Localization of quantum biequivariant Ɗ-modules and q–W algebras

The author is grateful to Y. Kremnizer for useful discussions and to the referee for careful reading of the manuscript.Peer reviewedPostprin

Representations of quantum groups at roots of unity, Whittaker vectors and q-W algebras

Peer reviewedPostprin

The Russian Far East in a Post Cold War Environment, and New International Cooperation Plans

No abstract available DOI: http://dx.doi.org/10.5564/mjia.v0i7.141 The Mongolian Journal of International Affairs; Number 7, 2000, Pages 63-7

The structure of Q-W algebras

Open Access via Springer Compact AgreementPeer reviewedPublisher PD

Investigation of cosmic ray propagation in interplanetary space

It was established experimentally that propagation of solar cosmic rays (scr) in interplanetary space up to 1 AU in most cases was of diffusion character

The possibility of use of solar energy in the southeastern part of Western Siberia

The article presents the results of a study of the regime of solar radiation in the southeastern part of Western Siberia. To characterize the regime of solar radiation, long-term observational data on actinometrical and meteorological stations were used. The dependence of the total annual global radiation on latitude received. The dependence of the sunshine duration on latitude it gives. The potential amount of total solar radiation per year under average conditions cloud cover and atmospheric transparency considered. Common regularities of solar radiation arriving to the slopes of varying steepness and exposure can be distinguished in mountainous areas. On the basis of the potential arriving of the total solar radiation in the southern part of Western Siberia we can distinguish three latitude zones

Desarrollo de herramientas para gestionar los riesgos profesionales en las empresas y reducir la posibilidad de amenazas a la salud de los empleados

En el control de las organizaciones por parte de las autoridades ejecutivas, se presta especial atención a la disponibilidad de documentos relacionados con la evaluación de los riesgos profesionales. Uno de estos documentos es el registro de riesgos identificados para cada profesión. El trabajo contempla la elaboración de un registro estándar utilizando el ejemplo de un operador de aparatos de pasteurización y refrigeración de leche. La elección de una profesión se basa en la evaluación de los accidentes ocurridos en la empresa -la mayoría de ellos relacionados con esta profesión- y en una variada lista de peligros que surgen en el transcurso del proceso tecnológico y el desempeño de las funciones laborales. El registro elaborado contiene los peligros identificados, agrupados en categorías según la fuente primaria de peligro: mecánicos, térmicos, eléctricos, asociados al microclima, de naturaleza química y biológica, asociados a los aerosoles de acción fibrogénica, al ruido, a las vibraciones, a la iluminación de la zona de trabajo, a la gravedad e intensidad del trabajo, al proceso, al transporte, al fuego y a la explosión. El modelo de registro forma parte de la normativa sobre el sistema de gestión de la SST en la empresa. Puede utilizarse del mismo modo que las instrucciones estándar de SST. La lista de peligros identificados se aplica a la mayoría de las ocupaciones del taller. Los registros tipo reducirán el tiempo dedicado a su elaboración en la organización

Компьютерная система обнаружения COVID-19 по рентгеновским снимкам легких методами глубокого обучения

Early detection of COVID-19 infected patients is essential to ensure adequate treatment and reduce the load on the healthcare systems. One of effective methods for detecting COVID-19 is deep learning models of chest X-ray images. They can detect the changes caused by COVID-19 even in asymptomatic patients, so they have great potential as auxiliary systems for diagnostics or screening tools. This paper proposed a methodology consisting of the stage of pre-processing of X-ray images, augmentation and classification using deep convolutional neural networksXception, InceptionResNetV2, MobileNetV2, DenseNet121, ResNet50 and VGG16, previously trained on theImageNet dataset. Next, they fine-tuned and trained on prepared data set of chest X-rays images. The results of computer experiments showed that theVGG16 model with fine tuning of the parameters demonstrated the best performance in the classification of COVID-19 with accuracy 99,09%, recall=98,318%, precision=99,08% and f1_score=98,78. This signifies the performance of proposed fine-tuned deep learning models for COVID-19 detection on chest X-ray images