Добірка наукової літератури з теми "004.8:004.93"

The 3-hydroxyquinone derivative of the non-psychotrophic phytocannabinoid cannabigerol, so-called VCE-003.2, and some other derivatives have been recently investigated for neuroprotective properties in experimental models of Parkinson’s disease (PD) in mice. The pharmacological effects in those models were related to the activity on the peroxisome proliferator-activated receptor-γ (PPAR-γ) and possibly other pathways. In the present study, we investigated VCE-004.8 (formulated as EHP-101 for oral administration), the 3-hydroxyquinone derivative of cannabidiol (CBD), with agonist activity at the cannabinoid receptor type-2 (CB2) receptor in addition to its activity at the PPAR-γ receptor. Studies were conducted in both in vivo (lesioned-mice) and in vitro (SH-SY5Y cells) models using the classic parkinsonian neurotoxin 6-hydroxydopamine (6-OHDA). Our data confirmed that the treatment with VCE-004.8 partially reduced the loss of tyrosine hydroxylase (TH)-positive neurons measured in the substantia nigra of 6-OHDA-lesioned mice, in parallel with an almost complete reversal of the astroglial (GFAP) and microglial (CD68) reactivity occurring in this structure. Such neuroprotective effects attenuated the motor deficiencies shown by 6-OHDA-lesioned mice in the cylinder rearing test, but not in the pole test. Next, we explored the mechanism involved in the beneficial effect of VCE-004.8 in vivo, by analyzing cell survival in cultured SH-SY5Y cells exposed to 6-OHDA. We found an important cytoprotective effect of VCE-004.8 at a concentration of 10 µM, which was completely reversed by the addition of antagonists, T0070907 and SR144528, aimed at blocking PPAR-γ and CB2 receptors, respectively. The treatment with T0070907 alone only caused a partial reversal, whereas SR144528 alone had no effect, indicating a major contribution of PPAR-γ receptors in the cytoprotective effect of VCE-004.8 at 10 µM. In summary, our data confirmed the neuroprotective potential of VCE-004.8 in 6-OHDA-lesioned mice, and in vitro studies confirmed a greater relevance for PPAR-γ receptors rather than CB2 receptors in these effects.

Neutral cannabinoids are oxidatively unstable and are converted into quinone derivatives by atmospheric- and/or chemical oxidative dearomatization. The study of cannabinoquinones has long been plagued by their lability toward additional oxidative degradation, but full substitution of the quinone ring, as well as the introduction of steric hindrance on the alkyl substituent, have provided sufficient stability for a systematic investigation of their bioactivity and for further clinical development. These studies culminated in the discovery of the aminocannabinoquinone VCE-004.8 (5), a compound under phase 2 clinical development with orphan drug status by EMA and FDA for the management of scleroderma. The synthesis and rich chemistry of these compounds will be described, summarizing their biological profile and clinical potential.

Об’єктом дослідження є комплекс розподілених систем обробки даних, що знаходяться в загальній екосистемі роздрібної торгівлі, та проектування системи самообслуговування в рамках обраної екосистеми. Методи дослідження – метод абстрагування, аналіз і синтез, індункція та дедукція, метод порівняння, метод моделювання. Апаратура, яка використовувалась у дослідженні – персональний комп’ютер. Розроблена технологія самообслуговування з використанням самостійного сканування на мобільній платформі є інноваційним підходом у галузі роздрібної торгівлі. В дисертації розроблено детальну архітектуру майбутньої системи, описано всі взаємодії між її елементами системи, а також обґрунтовано вибір інструментів, що використовуватимуться під час розробки.
The object of the study is a complex of distributed data processing systems in the overall retail ecosystem and design of self-service systems within the selected ecosystem. Research methods - abstraction method, analysis and synthesis, induction and deduction, comparison method, modeling method. The equipment used in the study is a personal computer. Self-service technology using self-scanning on a mobile platform is an innovative approach in the retail trade. The dissertation elaborates the detailed architecture of the future system, describes all interactions between its elements of the system, as well as substantiates the choice of tools to be used in the development.

Дана магістерська дисертація присвячена дослідженню та розробці алгоритмічно-програмного методу колоризації зображень за допомогою нейронних мереж. Дана магістерська дисертація включає у себе проведені дослідження проблеми колоризації зображень, власноруч розроблений алгоритмічно-програмний метод для виконання напівавтоматичної колоризації зображень за участю користувача, який вносить власні кольорові підказки. З метою тестування та демонстрації роботи розробленої системи нейронних мереж було створено простий веб-сервіс, який надає можливість користувачу обрати необхідне зображення, за допомогою палітри кольорів внести власні підказки та отримати результат роботи системи. У даній магістерській дисертації проведено детальний аналіз існуючих проблем у роботі з зображеннями, огляд різних алгоритмів для усунення дефектів на зображеннях та запропоновано власний метод для виконання інтерактивної колоризації зображення за участю користувача. Також розроблено простий веб-сервіс, на якому розгорнуто натреновані моделі для їх експлуатації.
This master's dissertation is devoted to the research and development of an algorithmic-software method of coloring images using neural networks. This master's dissertation includes research on the problem of image colorization, self-developed algorithmic-software method for semi-automatic image colorization with the participation of a user who makes their own color prompts. In order to test and demonstrate the work of the developed neural network system, a simple web service was created, which allows the user to select the desired image, use the color palette to enter their own tips and get the result of the system. This master's dissertation provides a detailed analysis of existing problems in working with images, a review of various algorithms for eliminating defects in images and proposed its own method for performing interactive coloring of images with the participation of the user. A simple web service has also been developed, which deploys trained models for their operation.

Актуальність теми. Завдання покращення роздільної здатності зображень є важливим для різних практичних застосувань. Серед таких застосувань можна виділити обробку та аналіз медичних зображень, супутникових фотознімків, обробку даних з пристроїв відеоспостереження і т.д. Ці застосування вимагають високої якості зображень тому за останні два десятиліття було запропоновано багато методів підвищення роздільної здатності зображень. На сьогоднішній день існує два основних підходи, які застосовуються при вирішенні цієї задачі. Перший спосіб - апаратний. Для цього необхідно використовувати фотоапарати з високоякісною матрицею. Мінусом даного підходу є необхідність використання дорогого спеціалізованого обладнання. Інший спосіб – використання програмних засобів, які реалізують різні алгоритми підвищення якості зображень. Такі алгоритми отримали назву SR алгоритми, які дозволяють якісно збільшити роздільну здатність вихідного зображення, що виходить за межі фізичної роздільної здатності цифрового сенсора, який записав зображення. Перевагою даного підходу є зниження вимог до апаратної складової. Об’єктом дослідження є проблема підвищення роздільної здатності зображень з початковою низькою роздільною здатністю. Предметом дослідження є алгоритми та засоби підвищення роздільної здатності зображень. Мета роботи: модифікація SR-алгоритму та розробка на його основі вебсервісу покращення роздільної здатності зображень. Наукова новизна полягає в наступному: запропоновано модифікацію Super resolution-алгоритму. Особливістю цієї модифікації є те, що дана модифікація поєднує в собі принципи роботи класичних SR-алгоритмів та SR-алгоритмів, які базуються на бібліотеці навчальних прикладів, завдяки чому зображення з низькою роздільною здатністю конвертується в зображення з високою роздільною здатністю без будь-якої іншої додаткової вхідної інформації. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що розроблений вебсервіс дозволяє підвищити роздільну здатність зображення без використання додаткових вхідних даних. Такий функціонал може бути корисним у багатьох галузях, які потребують роботи із зображеннями високої роздільної здатності, наприклад, у медичній, у відеоспостереженні і т.д. Також розроблений вебсервіс має відкритий API, що дозволяє використовувати його і в іншому програмному забезпеченні. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XIV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2021 (Київ, 17-19 листопада 2021 р.). Також опублікована стаття на конференції «VІII Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 26 листопада 2021 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі програмні засоби, які дозволяють підвищити роздільну здатність зображення. У другому розділі описано принципи роботи SR-алгоритмів та наведено порівняння різноманітних модифікації SR алгоритмів. У третьому розділі та четвертому розділах наведено структуру та опис роботи розробленого програмного забезпечення, а також проведено тестування та проаналізовано результати виконаного дослідження. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 81 аркуші, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Actuality of theme. The task of improving image resolution is important for various practical applications. Such applications include the processing and analysis of medical images, satellite photographs, data processing from video surveillance devices, etc. These applications require high image quality, so over the last two decades, many methods have been proposed to improve image resolution. To date, there are two main approaches used in solving this problem. The first way is hardware. To do this, you must use cameras with a high quality matrix. The disadvantage of this approach is the need to use expensive specialized equipment. Another way is to use software that implements various algorithms to improve image quality. Such algorithms are called SR algorithms that allow you to qualitatively increase the resolution of the original image, which goes beyond the physical resolution of the digital sensor that recorded the image. The advantage of this approach is to reduce the requirements for the hardware component. The object of research is the problem of increasing the resolution of the image with the initial low resolution. The subject of research are algorithms and means of increasing the resolution of images. The goal of the work: modification of the SR-algorithm and development on its basis of a web service to improve image resolution. The scientific novelty is as follows: a web service is proposed to increase the resolution of the image using SR-algorithms. This service has an open API. Modification "Super resolution from a single image" is used. A feature of this modification is that the low-resolution image is converted to a high-resolution image without any other additional input information. Practical value of the results obtained in this work is that the developed web service allows you to increase the resolution of the image without the use of additional input data. This functionality can be useful in many areas that require working with high-resolution images, such as medical, video surveillance, etc. Also developed web service has an open API that allows you to use it in other software. Approbation of work. The main provisions and results of the work were presented and discussed at the XIV scientific conference of undergraduates and graduate students "Applied Mathematics and Computing" PMK-2021 (Kyiv, November 17-19, 2021). An article was published at the conference "VIII International Scientific and Technical Internet Conference" Modern Methods, Information, Software and Technical Support of Management Systems of Organizational, Technical and Technological Complexes" (Kyiv, November 26, 2021). Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction presents a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of research, formulates the purpose and objectives of research, shows the scientific novelty of the results and the practical value of the work, provides information on testing the results and their implementation. The first section discusses the existing software tools that increase the image resolution. The second section describes the principles of SR-algorithms and compares various modifications of SR-algorithms. The third section and the fourth sections provide the structure and description of the developed software, as well as testing and analysis of the results of the study. The conclusions present the results of the work. The work is presented on 81 sheets, contains references to the list of used literature sources.

У кваліфікаційній роботі спроектовано комп’ютерну систему біометричної аутентифікації особи за відбитком пальців, що відповідає вимогам технічного завдання. Основними апаратними пристроями спроектованої системи є: сканер відбитків пальців на основі ZFM-20; пристрій керування процесом зчитування та аутентифікації особи Raspberry PI Model B; компонента виводу інформаційних повідомлень для взаємодії з користувачем LCD 2*16. Взаємодію між сканером відбитків пальців і Raspberry PI забезпечено шляхом використання USB Serial адаптера. Логіку роботи програмного забезпечення реалізовано засобами мови програмування Python, що підтримується обраним однокристальним міні-комп’ютером.
In the qualification work, a computer system of biometric authentication of a person by fingerprint is designed, which meets the requirements of the technical task. The goal of the work was achieved through the use of sound hardware and developed software. The main hardware devices of the designed system are: fingerprint scanner based on ZFM-20; Raspberry PI Model B reading and authentication process control device; component for outputting information messages for interaction with the user LCD 2 * 16. The interaction between the fingerprint scanner and the Raspberry PI is provided by using a USB Serial adapter. The success of the authentication is additionally signaled by the LED. The logic of the software is implemented using Python programming language supported by the selected single-chip mini-computer.
ПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ВИМОГ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ ТА МЕТОДІВ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ 10 1.1 Аналіз вимог технічного завдання на проектування комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця 10 1.2 Методи і засоби аутентифікації особи 16 2 РОЗРОБКА ПРОЕКТУ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ ЗА ВІДБИТКОМ ПАЛЬЦІВ 22 2.1 Архітектура комп’ютерної системи біометричної аутентифікації 22 2.2 Обґрунтування вибору та аналіз технічних характеристики Raspberry PI 24 2.3 Аналіз технічних характеристик сканера відбитків пальців 28 2.4 Особливості застосування LCD-дисплея 32 2.5 Перетворювач USB – UART 35 2.6 Побудова схеми комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця 36 3 ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ ЗА ВІДБИТКОМ ПАЛЬЦІВ 41 3.1 Реалізація логіки роботи програмного забезпечення комп’ютерної системи біометричної аутентифікації 41 3.2 Тестування комп’ютерної системи аутентифікації особи 53 РОДІЛ 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 56 4.1 Вплив виробничого середовища на працездатність та здоров'я користувачів комп'ютерів 56 4.2 Захист населення у надзвичайних ситуаціях від впливу радіації 59 ВИСНОВКИ 56 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 57 Додаток A. Технічне завдання Додаток Б. Програмне забезпечення комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця

Автоматизоване спостереження та аналіз поведінки тварин є важливою частиною досліджень у галузі неврології та фармакології. Хоча моделі глибокого навчання показують високі результати в завданнях розпізнавання дій людини, вони недостатньо вивчені при застосуванні до задач розпізнавання поведінки тварин через відсутність необхідної вибірки даних. У цій роботі ми створили власну вибірку даних, що складається з 919 коротких кліпів, та дослідили сучасні модель I3D та модель R(2+1)D для вирішення завдання розпізнавання поведінки миші. Ми досягли точності до 96.3% та 95.8% відповідно. Ми також продемонстрували вплив коефіцієнтів злиття двох потоків моделей на точність прогнозів. Результати показали, що використання попередньо натренованих моделей глибокого навчання може перевершити точність моделей з попередніх досліджень.
Automated observation and analysis of animal behavior is an important part of research in neurology and pharmacology. Although deep learning models show high results in recognizing human actions, they are insufficiently studied in tasks of recognizing animal behavior due to the lack of dataset. In this work, we created our own dataset, consisting of 919 short clips, and investigated the modern model I3D and model R(2+1)D to solve the problem of recognizing mouse behavior. We achieved an accuracy of 96.3% and 95.8%, respectively. We also demonstrated the effect of two-stream fusion ratios on prediction perfomances. The results showed that the use of pre-trained models of deep learning can exceed the accuracy of models from previous studies.
Автоматизированное наблюдение и анализ поведения животных является важной частью исследований в области неврологии и фармакологии. Хотя модели глубокого обучения показывают высокие результаты в задачах распознавания действий человека, они недостаточно изучены при применении к задачам распознавания поведения животных из-за отсутствия необходимой выборки данных. В этой работе мы создали собственную выборку данных, состоящий из 919 коротких клипов, и исследовали современные модели I3D и модель R(2 +1)D для решения задачи распознавания поведения мыши. Мы достигли точности до 96.3% и 95.8% соответственно. Мы также продемонстрировали влияние коэффициентов слияния двух потоков моделей на точность прогнозов. Результаты показали, что использование предварительно натренированных моделей глубокого обучения может превзойти точность моделей из предыдущих исследований.

Актуальність проблеми. Глобалізація та збільшення числа населення сприяють розвитку галузей пов’язаних зі спостереженням за людською активністю, а отже — появі нових засобів для спостереження за різноманітними показниками діяльності людини та способів аналізу цих показників. Враховуючи дані фактори, важливо в сучасному світі правильно використовувати такі об’єми даних в умовах ринку. Якщо мова йде про, наприклад, догляд за літніми людьми, то важливо правильно проаналізувати та спробувати розпізнати ту, чи іншу активність людини, це може допомогти збільшити тривалість життя літніх людей. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дипломну роботу (магістерського) рівня вищої освіти було виконано в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів науково-дослідних робіт кафедри обчислювальної техніки. Мета і задачі дослідження. Завданням цієї роботи є дослідження можливості розпізнавання людської активності на основі даних носимих пристроїв. Метою є розроблення системи, побудованої на базі нейронної мережі, здатної розпізнати людську активність та надати їх користувачеві за допомогою кросплатформеного додатку. Об’єкт дослідження. Процес розпізнавання людської активності з використанням елементів нейронної мережі. Предмет дослідження. Методи аналізу та обробки даних отриманих з носимих пристроїв в реальному часі. Новизна. Запропоновано новий спосіб розпізнавання людської активності на основі даних носимих пристроїв, який за рахунок використання нейронної мережі, дозволяє отримати результати розпізнавання в реальному часі з високою точністю.
The urgency of the problem. Globalization and population growth are contributing to the development of areas related to human activity monitoring, and thus to the emergence of new tools for monitoring various human performance indicators and ways to analyze these indicators. Given these factors, it is important in today's world to properly use such volumes of data in market conditions. When it comes to, for example, caring for the elderly, it is important to properly analyze and try to recognize a particular human activity, it can help increase the life expectancy of the elderly. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Thesis of master's level of higher education was performed at the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute named after Igor Sikorsky" in accordance with the plans of research work of the Department of Computer Science. The purpose and objectives of the study. The aim of this work is to study the possibility of recognizing human activity based on the data of wearable devices. The aim is to develop a system built on a neural network capable of recognizing human activity and providing it to the user through a cross-platform application. Object of study. The process of recognizing human activity using elements of the neural network. Subject of study. Methods of analysis and processing of data obtained from wearable devices in real time. Novelty. A new method of recognizing human activity based on the data of wearable devices is proposed, which, due to the use of a neural network, allows to obtain real-time recognition results with high accuracy.

Тема штучного інтелекту є актуальною у сучасній науці та взагалі у суспільстві, адже наука не стоїть на місці і з кожним днем ми все стрімкіше наближаємося до машинізації, тож давайте розглянемо цю проблему. Штучний інтелект ("artificial intelligence", AI) відноситься до моделювання людського інтелекту в машинах, які запрограмовані думати як людина і імітувати її дії. Тому через постійний прогрес скоро можна буде спостерігати за впровадженням штучного інтелекту і в психологію.

Використані джерела: 1. Вавіленкова А.І. Структура системи порівняльного аналізу електронних текстових документів за змістом / А. Вавіленкова // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2017. – № 864. – С. 277-285. URL:http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNULPKNIT_2017_864_36 2. Вавіленкова А.І. Теоретичні основи аналізу електронних текстів: монографія. – К.:ТОВ «СІК ГРУП УКРАЇНА», 2016. URL: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/42695
З розвитком науки та технологій ми можемо отримати багато нових можливостей для доступу до знань, але при цьому розвиваються старі та створюються нові проблеми в галузі освіти. Технології, що дозволяють отримати блискавичний доступ до багатьох джерел інформації та наукових робіт є однією з причин гострої проблеми плагіату цих наукових робіт.

Структура та обсяг роботи. Пояснювальна записка дипломного проекту складається з шести розділів, містить 18 рисунків, 21 таблиць, 1 додаткок, 17 джерел. Дипломний проект присвячений розробці системи класифікації зображень з метою визначення архітектурних стилів будівель. В дипломному проекті розглянуті методи класифікації цифрових зображень, засновані на машинному навчанні за допомогою нейронних мереж. Система вирішує задачу документування культурної спадщини та дозволяє зменшити помилки при визначенні архітектурного стилю. У розділі загальні положення описано предметне середовище, процес діяльності та опис функціональної моделі системи. Також у розділі описано порівняння системи з наявними аналогами та описані мета та призначення розробки системи. У розділі з інформаційного забезпечення були визначені дані для навчання системи, вхідні та вихідні дані до комплексу задач, були розроблені вимоги до зображень для аналізу, що відповідають поставленим цілям проекту. Розділ математичного забезпечення присвячений обґрунтуванню обраного підходу навчання системи, що дозволив збільшити точність результатів. Розділ програмного забезпечення описує основні засоби розробки комплексу задач, висунуті вимоги до технічного забезпечення. В цьому розділі обрано та обґрунтовано архітектуру програмного забезпечення. У технологічному розділі описана інструкція користувача та проведене тестування комплексу задач.
Structure and scope of work. Diploma project consists of six sections, contains 18 drawings, 21 tables, 1 applications, 17 sources. The diploma project is devoted to the development of tasks for the classification of images in order to determine the architectural styles of the buildings. Automatic methods for the classification of images during the analysis of architectural objects solve the problem of documenting cultural heritage and significantly reduce mistakes in sorting: usually a large number of images are processed and this is a tedious task, the process of classification by experts is prone to errors and takes a lot of time. The correct classification allows to study and analyze cultural heritage more effectively. In the diploma project were considered methods of classification of digital images, based on machine learning with the help of neural networks. The section on information provision define the data for training neural network, input and output data to a set of tasks, requirements for images for analysis, which corresponds to the set objectives of the project. The section of mathematical support is devoted to substantiation of the chosen approach of training the system, which allows to increase the accuracy of the results. The software section describes the main tools for developing a set of tasks, the requirements for technical support. This section defines and justifies the software architecture. The technology section describes the user's manual and tests a set of tasks.