Анализ предпочтений участников движения на маршрутном общественном транспорте в задаче построения персонализированной рекомендательной системы

В работе рассматриваются теоретические и алгоритмические аспекты построения персонализированной рекомендательной системы (мобильного сервиса), предназначенной для пользователей общественного маршрутного транспорта. Основной упор сделан на выявлении и формализации понятия "пользовательские предпочтения", лежащего в основе современных персонализированных рекомендательных систем. Представлены неформальные (вербальные) и формальные (математические) постановки соответствующих задач определения "пользовательских предпочтений" в определенном пространственно-временном контексте: определение предпочитаемых остановок и определение предпочитаемых "транспортных корреспонденций". Показано, что первая из задач может быть представлена как известная задача классификации, то есть может быть сформулирована и решена с использованием известных методов распознавания образов и машинного обучения. Вторая же сводится к нахождению оценок серии условных распределений. Представлены результаты экспериментального исследования работоспособности предложенных подходов, методов и алгоритмов на примере данных мобильного приложения "Прибывалка-63" сервиса tosamara.ru, используемого в настоящее время для информирования жителей г. Самара о движении общественного транспорта. The paper presents the theoretical and algorithmic aspects for making a personalized recommender system (mobile service) designed for public route transport users. The main focus is on identifying and formalizing the concept of "user preferences", which is the basis of modern personalized recommender systems. Informal (verbal) and formal (mathematical) formulations of the corresponding problems of determining "user preferences" in a specific spatial-temporal context are presented: the preferred stops definition and the preferred "transport correspondence" definition. The first task can be represented as a well-known classification problem. Thus, it can be formulated and solved using well-known pattern recognition and machine learning methods. The second is reduced to the construction of dynamic graphs series. The experiments were conducted on data from the mobile application "Pribyvalka-63". The application is the tosamara.ru service part, currently used to inform Samara residents about the public transport movement.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (уникальный идентификатор проекта RFMEFI57518X0177)

Analysis Of Population Health in Relation to Drinking Water After Quality In Murmansk Oblast

Introduction. Drinking water is one of the most important environmental factors that determines human health, which requires a search for causal relationships between drinking water pollution and increased incidence of the population. Materials and methods. We studied the incidence level of the Murmansk Oblast (Russia) population with diseases associated with the drinking water quality. We also analyzed the drinking water quality, and calculated the carcinogenic risk associated with the intake of pollutants from drinking water. Results. The risk areas in terms of drinking water quality are the city of Kirovsk and Pechenga district, the priority pollutants of drinking water are aluminum and nickel. In Pechenga district, there is an increased incidence of the blood diseases, digestive organs, nervous system, skin and subcutaneous tissue, as well as female infertility. The highest incidence rates of malignant neoplasms are recorded in the city of Murmansk. Conclusions. The aluminum role in the formation of the incidence level in the Kirovsk city population has not been established. The nickel impact on the health of the Pechenga district population may be associated with the development of female infertility and the development of contact dermatitis, in case of cutaneous action. However, the other risk factors contribution, including exposure to nickel and its compounds in the professional activities framework, needs to be clarified. The carcinogens influence present in drinking water on the additional cases formation of malignant neoplasms in Murmansk Oblast seems to be negligible

Autonomous vehicles routing in time-dependent transportation networks

В данной работе рассматривается задача маршрутизации автономных транспортных средств. Рассматриваемая архитектура маршрутизации заключается в де-композиции сегментов дорожной сети на слоты в пространственной и временной областях и резервировании слотов для каждого транспортного средства. Такая архитектура позволяет минимизировать время движения и одновременно предотвращать образование дорожных заторов. В статье рассматривается централизованный подход к маршрутизации транспорт-ных средств. Исследуются алгоритмы маршрутизации, основанные на итеративных про-цедурах перестроения маршрута. Сравнение эффективности алгоритмов маршрутизации проведено на основе микроскопического моделирования движения транспортных средств в сети г. Самара. In this paper we consider autonomous vehicles routing algorithms in time-dependent transportation networks. The considered routing architecture decomposes road segments into slots in spatial-temporal domains and reserves slots for each vehicle. Such approach allows to avoid traffic congestion while minimizing the travelling time. We consider a centralized approach, assuming that routes are calculated in a centralized traffic management system. In this paper, we compare the efficiency of routing algorithms based on the iterative rerouting procedures. The experiments are carried out in microscopic simulation of a real-world traffic environment in the transportation network of Samara, Russia.Работа выполнена при поддержке Федерального агентства научных организаций (соглашение № 007-ГЗ/Ч3363/26) и гранта РФФИ 18-07-00605-А

Comparison of radar image classification algorithms for various preprocessing methods based on MSTAR data

Данная работа направлена на сравнение алгоритмов классификации и методов машинного обучения при различных методах предварительной обработки радарных изображения. Предварительная обработка включает фильтрацию спекл-шума и нормализацию ориентации объекта на изображении. В сравнении рассматривались следующие алгоритмы классификации: дерево решений, метод опорных векторов, метод ближайших соседей, алгоритмы машинного обучения random forest и AdaBoost, в роли слабого классификатора использовалось дерево решений. Также были рассмотрены сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network) и остаточная нейронная сеть (Residual Neural Network). Для уменьшения размерности был применен метод главных компонент. Исследование проводилось на объектах из базы радиолокационных изображений MSTAR. В статье представлены результаты проведенных исследований. This work is aimed at comparing the classification algorithms and methods of machine learning with various methods for preprocessing radar images. Preprocessing includes speckle noise filtering and object orientation normalization on the image. In comparison, the following classification algorithms were considered: the decision tree, the support vector machine, the nearest-neighbor method, the random forest and AdaBoost machine learning algorithms, and the decision tree was used as a weak classifier. Convolutional Neural Network and Residual Neural Network were also considered. To reduce the dimension, the principal component method was applied. The study was carried out on the objects from the base of radar images MSTAR. The paper presents the results of the research

The use of stable probability distributions in the reliable routing problem

The use of stable probability distributions in the reliable routing problem In this paper, we consider the reliable shortest path problem in a timedependent stochastic transportation network. The problem is to find a routing policy that maximizies the probability of arriving at the destination point on time. It is proposed to use parametrically defined stable probability distribution Levy to describe the travel time of road segments. The use of stable distributions allow us to replace the convolution operation with the distribution value, and significantly reduce the execution time of the algorithm. Experimental analysis have shown that the use of stable distributions allows to approximate the exact value of the arrival probability to a destination with a low approximation error

Aufbau eines Zyklotrons zur Herstellung von Radioisotopen

Translated from Russian: Konstruktivnye osobennosti tsiklotrona dlya proizvodstva radioizotopovSIGLEPreprint from NIIEFA-P-A-B--0436, Leningrad (USSR), 1979. / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman