительную долю времени при разработке персонализированной вычислительной модели, так как часто выполняются в ручном или полуавтоматическом режиме. Разработка автоматизированных методов постановки персонализированных краевых условий и сегментации медицинских изображений с последующим построением расчетной сетки является залогом широкого использования математического моделирования в клинической практике.

Цель настоящей работы — обзор и анализ наших решений по персонализации математических моделей в рамках трех задач клинической кардиологии: виртуальной оценки гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий, оценки изменений системного кровотока после гемодинамической коррекции сложных пороков сердца, расчета характеристик коаптации реконструированного аортального клапана.

Most biomechanical tasks of interest to clinicians can be solved only using personalized mathematical models. Such models allow to formalize and relate key pathophysiological processes, basing on clinically available data evaluate non-measurable parameters that are important for the diagnosis of diseases, predict the result of a therapeutic or surgical intervention. The use of models in clinical practice imposes additional restrictions: clinicians require model validation on clinical cases, the speed and automation of the entire calculated technological chain, from processing input data to obtaining a result. Limitations on the simulation time, determined by the time of making a medical decision (of the order of several minutes), imply the use of reduction methods that correctly describe the processes under study within the framework of reduced models or machine learning tools.

Personalization of models requires patient-oriented parameters, personalized geometry of a computational domain and generation of a computational mesh. Model parameters are estimated by direct measurements, or methods of solving inverse problems, or methods of machine learning. The requirement of personalization imposes severe restrictions on the number of fitted parameters that can be measured under standard clinical conditions. In addition to parameters, the model operates with boundary conditions that must take into account the patient’s characteristics. Methods for setting personalized boundary conditions significantly depend on the clinical setting of the problem and clinical data. Building a personalized computational domain through segmentation of medical images and generation of the computational grid, as a rule, takes a lot of time and effort due to manual or semi-automatic operations. Development of automated methods for setting personalized boundary conditions and segmentation of medical images with the subsequent construction of a computational grid is the key to the widespread use of mathematical modeling in clinical practice.

The aim of this work is to review our solutions for personalization of mathematical models within the framework of three tasks of clinical cardiology: virtual assessment of hemodynamic significance of coronary artery stenosis, calculation of global blood flow after hemodynamic correction of complex heart defects, calculating characteristics of coaptation of reconstructed aortic valve.

Ламинарно-турбулентный переход является предметом активных исследований, связанных с повышением экономической эффективности авиатранспорта, так как в турбулентном пограничном слое увеличивается сопротивление, что ведет к росту расхода топлива. Одним из направлений таких исследований является поиск эффективных методов нахождения положения перехода в пространстве. Используя эту информацию при проектировании летательного аппарата, инженеры могут прогнозировать его технические характеристики и рентабельность уже на начальных этапах проекта. Традиционным для индустрии подходом к решению задачи поиска координат ламинарно-турбулентного перехода является $e^N$-метод. Однако, несмотря на повсеместное применение, он обладает рядом существенных недостатков, так как основан на предположении о параллельности моделируемого потока, что ограничивает сценарии его применения, а также требует проводить вычислительно затратные расчеты в широком диапазоне частот и волновых чисел. Альтернативой $e^N$-методу может служить применение метода Dynamic Mode Decomposition, который позволяет провести анализ возмущений потока, напрямую используя данные о нем. Это избавляет от необходимости в проведении затратных вычислений, а также расширяет область применения метода ввиду отсутствия в его построении предположений о параллельности потока.

В представленном исследовании предлагается подход к нахождению положения ламинарно-турбулентного перехода с применением метода Dynamic Mode Decomposition, заключающийся в разбиении региона пограничного слоя на множества подобластей, по каждому из которых независимо вычисляется точка перехода, после чего результаты усредняются. Подход валидируется на случаях дозвукового и сверхзвукового обтекания двумерной пластины с нулевым градиентом давления. Результаты демонстрируют принципиальную применимость и высокую точность описываемого метода в широком диапазоне условий. Проводится сравнение с $e^N$-методом, доказывающее преимущества предлагаемого подхода, выражающиеся в более быстром получении результата при сопоставимой с $e^N$-методом точности получаемого решения, что говорит о перспективности использования описываемого подхода в прикладных задачах.

Laminar-turbulent transition is the subject of an active research related to improvement of economic efficiency of air vehicles, because in the turbulent boundary layer drag increases, which leads to higher fuel consumption. One of the directions of such research is the search for efficient methods, that can be used to find the position of the transition in space. Using this information about laminar-turbulent transition location when designing an aircraft, engineers can predict its performance and profitability at the initial stages of the project. Traditionally, $e^N$ method is applied to find the coordinates of a laminar-turbulent transition. It is a well known approach in industry. However, despite its widespread use, this method has a number of significant drawbacks, since it relies on parallel flow assumption, which limits the scenarios for its application, and also requires computationally expensive calculations in a wide range of frequencies and wave numbers. Alternatively, flow analysis can be done by using Dynamic Mode Decomposition, which allows one to analyze flow disturbances using flow data directly. Since Dynamic Mode Decomposition is a dimensionality reduction method, the number of computations can be dramatically reduced. Furthermore, usage of Dynamic Mode Decomposition expands the applicability of the whole method, due to the absence of assumptions about the parallel flow in its derivation.

The presented study proposes an approach to finding the location of a laminar-turbulent transition using the Dynamic Mode Decomposition method. The essence of this approach is to divide the boundary layer region into sets of subregions, for each of which the transition point is independently calculated, using Dynamic Mode Decomposition for flow analysis, after which the results are averaged to produce the final result. This approach is validated by laminar-turbulent transition predictions of subsonic and supersonic flows over a 2D flat plate with zero pressure gradient. The results demonstrate the fundamental applicability and high accuracy of the described method in a wide range of conditions. The study focuses on comparison with the $e^N$ method and proves the advantages of the proposed approach. It is shown that usage of Dynamic Mode Decomposition leads to significantly faster execution due to less intensive computations, while the accuracy is comparable to the such of the solution obtained with the $e^N$ method. This indicates the prospects for using the described approach in a real world applications.

Обработка больших массивов данных обычно происходит в несколько последовательно выполняемых этапов, таких как пред- и постобработка, после каждого из которых промежуточные данные записываются на диск; однако, для каждой задачи этап предварительной обработки может отличаться, и в таком случае непосредственная передача данных по вычислительному конвейеру от одного этапа (звена) к другому бу- дет более эффективным с точки зрения производительности решением. В более общем случае некоторые этапы можно разделить на параллельные части, сформировав таким образом распределенный вычислительный конвейер, каждое звено которого может иметь несколько входов и выходов. Такой принцип обработки данных применяется в задаче о классификации энергетических спектров морского волнения, которая основана на аппроксимациях, позволяющих извлекать параметры отдельных систем волн (тип волн, генеральное направление волн и т. п.). Система, построенная на этом принципе показывает более высокую производительность по сравнению с часто применяемой поэтапной обработкой данных.

Processing of large amounts of data often consists of several steps, e.g. pre- and post-processing stages, which are executed sequentially with data written to disk after each step, however, when pre-processing stage for each task is different the more efficient way of processing data is to construct a pipeline which streams data from one stage to another. In a more general case some processing stages can be factored into several parallel subordinate stages thus forming a distributed pipeline where each stage can have multiple inputs and multiple outputs. Such processing pattern emerges in a problem of classification of wave energy spectra based on analytic approximations which can extract different wave systems and their parameters (e.g. wave system type, mean wave direction) from spectrum. Distributed pipeline approach achieves good performance compared to conventional “sequential-stage” processing.

Нетто-экосистемный обмен (NEE) — ключевой компонент углеродного баланса, характеризующий экосистему как источник или сток углерода. В работе интерпретируются данные натурных измерений NEE и составляющих его компонентов (дыхания почвы — R_soil, экосистемы — R_eco и валового газообмена — GEE) сенокоса и залежи методами математического моделирования. Измерения проводились в ходе пяти полевых кампаний 2018 и 2019 гг. на осушенной части Дубненского болотного массива в Талдомском районе Московской области. После осушения для добычи торфа остаточная торфяная залежь (1–1.5 м) была распахана и впоследствии залужена под сенокосы. Измерение потоков CO₂ проводили с помощью динамических камер: при ненарушенной растительности измеряли NEE и R_eco, а при ее удалении — R_soil. Для моделирования потоков CO₂ была использована их связь с температурой почвы и воздуха, уровнем почвенно-грунтовых вод, фотосинтетически активной радиацией, подземной и надземной фитомассой растений. Параметризация моделей проведена с учетом устойчивости коэффициентов, оцененной методом статистического моделирования (бутстрэпа). Проведены численные эксперименты по оценке влияния различных режимов использования сенокоса на NEE. Установлено, что общий за сезон (с 15 мая по 30 сентября) NEE значимо не отличался на сенокосе без кошения (К0) и залежи, составив соответственно 4.5±1.0 и 6.2±1.4 тС·га^–1·сезон^–1. Таким образом, оба объекта являются источником диоксида углерода в атмосферу. Однократное в сезон кошение сенокоса (К1) приводит к росту NEE до 6.5±0.9, а двукратное (К2) — до 7.5±1.4 тС·га^–1·сезон^–1. Как при К1, так и при К2 потери углерода незначительно увели- чиваются в сравнении с К0 и оказываются близкими в сравнении с залежью. При этом накопленный растениями углерод частично переводится при кошении в сельскохозяйственную продукцию (величина скошенной фитомассы для К1 и К2 составляет 0.8±0.1 и 1.4±0.1 тС·га^–1·сезон^–1), в то время как на залежи его значительная часть возвращается в атмосферу при отмирании и последующем разложении растений.

The data of episodic field measurements of carbon dioxide balance components (soil respiration — R_soil, ecosystem respiration — R_eco, net ecosystem exchange — NEE) of hayfields under use and abandoned one are interpreted by modelling. The field measurements were carried within five field campaigns in 2018 and 2019 on the drained part of the Dubna Peatland in Taldom District, Moscow Oblast, Russia. The territory is within humid continental climate zone. Peatland drainage was done out for milled peat extraction. After extraction was stopped, the residual peat deposit (1–1.5 m) was ploughed and grassed (Poa pratensis L.) for hay production. The current ground water level (GWL) varies from 0.3–0.5 m below the surface during wet and up to 1.0 m during dry periods. Daily dynamics of CO2 fluxes was measured using dynamic chamber method in 2018 (August) and 2019 (May, June, August) for abandoned ditch spacing only with sanitary mowing once in 5 years and the ditch spacing with annual mowing. NEE and Reco were measured on the sites with original vegetation, and Rsoil — after vegetation removal. To model a seasonal dynamics of NEE, the dependence of its components (Reco, Rsoil, and Gross ecosystematmosphere exchange of carbon dioxide — GEE) from soil and air temperature, GWL, photosynthetically active radiation, underground and aboveground plant biomass were used. The parametrization of the models has been carried out considering the stability of coefficients estimated by the bootstrap method. R2 (α = 0.05) between simulated and measured Reco was 0.44 (p < 0.0003) on abandoned and 0.59 (p < 0.04) on under use hayfield, and GEE was 0.57 (p < 0.0002) and 0.77 (p < 0.00001), respectively. Numerical experiments were carried out to assess the influence of different haymaking regime on NEE. It was found that NEE for the season (May 15 – September 30) did not differ much between the hayfield without mowing (4.5±1.0 tC·ha–1·season–1) and the abandoned one (6.2±1.4). Single mowing during the season leads to increase of NEE up to 6.5±0.9, and double mowing — up to 7.5±1.4 tC·ha–1·season–1. This means increase of carbon losses and CO2 emission into the atmosphere. Carbon loss on hayfield for both single and double mowing scenario was comparable with abandoned hayfield. The value of removed phytomass for single and double mowing was 0.8±0.1 tC·ha^–1·season^–1 and 1.4±0.1 (45% carbon content in dry phytomass) or 3.0 and 4.4 t·ha^–1·season^–1 of hay (17% moisture content). In comparison with the fallow, the removal of biomass of 0.8±0.1 at single and 1.4±0.1 tC·ha^–1·season^–1 double mowing is accompanied by an increase in carbon loss due to CO2 emissions, i.e., the growth of NEE by 0.3±0.1 and 1.3±0.6 tC·ha–1·season–1, respectively. This corresponds to the growth of NEE for each ton of withdrawn phytomass per hectare of 0.4±0.2 tС·ha–1·season–1 at single mowing, and 0.9±0.7 tС·ha^–1·season^–1 at double mowing. Therefore, single mowing is more justified in terms of carbon loss than double mowing. Extensive mowing does not increase CO2 emissions into the atmosphere and allows, in addition, to “replace” part of the carbon loss by agricultural production.

Многие свойства решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений определяются свойствами системы в вариациях. Продолженной системой будем называть систему ОДУ, включающую в себя одновременно исходную нелинейную систему и систему уравнений в вариациях. При исследовании свойств задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений переход к продолженным системам позволяет исследовать многие тонкие свойства решений. Например, переход к продолженной системе позволяет повысить порядок аппроксимации численных методов, дает подходы к построению функции чувствительности без использования процедур численного дифференцирования, позволяет применять для решения обратной задачи методы повышенного порядка сходимости. Использован метод Бройдена, относящийся к классу квазиньютоновских методов. Для решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений применялся метод Розенброка с комплексными коэффициентами. В данном случае он эквивалентен методу второго порядка аппроксимации для продолженной системы.

В качестве примера использования подхода рассматривается несколько связанных между собой математических моделей свертывания крови. По результатам численных расчетов делается вывод о необходимости включения в систему уравнений описания петли положительных обратных связей по фактору свертывания XI. Приводятся оценки некоторых скоростей реакций на основе решения обратной задачи.

Рассматривается влияние освобождения фактора V при активации тромбоцитов. При модификации математической модели удалось достичь количественного соответствия по динамике производства тромбина с экспериментальными данными для искусственной системы. На основе анализа чувствительности проверена гипотеза об отсутствии влияния состава липидной мембраны (числа сайтов для тех или иных факторов системы свертывания, кроме сайтов для тромбина) на динамику процесса.

Many properties of ordinary differential equations systems solutions are determined by the properties of the equations in variations. An ODE system, which includes both the original nonlinear system and the equations in variations, will be called an extended system further. When studying the properties of the Cauchy problem for the systems of ordinary differential equations, the transition to extended systems allows one to study many subtle properties of solutions. For example, the transition to the extended system allows one to increase the order of approximation for numerical methods, gives the approaches to constructing a sensitivity function without using numerical differentiation procedures, allows to use methods of increased convergence order for the inverse problem solution. Authors used the Broyden method belonging to the class of quasi-Newtonian methods. The Rosenbroke method with complex coefficients was used to solve the stiff systems of the ordinary differential equations. In our case, it is equivalent to the second order approximation method for the extended system.

As an example of the proposed approach, several related mathematical models of the blood coagulation process were considered. Based on the analysis of the numerical calculations results, the conclusion was drawn that it is necessary to include a description of the factor XI positive feedback loop in the model equations system. Estimates of some reaction constants based on the numerical inverse problem solution were given.

Effect of factor V release on platelet activation was considered. The modification of the mathematical model allowed to achieve quantitative correspondence in the dynamics of the thrombin production with experimental data for an artificial system. Based on the sensitivity analysis, the hypothesis tested that there is no influence of the lipid membrane composition (the number of sites for various factors of the clotting system, except for thrombin sites) on the dynamics of the process.

В статье предложен пространственно-временной подход к моделированию диффузии информационно-коммуникационных технологий на основе уравнения Фишера – Колмогорова – Петровского – Пискунова, в котором кинетика диффузии описывается моделью Басса, широко применяемой для моделирования распространения инноваций на рынке. Для этого уравнения изучены его положения равновесия и на основе сингулярной теории возмущений получено приближенное решение в виде бегущей волны, т.е. решение, которое распространяется с постоянной скоростью, сохраняя при этом свою форму в пространстве. Скорость волны показывает, на какую величину за единичный интервал времени изменяется пространственная характеристика, определяющая данный уровень распространения технологии. Эта скорость существенно выше скорости, с которой происходит распространение за счет диффузии. С помощью построения такого автоволнового решения появляется возможность оценить время, необходимое субъекту исследования для достижения текущего показателя лидера.

Полученное приближенное решение далее было применено для оценки факторов, влияющих на скорость распространения информационно-коммуникационных технологий по федеральным округам Российской Федерации. Вк ачестве пространственных переменных для диффузии мобильной связи среди населения рассматривались различные социально-экономические показатели. Полюсы роста, в которых возникают инновации, обычно характеризуются наивысшими значениями пространственных переменных. Для России таким полюсом роста является Москва, поэтому в качестве факторных признаков рассматривались показатели федеральных округов, отнесенные к показателям Москвы. Наилучшее приближение к исходным данным было получено для отношения доли затрат на НИОКР в ВРП к показателю Москвы, среднего за период 2000–2009 гг. Было получено, что для УФО на начальном этапе распространения мобильной связи отставание от столицы составило менее одного года, для ЦФО, СЗФО — 1,4 года, для ПФО, СФО, ЮФО и ДВФО — менее двух лет, для СКФО — немногим более двух лет. Кроме того, получены оценки времени запаздывания распространения цифровых технологий (интранета, экстранета и др.), применяемых организациями федеральных округов РФ, относительно показателей Москвы.

The article proposes a space-time approach to modeling the diffusion of information and communication technologies based on the Fisher –Kolmogorov– Petrovsky – Piskunov equation, in which the diffusion kinetics is described by the Bass model, which is widely used to model the diffusion of innovations in the market. For this equation, its equilibrium positions are studied, and based on the singular perturbation theory, was obtained an approximate solution in the form of a traveling wave, i. e. a solution that propagates at a constant speed while maintaining its shape in space. The wave speed shows how much the “spatial” characteristic, which determines the given level of technology dissemination, changes in a single time interval. This speed is significantly higher than the speed at which propagation occurs due to diffusion. By constructing such an autowave solution, it becomes possible to estimate the time required for the subject of research to achieve the current indicator of the leader.

The obtained approximate solution was further applied to assess the factors affecting the rate of dissemination of information and communication technologies in the federal districts of the Russian Federation. Various socio-economic indicators were considered as “spatial” variables for the diffusion of mobile communications among the population. Growth poles in which innovation occurs are usually characterized by the highest values of “spatial” variables. For Russia, Moscow is such a growth pole; therefore, indicators of federal districts related to Moscow’s indicators were considered as factor indicators. The best approximation to the initial data was obtained for the ratio of the share of R&D costs in GRP to the indicator of Moscow, average for the period 2000–2009. It was found that for the Ural Federal District at the initial stage of the spread of mobile communications, the lag behind the capital was less than one year, for the Central Federal District, the Northwestern Federal District — 1.4 years, for the Volga Federal District, the Siberian Federal District, the Southern Federal District and the Far Eastern Federal District — less than two years, in the North Caucasian Federal District — a little more 2 years. In addition, estimates of the delay time for the spread of digital technologies (intranet, extranet, etc.) used by organizations of the federal districts of the Russian Federation from Moscow indicators were obtained.

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

The purpose of this study is to develop a methodology for change points detection in time series, including financial data. The theoretical basis of the study is based on the pieces of research devoted to the analysis of structural changes in financial markets, description of the proposed algorithms for detecting change points and peculiarities of building classical and deep machine learning models for solving this type of problems. The development of such tools is of interest to investors and other stakeholders, providing them with additional approaches to the effective analysis of financial markets and interpretation of available data.

To address the research objective, a neural network was trained. In the course of the study several ways of training sample formation were considered, differing in the nature of statistical parameters. In order to improve the quality of training and obtain more accurate results, a methodology for feature generation was developed for the formation of features that serve as input data for the neural network. These features, in turn, were derived from an analysis of mathematical expectations and standard deviations of time series data over specific intervals. The potential for combining these features to achieve more stable results is also under investigation.

The results of model experiments were analyzed to compare the effectiveness of the proposed model with other existing changepoint detection algorithms that have gained widespread usage in practical applications. A specially generated dataset, developed using proprietary methods, was utilized as both training and testing data. Furthermore, the model, trained on various features, was tested on daily data from the S&P 500 index to assess its effectiveness in a real financial context.

As the principles of the model’s operation are described, possibilities for its further improvement are considered, including the modernization of the proposed model’s structure, optimization of training data generation, and feature formation. Additionally, the authors are tasked with advancing existing concepts for real-time changepoint detection.

Дизассемблирование двоичных файлов x86 — важная, но нетривиальная задача. Дизассемблирование трудно выполнить корректно без отладочной информации, особенно на архитектуре x86, в которой инструкции переменного размера чередуются с данными. Более того, наличие непрямых переходов в двоичном коде добавляет еще один уровень сложности. Непрямые переходы препятствуют возможности рекурсивного обхода, распространенного метода дизассемблирования, успешно идентифицировать все инструкции в коде. Следовательно, дизассемблирование такого кода становится еще более сложным и требовательным, что еще больше подчеркивает проблемы, с которыми приходится сталкиваться в этой области. Многие инструменты, включая коммерческие, такие как IDA Pro, с трудом справляются с точным дизассемблированием x86. В связи с этим был проявлен определенный интерес к разработке более совершенного решения с использованием методов машинного обучения, которое потенциально может охватывать базовые, независимые от компилятора паттерны, присущие машинному коду, сгенерированному компилятором. Методы машинного обучения могут превосходитьпо точности классические инструменты. Их разработка также может занимать меньше времени по сравнению с эвристическими методами, реализуемыми вручную, что позволяет переложитьо сновную нагрузку на сбор большого представительного набора данных исполняемых файлов с отладочной информацией. Мы усовершенствовали существующую архитектуру на основе рекуррентных графовых сверточных нейронных сетей, которая строит граф управления и потоков для дизассемблирования надмножеств инструкций. Мы расширили граф информацией о потоках данных: при кодировании входной программы, мы добавляем ребра потока управления и зависимостей от регистров, вдохновленные вероятностным дизассемблированием. Мы создали открытый набор данных для идентификации инструкций x86, основанный на комбинации набора данных ByteWeight и нескольких пакетов Debian с открытым исходным кодом. По сравнению с IDA Pro, современным коммерческим инструментом, наш подход обеспечивает более высокую точность при сохранении высокой производительности в наших тестах. Он также хорошо себя показывает по сравнению с существующими подходами машинного обучения, такими как DeepDi.

Disassembly of stripped x86 binaries is an important yet non-trivial task. Disassembly is difficult to perform correctly without debug information, especially on x86 architecture, which has variablesized instructions interleaved with data. Moreover, the presence of indirect jumps in binary code adds another layer of complexity. Indirect jumps impede the ability of recursive traversal, a common disassembly technique, to successfully identify all instructions within the code. Consequently, disassembling such code becomes even more intricate and demanding, further highlighting the challenges faced in this field. Many tools, including commercial ones such as IDA Pro, struggle with accurate x86 disassembly. As such, there has been some interest in developing a better solution using machine learning (ML) techniques. ML can potentially capture underlying compiler-independent patterns inherent for the compiler-generated assembly. Researchers in this area have shown that it is possible for ML approaches to outperform the classical tools. They also can be less timeconsuming to develop compared to manual heuristics, shifting most of the burden onto collecting a big representative dataset of executables with debug information. Following this line of work, we propose an improvement of an existing RGCN-based architecture, which builds control and flow graph on superset disassembly. The enhancement comes from augmenting the graph with data flow information. In particular, in the embedding we add Jump Control Flow and Register Dependency edges, inspired by Probabilistic Disassembly. We also create an open-source x86 instruction identification dataset, based on a combination of ByteWeight dataset and a selection open-source Debian packages. Compared to IDA Pro, a state of the art commercial tool, our approach yields better accuracy, while maintaining great performance on our benchmarks. It also fares well against existing machine learning approaches such as DeepDi.

Для жителей удалённых районов часто может составлять проблему прохождение квалифицированного медицинского обследования. Доступный медицинский персонал может отсутствовать или не обладать экспертными знаниями достаточного уровня. Помочь в такой ситуации могут телемедицинские технологии. С одной стороны, такие технологии позволяют врачам высокой квалификации оказывать удалённые консультации, повышая тем самым качество постановки диагноза и составления плана лечения. С другой стороны, средства автоматизированного анализа результатов проведённых исследований, анамнеза и информации об аналогичных случаях помогают облегчить выполнение рутинных действий и оказать медицинскому персоналу поддержу в принятии решений.

Создание телемедицинской системы для конкретной предметной области — это трудоёмкий процесс. Не достаточно подобать подходящих специалистов и заполнить базу знаний аналитического модуля. Необходимо также организовать всю инфраструктуру системы, удовлетворяя предъявляемые требования по надёжности, отказоустойчивости, защите персональных данных и так далее. Снизить трудоёмкость разработки телемедицинских комплексов может инструментарий, содержащий многократно используемые инфраструктурные элементы, общие для систем такого рода.

В данной работе описан интерактивный инструментарий для создания распределённых телемедицинских систем. Приводится список требований, предъявляемый к получаемым системам, и архитектурные решения, позволяющие удовлетворить эти требования. В качестве примера применения созданного инструментария описывается кардиологическая телемедицинская система.

Getting a qualified medical examination can be difficult for people in remote areas because medical staff available can either be inaccessible or it might lack expert knowledge at proper level. Telemedicine technologies can help in such situations. On one hand, such technologies allow highly qualified doctors to consult remotely, thereby increasing the quality of diagnosis and plan treatment. On the other hand, computer-aided analysis of the research results, anamnesis and information on similar cases assist medical staff in their routine activities and decision-making.

Creating telemedicine system for a particular domain is a laborious process. It’s not sufficient to pick proper medical experts and to fill the knowledge base of the analytical module. It’s also necessary to organize the entire infrastructure of the system to meet the requirements in terms of reliability, fault tolerance, protection of personal data and so on. Tools with reusable infrastructure elements, which are common to such systems, are able to decrease the amount of work needed for the development of telemedicine systems.

An interactive tool for creating distributed telemedicine systems is described in the article. A list of requirements for the systems is presented; structural solutions for meeting the requirements are suggested. A composition of such elements applicable for distributed systems is described in the article. A cardiac telemedicine system is described as a foundation of the tool