2026· Международный студенческий научный вестник (International Student Scientific Herald)· pp. 15-15· 0 citations· 3 references
Abstract
Регуляция артериального давления является сложным многофакторным процессом, а гипертония остаётся одной из ведущих причин сердечно-сосудистой заболеваемости и смертности. Понимание механизмов, лежащих в основе контроля сосудистого тонуса, имеет критическое значение для разработки эффективных терапевтических стратегий. В статье представлен обзор центральных и периферических механизмов действия мелатонина — основного гормона эпифиза — в регуляции артериального давления. Мелатонин, известный прежде всего как регулятор циркадных ритмов, проявляет выраженное гипотензивное действие, что подтверждается экспериментальными и клиническими данными. Подробно описаны два основных пути реализации этого эффекта: рецептор-зависимый (через мембранные рецепторы МТ1, МТ2 и МТ3, локализованные в центральной нервной системе, эндотелии и гладкой мускулатуре сосудов) и рецептор-независимый, включающий мощную антиоксидантную активность. Особое внимание уделяется способности мелатонина проникать через клеточные мембраны и митохондрии, где он нейтрализует свободные радикалы, а также его взаимодействию с комплексом Ca2+-кальмодулин, что модулирует внутриклеточную концентрацию кальция и сосудистый тонус. Рассмотрена роль суточных ритмов секреции мелатонина в формировании циркадных колебаний артериального давления. Для каждого механизма приведены экспериментальные и клинические данные, включая результаты исследований о снижении артериального давления на фоне приёма мелатонина перед сном. Результаты работы могут представлять интерес для специалистов в области кардиологии, неврологии, клинической фармакологии и хронобиологии при определении оптимальных подходов к комплексной гипотензивной терапии и создании новых методов лечения артериальной гипертензии.
Целью исследования является экспериментальное обоснование алгоритмов машинного обучения для объективной оценки компетентности сотрудников в условиях цифровизации управления персоналом. Для достижения данной цели были поставлены задачи анализа ограничений традиционных методов аттестации, разработки методов автоматизированной оценки на основе данных о профессиональной деятельности, проведения сравнительного анализа эффективности моделей классификации с учётом требований к интерпретируемости решений. В работе рассмотрены четыре класса алгоритмов — логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети, предложена схема предобработки данных, включающая нормализацию, кодирование категориальных признаков и борьбу с дисбалансом классов. Оценка моделей проводилась по метрикам точности, полноты, F1-меры и ROC-AUC. Результаты показали, что экспериментальная проверка на реальных кадровых данных обеспечивает оптимальный баланс между точностью классификации и прозрачностью принимаемых решений. Внедрение модели случайного леса позволяет минимизировать риски субъективной оценки и может быть интегрировано в существующие HR-процессы без радикальной перестройки информационной инфраструктуры.
Э.В. Бичурин, М.И. Рисун, Иван Сергеевич Ларичев et al.· Региональные проблемы преобр...· 0 citations
В статье рассматривается современное состояние прикладного искусственного интеллекта, характеризуемое переходом от универсальных алгоритмических решений к гибридным архитектурам, сочетающим классические регрессионные модели, ансамблевые методы и глубокие нейронные сети. На примере прогнозирования промышленных временных рядов показано, как комбинация авторегрессионного базиса и рекуррентных LSTM-блоков с последующим градиентным бустингом над извлечёнными признаками позволяет достичь точности, недостижимой для каждого подхода в отдельности. Анализируются ключевые тренды: дистилляция знаний для развёртывания моделей на периферийных устройствах, доминирование архитектуры трансформеров в задачах обработки естественного языка, переход к MLOps-конвейерам с непрерывным обучением и мониторингом дрейфа концепций. Особое внимание уделяется проблемам робастности при работе с зашумлёнными данными, объяснимости моделей в отраслях с высокими регуляторными требованиями и автоматизации подбора гиперпараметров средствами AutoML. Обосновывается тезис о том, что в фазе зрелости прикладного искусственного интеллекта главным критерием качества становится не абсолютная точность на исторических данных, а способность алгоритма адаптироваться к изменяющимся условиям среды
The paper examines the current state of applied artificial intelligence, characterized by a shift from universal algorithmic solutions toward hybrid architectures that combine classical regression models, ensemble methods, and deep neural networks. Using the example of industrial time series forecasting, it is demonstrated how the combination of an autoregressive baseline and recurrent LSTM blocks with subsequent gradient boosting over extracted features achieves accuracy unattainable by each approach individually. Key trends are analyzed: knowledge distillation for deploying models on edge devices, the dominance of transformer architectures in natural language processing tasks, and the transition to MLOps pipelines with continuous training and concept drift monitoring. Particular attention is paid to the problems of robustness when working with noisy data, model explainability in industries with high regulatory requirements, and hyperparameter optimization automation through AutoML. The paper substantiates the thesis that in the maturity phase of applied artificial intelligence, the main quality criterion is not absolute accuracy on historical data but the algorithm's ability to adapt to changing environmental conditions
Влада Валерьевна Терёшина, Артём Андреевич Вяткин, Елена Валерьевна Савченкова· Флагман науки· 0 citations
Статья посвящена анализу медиации художественного текста как специфического направления арт-медиации. Рассматриваются актуальные подходы к культурной медиации, исследуются основные типы арт-медиации, в частности, особый интерес представляют мало изученные формы медиации, такие как «медиация художественного текста». В отличие от музейной медиации, когда медиатор работает с визуальным объектом или самим выставочным пространством, литературная медиация предполагает работу с текстом как нематериальным художественным произведением, существующим в процессе чтения и в воображении воспринимающего. Несмотря на временную специфику такого рода медиации, последующая работа с текстом в формате события предполагает диалог, различные форматы вовлечения и ориентацию на персональный опыт участников, как и в музейной медиации. При этом работа с литературным произведением строится не только на интерпретации смыслов, но и на создании условий для переживания ритма, голоса, интонации и телесной вовлечённости, что переводит чтение из индивидуального когнитивного акта в коллективный художественный опыт. Формулируются методические рекомендации по организации литературной медиации как самостоятельной практики арт-медиации. Предлагаются принципы отбора художественного материала, описываются возможные форматы групповой работы, а также способы сочетания аналитического обсуждения с перцептивными и эмоциональными механизмами вовлечения. Особое внимание уделяется роли медиатора как модератора интерпретационного процесса и создателя безопасного коммуникативного пространства. Литературная медиация рассматривается как инструмент углублённого освоения художественного произведения, способствующий развитию критического мышления, эмпатии и междисциплинарной рефлексии, а также как перспективное направление для дальнейших теоретических исследований и практических апробаций.
До настоящего времени существовало явное несоответствие между имеющимися в арсенале практического врача методами консервативного и хирургического лечения повреждений и заболеваний опорно-двигательного аппарата и средствами их диагностики, оценки выявленных функциональных нарушений и морфологических патологических изменений, что отрицательно влияло на качество оказания медицинской помощи соответствующему контингенту пациентов. Изучение тонуса скелетной мускулатуры, измерение объема пассивных и активных движений в позвоночнике и крупных суставах конечностей у пациента до сих пор являются основными критериями клинической эффективности проведенного лечения и реабилитации, зачастую носят сугубо субъективный характер и основаны в значительной степени на клиническом опыте лечащего врача, что является самым низким (D 5) уровнем достоверности доказательств с позиции современной и общепризнанной концепции доказательной медицины. В то же время как можно более ранняя и корректная диагностика статико-динамических нарушений опорно-двигательного аппарата, которые формируют неоптимальный двигательный стереотип у конкретного пациента, имеет важное значение в клинической практике любого врача-специалиста. На современном этапе развития клинической медицины появилось инновационное направление в диагностике — функциональная диагностика опорно-двигательной системы, которое призвано значительно облегчить пропедевтику заболеваний, однако требует тщательного изучения и дальнейшего развития как в аспекте теоретических положений и обоснований, так и в прикладной клинической практике. Вышеизложенное определяет актуальность нашей научной работы. Нашим авторским коллективом представлена программная клиническая статья, в которой излагаются следующие дискуссионные вопросы: определения оптимального и неоптимального двигательного стереотипов; этапы, причины формирования и осложнения неоптимального двигательного стереотипа; методика физикального исследования системы органов движения. Авторами представлен оригинальный трехэтапный алгоритм ранней диагностики и комплексной индивидуальной коррекции неоптимального двигательного стереотипа у пациента, включающий методики флексионного теста, функционального мышечного тестирования и профессиональной ароматерапии. В заключении авторы четко формулируют пять основных положений представленной оригинальной концепции комплексного подхода к диагностике и коррекции неоптимального двигательного стереотипа. Представленный коллективом авторов оригинальный программный материал подкреплен набором цитат и валидных статистических данных с корректными ссылками на первоисточники, нормативно-законодательную базу и репрезентативную литературу по теме данного клинического научного исследования.
Until now, there has been a clear discrepancy between the methods of conservative and surgical treatment of injuries and diseases of the musculoskeletal system available in the arsenal of a practicing doctor and the means of diagnosing and evaluating the identified functional disorders and morphological pathological changes, which a priori negatively affected the quality of medical care provided to the relevant patient population. The study of skeletal muscle tone, measurement of the volume of passive and active movements in the spine and large joints of the extremities in a patient are still the main criteria for the clinical effectiveness of treatment and rehabilitation, and are often purely subjective and based largely on the clinical experience of the attending physician, which is the lowest (D 5) level reliability of evidence from the perspective of a modern and generally accepted concept of evidence-based medicine. On the other hand, as early and accurate as possible, the diagnosis of static-dynamic disorders of the musculoskeletal system, which form an suboptimal motor stereotype in a particular patient, is of great importance in the clinical practice of any specialist doctor. At the current stage of development of clinical medicine, an innovative direction in diagnostics has emerged — functional diagnostics of the musculoskeletal system, which is intended to significantly facilitate the propaedeutics of diseases, but requires careful study and further development both in terms of theoretical principles and justifications, and in applied clinical practice. The above-mentioned determines the relevance of our scientific work. Our team of authors has presented a programmatic clinical article that addresses the following discussion points: the definition of optimal and suboptimal motor stereotypes; the stages, causes, and complications of suboptimal motor stereotypes; and the methodology for physical examination of the motor system. The authors have developed an original three-step algorithm for early diagnosis and comprehensive individualized correction of suboptimal motor stereotypes in patients, which includes the use of flexion tests, functional muscle testing, and professional aromatherapy. In conclusion, the authors clearly formulate five main points of the presented original concept of an integrated approach to the diagnosis and correction of an suboptimal motor stereotype. The original program material presented by the team of authors is supported by a set of quotes and valid statistical data with correct references to primary sources, regulatory and legislative frameworks, and representative literature on the topic of this clinical research.
Дмитрий Юрьевич Бутко, И.И. Могилёва, Николай Викторович Распутин et al.· Medicine: theory and practic...· 0 citations
В статье рассматривается инновационный подход в системах экологического мониторинга. с использованием автоэнкодеров для повышения точности и надежности анализа. Целью работы является создание интеллектуальной системы для автоматического обнаружения аномалий в данных мониторинга загрязнений атмосферы с использованием автоэнкодеров, с элементами информационной безопасности. В работе использованы методы, с многослойным перцептроном (архитектура 4-2-4), для определения порога аномальности использован 95-й процентиль распределения ошибок восстановления, что позволило адаптироваться к естественным колебаниям данных и минимизировать ложные срабатывания. Для обеспечения информационной безопасности применяли шифрование данных Fernet, хэширование SHA-256. Эксперименты на реальных данных мониторинга качества воздуха в промышленном районе, включающих уровни CO, NO2, SO2 и PM2.5, показали, что модель автоэнкодера достигла точности обнаружения аномалий до 92%. Приведены результаты работы системы, включая автоматическое формирование отчетов. Подтверждена эффективность автоэнкодеров для задач экологического мониторинга, обоснована возможность интеграции с методами информационной безопасности. Показано, что внедрение данной технологии может значительно повысить уровень экологической безопасности и оперативность реагирования на экологические угрозы, что особенно важно в условиях строгих нормативных требований.
The article discusses an innovative approach in environmental monitoring systems. It uses autoencoders to improve the accuracy and reliability of analysis. The goal of this work is to create an intelligent system for automatically detecting anomalies in atmospheric pollution monitoring data using autoencoders, with elements of information security. The work uses methods based on a multilayer perceptron (4-2-4 architecture), and the 95th percentile of the reconstruction error distribution is used to determine the threshold of abnormality, which allows for adaptation to natural data fluctuations and minimizes false positives. To ensure information security, we used Fernet data encryption and SHA-256 hashing. Experiments on real air quality monitoring data in an industrial area, including CO, NO2, SO2, and PM2.5 levels, showed that the autoencoder model achieved an anomaly detection accuracy of up to 92%. The results of the system's operation, including automatic generation of reports, are presented. The effectiveness of autoencoders for environmental monitoring tasks has been confirmed, and the possibility of integrating them with information security methods has been justified. It has been shown that the implementation of this technology can significantly improve environmental safety and the speed of response to environmental threats, which is especially important in the context of strict regulatory requirements.
В.Р. Максим, Дорда Светлана· Scientific works of KubSTU· 0 citations
Современные методы компьютерного зрения решают широкий спектр задач, от базовой категоризации изображений до комплексного анализа пространственной структуры окружения. Выбор моделей определяется их способностью балансировать между точностью, скоростью обработки и адаптивностью к условиям реального мира. Целью данной работы является анализ применимости алгоритмов компьютерного зрения в ассистивных системах помощи слабовидящим и незрячим пользователям, а также оценка того, какие типы моделей могут быть использованы для первичного описания сцены, обнаружения значимых объектов, распознавания текстовой информации и анализа проходимых поверхностей. В рамках данной работы рассмотрены модели для классификации изображений, детекции объектов, семантической сегментации изображений и распознавания текста из окружения в целях разработки ассистивных систем. Классификация сцен может применяться для первичного определения общего контекста окружающей среды, детекция объектов – для выделения отдельных значимых предметов и потенциальных препятствий, оптическое распознавание символов – для извлечения текстовой информации, а семантическая сегментация – для анализа структуры пространства и проходимых поверхностей. В разработанном прототипе ассистивной системы дополнительным завершающим звеном конвейера выступает языковая модель, используемая для консолидации выходных данных отдельных модулей компьютерного зрения и формирования конечной текстовой подсказки для пользователя.
Леся Вотякова, Р.Г. Нуретдинов· Современные наукоемкие техно...· 0 citations
