Статьи

Introduction. Sickle cell disease (SCD) is a complex genetic disorder that results from a point mutation in the gene encoding the beta-globin subunit of hemoglobin. This mutation leads to the substitution of valine for glutamic acid at the sixth position of the beta-globin chain, resulting in the formation of abnormal hemoglobin known as hemoglobin S (HbS). HbS molecules can polymerize and cause red blood cells to become rigid and assume a sickle shape. These sickled red blood cells have reduced flexibility and increased adhesion to endothelial cells, promoting their adherence to blood vessel walls and leading to vaso-occlusion

Согласно оценкам международных экспертов, антимикробная резистентность является причиной более 700 тысяч смертельных случаев ежегодно (в том числе в Европе — 22 тысячи случаев). Предполагается, что к 2050 году эта цифра может увеличиться до 10 млн. человек [1]. Ключевыми факторами формирования устойчивости к антибиотикам являются чрезмерное использование антибиотиков широкого спектра действия и использования антибиотиков для лечения неинфекционных заболеваний. С резким увеличением использования электронных устройств в сфере здравоохранения развитие систем поддержки принятия врачебных решений являются многообещающими инструментами для сокращения ненужного использования антимикробных препаратов.

Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН и Экономический факультет НГУ провели 10–15 июля 2023 г. на берегу Новосибирского водохранилища (Обского моря) I Школу-симпозиум молодых ученых по пространственным исследованиям, посвященную памяти академика А.Г. Гранберга (далее – Школа).

С 18 по 28 сентября 2024 г. в Школе экономики и менеджмента Дальневосточного федерального университета в г. Владивостоке состоялась очередная, уже четвертая Международная Тихоокеанская школа-конференция по экспериментальной экономике (МТШК).

3–6 сентября 2024 г. состоялся IX Восточный экономический форум (ВЭФ) (кампус ДВФУ, о. Русский), г. Владивосток. Главная тема данного мероприятия – «Дальний Восток 2030. Объединим усилия, создавая возможности». В этом году в форуме приняли участие более 7 тыс. человек из 75 стран, включая 16 недружественных. На площадке подписано более 300 соглашений на общую сумму 5,5 трлн рублей. Организаторы ВЭФ – Фонд Росконгресс и Министерство Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики.

On June 10–11, 2024, the Emperor Alexander I St. Petersburg Transport University (PGUPS) in St. Petersburg hosted the III Conference of the Association of Rectors of Transport Universities of BRICS+.

Purpose. The work is aimed at studying the statistics of width-to-length ratio of a breaking crest for an active phase of wind wave breakings and at assessing the possibility of approximating the geometric shape of a breaking with an ellipse.

Methods and Results. The experimental data including the video records of sea surface and the wind speed measurements were obtained at the stationary oceanographic platform in the Black Sea Hydrophysical Subsatellite Polygon of Marine Hydrophysical Institute (near the village of Katsiveli, the Southern Coast of Crimea) in 2015–2019. Processing the in situ data made it possible to form the arrays both of lengths and areas of the breakings and the synchronous measurements of wind speed.

Conclusions. The distributions of random variables proportional to the minor-to-major axes ratios of breakings are obtained. It is shown that these distributions are coincident for the whitecaps of different scales. This fact testifies to the similarity of breaking geometric shapes. The average value of breaking axis ratio obtained from all the data is 0.41. It is concluded that the average geometric shape of the breaking boundaries is satisfactorily described by an ellipse with eccentricity 0.91. The ratio of the speed of a breaking centroid to that of its anterior front is estimated to be 0.9.

   IgM-нефропатия, хотя и является редким и спорным заболеванием, привлекает внимание как морфологов, так и клиницистов. Вопросы этиопатогенеза, эпидемиологии и лечения этой патологии в настоящее время недостаточно изучены. Разнообразные морфологические проявления при световой микроскопии делают иммунофлюоресцентное исследование решающим для диагностики. Хотя IgM-нефропатия имеет общие клинико-морфологические признаки с формой болезни минимальных изменений и фокально-сегментарным гломерулосклерозом, у неё есть свои особенности, которые не все учёные признают достаточными для отнесения её к отдельной нозологической форме. Необходимо согласование морфологических критериев для диагностики IgM-нефропатии. Уточнение патогенетических механизмов развития этого заболевания поможет определить место IgM-нефропатии среди первичных гломерулопатий. Представлен редкий случай ассоциации IgM-нефропатии и лимфомы Ходжкина.

В стремительно развивающейся цифровой эпохе интерфейсы человеко-машинного взаимодействия непрерывно совершенствуется. Традиционные методы взаимодействия с компьютером, такие как мышь и клавиатура, дополняются и даже заменяются более интуитивными способами, которые включают технологии отслеживания глаз. Обычные методы отслеживания глаз используют камеры, которые отслеживают направление взгляда, но имеют свои ограничения. Альтернативным и многообещающим подходом к отслеживанию глаз является использование электроэнцефалографии, техники измерения активности мозга. Исторически ЭЭГ была ограничена в основном лабораторными условиями. Однако мобильные и доступные устройства для ЭЭГ появляются на рынке, предлагая более универсальное и эффективное средство для регистрации биопотенциалов. В данной статье представлен метод локализации взгляда с использованием электроэнцефалографии, полученной с помощью мобильного регистратора ЭЭГ в виде носимой головной повязки (компании BrainBit). Это исследование направлено на декодирование нейрональных паттернов, связанных с разными направлениями взгляда, с использованием продвинутых методов машинного обучения, в частности, нейронных сетей. Поиск паттернов выполняется как с использованием данных, полученных с помощью носимых очков с камерой для отслеживания глаз, так и с использованием неразмеченных данных. Полученные в исследовании результаты демонстрируют наличие зависимости между движением глаз и ЭЭГ, которая может быть описана и распознана с помощью предсказательной модели. Данная интеграция мобильной технологии ЭЭГ с методами отслеживания глаз предлагает портативное и удобное решение, которое может быть применено в различных областях, включающих медицинские исследования и разработку более интуитивных компьютерных интерфейсов.

Представлен метод итеративной настройки параметров моделей на основе ансамблей деревьев с использованием настройки байесовских гиперпараметров для прогнозирования состояний на примере рака молочной железы. Предлагаемый метод использует три различных набора данных, в том числе набор данных по диагностическому раку молочной железы Висконсина (WDBC), набор данных по надзору, эпидемиологии и конечным результатам (SEER) по раку молочной железы и набор данных по раку молочной железы в Коимбре (BCCD), а также реализует набор данных на основе древовидных ансамблей. Модели, в частности AdaBoost, Gentle-Boost, LogitBoost, Bag и RUSBoost, для прогнозирования рака молочной железы. Байесовская оптимизация использовалась для итеративной настройки гиперпараметров моделей, а производительность моделей оценивалась с использованием нескольких показателей, включая точность, прецизионность, полноту и оценку f1. Наши результаты показывают, что предложенный метод значительно повышает производительность моделей на основе ансамблей деревьев, что приводит к более высокой точности, прецизионности, полноте и оценке f1. По сравнению с другими современными моделями предлагаемый метод более эффективен. Он достиг 100% идеальных результатов по точности, прецизионности, полноте и оценке F1 в наборе данных WDBC. В наборе данных SEER BC точность метода составила 95,9%, прецизионность 97,6%, полнота 94,2% и оценка F1 95,9%. Для набора данных BCCD метод достиг точности 94,7%, прецизионности 90%, полноты 100% и оценки F1 94,7%. Результаты этого исследования имеют важное значение для медицинских работников, поскольку раннее выявление рака молочной железы может значительно повысить шансы на выживание. В целом, это исследование вносит ценный вклад в область прогнозирования рака молочной железы с использованием машинного обучения.

This paper is concerned with implementation of wave tomography algorithms on modern SIMD CPU and GPU computing platforms. The field of wave tomography, which is currently under development, requires powerful computing resources. Main applications of wave tomography are medical imaging, nondestructive testing, seismic studies. Practical applications depend on computing hardware. Tomographic image reconstruction via wave tomography technique involves solving coefficient inverse problems for the wave equation. Such problems can be solved using iterative gradient-based methods, which rely on repeated numerical simulation of wave propagation process. In this study, finite-difference time-domain (FDTD) method is employed for wave simulation. This paper discusses software implementation of the algorithms and compares the performance of various computing devices: multi-core Intel and ARM-based CPUs, NVidia graphics processors.