Застосування мінімаксного підходу для сегмениації судин сітківки

The paper presents the results of work neural network for segmentation of the fundus vessels using the Tensorflow machine learning library. Training and testing takes place on the public DRIVE data set. The results of work model, namely the recognized blood vessels are presented.When considering binary cross-entropy as an indicator of efficiency, which is demonstrated in the article, it was determined that the U-Net model with 8x8 tiles is a solution to the problem of minimax ML. In the first step, the value of the loss function is compared for all considered models. In the second step, it is determined that the value of binary cross-entropy for the U-Net model with 8x8 tiles will be the minimum among the maximum characteristics.When considering training time as an indicator of efficiency, as shown in the relevant table, the U-Net model with 25x25 tiles is a solution to the minimax ML problem. In the first step, we first compare the values of the training time of all the models under consideration. In the second step, it is determined that the time value for the U-Net model with 25x25 tiles will be the minimum among the maximum values.У роботі представлені результати роботи нейронної мережі для сегментації судин очного дна з використанням бібліотеки машинного навчання Tensorflow. Навчання і тестування відбувається на загальнодоступному наборі даних DRIVE. Результати роботи моделі, а саме розпізнані кровоносні судини є представлені.При розгляді бінарної крос-ентропії як показника ефективності, що є продемонстровано у статті, визначено, що модель U-Net з плитками 8x8 є рішенням проблеми minimax ML. На першому кроці, відбувається порівняння значення функції втрат для всіх розглянутих моделей. На другому кроці визначено, що значення бінарної крос-ентропії для моделі U-Net з плитками 8x8 буде мінімальним серед максимальних характеристик. При розгляді часу навчання як показником ефективності, що продемонстровано у відповідній таблиці, модель U-Net з плитками 25x25 є рішенням проблеми minimax ML. На першому кроці, спочатку відбувається порівняння значення часу тренування всіх моделей, що розглядаються. На другому кроці визначено, що значення часу для моделі U-Net з плитками 25x25 буде мінімальним серед максимальних показників.Ключові слова: сегментація судин сітківки, нейронна мережа, машинне навчання, мінімаксний підхід, бібліотека машинного навчання.

State recognition for ‘contested languages’: a comparative study of Sardinian and Asturian, 1992–2010

While the idea of a named language as a separate and discrete identity is a political and social construct, in the cases of Sardinian and Asturian doubts over their respective ‘languageness’ have real material consequences, particularly in relation to language policy decisions at the state level. The Asturian example highlights how its lack of official status means that it is either ignored or subjected to repeated challenges to its status as a language variety deserving of recognition and support, reflecting how ‘official language’ in the Spanish context is often understood in practice as synonymous with the theoretically broader category of ‘language’. In contrast, the recent state recognition of Sardinian speakers as a linguistic minority in Italy (Law 482/1999) illustrates how legal recognition served to overcome existing obstacles to the implementation of regional language policy measures. At the same time, the limited subsequent effects of this Law, particularly in the sphere of education, are a reminder of the shortcomings of top-down policies which fail to engage with the local language practices and attitudes of the communities of speakers recognized. The contrastive focus of this article thus acknowledges the continued material consequences of top-down language classification, while highlighting its inadequacies as a language policy mechanism which reinforces artificial distinctions between speech varieties and speakers deserving of recognition

International equity portfolio investment and enforcement of insider trading laws: a cross-country analysis

In this study, we examine the effects of stringent insider trading laws’ enforcement, institutions and stock market development on international equity portfolio allocation using data from 44 countries over the period 2001-2015. Our results suggest that stringent insider trading laws and their enforcement exert a positive and significant impact on international portfolio investment allocation. Further analysis indicates that the interaction between a country’s institutional quality, stock market development and enforcement of insider trading laws have a positive and significant effect on international equity portfolio allocation. The findings of this study have implications for the design of portfolio investment trading strategies and contribute to the literature on foreign equity investment decisions