Retrospective analysis of the spread of bacterial poultry diseases on the territory of Ukraine for the period 2012–2020

One of the most important livestock industries in the world is poultry breeding, which meets human needs for high-quality protein products (poultry meat, eggs) and is characterized by rapid return on investment. Bacterial infectious diseases of poultry are a major problem for the poultry industry and its strategic future. Given the relevance of bacterial diseases of poultry in the world and in Ukraine in particular, the authors conducted a retrospective analysis of the spread of these diseases in Ukraine for the period 2012–2020 by analyzing and systematizing the results of bacteriological investigations. In order to analyze the spread of bacterial diseases of poultry in terms of regions in Ukraine, we analyzed data on 20 diseases of poultry, namely: hemophilosis, infectious enterotoxemia, yersiniosis, campylobacteriosis, colibacteriosis, coligranulomatosis, klebsiella, listeriosis, mycoplasmosis, neisseriosis, pasteurellosis, pathogenic proteus, pneumococcosis, pseudomonosis, pullorosis, erysipelas septicemia, salmonellosis, staphylococcosis, streptococcosis and tuberculosis. According to the results of research, it is found that bacterial diseases of poultry are significantly common in Ukraine, the average infection of poultry with bacterial diseases for the period from 2012 to 2020 was 0.8%. The leading role in the etiological structure of pathogens of bacterial diseases of poultry was played by colibacillosis – 56.9% of the total number of all positive samples. Also, the dominant bacterial diseases of poultry in Ukraine during the analyzed period are: salmonellosis (13.5%), staphylococcosis (7.8%), pasteurellosis (7.0%), pseudomonosis (6.8%), pullorosis (3.6%) and streptococcus (2.6%). Significantly fewer positive samples were registered in the bacteriological investigations of other diseases: pneumococcosis 0.5%, tuberculosis 0.4%, infectious enterotoxemia 0.3%, pathogenic proteus 0.2%, erysipelas septicemia 0.1%, klebsiellosis 0.1%, listeriosis 0.1%, neisseriosis 0.08%, coligranulomatosis 0.05% and hemophilosis 0.02%. According to the results of bacteriological research of poultry for such diseases as yersiniosis, campylobacteriosis and mycoplasmosis – no positive test was found for the entire analyzed period. According to the results of ecological and geographical analysis, the heterogeneity of the nosological profile of bacterial diseases of poultry in different regions of Ukraine was established

Antibiotic resistance of microflora to drugs in case of conjunctivitis of cats of bacterial origin

Currently, the most common ophthalmic pathology in cats is inflammatory processes. Pathologies are observed frequently and regardless of breed, sex, and age. The causes of the disease are the prevalence of infections affecting the visual analyzer, inadequate care of their pets by the owners, untimely visits to a veterinarian, etc. It is essential to diagnose the cause of inflammation of the ocular mucosa in time, as knowing the etiology of the disease is necessary to prescribe effective treatment, which can lead to complications. Bacteriological tests play an important role, allowing us not only to identify the pathogen but also to determine its sensitivity or resistance to a particular drug, to prescribe effective treatment in time, to reduce the economic costs of treatment, the treatment period, etc. Most of the microorganisms that can be found in the conjunctival sac are non-pathogenic, although some of them are opportunistic. The study was conducted at the VetExpert veterinary center on cats of all ages and sexes with signs of conjunctivitis during 2022–2023. Out of 473 cats examined, cases of eye disease were detected in 105 cats or 22.1 % of the total number of ophthalmopathology cases. According to the results of the research, it was found that conjunctivitis was caused by Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis, Nonhaemolytic Streptococcus, and Pseudomonas aeruginosa. In treating conjunctivitis of bacterial etiology, topical application of the drug and systemic antibiotic therapy should be prescribed. In treating cats with bacterial conjunctivitis, systemic drugs, and antibiotic therapy should be prescribed. Antibiotics and antibacterial drugs should be prescribed only based on the results of bacteriological examination and antibioticogramа

SOFT CLUSTERING ALGORITHM BASED ON SEPARATING HYPERSURFACES

A new “soft” clustering algorithm is proposed based on the use of artificial neural networks as  models of hypersurfaces that separate clusters. The algorithm allows to solve the problem of soft clusterization as a problem of smooth nonlinear function optimization and, therefore, to apply the entire mathematical apparatus of nonlinear optimization, which has evolved significantly in recent years. Предложен новый алгоритм «мягкой» кластеризации на основе использования искусственных нейронных сетей как моделей гиперповерхностей, разделяющих кластеры. Алгоритм позволяет решать задачу мягкой кластери-зации как задачу оптимизации гладкой нелинейной функции, а следовательно, применять весь математический аппарат нелинейной оптимизации, который существенно развился за последние годы.Запропоновано новий алгоритм «м’якої» кластерізації на основі використання штучних нейронних мереж як моделей гіперповерхонь, що розділяють кластери. Алгоритм дозволяє розв’язувати задачу м’якої кластеризації як задачу оптимізації гладкої нелінійної функції, а отже, застосовувати весь математичний апарат нелінійної оптимізації, який суттєво розвинувся за останні роки.

Алгоритм м’якої кластеризації на основі розділяючих гіперповерхонь

A new “soft” clustering algorithm is proposed based on the use of artificial neural networks as  models of hypersurfaces that separate clusters. The algorithm allows to solve the problem of soft clusterization as a problem of smooth nonlinear function optimization and, therefore, to apply the entire mathematical apparatus of nonlinear optimization, which has evolved significantly in recent years. Предложен новый алгоритм «мягкой» кластеризации на основе использования искусственных нейронных сетей как моделей гиперповерхностей, разделяющих кластеры. Алгоритм позволяет решать задачу мягкой кластери-зации как задачу оптимизации гладкой нелинейной функции, а следовательно, применять весь математический аппарат нелинейной оптимизации, который существенно развился за последние годы.Запропоновано новий алгоритм «м’якої» кластерізації на основі використання штучних нейронних мереж як моделей гіперповерхонь, що розділяють кластери. Алгоритм дозволяє розв’язувати задачу м’якої кластеризації як задачу оптимізації гладкої нелінійної функції, а отже, застосовувати весь математичний апарат нелінійної оптимізації, який суттєво розвинувся за останні роки.

Cтруктурно-параметричний синтез нейронних мереж прямого поширення, з нейронами типу Sigmoid Piecewise

The method of structural and parametric synthesis of feedforward neural networks is considered, which includes Sigmoid Piecewise neurons, used in the process of a predictive model construction. The article describes the principles of a new developed Sigmoid Piecewise neuron constructing. It is proposed the method of structural and parametric synthesis with a single layer of  Sigmoid Piecewise neurons.The training algorithm of proposed neural networks is developed. The results of the effectiveness research of Sigmoid Piecewise neurons on real samples are presented.Рассмотрен метод структурного и параметрического синтеза нейронных сетей прямого распространения, в состав которых входят нейроны типа Sigmoid Piecewise, которые использовались при построении прогнозирующей модели. В статье описан принцип построения нового разработанного нейрона типа Sigmoid Piecewise. Приведены результаты исследования эффективности нейронов типа Sigmoid Piecewise на реальных выборках.Розглянуто метод структурного та параметричного синтезу нейронних мереж прямого поширення, до складу яких входять нейрони типу Sigmoid Piecewise, котрі використовувалися при побудові прогнозуючої моделі. У статті описано принцип побудови нового розробленого нейрону типу Sigmoid Piecewise. Наведено результати дослідження ефективності нейронів типу Sigmoid Piecewise на реальних вибірках

КОНСТРУКЦІЇ МОСТІВ ДЛЯ ШВИДКОГО НАВЕДЕННЯ В ЕКСТРЕМАЛЬНИХ УМОВАХ

Basic principles and methods of planning of floating bridges are considered. Above all attention is spared to the hydrological aspects of planning of floating bridges, as the area of knowledge that is not explore so much. Importance of account is proved not only maximal hydrological descriptions but also minimum, which represent one of features of the hydrological mode.Рассмотрены основные принципы и методы проектирования наплавных мостов. Главное внимание уделено гидрологическим аспектам проектирования наплавных мостов, как наименее исследованной области, имеющей пробел в нормативной базе. Доказана важность учета не только максимальных гидрологических характеристик, но и минимальных, которые представляют один из экстремумов гидрологического режима.Розглянуті основні принципи та методи проектування наплавних мостів. Головна увага приділена гідрологічним аспектам проектування наплавних мостів, як найменш дослідженій області, що має пропуски в нормативній базі. Доведена важливість урахування не тільки максимальних гідрологічних характеристик, але й мінімальних, які представляють один з екстремумів гідрологічного режиму