Analytera. Страница 2

Выявлена связь между калорийностью питания, старением и риском смерти

Специалисты Центра старения Батлера при Колумбийском университете провели любопытный эксперимент: в течение двух лет одну группу из 110 мужчин и женщин кормили низкокалорийной пищей (на 25% меньше привычного калоража), а другая – тоже 110 человек – придерживалась своего обычного рациона. До начала исследования у всех участников взяли анализ крови и изучили метки метилирования в ДНК (которые регулируют экспрессию генов и меняются с возрастом), извлеченной из лейкоцитов. На основе этих изменений и стало возможно объективно говорить о старении организма. По прошествии двух лет оказалось, что у тех добровольцев, которые съедали меньше, старение замедлилось в среднем на 2–3%, что эквивалентно снижению риска смертности на 10–15%. Сами ученые подчеркивают, что столь значительное снижение калорийности рациона нецелесообразно для большей части населения, однако сама взаимосвязь этих процессов – питания и старения – примечательна и необходима для дальнейших исследований. Подобное исследование

Визионерские прогнозы на развитие рынка ритейла

Любая деятельность предполагает не только операционную нагрузку, требующую решения поставленных задач здесь и сейчас, но и стратегическое планирование, способное в перспективе сэкономить бизнесу денежные и временные ресурсы. Говоря о стратегии, полезно время от времени оценивать тренды, главенствующие в вашей сфере на настоящий период. Однако не стоит ограничиваться только их анализом – можно дополнительно обратиться и к возможностям, еще далеким в будущем. Это позволит держать руку на пульсе изменений, оставаться в повестке и даже опережать ее. Мы собрали несколько неочевидных прогнозов на то, как может развиваться рынок ритейла. Ознакомьтесь с ними уже сейчас – так вы сможете сделать выводы и вовремя предпринять необходимые действия по модернизации своей компании, если решите, что в этом есть необходимость. Итак: Как вы оцениваете эти прогнозы? Что, на ваш взгляд, точно сбудется, а что нет?

Как быстро вносить информацию в Excel: функция “Автозавершение”

Опытные пользователи Excel обращаются к функции автозавершения для ускоренного ввода текста в ячейки. Это экономит в среднем минимум 10 секунд для заполнения одной ячейки, что при работе с объемным документом сбережет несколько ценных часов (и много нервных клеток). Особенно полезным автозаполнение будет при создании списков и копировании. Есть одно “но”: для использования функции необходимо, чтобы первичная информация уже была внесена в книгу, причем в том же столбце выше. Это важно, поскольку функция ориентируется на совпадение символов, стоящих в начале записи, значит, уже должны быть записи-прецеденты. Рассмотрим, как это выглядит в книге: Если начальные символы текста, вводимого в ячейку, совпадают с тем, что уже был введен, то система сама подскажет, как закончить слово (и подсветит подсказку серым). Если этот вариант подходит, достаточно нажать на клавишу “Enter”, чтобы перейти к следующей ячейке внизу или стрелку вправо/влево/вниз/вперед, чтобы перейти к соответствующей яче

Как автоматизировать процессы сбора и подготовки данных

На своем канале мы часто делимся находками и сервисами, которые будут полезны прогнозистам, и часто это решения на основе искусственного интеллекта. Однако не будем забывать и про классические методы, которые основываются на использовании статистических функций – ARIMA, ETS, Theta и другие. При работе с ними есть потребность в том, чтобы подготовить базовую модель, способную демонстрировать довольно высокое качество прогноза – в этом могут помочь разнообразные решения, которые облегчают труд специалиста по работе с данными (data scientist). С их помощью можно автоматизировать ключевые процессы на этапе сбора и подготовки данных, а также процессы, связанные с выбором и обучением моделей. Одним из примеров такого решения является сервис Prophet Facebook*. Это библиотека с открытым кодом, разработанная для прогнозирования большого числа различных бизнес-показателей. Она учитывает сезонные компоненты, которые отвечают за моделирование периодических (недельных и годовых) изменений, трен

Прогнозирование гипогликемии с помощью ИИ

Контроль уровня инсулина лежит в основе лечения сахарного диабета, и снижение уровня глюкозы, ровно как и его повышение, одинаково опасны. Снижение концентрации глюкозы в плазме крови – гипогликемия – это угрожающая для жизни ситуация, приводящая к нарушению мозговой деятельности. Первые ее проявления: дрожь в теле, потливость, сердцебиение, резкая слабость, чувство голода, тревоги и страха, – являются результатом действия стрессовых гормонов, таких как адреналин и норадреналин. Если уровень глюкозы под влиянием гормонов не восстанавливается, то начинается энергетическое голодание мозга, которое выражается в виде заторможенности человека, дезориентации, неадекватного поведения, судорог, потери сознания и даже комы. Более того, одно из самых сложных состояний для диагностирования – гипогликемия во время сна, которая в редких случаях может привести к смерти. Поскольку динамика уровня глюкозы в течение ночи может быть различной, то и просто измерить уровень инсулина в крови перед сном

Раннее прогнозирование… геомагнитных бурь

Международный коллектив ученых разработал метод прогнозирования геомагнитных бурь на Земле, основанный на данных наблюдения за солнечной активностью. Как известно, из Солнца истекает солнечный ветер — поток электронов, протонов и ядер гелия, который обдувает Землю и другие планеты солнечной системы. Он появляется из корональных дыр на Солнце, которые через 27 дней – то есть один оборот Солнца – снова могут появиться на том же месте перед нами. За несколько дней (в среднем 1–5 дней) солнечный ветер достигает Земли, вызывая геомагнитные бури и полярные сияния. Знания о периодичности этих явлений и их временных характеристиках очень полезны, однако все еще сложно заранее прогнозировать появление солнечного ветра и, как следствие, геомагнитные бури. Однако, как выяснили ученые, продвинуться в этом вопросе можно, если ориентироваться на появление корональных дыр на Солнце. Сейчас ученые установили наличие эмпирических связей между полученной по данным спутниковой съемки площадью корональны

Сколько времени нужно, чтобы стать профессионалом в области прогнозирования?

Вопрос с подвохом, скажете вы – и будете правы: совершенствование профессиональных знаний и оттачивание навыков никак не может быть ограничено по времени. Это лестница, по которой можно взбираться бесконечно долго, каждый раз поднимаясь чуть выше. Однако способ посчитать, сколько же времени требуется на то, чтобы подняться хотя бы на ее первую ступеньку (или на каждую следующую, ведь мы все начинаем с разных дистанций), все же есть. Немного математики: если взять в качестве ориентира базовый курс Certified Forecaster для специалистов, занимающихся прогнозированием в любой сфере, то окажется, что для освоения необходимого и достаточного набора инструментов и навыков в этой области требуется не так уже и много времени. Итак, посчитаем: Итого – 38,5 часов плодотворной работы, достаточной для повышения своей квалификации как прогнозиста. Иными словами, одной рабочей недели, наполненной знаниями и радостью открытия, может быть достаточно для того, чтобы в перспективе повысить точность ра

С какими сложностями связано прогнозирование снегопада в Великобритании

Мы часто говорим о трудностях в прогнозировании погодных условий, которые иногда развиваются по непредсказуемым сценариям, однако не стоит забывать и об оценке конкретных климатических характеристик той страны или того региона, для которых и требуется прогноз. Так, например, в Великобритании одна из самых сложных задач в подготовке прогноза погоды – прогнозирование снегопада. Расположение страны и возможные небольшие отклонения в температуре делают прогнозы погоды зимой очень неустойчивыми. Так, на территории современной Великобритании как раз сходится ряд различных глобальных погодных систем, а морозная погода обычно сопровождается северными или восточными ветрами (что нетипично для большинства мест на территории Земли). При этом сильные осадки в виде холодного ливня или снега обычно идут с запада, поэтому более холодная погода уменьшает вероятность выпадения осадков, а если же снег все-таки приходит, то часто он предстает в виде легкого ливня. Густой снег, напротив, чаще выпадает, ко

С какими сложностями связано прогнозирование снегопада в Великобритании

Мы часто говорим о трудностях в прогнозировании погодных условий, которые иногда развиваются по непредсказуемым сценариям, однако не стоит забывать и об оценке конкретных климатических характеристик той страны или того региона, для которых и требуется прогноз. Так, например, в Великобритании одна из самых сложных задач в подготовке прогноза погоды – прогнозирование снегопада. Расположение страны и возможные небольшие отклонения в температуре делают прогнозы погоды зимой очень неустойчивыми. Так, на территории современной Великобритании как раз сходится ряд различных глобальных погодных систем, а морозная погода обычно сопровождается северными или восточными ветрами (что нетипично для большинства мест на территории Земли). При этом сильные осадки в виде холодного ливня или снега обычно идут с запада, поэтому более холодная погода уменьшает вероятность выпадения осадков, а если же снег все-таки приходит, то часто он предстает в виде легкого ливня. Густой снег, напротив, чаще выпадает, ко

Отечественная IT-платформа для централизованного прогнозирования и планирования цепей поставок

Осенью прошлого года отечественная компания AXENIX, ранее входившая в Accenture, представила платформу для интегрированного бизнес-планирования (ИБП) In.Plan. По оценкам экспертов, это первая в России ИБП-платформа , кроме того, это первый собственный продукт AXENIX после обособления компании от международной сети Accenture. Платформа ориентирована на создание систем планирования в условиях разрыва цепей поставок, снижения затрат или ухода западного ПО. Для этого могут использоваться пять ее функциональных блоков, а именно: В 2023 году планируется серьезное развитие платформы: к концу первого квартала компания намеревается представить low-code конструктор для управления объектами модели данных и возможность совместного планирования с партнерами, а к концу года – предоставить конструкторы процессов и алгоритмов планирования.

Спрогнозированное восстановление озонового слоя Земли идет по плану

Мы часто рассказываем о применении методов прогнозирования и планирования для определения грядущих погодных условий, природных катаклизмов и подобных явлений. Сегодня мы хотели бы продолжить серию публикаций на эту тему и кратко рассказать о том приятном случае, когда прогноз соответствует фактическим показаниям. :) Поэтому спешим поделиться новостью, радостной для всех жителей нашей планеты: восстановление озонового слоя Земли, которое так волновало ученых, идет по графику. Такой вывод специалисты сделали на основе последнего четырехлетнего отчета: за этот период сократился выброс хлорфторуглерода, который является озоноразрушающим химическим веществом (больше всего оно выбрасывается в воздух на территории северо-восточного Китая как побочный продукт от деятельности расположенных там заводов). Если экстраполировать результат, полученный за эти годы, на дальнейший период, то, по подсчетам ученых, к 2066 году озоновый слой восстановится до показателей 1980-х гг. в в Антарктике, к 2045 г

Предсказания на 2023 год…от нейронной сети

Продолжая темы прошлых публикаций, сегодня расскажем еще об одном цифровом инструменте – OpenAI GPT, который в диалоговом формате генерирует контент, отвечая на вопросы пользователя. Нейронная сеть способна и выдавать прогнозы. Если поэкспериментировать с запросом предсказать будущее на 2023 год, то вот что мы получим: Насколько реалистичными кажутся вам эти предсказания? Заметили бы вы, увидев такой прогноз, что его сформировала нейронная сеть?..

Новый инструмент для работы с временными рядами

Если вы занимаетесь прогнозированием и планированием, то поиск новых инструментов для работы и углубление профессиональных знаний могут быть для вас особенно актуальны. В сегодняшнем материале предлагаем вам ознакомиться с относительно новым IT-решением с открытым исходным кодом GluonTS, который может использоваться для анализа данных с временными рядами. Изначально GluonTS был разработан в компании Amazon в 2019 году для ее внутренних нужд: предполагалось с помощью этого инструмента создавать алгоритмы поиска аномалий в работе приложений, связанных с временными рядами. luonTS позволяет пользователям создавать модели временных рядов из готовых блоков, в том числе используя эталонные реализации популярных моделей, собранных из этих блоков: их можно использовать как в качестве отправной точки для изучения моделей, так и для их сравнения. Набор инструментов GluonTS подходит для ученых и инженеров, которые исследуют алгоритмы или создают новые и проверяют свои модели: это инструменты для

Новая модель прогнозирования временных рядов

В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели. Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования. У модели есть две вариации: LGT (Local and Global Trend) и DLT (Damped Local Trend): в модель LGT включаются такие переменные, как тренд и сезонность, а в модель DLT включатся регрессоры, веса которых подбираются во время оптимизации. Подробнее ознакомиться с обеими вариациями и изучить функциональные возможности модели можно по ссылке. Посмотреть на примеры ее использования в статье на русском языке можно здесь.

Прогнозирование техногенных катастроф станет точнее

Моделирование динамики и определение устойчивости — одна из наиболее актуальных математических задач в инженерии, которая развивается в теории скрытых колебаний. В настоящий момент коллектив российских и зарубежных ученых сделал серьезное открытие в области скрытых колебаний, доказав существование так называемого «скрытого хаотического аттрактора» – это скрытая область притяжения, которая погружает системы в хаос. Ученые полагают, что их открытие позволит обезопасить такие сложные системы, как ГЭС и АЭС, и усовершенствовать управление современными навигационными системами, системами энергообеспечения электровозов и перспективных гибридных самолетов с электродвигателем. Более того, благодаря открытию, как ожидается, удастся повысить точность прогнозирования природных и техногенных катастроф. Источник

ИИ научился предсказывать исход родов

Осенью 2022 года в клиническую практику была запущена модель на основе ИИ, способная предсказывать исход родов. Алгоритм разработали и внедрили в Клинике Мейо (США) – одном из крупнейших частных медицинских и исследовательских центров мира. Он задумывался как потенциальная замена традиционным графикам беременности, которые могут дать общее представление о том, как протекают роды, но не могут учесть все многочисленные переменные, которые могут повлиять на конечный успех родов. Модель обучалась на базе данных о 66 586 родов, пятая часть из которых завершилась "неблагоприятными исходами” (например, экстренным кесаревым сечением, послеродовым кровотечением и др.). В результате ИИ учитывает 700+ переменных, которые связаны с родами и клинической картиной пациентки. На основе этих переменных система присваивает пациенткам индивидуальный процент риска, начиная с момента поступления в больницу: те, у кого показатель выше 35%, имели в дальнейшем неблагоприятные исходы, а тем, у кого были здоро

Медицина и прогнозирование

В сегодняшнем материале представляем вам три IT-решения для диагностирования и прогнозирования развития заболеваний. Ученые создали алгоритм для обработки и анализа медицинских изображений, который восстанавливает «потерянные» на снимке участки, изучает их и подсказывает врачу о возможности онкологического заболевания. При исследовании более 600 историй болезни было показано, что данная система обеспечивает выявление 90% случаев рака молочной железы, в том числе 48% невидимых и 87% плохо видимых, в среднем за два года до фактической постановки диагноза. Исследователи из Индии и Америки разработали алгоритм DiaBeats, способный предсказать развитие диабета с точностью 97% на основе анализа данных ЭКГ. Основываясь на форме и размере отдельных сердечных сокращений, фиксируемых ЭКГ, алгоритм быстро выявлял диабет и преддиабет с общей точностью 97%, независимо от влиятельных факторов, таких как возраст, пол и сопутствующие нарушения обмена веществ. В исследовании принимало участие 1262 чел