Rubric: Other

Проблематика впливу зносу малюнка протектору на ДТП

Author: and

Bibliographic description of the article for the citation:

and . Проблематика впливу зносу малюнка протектору на ДТП//Science online: International Scientific e-zine - 2022. - №9. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2022/9/01-11/

Annotation: (Українська) Розглянуто проблеми, які виникають під час проведення автотехнічних досліджень, пов’язаних із зносом малюнку протектору коліс транспортних засобів. Проведено аналіз впливу висоти малюнку протектору пневматичних шин транспортних засобів на виникнення дорожньо-транспортних пригод.

Построение словаря соответствующего периоду слогового языка

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Построение словаря соответствующего периоду слогового языка//Science online: International Scientific e-zine - 2022. - №5. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2022/5/07-8/

Annotation: (Русский) Предмет. В статье предлагается осуществить изменение в подходе к теории развития индоевропейских языков. В качестве ключа используется предположение, что слоги изначально имели только один, одинаковый для всех племён смысл, смысловую нагрузку. В качестве «хранилища» смыслов такой речи автор принимает украинский и русский языки. Цели. Используя данный словарь, появляется возможность восстановить первоначальный смысл слов огромного количества языков, а не только индоевропейской семьи.

Сучасний стан законодавства в сфері соціального забезпечння службовців Служби безпеки України

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Сучасний стан законодавства в сфері соціального забезпечння службовців Служби безпеки України//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №11. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2021/11/28-2/

Annotation: (Українська) У даній роботі розкриваються ключові моменти щодо правового регулювання законодавства в сфері соціального забезпечення працівників СБУ та військовослужбовців СБУ. Надається поняття «соціального забезпечення військовослужбовців» згідно законодавства України. Зазначається, що працівники СБУ підлягають обов’язковому загальнообов’язковому соціальному страхуванню.

Класифікація гістологічних зображень раку простати

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2021/10/18-5/

Annotation: (Українська) Щорічно повідомляється більше 1 мільйона нових діагнозів, рак простати є другим за поширеністю онкологічним захворюванням серед чоловіків у всьому світі, що призводить до понад 350 000 смертей щорічно. Класичним методом діагностики та прогнозування є система оцінки Глісона. У цьому процесі патологоанатоми вручну аналізують зразки біопсії простати під мікроскопом, що займає багато часу і не виключає ризику отримання невірного результату. Для допомоги патологоанатомам були розроблені алгоритми глибокого навчання для виявлення раку. Багато сучасних моделей є згортковими нейронними мережами на основі патчів. Системи на основі патчів зазвичай вимагають детальних анотацій на рівні пікселів для ефективного навчання. Однак такі анотації рідко є доступними, на відміну від клінічних звітів патологів, які містять мітки на рівні слайдів. Таким чином, розробка алгоритмів, які не потребують ручних піксельних анотацій, але можуть використовувати лише клінічний звіт, була б значним прогресом у цій галузі. Проте ці анотації є важливими для надійної роботи систем комп'ютерної діагностики, оскільки вони дають пояснення результатів і дають впевненість патологоанатомам, що модель зосереджена на важливих ознаках зображення. Тому ми пропонуємо нову weakly-supervised модель глибокого навчання, основану на самонавчальних згорткових нейронних мережах, які використовують тільки глобальну оцінку Глісона гігапіксельних зображень під час навчання, щоб точно виконувати класифікацію патернів на рівні патчів. В цій статті ми пропонуємо використати підхід, який використовує самотреновані згорткові нейронні мережі на основі парадигми машинного навчання за набором зразків.

Prepare

a scientific article on the current topic

Send

a scientific article to e-mail: editor@inter-nauka.com

Read

your article on the website of our magazine