Научный архив: статьи

В статье исследованы тренды формирования предложения на рынке труда, в числе которых сокращение предложения, «старение» рабочей силы, усиление разрыва между профессионально-квалификационными характеристиками соискателей рабочих мест и имеющимися вакансиями. Использование методологии экономической социологии позволило выявить и проанализировать влияние качественных переменных на современное состояние и тенденции развития предложения на рынке труда, а также разработать аналитический инструментарий прогнозирования такого предложения. Доказана целесообразность использования социальных сетей как источника информации об осуществлении профессионального выбора. При помощи специальных методов получения открытой информации из маршрутных карт абитуриентов в социальных сетях и обработки ее широким спектром моделей машинного обучения построен аналитический инструментарий для выявления значимых социальных и поведенческих характеристик и прогнозирования будущего профессионального выбора. В статье приведены метрики качества по всем используемым моделям машинного обучения и осуществлен их сравнительный анализ. Результаты свидетельствуют о высоком качестве полученных инструментов прогнозирования, которые в дальнейшем можно использовать для регулирования предложения на рынке труда. Практическая значимость предложенного аналитического инструментария состоит в возможности повышения эффективности профориентационной работы, прогнозирования профессионального выбора абитуриентов, оптимизации распределения мест в вузах, в оценке индекса напряженности при поступлении на различные направления. Предложенный инструментарий позволяет также выявить, насколько планируемые показатели распределения бюджетных мест соответствуют востребованности образовательных направлений со стороны абитуриентов, и проанализировать действенность механизма информирования будущих студентов о тенденциях и перспективах развития ситуации на рынке труда.

В статье представлены алгоритмы реконструкции, расчета параметров камней и визуализации трехмерных объектов почек и камней по данным, полученным после детектирования нейросетью 2D-объектов на медицинских изображениях, полученных в результате компьютерной томографии внутренних органов человека. Алгоритмы позволяют выполнить восстановление (сборку) объектов почек и камней, расчет физических параметров камней, выполнить плоскую и трёхмерную визуализацию камней. Программная реализация алгоритмов позволяет получить размеры найденных конкрементов в почках, визуализировать распределение плотности внутри камня, визуализировать расположение найденных камней в почке, что упрощает поддержку принятия врачебных решений при постановке диагноза и последующего планирования оперативного вмешательства при проведении процедуры дробления камней с применением лазерной установки. Предложенные алгоритмы и модели были реализованы в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения в составе программных модулей. Использование разработанных алгоритмов послойной сборки камней и почек в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с применением компьютерного зрения сокращает время на постановку диагноза и планирование операции по дроблению камней, а также помогает избежать ошибок в определении расположения камней внутри почки и, тем самым, уменьшить вероятность травмирования пациента.