Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования

Метод регистрации электрокардиограмм, как неинвазивный метод исследования, широко применяется в современной функциональной диагностике. Развиваются спектральные методы диагностики, основанные на преобразовании Фурье и вейвлет-преобразовании. Для целей идентификации нарушений сердечного ритма методом исследования выбран спектральный (частотный) анализ кратковременных записей ЭКГ, вплоть до одного периода сердечных сокращений. Проведено разложение в ряд Фурье на одном периоде кардиосигнала в EDF-формате. Определено, что максимальная точность описания кардиосигнала достигается при числе гармоник, равном половине числа точек дискретизации кардиосигнала в течение периода. Корректность работы разработанного для спектрального анализа скрипта проверялась восстановлением кардиосигнала по его спектру и сравнением с исходным сигналом. Установлена корреляция спектра и формы кардиосигнала. Сделан вывод о применимости метода спектрального анализа для идентификации нарушений сердечного ритма, а также о возможности использования спектра электрических сигналов сердечных сокращений как многомерной функции состояния сердца. Указано направление дальнейшего выявления закономерностей путем статистического анализа с интерпретацией результатов профильными специалистами. Теоретическая и практическая ценность настоящего исследования заключается как в определении направлений применения спектрального анализа кардиосигнала для диагностики и лечения, так и в полученных практических результатах, которые могут быть применены при разработке экспертной системы или конкретного технического устройства.

Разработана методика определения степени нагруженности тел качения в рабочей зоне роликовых радиальных однорядных подшипников, согласно которой распределение нагрузки между телами качения в рабочей зоне данных подшипников зависит от их расположения в этой зоне и размеров контактной площадки между максимально нагруженным телом качения и наружным кольцом подшипника. Используя разработанную методику, для конкретных примеров выполнен расчет радиальной силы, действующей на подшипник. В результате получено соотношение между радиальной силой подшипника и силой, действующей на наиболее нагруженное тело качения, которое отличается от принятого в современной практике расчета данных подшипников. Показано также, что данное соотношение не является постоянным, а зависит от величины силы, действующей на наиболее нагруженное тело качения, и размеров колец и тел качения подшипника. В этой связи для определения максимальной нагрузки на тела качения-ролики в рабочей зоне подшипника с помощью разработанной методики предлагается использовать метод итераций или последовательных приближений, сущность которого состоит в первоначальном приближенном определении силы, действующей на наиболее нагруженное тело качения, последующем определении нагрузки на подшипник и сравнении ее с действительной силой. Многократно повторяя этот процесс, можно получить максимальную силу, действующую на тела качения в рабочей зоне подшипника с любой степенью точности.

Представлено решение актуальной задачи прогнозирования цен на недвижимость с помощью построения предиктивной модели на основе сформированной базы данных по недвижимости в Москве, размещенной на веб-сайте «Move Недвижимость». Рассмотрены существующие методы машинного обучения для решения задачи прогнозирования и применен один из них - множественная линейная регрессия. Проведен регрессионный анализ полученных результатов решения задачи прогнозирования. В качестве управляющих параметров рассматриваются 11 независимых переменных. Исследовано влияние учитываемых при построении модели переменных на результаты решения задачи прогнозирования цен на недвижимость. Определено, какие из независимых переменных оказывают наибольшее влияние на результаты работы модели. Для улучшения качества модели была осуществлена предобработка и стандартизация признаков, а также идентификация выбросов и пропусков значений при формировании базы данных. Коэффициенты модели множественной линейной регрессии определялись с помощью метода наименьших квадратов. Для оценки качества модели проводился анализ следующих параметров модели: R-квадрат, скорректированный R-квадрат, р-значение. Результатом построения предиктивной модели является полученное уравнение регрессии. Применение полученного уравнения может быть использовано для последующего учета конкретных характеристик при решении задачи прогнозирования цен на недвижимость. Показаны преимущества использования данного метода и перспективы применения полученного результата.

Эпоха искусственного интеллекта подчеркивает возможность обоснования и диалектические аспекты юридических рассуждений. Необходимость обоснованности правовой аргументации главным образом проистекает из существования исключений из правил и конфликтов между правилами. Формальная логика вполне может учитывать исключения из правил и, таким образом, характеризовать отменяемые рассуждения. В представленном исследовании основное внимание уделяется юридическим вопросам, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), которые обсуждаются в научном сообществе, по причине их важности для понимания механизмов реализации права. К наиболее насущным проблемам применения искусственного интеллекта относятся прозрачность алгоритмов, уязвимости кибербезопасности, несправедливость, предвзятость и дискриминация, отсутствие состязательности, проблемы правосубъектности, проблемы интеллектуальной собственности, неблагоприятные последствия для работников, вопросы конфиденциальности и защиты данных, ответственность за ущерб и отсутствие ответственности. Признавая важность искусственного интеллекта в области права и отмечая, что данная область требует постоянной переоценки и гибкого подхода, представленное исследование развивает дискуссию, которая важна, учитывая серьезность воздействия технологий искусственного интеллекта на субъектов права.