bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Retrospective Analysis of 277 Cases of Placenta Accreta Spectrum Diagnosed with Ultrasound at A Single Tertiary Care Center
Authors: Adora Hadikagusti , Yusrawati Yusrawati
Published: July 2024

Introduction : Placenta accreta spectrum (PAS) is characterized by abnormal placental adherence and failure to separate from the uterine wall after delivery. The PAS-associated morbidities include peripartum hysterectomy (loss of fertility), massive hemorrhage and the requirement of blood transfusion (leading to consumptive coagulopathy and multisystem organ failure), admission to the intensive care unit (ICU), injury to adjacent organs, and death. Its incidence is on the rise due to an increasing number of caesarean deliveries.
Objective : The goal of our study is to analyze the characteristics and outcomes of PAS managed at a tertiary care center with a high volume of PAS.
Methods : The design of analytic observation research with a retrospective cross sectional method with ultrasound diagnosis of PAS at M. Djamil Central General Hospital from January 2020 to December 2022 was reviewed. Details of obstetric backgrounds, predelivery diagnosis, peripartum management, and outcomes were analyzed with mean difference test and chi square.
Results :Â Two hundred and seventy-seven women with PAS were identified with ultrasound from 4,500 deliveries during the study period (6.15%). Approximately 45.48% of women with PAS had hysterectomy, while 54.52% did not; 3 cases were conservatively performed. Emergency and elective caesarean sections were accomplished in 32.85% and 67.15%, respectively. There was 3.25% maternal mortality. Anterior PAS (83.3%) is associated with attachment to the previous uterine scar and intraoperative blood loss compared to posterior PAS (15.88%) (p<0.05). The PAS patients with previous uterine surgery had the highest chance of peripartum hysterectomy (p<0.001).
Conclusion : The placenta accreta diagnosed by antepartum ultrasound is approximately 6.15%. Almost half of the women in the study had hysterectomies. Only one-third of women with PAS in our study underwent emergent surgery. Anterior PAS is associated with placental attachment to the previous uterine scar and greater intraoperative blood loss compared with posterior PAS. The history of previous uterine surgery in women with PAS increased the chance of peripartum hysterectomy even further. The placenta accreta spectrum should be managed in a center with a high level of surgical expertise.
Mayer Rokitansky Kuster Hauser Syndrome
Authors: Perdana Kusuma Arga Kafi , Utama Bobby Indra
Published: July 2024

Mayer Rokitansky Küster Hauser syndrome (MRKH) is a syndrome characterized by uterine, cervix, and the two third of upper vagina aplasia which is the cause of incomplete development of the Müllerian duct. Reported a case of woman 28 years old, patient has not menstruated until now. The phenotype of the patient appears to be female, and with normal stature. Breast, axilla dan pubic hair distribution, fatty in buttocks and thigh developed normally. Fallopian tubes, uterine and 2/3 upper part of vagina were not formed. On gynecological clinical examination, found vaginal introitus with a vaginal sonde was 2 cm. On abdominal ultrasound examination, the uterus was seen as a line, right ovary measuring 2.93 x 2.59 cm and left ovary measuring 2.52 x 2.28 cm. The patient then underwent a diagnostic laparoscopic procedure, and found both right and left ovaries within normal limits, intact tubes, but no uterus was visible. Patient are planned for vaginoplasty.
PEMBELAJARAN DIFERENSIASI PADA ERA PENDIDIKAN MODERN (TINJAUAN ILMIAH TERHADAP KISAH BHAGAWAN DOMYA)
Authors: Mardika Made , Sutriyanti Ni Komang , Jaya Prathama I Gede Nanda , Wijnyanawati Putu Sri , Perni Ni Nyoman
Published: July 2024

Pendidikan modern telah mengevolusi menjadi konsep "merdeka belajar" yang memberikan siswa kendali lebih besar atas pendidikan mereka. Dalam konteks ini, pembelajaran diferensiasi, yang mengakui keberagaman siswa dan menyesuaikan pengajaran sesuai dengan kebutuhan individu, menjadi krusial. Artikel ini menggunakan kisah Bhagawan Domya dan tiga muridnya sebagai studi kasus untuk mengeksplorasi peran pembelajaran diferensiasi dalam memenuhi kebutuhan belajar yang berbeda-beda di era pendidikan modern. Kisah tersebut mengilustrasikan bagaimana Bhagawan Domya secara tidak langsung melakukan asesmen mendalam terkait dengan kebutuhan belajar muridnya. Pembelajaran diferensiasi mencakup penyesuaian konten, proses, dan produk untuk mendukung perkembangan siswa. Dalam era "merdeka belajar," kombinasi antara konsep merdeka belajar dan pembelajaran diferensiasi menciptakan lingkungan belajar inklusif, memotivasi, dan bermakna, memungkinkan setiap siswa mencapai potensi penuh mereka.
Data-Driven Approach for Fixed-Frame Rotorcraft Mast-Moment Estimation
Authors: Döring Frederik A. , Wartmann Johannes , Seher-Weiß Susanne
Published: July 2024

In contrast to the fixed frame, measuring rotor states in the rotating frame of a helicopter rotor is complex and costly and therefore usually unaffordable for small production rotorcraft. In this paper, a data-driven approach to linear observer tuning is proposed and illustrated for predicting the rotor mast bending moments using fixed-frame rigid-body measurements only. The method is demonstrated on a research helicopter, where flight test data is used to identify three possible design models, optimize their respective observer performances, and select the most promising model structures for final application. The resulting observers are assessed in the time and frequency domains using sweep and turbulence data. The results show that data-driven observer tuning allows the effective adaptation of the observer to the reference data. To extend the observer to a larger flight envelope, improved models and a larger database would be required.
Fatigue Assessment of Inclined Film Cooling Holes in Nickel-Based Single-Crystal Superalloy
Authors: Weng Huanbo , Luo Cheng , Yuan Huang , Gu Yuanxing
Published: July 2024

Fatigue tests of nickel-based single-crystal superalloys with inclined film cooling holes (FCHs) at 1000°C were conducted to investigate the effects of crystal orientation and to quantify the fatigue performance of the high-temperature structures. Fractographic analysis and computations of stress concentrations revealed competitive failure mechanisms between mode I crack nucleation and fatigue crack growth in crystallographic plastic slip systems, whereas crack nucleation around inclined FCHs can be characterized by the known fatigue criteria derived for smooth specimens. A life prediction model based on the crystal slip mechanism and the theory of critical distance was introduced to predict the fatigue life of FCH structures and provided reasonable accuracy for different FCH specimens.
LITTLE-KNOWN PERSONAGES FROM THE HISTORY OF ENTOMOLOGICAL RESEARCH IN THE RUSSIAN FAR EAST
Authors: Novomodnyi E.V. ,   Khabarovsk Territorial Museum after N.I. Grodekov, Khabarovsk, Russia
Published: July 2024

This report is a continuation of a series of articles by the author, in which he brings back into the history of regional entomology the names of now almost forgotten people who took part in research on the insect fauna in the Russian Far East. We're talking about Cossack P.T. Bykov, businessman M.I. Yankovsky, forest ranger N.A. Palchevsky, farmer T.A. Kalugin, pharmacist V.V. Borgest, parasitologist V.M. Popov, doctor N.V. Slyunin, zoologist V.A. Velichkovsky.
Cardiovascular Risk Assessment in Women with Psoriasis
Authors: Medala Kalpana , Taranikanti Madhuri , Umesh Madhusudhan , Gaur Archana , Vidya G. , John Nitin Ashok
Published: July 2024

Objectives:

Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease. The exact cause of psoriasis is unclear; nevertheless, it is thought to be complex including several key components such as genetic predisposition, triggers from the environment, skin barrier disruption, and immunological dysfunction. About 85–90% of all psoriatic patients present with plaque type of psoriasis. The systemic nature of psoriasis makes an independent risk factor for cardiac disease. The main objective is to find the association between lipid profile, arterial stiffness, and psoriasis among female patients.

Materials and Methods:

Female patients with psoriasis in the age group of 20–50 years were selected. The duration of the study was 1 year. For lipid profile, after 12 h of fasting, 5 mL of blood was taken and analyzed by kit method using Transasia RX 1000. Low-density lipoprotein (LDL) cholesterol concentrations were estimated using the Friedewald formula. Arterial stiffness was measured using an oscillometric noninvasive arteriography. Right brachial ankle pulse wave velocity (RbaPWV), left brachial ankle pulse wave velocity (LbaPWV), and carotid femoral pulse wave velocity were measured in cm/s.

Results:

In the present study, 28% of the females were <38 years and 44% of females were in the range of 39–46 years. The mean value of cholesterol was (263.66 ± 47.74), Triglyceride (188.38 ± 27.56), high-density lipoprotein (HDL) (50.06 ± 18.05) LDL (171.60 ± 33.98), and very LDL (89.74 ± 13.361) mg/dL, respectively. Significant correlation was found between LbaPWV and Psoriasis (0.03), HDL and psoriasis (0.04), and psoriasis and RbaPWV (0.01).

Conclusion:

We conclude that psoriasis patients have hyperlipidemia, which will increase arterial stiffness and may lead to cardiovascular disorders (CVDs). Variables such as lipid profiles and arterial stiffness may be used as screening tools for the early detection of CVDs.
Concomitant Histological Features of Membranous Nephropathy and Anti-Neutrophil Cytoplasmic Antibody Associated Vasculitis
Authors: Rajesh Chilaka , Mishra Utkarash , Roy Sanjeet , Alam Rizwan , Mani Selvin Sundar Raj , Eapen Jeethu Joseph , Thomas Athul , Alexander Suceena , Varughese Santosh , David Vinoi George
Published: July 2024

The simultaneous occurrence of vasculitic glomerulonephritis and membranous nephropathy is unusual. We report two cases that presented to our outpatient department with rapidly progressive renal failure. On evaluation, in one patient, anti-myeloperoxidase (MPO) titers were high, and renal biopsy was suggestive of concurrent necrotizing and diffuse crescentic anti-MPO anti-neutrophil cytoplasmic antigen-associated glomerulonephritis with the circumferential cellular crescent formation and membranous glomerulopathy. He responded to plasmapheresis followed by maintenance immunosuppression with oral cyclophosphomide. Another patient was treated with Methylprednisolone and two doses of rituximab. Both the patients showed marked symptomatic improvement and became dialysis independent with stable creatinine at 3 months.
Retrospective analysis of the outcomes of endoscopic transsphenoidal surgery for Cushing’s disease
Authors: Srivastava Anurag , Dobriyal Anmol Anant , Randhawa Anmol Singh , Jain Pavan Kumar , Agrawal Shiteez , Verma Jitendra Singh , Gupta Pankaj , Sharma Bhawani Shanker , Agrawal Yogesh , Bhardwaj Medha
Published: July 2024

Background:

The first-line surgical management of an adrenocorticotropic hormone (ACTH)--secreting pituitary adenoma causing Cushing’s disease (CD) is endoscopic transsphenoidal resection of the tumor. This study was performed to assess postoperative (postop) complications and remission in endoscopic surgically resected cases of CD.

Methods:

Data of patients who underwent endoscopic transsphenoidal surgery (ETSS) for CD were collected from the neurosurgery department at a tertiary care center in a retrospective manner from January 2015 to February 2022 and analyzed. Postoperative remission was categorized as – early morning serum cortisol <138 nmol/L within 7 days of the surgery, as per the Endocrine Society Guidelines, with significant clinical improvement in features of hypercortisolism in the operated patient and strict cutoff rate of <50 nmol/L at postop day 3 was also utilized, to look for the early identification of remission.

Results:

A total of 41 patients were identified who underwent 44 ETSS during the same timeframe. Preoperative magnetic resonance imaging localized an adenoma in all 41 patients, out of which 32 were microadenoma, and nine were macroadenoma (2 with cavernous sinus invasion). Intrapetrosal sinus sampling was performed in 35 (85%) patients. The rate of remission for the initial surgery was 85.4% using the standard criteria and 68.3% using strict criteria. Three patients underwent early repeat surgery for the persistent disease as the day 3 cortisol was high (306–555 nmol/L). Once the outcome of this surgery was also included, the overall rate of remission was 90.2% (37/41). None of the patients had meningitis, cerebrospinal fluid leakage, visual deterioration, or vascular injury. Permanent and transient diabetes insipidus (DI) occurred in 9.75% and 26.8% following the first ETSS, respectively. We also noted a single case of CD recurrence in 9 months during the total follow-up period of 84 months.

Conclusion:

ETSS has satisfactory rates of remission for the primary treatment of CD, with rates being higher for microadenomas. A long follow-up period is needed to assess the rates of recurrence. Patients must be counseled regarding the risk of postop DI, whether transient or permanent, as a possible complication.
THE ALGORITHMS OF PARALLEL RADIX SORTING ON GPGPU
Authors: Воронцов Г.В. , Преображенский А.П. , Чопоров О.Н.
Published: July 2024

В данной статье проводится анализ возможностей разработки алгоритма построения BVH-дерева. Этот алгоритм должен позволять быструю перестройку дерева при изменении параметров задачи. Предлагается анализировать линейное BVH-дерево, вначале выбирается порядок, в котором листовые узлы обозначаются в дереве, затем генерируются внутренние узлы по этому порядку. Рассматривается кривая Z-порядка, вычисляются Мортон-коды для каждого листового узла. На следующем шаге осуществляется сортировка получившихся Мортон-кодов. В алгоритме сортировки двоичной последовательности используется параллельный алгоритм Radix Sort. Для анализа последовательности листовых узлов, необходимо разбить ее на подинтервалы, размеры которых определяются в рамках бинарного поиска. Чтобы повысить значение занятости видеокарты, предлагается указать внутренние узлы определенным образом, и тогда, появляется возможность узнать, к какому диапазону листовых узлов относится любой выбранный внутренний узел. Для тестирования алгоритма быстрого построения BVH-дерева на GPGPU была использована технология DirectCompute и язык программирования шейдеров - HLSL. Приведена зависимость времени выполнения каждой от количества примитивов при вычислении ограничивающих объемов листовых узлов и их кодов Мортона, формировании иерархии дерева, а также вычислении ограничивающих объемов внутренних узлов.

This paper analyzes the possibilities of developing the BVH tree construction algorithm. This algorithm should allow to quickly rebuild the tree when you change the parameters of the problem. It is proposed to analyze the linear BVH tree, first select the order in which the leaf nodes are indicated in the tree, then the internal nodes are generated in this order. The z-order curve is selected and the Morton codes for each leaf node are calculated. The next step is to sort the resulting Morton codes. The binary sequence sorting algorithm uses a parallel Radix Sort algorithm. To analyze the sequence of leaf nodes, it is necessary to divide it into subintervals, the sizes of which are determined by binary search. In order to increase the occupancy of the graphics card, you are prompted to specify the internal nodes in a certain way, and then you have the opportunity to find out what range of leaf nodes any selected internal node belongs to. DirectCompute technology and Shader programming language-HLSL were used to test the algorithm of fast BVH tree construction on GPGPU. Given the dependence of running time of each of the number of primitives in the computation of the bounding volumes of the leaf nodes and their codes of Morton, forming a tree hierarchy, the computation of the bounding volumes of internal nodes.
APPLICATION OF FUZZY ARTMAP NETWORK IN INTELLIGENT SYSTEMS OF INVASION DETECTION
Authors: Каширина И.Л. , Федутинов К.А.
Published: July 2024

В статье рассмотрены вопросы организации интеллектуальных систем обнаружения и диагностики вторжений. Исследования в области разработки инструментов обеспечения информационной безопасности показывают, что на сегодняшний день наиболее перспективные и гибкие решения базируются на методах машинного обучения, позволяющих предотвратить ущерб от вторжений, не замеченных стандартными средствами борьбы с компьютерными атаками. В предлагаемом подходе предлагается использовать последовательный обратный поиск с возвращением для отбора значимых признаков и нейронную сеть Fuzzy АRТMAP для обнаружения и диагностики атак. Сеть Fuzzy АRТMAP способна адаптироваться к динамике компьютерных атак и позволяет распознавать вторжения в информационные систему в режиме реального времени, при этом не нужно подгружать наборы данных пакетно. Это дает возможность автоматизировать анализ протоколов безопасности в непрерывном режиме. Широкие возможности использования сетей семейства ART в задачах обнаружения вторжений позволяют считать актуальным поиск подходов, позволяющих улучшить их эксплуатационные характеристики. В данной статье управляющие гиперпараметры для сети Fuzzy АRТMAP предлагается настраивать в автоматическом режиме с использованием генетического алгоритма. По результатам вычислительного эксперимента редуцированный набор признаков уменьшает время вычислений на 41%. Точность алгоритма классификации составила 100% и 99,89% для стадии обнаружения и стадии диагностики соответственно.

The article deals with the organization of intelligent intrusion detection and detection systems. Research in the field of development of information security tools shows that today the most promising and flexible solutions are based on machine learning methods that can prevent damage from intrusions that were not noticed by standard means of combating computer attacks. In the proposed approach, it is proposed to use a sequential reverse search with a return to select significant features and the Fuzzy neural network ARTMAP to detect and diagnose attacks. Network Fuzzy АRTMAP is able to adapt to the dynamics of computer attacks and allows you to recognize intrusions in the information system in real time, without the need to load datasets in batches. This makes it possible to automate the analysis of safety protocols in a continuous mode. The extensive use of ART family networks in intrusion detection tasks makes it possible to consider the search for approaches that improve their performance. In this paper, the control hyperparameters network Fuzzy ARTMAP proposed to adjust automatically with the use of a genetic algorithm According to the results of the computational experiment, the reduced set of characteristics reduces the computation time by 21%. The accuracy of the classification algorithm was 100% and 99.89% for the detection stage and the diagnostic stage, respectively.
A COMPARATIVE ANALYSIS AND A CHOICE OF TOOLS IMPLEMENTING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
Authors: Латыпова В.А.
Published: July 2024

Одним из наиболее часто используемых методов многокритериального выбора является метод анализа иерархий. Принятие решений на основе данного метода осуществляется с использованием специальных программных средств: готовых или самостоятельно разработанных, или без них. Наиболее эффективным является использование готовых средств. Однако выбор конкретной программы для принятия решений неоднозначен. Он зависит от решаемых задач и требует учета многих факторов, при этом не существует соответствующих критериев выбора. Использование программ имеет свои особенности в зависимости от сферы применения, поэтому набор критериев при выборе программы для той или иной сферы будет различным. В статье проведен сравнительный анализ зарубежных и отечественных программ, реализующих метод анализа иерархий. Определены критерии выбора программ: критерии-ограничители, такие как стоимость, точность расчета вектора приоритетов, размер иерархии и другие критерии: удобство использования и дополнительные функциональные возможности. Для ряда критериев выявлены подкритерии. С помощью метода анализа иерархий проведен выбор по данным критериям оптимальных программ среди рассмотренных для различных областей: для использования при обучении, при проведении научных исследований и при управлении организацией.

One of the most frequently used method of multi-criteria choice is analytic hierarchy process. Decision making based on the method is implemented by using off-the-shelf or in-house software or without it. The former is the most efficient. However, the choice of a decision-making tool is controversial. It depends on tasks and requires taking into account many factors. The selection criteria do not exist. Tools usage is specific according to the field of application, that is why a set of criteria will be different. A comparative analysis of foreign and domestic tools based on analytic hierarchy process is made in the paper. Criteria for tools selecting are defined: limiting criteria such as the price, accuracy of priority vector calculation, the size of hierarchy and another criteria: usability and additional functional capabilities. Sub criteria are defined for some criteria. The best tools for different areas such as training, research and organization management are selected based on the defined criteria among the tools reviewed.
SYNTHESIS OF LINEAR REGRESSION MODEL AND EIV-MODEL
Authors: Базилевский М.П.
Published: July 2024

Данная работа посвящена синтезу модели парной линейной регрессии и простейшей EiV-модели (Errors-In-Variables model), более известной как регрессия Деминга. EIV-модель – это регрессия, в которой все переменные содержат случайные ошибки. Такие модели имеют ряд существенных недостатков, что затрудняет работу с ними. Предлагаемый в работе синтез, названный двухфакторной моделью полносвязной линейной регрессии, не только лишен этих недостатков, но и имеет определенные достоинства. Рассмотрены основные этапы построения и анализа двухфакторных моделей полносвязной линейной регрессии. Предложенная модель полносвязной линейной регрессии имеет много общего с классической моделью множественной регрессии, однако в основе этих двух видов лежат совершенно разные подходы. Если множественная регрессия строится по принципу «независимые переменные влияют на зависимую», то принципом полносвязной регрессии является «все переменные влияют друг на друга». Установлено, что аппроксимационные способности полносвязных моделей не превосходят способностей множественных регрессий, но зато первые имеют гораздо более разнообразную интерпретацию. Разработанный синтез можно использовать при построении множественных моделей как инструмент для решения задач снижения размерности данных, устранения мультиколлинеарности и отбора информативных регрессоров.

This paper is devoted to a synthesis of pair-wise linear regression model and simplest EiV-model (Errors-In-Variables model), better known as the Deming regression. The EIV model is a regression in which all variables contain random errors. Such models have a number of significant drawbacks, which makes it difficult to work with them. The synthesis proposed in the paper, called the two-factor model of a fully connected linear regression, is not only devoid of these shortcomings, but also has certain advantages. The main stages of the construction and analysis of two-factor models of fully connected linear regression are considered. The proposed fully connected linear regression model has much in common with the classical multiple regression model; however, these two types are based on completely different approaches. If multiple regression is based on the principle “independent variables affect the dependent one”, then the principle of fully connected regression is “all variables influence each other”. It is established that the approximation abilities of fully connected models do not exceed the capabilities of multiple regressions, but the former have a much more diverse interpretation. The developed synthesis can be used in the construction of multiple models as a tool for solving problems of reducing the dimensionality of data, eliminating multicollinearity and selecting informative regressors.
COGNITIVE MODELING OF RISK MANAGEMENT PROCESSES POS-LOANING
Authors: Горемыкина Г.И. , Щукина Н.А.
Published: July 2024

Целью данного исследования является рассмотрение возможности применения современных интеллектуальных методов и технологий принятия решений для управления сложными слабоструктурированными системами. Методология исследования основана на применении нечеткого когнитивного подхода, анализа причинно-следственных связей, динамического моделирования, анализа устойчивости рассматриваемой системы и анализа сценариев. В исследовании предлагается нечёткий когнитивный подход к моделированию системы управления рисками процессов POS-кредитования коммерческого банка. Моделируемая система представляется в виде нечёткого ориентированного взвешенного мультиграфа с передаваемым по нему импульсным воздействием. Процесс моделирования реализуется в виде последовательного выполнения следующих этапов: определение цели; построение нечёткой когнитивной карты; импульсное динамическое моделирование; анализ сценариев развития и выбор лучшего. Разработанная модель системы управления служит основой для анализа тенденций развития различных ситуаций, возникающих при работе банков в сегменте POS-кредитования. Она позволяет прогнозировать и моделировать стратегии поведения в ответ на внешние воздействия, а также определять траектории управления, которые позволяют снизить внутренние риски процессов POS-кредитования коммерческого банка. Нечеткий когнитивный подход является эффективным инструментом системы поддержки принятия решений в деятельности коммерческого банка и может быть применен для моделирования и анализа функционирования и других слабоструктурированных социально-экономических систем.

The purpose of this study is to consider the possibility of applying modern intellectual methods and decision-making technologies to manage complex semi-structured systems. The research methodology is based on the use of a fuzzy cognitive approach, cause-effect relationships analysis, dynamic modeling, stability analysis of the system under consideration, and scenarios analysis. The study proposes a fuzzy cognitive approach to modeling the risk management system of POS-loaning processes in a commercial Bank. The modeling system is represented as a fuzzy oriented weighted multigraph with a pulse effect transmitted through it. The modeling process is implemented in the form of the following stages: goal definition; fuzzy cognitive map construction; impulse processes for dynamic modeling; the situation scenarios analysis and the choice of the best. The developed management system model serves as the basis for the trends analysis in the development of various situations in the POS-loaning segment. It allows to predict and simulate the behavior strategies in response to external stimuli, and to determine the governance trajectory that reduce internal risks processes POS-loaning commercial Bank. Fuzzy cognitive approach is an effective tool to support decision-making in the activities a commercial Bank risk management and can be used to model and analyze the functioning and other poorly structured socio-economic systems.
DYNAMIC MODELLING OF MANIPULATOR USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Authors: Ту Р. , Ян Н.Со.
Published: July 2024

Представлены результаты исследования динамического поведения манипулятора, которые имеют важное значение для разработки и моделирования его системы управления. В работе предложены различные методы динамического моделирования манипуляторов, которые используют уравнения движения манипулятора на основе методов НьютонаЭйлера и ЛагранжаЭйлера. Учитывая, что данные методы являются численнорекурсивными и соответственно вычислительно дорогими, то они не подходят для непосредственного использования в приложениях реального времени. Поэтому в работе предложен метод моделирования динамики манипулятора, основанный на адаптивной нейронечеткой системе вывода. С помощью этого метода строились отображения вводавывода для уравнений динамики движения манипулятора Интелбот с 5 степенями свободы. Динамическая модель манипулятора разработана на основе уравнений НьютонаЭйлера и позволяет создавать наборы обучающих данных для адаптивной нейронечеткой системы вывода. Разработанный метод был апробирован при определении значений необходимых крутящих моментов приводов манипулятора, обеспечивающих движение по заданной траектории. Полученные результаты подтверждают высокую эффективность разработанного метода, а его производительность сопоставима с методом НьютонаЭйлера. Данный метод может быть использован для создания манипуляторов с жесткими звеньями, обеспечивающих выполнение заданных динамических параметров.

The dynamic modelling of manipulator is essential for the design, simulation and control system of manipulator. Researchers have proposed different techniques for dynamic modelling of manipulators. The commonly used methods to formulate the dynamic equations of motion for manipulators are NewtonEuler and LagrangeEuler methods. Because of these methods are numerical recursive methods, they are computationally expensive and not suitable to use directly in real time applications. In this paper, we proposed the adaptive neuro fuzzy inference systembased method to construct the inputoutput mapping for the dynamic equations of motion of a 5 degreeoffreedom manipulator. The dynamic model of the manipulator is computed using NewtonEuler dynamic formulation to create the training data sets for the adaptive neuro fuzzy inference system. The proposed method is tested in generating the required torques for a pointto point trajectory. Results show that the proposed method can perform within shorter operational time and its performance is comparable to NewtonEuler method. The proposed method can be used for the rigidbody manipulators whose dynamical characteristics are known.
APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE PROBLEMS OF MANAGING A GENETIC ALGORITHM
Authors: Петросов Д.А. , Ващенко Р.А. , Степовой А.А. , Петросова Н.В. , Зеленина А.Н.
Published: July 2024

В современных интеллектуальных системах поддержки принятия решений по-прежнему сохраняется проблема, связанная с повышения быстродействия в задачах структурно-параметрического синтеза больших дискретных систем с заданным поведением на основе генетических алгоритмов. В настоящее время существует два основных направления исследований, которые рассчитаны на математическое или аппаратное повышение быстродействия. Одним из способов аппаратного повышение быстродействия является применение параллельных вычислений, к которым относится технология GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units). В данной работе рассматривается возможность повышения быстродействия интеллектуальных систем с использованием математического инструмента искусственных нейронных сетей за счет введения модуля управления генетическим алгоритмом непосредственно при выполнении синтеза решений. Управление процессом структурно-параметрического синтеза достигается путем прогноза и оценки состояния генетического алгоритма (сходимости, затухания, нахождения популяции в локальных экстремумах) с применением искусственных нейронных сетей. Это позволяет изменять параметры работы операторов непосредственно в процессе синтеза решений, изменяя их разрушающую способность относительно бинарной строки, что приводит к изменению траектории движения популяции в пространстве решений, и как следствие, должно способствовать повышению быстродействия интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

In modern intelligent decision support systems, there is still a problem associated with improving performance in structural and parametric synthesis of large discrete systems with specified behavior based on genetic algorithms. Currently, there are two main areas of research that are designed for mathematical or hardware-based performance improvements. One of the ways to increase hardware performance is to use parallel computing, which includes GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) technology. In this paper, we consider the possibility of increasing the speed of intelligent systems using a mathematical tool of artificial neural networks by introducing a control module for the genetic algorithm directly when performing decision synthesis. The process of structural-parametric synthesis is controlled by predicting and assessing the state of the genetic algorithm (convergence, attenuation, finding the population at local extremes) using artificial neural networks. This allows you to change the parameters of the operators directly in the process of decision synthesis, changing their destructive ability relative to the binary string, which leads to a change in the trajectory of the population in the decision space, and as a result, should increase the speed of intelligent decision support systems.
MATHEMATICAL MODELS AND ALGORITHMS OF MULTIVARIATE SYNTHESIS OF DESIGN SOLUTIONS IN DEVELOPMENT OF ARCHITECTURE OF DEVELOPING SOFTWARE SYSTEMS
Authors: Рындин А.А. , Рындин Н.А. , Сапегин С.В.
Published: July 2024

В статье рассматриваются модели и алгоритмы синтеза проектных решений в процессе разработки развивающихся программных систем, базирующиеся на подходе многовариантной интеграции. Проблеме эволюции программного обеспечения, как и проблеме проектирования и контроля эволюционной траектории программных систем в настоящее время уделяется большое внимание. Различают различные виды систем, имеющих разные характер и продолжительность эволюционного цикла, однако общей задачей является рациональное проектирование жизненного цикла ПО, включая стадию его разработки. Представив проектируемое ПО, как динамическую развивающуюся систему, мы можем выразить процесс построения программного комплекса в виде маршрута проектирования, состоящего из последовательности задач многокритериального выбора, причем результат каждого выбора влияет на траекторию последующего развития системы. Разделяя компоненты ИС на организационные решения, информационную инфраструктуру и пользовательские сервисы, и применяя методы многовариантной интеграции, мы можем в численном виде решить задачу рационального выбора вариантов на каждом из этапов принятия решений в процессе развития ПО и, таким образом, осуществлять разработку программных средств и компонентов в условиях современной инновационной экономики.

The article discusses models and algorithms of synthesis of design solutions in the process of development of developing software systems, based on the approach of multiple integration. The problem of software evolution, as well as the problem of designing and controlling the evolutionary trajectory of software systems, is now receiving much attention. Different types of systems have different nature and duration of the evolutionary cycle are distinguished, but the overall objective is to design the software life cycle in a rational manner, including its development stage. Having presented the designed software as a dynamic developing system, we can express the process of building a software complex in the form of a design route consisting of a sequence of tasks of multicriteria selection, and the result of each choice affects the trajectory of subsequent development of the system. By dividing IP components into organizational solutions, information infrastructure and user services, and applying methods of multiple integration, we can solve in numerical form the problem of rational choice of options at each stage of decision-making in the process of software development and thus develop software tools and components in the conditions of modern innovative economy.
DEVELOPMENT OF A RECOMMENDER SYSTEM FOR PARAMETER CALCULATION IN WIRELESS NETWORK OF SENSOR DEVICES
Authors: Денисов А.В.
Published: July 2024

В данной работе предложено решение актуальной научно-технической задачи сокращения временных ресурсов на проектирование сетей беспроводной передачи данных на основе программных средств расчета расположения гетерогенных сенсорных элементов и мобильных роботизированных устройств, имеющей существенное значение для развития цифровых технологий в области сельского хозяйства. Разработана рекомендательная программная система AgroWiNet для организации беспроводного информационного взаимодействия в сенсорной сети с применением дополнительных радиомодулей, учитывающая при работе заданные требования по скорости передачи данных между узлами сети и обеспечивающая развертывание сети гетерогенных сенсорных элементов и мобильных роботизированных устройств на обслуживаемой территории. Сформулированы рекомендации по применению разработанной программной системы в сельскохозяйственных робототехнических системах, специализирующихся на аграрных задачах открытого грунта. На сегодняшний день сети ретрансляторов проектируются вручную, а иногда устанавливаются без предварительного расчета, что влечет за собой как излишние трудозатраты на проектирование, так и неоптимальные, с точки зрения энергоэффективности, решения. Разработанное программное обеспечение рекомендательной системы позволяет сократить проектирование таких сетей до нескольких часов и предлагает оптимальное расположение меньшего количества ретрансляторов, а также отличается масштабируемостью и энергоэффективностью.

This paper proposes a solution for a relevant scientific and engineering problem of time saving in wireless data transfer network design, based on software units for position calculation of heterogeneous sensor units and mobile robotic devices, sufficiently significant for digital technology advance in agriculture. A recommender software engine AgroWiNet is developed, including additional radio units, enabling deployment of heterogeneous sensor devices and mobile robotic devices network in the work area. Suggestions are given on practical use of the developed software system in agricultural robotic systems, specifically in open ground settings. Today modern repeater networks are designed manually, and sometimes installed in ad-hoc manner, without prior calculations, what entails excessive labor costs on design stage, as well leads to solutions with suboptimal energy-efficiency parameters. The developed recommender system software allows to cut design time of such networks down to a few hours, provides for the most favorable distribution of sparsely installed repeaters few in numbers, as well has superior scalability and energy efficiency.
Typology of relationships between construction project participants in the interests of resolving conflicts of interest between them
Authors: Сигарев С.И. , Чертов В.А.
Published: July 2024

Дается типология взаимоотношений участников строительных проектов, ориентированная на урегулирование конфликта интересов между ними. Она отличается от известных типологий здравого смысла двумя особенностями. Во-первых, в ее основе лежит учет формальных факторов функционального, ресурсного и управленческого характера, имеющих место в процессе выполнения проектов данного типа. Во-вторых, она отражает основные особенности современных строительных проектов, а именно: их ярко выраженную экономическую направленность наличие ограничений ресурсного, социального, экологического, историко-культурологического и иного плана структурную сложность организации коллектива исполнителей с конфликтными взаимоотношениями между ними широкий спектр используемых строительных, коммуникационных, противопожарных, экологических и других технологий. В качестве итога исследования приводится схема, на которой выделено 16 типов возможных взаимоотношений участников строительных проектов сгруппированных по функциональным, управленческим и ресурсным признакам. Данная типология может служить исходной базой для решения проблемы рациональной организации строительных работ в условиях конфликта интересов и имеет то прикладное значение, что открывает дорогу к построению математических моделей и компьютерных программных средств поддержки принятия решений при поиске компромиссов между конфликтующими участниками строительных проектов.

A typology of relationships between participants in construction projects is given, aimed at resolving conflicts of interest between them. It differs from the known typologies of common sense in two ways. First, it is based on taking into account the formal factors of functional, resource and managerial nature that take place in the process of implementing projects of this type. Secondly, it reflects the main features of modern construction projects, namely: their pronounced economic orientation the presence of resource, social, environmental, historical, cultural, and other restrictions the structural complexity of the organization of a team of performers with conflicting relationships between them a wide range of used construction, communication, fire, environmental, and other technologies. As a result of the study, a scheme is presented that identifies 16 types of possible relationships between participants in construction projects grouped by functional, managerial and resource characteristics. This typology can serve as a starting point for solving the problem of rational organization of construction work in the context of a conflict of interests and has the applied value that opens the way to the construction of mathematical models and computer software for decision support in the search for compromises between conflicting participants in construction projects.
Using machine learning methods to predict the detection of crimes based on primary accounting documents
Authors: Булгаков Д.Ю.
Published: July 2024

Раскрываемость преступлений является одним из важных показателей деятельности органов внутренних дел. Несмотря на совершенствование методов противодействия преступности и документирования преступной деятельности, раскрываемость преступлений в Российской Федерации остается на уровне 51 %-56 %. В статье описан метод построения математической модели – цифрового двойника зарегистрированного преступления. В качестве исходных данных для построения модели использован массив сведений – документов первичного учета, в отношении 341 тысячи преступлений, совершенных на территории Приморского края за 11 лет – с 2010 по 2020 годы. Модель позволяет: с достоверностью 88 %, на основании формализованной первичной информации, содержащейся в статистических карточках Форма № 1 «На выявленное преступление», строить прогноз о том, будет преступление раскрыто или нет; проводить ревизию нераскрытых преступлений прошлых лет в целях определения преступлений, имеющих высокую вероятность раскрытия; выявлять признаки в статистических карточках, в наибольшей степени влияющие на прогноз раскрываемости преступлений. Модель основана на использовании алгоритмов машинного обучения «градиентный бустинг над решающими деревьями», реализованных в открытой библиотеке искусственного интеллекта CatBoost от компании Яндекс. Точность модели подтверждается составлением и проверкой прогноза раскрываемости в январе-июне 2021 года, 16408 преступлений, совершенных на территории Приморского края.

The result of crime-solving is one of the crucial indicators of the law enforcement communities activities. Despite the improvement of crime investigation methods, the success rate of crime detection in the Russian Federation remains at a level of 51%–56%. The article describes a technique for constructing a mathematical model – a digital double of a registered crime. As the initial data for the model development, an array of information - primary accounting documents about 341 thousand crimes, committed on the territory of the Primorsky Krai over 11 years from 2010 to 2020. The model allows you: with 88% confidence, based on the formalized primary information contained in the primary accounting documents – statistical cards Form No. 1 On the detected crime, to make a forecast about whether the crime will be solved or not; to audit unsolved crimes of previous years to determine the crimes that have a high probability of detection; to identify the features in the statistical cards that most affect the forecast of the detection of crimes. The model is based on machine learning algorithms “gradient boosting over decision trees”, implemented in the open library of artificial intelligence CatBoost from Yandex. The model accuracy is confirmed by the preparation and verification of the investigation of the crime's result forecast in January–June 2021 for 16408 guilty acts committed on the territory of the Primorsky Krai.
Algorithm for making recommendations in electronic educational environments based on stochastic Markov models
Authors: Геращенкова Т.М. , Гончаров Д.И. , Маркелов А.О.
Published: July 2024

В статье предложен алгоритм построения рекомендаций учебных ресурсов в электронных образовательных средах. Новый подход использует Марковскую модель оценки контента систем обычными пользователями для формирования параметров начального состояния, которое характеризует нового пользователя системы в виде оценок первых понравившихся ресурсов (контента системы) для рекомендации интересных элементов системы активному пользователю. Таким образом решается проблема «холодного старта» для нового пользователя на первых этапах взаимодействия с системой. Эта проблема свойственна для разрабатываемой системы, так как в системе электронного обучения предусмотрен модуль построения рекомендаций, что позволяет ее относить к классу рекомендательных автоматизированных систем. В новом подходе предлагается объединить использование Марковского процесса и временного фактора как единый источник данных для построения рекомендаций. Данный подход будет основываться на принципе анализа доступа схожих пользователей системы (схожесть определяется на основе сравнения их профилей) в одинаковые периоды времени. Неотъемлемой частью создаваемой системы также является удобство использования. Поэтому на этапе проектирования необходимо продумать эргономику выдаваемых рекомендаций в образовательной системе.

This article proposes a recommendation algorithm for educational resources in e-learning systems. The new approach uses Markov's model of evaluating the systems` content by casual users to form the parameters of the initial state, which characterizes a new user of the system as evaluations of the first resources (system content) to recommend interesting system elements for an active user. Thus, the problem of "cold-start" for the new users at the first phase of interaction with the system is solved. This problem is inherent in the system under development because the e-learning system includes a module for making recommendations, which allows it to refer to the class of recommendation-based automated systems. The new approach will combine the Markov process usage and the time factor to use them as a single data source for making recommendations. This approach will be based on the principle of access analysis of similar system users (the similarity is determined by comparing their profiles) in the same periods. An integral part of the created system is also usability. Therefore, at the design phase, it is necessary to think about the ergonomics of the recommendations in the educational system.