All issues

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Analysis of regional economic indicators plays a crucial role in management and development planning, with Gross Regional Product (GRP) serving as one of the key indicators of economic activity. The application of artificial intelligence, including neural network technologies, enables significant improvements in the accuracy and reliability of forecasts of economic processes. This study compares three neural network algorithm models for predicting the GRP of a typical region of the Russian Federation — the Udmurt Republic — based on time series data from 2000 to 2023. The selected models include a neural network with the Bat Algorithm (BA-LSTM), a neural network model based on backpropagation error optimized with a Genetic Algorithm (GA-BPNN), and a neural network model of Elman optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO-Elman). The research involved stages of neural network modeling such as data preprocessing, training model, and comparative analysis based on accuracy and forecast quality metrics. This approach allows for evaluating the advantages and limitations of each model in the context of GRP forecasting, as well as identifying the most promising directions for further research. The utilization of modern neural network methods opens new opportunities for automating regional economic analysis and improving the quality of forecast assessments, which is especially relevant when data are limited and for rapid decision-making. The study uses factors such as the amount of production capital, the average annual number of labor resources, the share of high-tech and knowledge-intensive industries in GRP, and an inflation indicator as input data for predicting GRP. The high accuracy of the predictions achieved by including these factors in the neural network models confirms the strong correlation between these factors and GRP. The results demonstrate the exceptional accuracy of the BA-LSTM neural network model on validation data: the coefficient of determination was 0.82, and the mean absolute percentage error was 4.19%. The high performance and reliability of this model confirm its capacity to predict effectively the dynamics of the GRP. During the forecast period up to 2030, the Udmurt Republic is expected to experience an annual increase in Gross Regional Product (GRP) of +4.6% in current prices or +2.5% in comparable 2023 prices. By 2030, the GRP is projected to reach 1264.5 billion rubles.

Острые респираторные инфекции представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения, поскольку являются одной из причин заболеваемости и смерти во многих странах. В связи с этим существует большой интерес к разработке моделей и методов, позволяющих моделировать распространение этих инфекций в сообществах с целью контроля вспышек и предотвращения их распространения. Агентные модели (АМ) являются одним из важнейших инструментов эпидемиологических исследований для моделирования динамики эпидемий в реальных популяциях, но они сталкиваются со значительными трудностями, связанными с вычислительной сложностью при их использовании и калибровке эпидемиологических данных, поскольку оценка параметров обычно требует многократного моделирования в больших пространствах параметров для определения правдоподобных значений ключевых эпидемиологических показателей. В данной статье рассматривается проблема снижения вычислительных ограничений в обратной задаче калибровки АМ для моделирования распространения респираторных инфекций в Санкт-Петербурге. В статье предлагается применение суррогатного машинного обучения для связи траекторий эпидемий с лежащими в их основе эпидемиологическими параметрами, что позволяет быстро выводить оценки параметров на основе наблюдаемых эпидемических данных. Это достигается путем формулировки задачи калибровки АМ по эпидемиологическим данным как задачи контролируемого обучения, в которой последовательности, извлеченные из эпидемиологических траекторий, связываются с базовыми эпидемиологическими параметрами. Исследование было основано на оценке эффективности моделирования последовательностей на основе внимания, вероятностного глубокого обучения и распределительной регрессии для вывода оценок параметров из усеченных последовательностей эпидемических траекторий. Экспериментальные оценки продемонстрировали эффективность данного подхода и его практическое и простое применение. Результаты также указали на превосходство моделирования последовательностей на основе внимания, поскольку оно показало более стабильную производительность по всем метрикам и горизонтам, обеспечивая точную оценку параметров и достоверное количественное определение неопределенности. Моделирование распределительной регрессии также показало хорошую производительность, особенно с точки зрения точности точек, в то время как вероятностное глубокое обучение показало плохую производительность, особенно при более длительных входных горизонтах.

Acute respiratory infections are a major public health concern because they are the leading cause of illness and death in many countries. Therefore, there is great interest in developing models and methods capable of modeling the spread of these infections within communities, with the aim of controlling outbreaks and preventing their spread. Agent-based models (ABM) are one of the most important tools in epidemiological research for modeling epidemic dynamics in realistic populations, but they face significant challenges in terms of computational complexity in their operation and calibration of epidemiological data, as parameter estimation typically requires repeated simulations across large parameter spaces to determine plausible values for key epidemiological parameters. This paper addresses the problem of alleviating computational constraints in the inverse problem of calibrating an ABM model for simulating the spread of respiratory infections in Saint Petersburg. The paper proposes the application of machine learning surrogate to link epidemic trajectories to underlying epidemiological parameters, enabling them to quickly infer parameter estimates from observed epidemic data. This is done by formulating the task of calibrating ABMs against epidemiological data as a supervised learning problem, where sequences extracted from epidemiological trajectories are associated with underlying epidemiological parameters. The research was based on evaluating the performance of attention-based sequence modeling, probabilistic deep learning, and distributional regression for inferring parameter estimates from truncated sequences of epidemic trajectories. Experimental evaluations have demonstrated the effectiveness of this approach and its practical and straightforward application. The results also indicated the superiority of attention-based sequence modeling, as it showed more consistent performance across metrics and horizons in accurate parameter estimation and credible uncertainty quantification. Distributional regression modeling also showed good performance with specific strengths in point accuracy while probabilistic deep learning performed poorly, especially at longer input horizons.

В данной статье рассматривается модель полностью роботизированного склада с глубокими стеллажами, предназначенного для хранения коробочных товаров. Основное внимание уделено оптимизации работы склада за счет дискретного мультиагентного моделирования движения шаттлов, выполняющих задачи по отгрузке и размещению коробок. Авторы исследуют различные стратегии размещения товаров в зонах склада, включая алгоритмы NCPA (Nearest Channel Positioning Algorithm), MECGP (Most Empty Channel Group Placement) и MFCGP (Most Filled Channel Group Placement), а также анализируют оптимальные схемы маршрутизации для заданной топологии.

Ключевым аспектом работы является определение оптимального количества шаттлов, обеспечивающего максимальную производительность склада. Результаты моделирования показывают, что увеличение числа роботов свыше 15 не приводит к значительному росту эффективности из-за учащения коллизий на пересечениях маршрутов. Кроме того, исследована динамика заполнения склада в течение 24 часов, что позволило выявить оптимальный уровень загруженности хранилища.

Разработанная модель позволяет не только оценивать производительность склада, но и оптимизировать распределение задач между роботами, минимизируя время обработки заказов. В перспективе планируется внедрение методов машинного обучения для дальнейшего улучшения управления складскими процессами.

This article presents a model of a fully automated warehouse with deep storage racks designed for boxed goods storage. The study focuses on optimizing warehouse operations through discrete multiagent simulation of shuttle movements for pallet loading and unloading tasks. The authors investigate various product placement strategies, including the Nearest Channel Positioning Algorithm (NCPA), Most Empty Channel Group Placement (MECGP), andMost Filled Channel Group Placement (MFCGP), while analyzing optimal routing schemes for the given warehouse topology.

A key contribution is determining the optimal number of shuttles to maximize warehouse throughput. Simulation results demonstrate that increasing the number of robots beyond 15 does not significantly improve efficiency due to increased route collisions. The study also examines 24-hour warehouse occupancy dynamics, revealing optimal storage utilization levels.

The developed model enables performance evaluation and optimization of task distribution among robots to minimize order processing time. Future research directions include implementing machine learning techniques to further enhance warehouse management systems.

В работе проведен сравнительный анализ предприятий Арктической зоны Российской Федерации (АЗ РФ) по экономическим показателям в соответствии с рейтингом Полярного индекса. В исследование включены числовые данные 193 предприятий, находящихся в АЗ РФ. Применены методы машинного обучения, как стандартные, из открытых ресурсов, так и собственные оригинальные методы — метод оптимально достоверных разбиений (ОДР), метод статистически взвешенных синдромов (СВС). Проведено разбиение с указанием максимального значения функционала качества, в данном исследовании использовалось простейшее семейство разнообразных одномерных разбиений с одной-единственной граничной точкой, а также семейство различных двумерных разбиений с одной граничной точкой по каждой из двух объединяющих переменных. Перестановочные тесты позволяют не только оценивать достоверность данных выявленных закономерностей, но и исключать из множества выявленных закономерностей разбиения с избыточной сложностью.

Использование метода ОДР на одномерных показателях выявило закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведенном исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже чем $p < 0.001$.

Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор методов, которые обладали достаточной эффективностью.

Коллективный метод по результатам нескольких методов машинного обучения показал высокую значимость экономических показателей для разделения предприятий в соответствии с рейтингом Полярного индекса.

Наше исследование доказало и показало, что те предприятия, которые вошли в топ рейтинга Полярного индекса, в целом распознаются по финансовым показателям среди всех компаний Арктической зоны. Вместе с тем представляется целесообразным включение в анализ также экологических и социальных факторов.

The paper presents a comparative analysis of the enterprises of the Arctic Zone of the Russian Federation (AZ RF) on economic indicators in accordance with the rating of the Polar index. This study includes numerical data of 193 enterprises located in the AZ RF. Machine learning methods are applied, both standard, from open source, and own original methods — the method of Optimally Reliable Partitions (ORP), the method of Statistically Weighted Syndromes (SWS). Held split, indicating the maximum value of the functional quality, this study used the simplest family of different one-dimensional partition with a single boundary point, as well as a collection of different two-dimensional partition with one boundary point on each of the two combining variables. Permutation tests allow not only to evaluate the reliability of the data of the revealed regularities, but also to exclude partitions with excessive complexity from the set of the revealed regularities. Patterns connected the class number and economic indicators are revealed using the SDT method on one-dimensional indicators. The regularities which are revealed within the framework of the simplest one-dimensional model with one boundary point and with significance not worse than p < 0.001 are also presented in the given study. The so-called sliding control method was used for reliable evaluation of such diagnostic ability. As a result of these studies, a set of methods that had sufficient effectiveness was identified. The collective method based on the results of several machine learning methods showed the high importance of economic indicators for the division of enterprises in accordance with the rating of the Polar index. Our study proved and showed that those companies that entered the top Rating of the Polar index are generally recognized by financial indicators among all companies in the Arctic Zone. However it would be useful to supplement the list of indicators with ecological and social criteria.

При разработке систем человеко-машинных интерфейсов актуальной является задача распознавания жестов. Для выявления наиболее эффективного метода распознавания жестов был проведен анализ различных методов машинного обучения, используемых для классификации движений на основе электромиографических сигналов мышц. Были рассмотрены такие методы, как наивный байесовский классификатор (НБК), дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг, метод опорных векторов, метод $k$-ближайших соседей, а также ансамбли методов (НБК и дерево решений, НБК и градиентный бустинг, градиентный бустинг и дерево решений). В качестве метода получения информации о жестах была выбрана электромиография. Такое решение не требует расположения руки в поле зрения камеры и может быть использовано для распознавания движений пальцев рук. Для проверки эффективности выбранных методов распознавания жестов было разработано устройство регистрации электромиографического сигнала мышц предплечья, которое включает в себя три электрода и ЭМГ-датчик, соединенный с микрокон- троллером и блоком питания. В качестве жестов были выбраны: сжатие кулака, знак «большой палец», знак «Виктория», сжатие указательного пальца и взмах рукой справа налево. Оценка эффективности методов классификации проводилась на основе значений доли правильных ответов, точности, полноты, а также среднего значения времени работы классификатора. Данные параметры были рассчитаны для трех вариантов расположения электромиографических электродов на предплечье. По результатам тести- рования, наиболее эффективными методами являются метод $k$-ближайших соседей, случайный лес и ансамбль НБК и градиентного бустинга, средняя точность которого для трех положений электродов составила 81,55 %. Также было определено положение электродов, при котором методы машинного обучения достигают максимального значения точности распознавания. При таком положении один из дифференциальных электродов располагается на месте пересечения глубокого сгибателя пальцев и длинного сгибателя большого пальца, второй — над поверхностным сгибателем пальцев

Gesture recognition is an urgent challenge in developing systems of human-machine interfaces. We analyzed machine learning methods for gesture classification based on electromyographic muscle signals to identify the most effective one. Methods such as the naive Bayesian classifier (NBC), logistic regression, decision tree, random forest, gradient boosting, support vector machine (SVM), $k$-nearest neighbor algorithm, and ensembles (NBC and decision tree, NBC and gradient boosting, gradient boosting and decision tree) were considered. Electromyography (EMG) was chosen as a method of obtaining information about gestures. This solution does not require the location of the hand in the field of view of the camera and can be used to recognize finger movements. To test the effectiveness of the selected methods of gesture recognition, a device was developed for recording the EMG signal, which includes three electrodes and an EMG sensor connected to the microcontroller and the power supply. The following gestures were chosen: clenched fist, “thumb up”, “Victory”, squeezing an index finger and waving a hand from right to left. Accuracy, precision, recall and execution time were used to evaluate the effectiveness of classifiers. These parameters were calculated for three options for the location of EMG electrodes on the forearm. According to the test results, the most effective methods are $k$-nearest neighbors’ algorithm, random forest and the ensemble of NBC and gradient boosting, the average accuracy of ensemble for three electrode positions was 81.55%. The position of the electrodes was also determined at which machine learning methods achieve the maximum accuracy. In this position, one of the differential electrodes is located at the intersection of the flexor digitorum profundus and flexor pollicis longus, the second — above the flexor digitorum superficialis.

Решение общей проблемы информационного взрыва связано с системами автоматической обработки цифровых данных, включая их распознавание, сортировку, содержательную обработку и представление в виде, приемлемом для восприятия человеком. Естественным решением является создание интеллектуальных систем извлечения знаний из неструктурированной информации. При этом явные успехи в области обработки структурированных данных контрастируют со скромными достижениями в области анализа неструктурированной информации, в частности в задачах обработки текстовых документов. В настоящее время данное направление находится в стадии интенсивных исследований и разработок. Данная работа представляет собой системный обзор международных и отечественных публикаций, посвященных ведущему тренду в области автоматической обработки потоков текстовой информации, а именно интеллектуальному анализу текстов или Text Mining (TM). Рассмотрены основные задачи и понятия TM, его место в области проблемы искусственного интеллекта, а также указаны сложности при обработке текстов на естественном языке (NLP), обусловленные слабой структурированностью и неоднозначностью лингвистической ин- формации. Описаны стадии предварительной обработки текстов, их очистка и селекция признаков, которые, наряду с результатами морфологического, синтаксического и семантического анализа, являются компонентами TM. Процесс интеллектуального анализа текстов представлен как отображение множества текстовых документов в «знания», т.е. в очищенную от избыточности и шума совокупность сведений, необходимых для решения конкретной прикладной задачи. На примере задачи трейдинга продемонстрирована формализация принятия торгового решения, основанная на совокупности аналитических рекомендаций. Типичными примерами TM являются задачи и технологии информационного поиска (IR), суммаризации текста, анализа тональности, классификации и кластеризации документов и т. п. Общим вопросом для всех методов TM является выбор типа словоформ и их производных, используемых для распознавания контента в последовательностях символов NL. На примере IR рассмотрены типовые алгоритмы поиска, основанные на простых словоформах, фразах, шаблонах и концептах, а также более сложные технологии, связанные с дополнением шаблонов синтаксической и семантической информацией. В общем виде дано описание механизмов NLP: морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализ. Приведен сравнительный анализ современных инструментов TM, позволяющий осуществить выбор платформы, исходя из особенности решаемой задачи и практических навыков пользователя.

In general, solving the information explosion problem can be delegated to systems for automatic processing of digital data. These systems are intended for recognizing, sorting, meaningfully processing and presenting data in formats readable and interpretable by humans. The creation of intelligent knowledge extraction systems that handle unstructured data would be a natural solution in this area. At the same time, the evident progress in these tasks for structured data contrasts with the limited success of unstructured data processing, and, in particular, document processing. Currently, this research area is undergoing active development and investigation. The present paper is a systematic survey on both Russian and international publications that are dedicated to the leading trend in automatic text data processing: Text Mining (TM). We cover the main tasks and notions of TM, as well as its place in the current AI landscape. Furthermore, we analyze the complications that arise during the processing of texts written in natural language (NLP) which are weakly structured and often provide ambiguous linguistic information. We describe the stages of text data preparation, cleaning, and selecting features which, alongside the data obtained via morphological, syntactic, and semantic analysis, constitute the input for the TM process. This process can be represented as mapping a set of text documents to «knowledge». Using the case of stock trading, we demonstrate the formalization of the problem of making a trade decision based on a set of analytical recommendations. Examples of such mappings are methods of Information Retrieval (IR), text summarization, sentiment analysis, document classification and clustering, etc. The common point of all tasks and techniques of TM is the selection of word forms and their derivatives used to recognize content in NL symbol sequences. Considering IR as an example, we examine classic types of search, such as searching for word forms, phrases, patterns and concepts. Additionally, we consider the augmentation of patterns with syntactic and semantic information. Next, we provide a general description of all NLP instruments: morphological, syntactic, semantic and pragmatic analysis. Finally, we end the paper with a comparative analysis of modern TM tools which can be helpful for selecting a suitable TM platform based on the user’s needs and skills.

В данной статье осуществляется сравнение эффективности некоторых современных методов и практик стохастической оптимизации применительно к задаче цифрового предыскажения сигнала (DPD), которое является важной составляющей процесса обработки сигнала на базовых станциях, обеспечивающих беспроводную связь. В частности, рассматривается два круга вопросов о возможностях применения стохастических методов для обучения моделей класса Винера – Гаммерштейна в рамках подхода минимизации эмпирического риска: касательно улучшения глубины и скорости сходимости данного метода оптимизации и относительно близости самой постановки задачи (выбранной модели симуляции) к наблюдаемому в действительности поведению устройства. Так, в первой части этого исследования внимание будет сосредоточено на вопросе о нахождении наиболее эффективного метода оптимизации и дополнительных к нему модификаций. Во второй части предлагается новая квази-онлайн-постановка задачи и, соответственно, среда для тестирования эффективности методов, благодаря которым результаты численного моделирования удается привести в соответствие с поведением реального прототипа устройства DPD. В рамках этой новой постановки далее осуществляется повторное тестирование некоторых избранных практик, более подробно рассмотренных в первой части исследования, и также обнаруживаются и подчеркиваются преимущества нового лидирующего метода оптимизации, оказывающегося теперь также наиболее эффективным и в практических тестах. Для конкретной рассмотренной модели максимально достигнутое улучшение глубины сходимости составило 7% в стандартном режиме и 5% в онлайн-постановке (при том что метрика сама по себе имеет логарифмическую шкалу). Также благодаря дополнительным техникам оказывается возможным сократить время обучения модели DPD вдвое, сохранив улучшение глубины сходимости на 3% и 6% для стандартного и онлайн-режимов соответственно. Все сравнения производятся с методом оптимизации Adam, который был отмечен как лучший стохастический метод для задачи DPD из рассматриваемых в предшествующей работе [Pasechnyuk et al., 2021], и с методом оптимизации Adamax, который оказывается наиболее эффективным в предлагаемом онлайн-режиме.

In this paper, we test the performance of some modern stochastic optimization methods and practices with respect to the digital pre-distortion problem, which is a valuable part of processing signal on base stations providing wireless communication. In the first part of our study, we focus on the search for the best performing method and its proper modifications. In the second part, we propose the new, quasi-online, testing framework that allows us to fit our modeling results with the behavior of real-life DPD prototype, retest some selected of practices considered in the previous section and approve the advantages of the method appearing to be the best under real-life conditions. For the used model, the maximum achieved improvement in depth is 7% in the standard regime and 5% in the online regime (metric itself is of logarithmic scale). We also achieve a halving of the working time preserving 3% and 6% improvement in depth for the standard and online regime, respectively. All comparisons are made to the Adam method, which was highlighted as the best stochastic method for DPD problem in [Pasechnyuk et al., 2021], and to the Adamax method, which is the best in the proposed online regime.

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

We found a predominance of α-rhythm patterns in the left hemisphere in healthy people compared to people with COVID-19 history. Moreover, we observe a significant decrease in the left hemisphere contribution to the speech center area in people who have undergone COVID-19 when performing speech tasks.

Our findings show that the signal in healthy subjects is more spatially localized and synchronized between hemispheres when performing tasks compared to people who recovered from COVID-19. We also observed a decrease in low frequencies in both hemispheres after COVID-19.

EEG-patterns of COVID-19 are detectable in an unusual frequency domain. What is usually considered noise in electroencephalographic (EEG) data carries information that can be used to determine whether or not a person has had COVID-19. These patterns can be interpreted as signs of hemispheric desynchronization, premature brain ageing, and more significant brain strain when performing simple tasks compared to people who did not have COVID-19.

In our work, we have shown the applicability of neural networks in helping to detect the long-term effects of COVID-19 on EEG-data. Furthermore, our data following other studies supported the hypothesis of the severity of the long-term effects of COVID-19 detected on the EEG-data of EEG-based BCI. The presented findings of functional activity of the brain– computer interface make it possible to use machine learning methods on simple, non-invasive brain–computer interfaces to detect post-COVID syndrome and develop progress in neurorehabilitation.

В статье рассмотрена задача мультиклассификации хвойных деревьев с различной степенью поражения насекомыми-вредителями на изображениях, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Предложены три модификации классической сверточной нейронной сети U-Net для попиксельной классификации изображений пораженных деревьев пихты сибирской Abies sibirica и кедра сибирского Pinus sibirica. Первая модель Мо-U-Net вносит ряд изменений в классическую модель U-Net. Вторая и третья модели, названные MSC-U-Net и MSC-Res-U-Net, представляют собой ансамбли из трех моделей Мо-U-Net с разной глубиной и размерами входных изображений. В модели MSC-Res-U-Net также используются остаточные блоки. Нами созданы два датасета по изображениям с БПЛА пораженных вредителями деревьев Abies sibirica и Pinus Sibirica и обучены предложенные три модели с использованием функций потерь mIoULoss и Focal Loss. Затем исследовалась эффективность каждой обученной модели при классификации поврежденных деревьев Abies sibirica и Pinus sibirica. Результаты показали, что в случае использования функции потерь mIoULoss предложенные модели не пригодны для практического применения в лесной отрасли, поскольку не позволяют получить для отдельных классов деревьев этих пород точность классификации по метрике IoUс, превышающую пороговое значение 0,5. Однако в случае функции потерь Focal Loss модели MSC-Res-U-Net и Mo-U-Net, в отличие от третьей предложенной модели MSC-U-Net, для всех классов деревьев Abies sibirica и Pinus sibirica показывают высокую точность классификации (превышение порогового значения 0,5 по метрикам IoUс и mIoU). Эти результаты позволяют считать, что модели MSC-Res-U-Net и Mo-U-Net являются практически значимыми для специалистов лесной отрасли, поскольку позволяют выявлять хвойные деревья этих пород на ранней стадии их поражения вредителями.

This article considers the task of multiclass classification of coniferous trees with varying degrees of damage by insect pests on images obtained using unmanned aerial vehicles (UAVs). We propose the use of convolutional neural networks (CNNs) for the classification of fir trees Abies sibirica and Siberian pine trees Pinus sibirica in unmanned aerial vehicles (UAV) imagery. In our approach, we develop three CNN models based on the classical U-Net architecture, designed for pixel-wise classification of images (semantic segmentation). The first model, Mo-U-Net, incorporates several changes to the classical U-Net model. The second and third models, MSC-U-Net and MSC-Res-U-Net, respectively, form ensembles of three Mo-U-Net models, each varying in depth and input image sizes. Additionally, the MSC-Res-U-Net model includes the integration of residual blocks. To validate our approach, we have created two datasets of UAV images depicting trees affected by pests, specifically Abies sibirica and Pinus sibirica, and trained the proposed three CNN models utilizing mIoULoss and Focal Loss as loss functions. Subsequent evaluation focused on the effectiveness of each trained model in classifying damaged trees. The results obtained indicate that when mIoULoss served as the loss function, the proposed models fell short of practical applicability in the forestry industry, failing to achieve classification accuracy above the threshold value of 0.5 for individual classes of both tree species according to the IoU metric. However, under Focal Loss, the MSC-Res-U-Net and Mo-U-Net models, in contrast to the third proposed model MSC-U-Net, exhibited high classification accuracy (surpassing the threshold value of 0.5) for all classes of Abies sibirica and Pinus sibirica trees. Thus, these results underscore the practical significance of the MSC-Res-U-Net and Mo-U-Net models for forestry professionals, enabling accurate classification and early detection of pest outbreaks in coniferous trees.

Целью исследования являются разработка ансамблевого метода машинного обучения, обеспечивающего построение интерпретируемых прогностических моделей, и его апробация на примере прогнозирования внутригоспитальной летальности (ВГЛ) у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST).

Проведено ретроспективное когортное исследование по данным 5446 электронных историй болезни пациентов с ИМпST, которым выполнялось чрескожное коронарное вмешательство (ЧКВ). Было выделено две группы лиц, первую изк оторых составили 335 (6,2%) больных, умерших в стационаре, вторую — 5111 (93,8%) — с благоприятным исходом лечения. Пул потенциальных предикторов был сформирован с помощью методов математической статистики. С помощью методов мультиметрической категоризации (минимизация p-value, максимизация площади под ROC-кривой-AUC и результаты анализа shap-value), деревьев решений и многофакторной логистической регрессии (МЛР) предикторы были преобразованы в факторы риска ВГЛ. Для разработки прогностических моделей ВГЛ использовали МЛР, случайный лес факторов риска (СЛФР), стохастический градиентный бустинг (XGboost), случай- ный лес, методы Adaptive boosting, Gradient Boosting, Light Gradient-Boosting Machine, Categorical Boosting (CatBoost), Explainable Boosting Machine и Stacking.

Авторами разработан метод СЛФР, который обобщает результаты прогноза модифицированных деревьев решений, выделяет факторы риска и ранжирует их по интенсивности влияния на вероятность развития неблагоприятного события. СЛФР позволяет разрабатывать модели с высоким прогностическим потенциалом (AUC = 0,908), сопоста- вимым с моделями CatBoost и Stacking (AUC: 0,904 и 0,908 соответственно). Метод СЛФР может рассматриваться в качестве важного инструмента для клинического обоснования результатов прогноза и стать основой для разработки высокоточных интерпретируемых моделей.

The aim of study was to develop an ensemble machine learning method for constructing interpretable predictive models and to validate it using the example of predicting in-hospital mortality (IHM) in patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI).

A retrospective cohort study was conducted using data from 5446 electronic medical records of STEMI patients who underwent percutaneous coronary intervention (PCI). Patients were divided into two groups: 335 (6.2%) patients who died during hospitalization and 5111 (93.8%) patients with a favourable in-hospital outcome. A pool of potential predictors was formed using statistical methods. Through multimetric categorization (minimizing p-values, maximizing the area under the ROC curve (AUC), and SHAP value analysis), decision trees, and multivariable logistic regression (MLR), predictors were transformed into risk factors for IHM. Predictive models for IHM were developed using MLR, Random Forest Risk Factors (RandFRF), Stochastic Gradient Boosting (XGboost), Random Forest (RF), Adaptive boosting, Gradient Boosting, Light Gradient-Boosting Machine, Categorical Boosting (CatBoost), Explainable Boosting Machine and Stacking methods.

Authors developed the RandFRF method, which integrates the predictive outcomes of modified decision trees, identifies risk factors and ranks them based on their contribution to the risk of adverse outcomes. RandFRF enables the development of predictive models with high discriminative performance (AUC 0.908), comparable to models based on CatBoost and Stacking (AUC 0.904 and 0.908, respectively). In turn, risk factors provide clinicians with information on the patient’s risk group classification and the extent of their impact on the probability of IHM. The risk factors identified by RandFRF can serve not only as rationale for the prediction results but also as a basis for developing more accurate models.