Lofting | Мы в соцсетях

Мы ведем наши объекты от идеи, концепции, архитектурного проектирования до отделки и комплектации «под ключ».

В творческом коллективе бюро работают профессиональные архитекторы, которые помимо разработки проекта, занимаются и подбором деталей интерьера, и авторским надзором за реализацией проектов. Менеджеры ведут процессы строительства, отделки, взаимодействуют со смежными компаниями, комплектуют объект.

Практически в каждом проекте мы используем предметы, устройства, технологии и материалы собственной разработки. Мы поддерживаем общение с широким кругом профессионалов, подкованных не только в художественном плане, но и технически, имеющих опыт практического воплощения различных идей любой сложности. Это подрядчики и поставщики по всем направлениям строительства, инженерии, комплектации. Мы всегда предложим клиенту компанию, которая сможет реализовать задуманные нами решения.

Наше бюро было основано в 1999 году как архитектурно-строительная компания широкого профиля. В настоящее время мы сконцентрировались на более узкой специализации — проектирование, комплектация и архитектурное сопровождение строительства уникальных объектов. В основном мы занимаемся архитектурными проектами загородных домов, дизайном жилых и общественных пространств. Работаем преимущественно над сложными в архитектурном плане заказами. Мы позиционируем себя в верхнем сегменте рынка, большинство наших клиентов — обеспеченные, интересные, влиятельные люди и известные компании.

Ядро нашего архитектурного бюро составляют партнеры-основатели: Кирилл Кочетов и Илья Шульгин. Партнеры осуществляют художественное руководство и оперативное управление компанией. Коллектив бюро — 15 человек. Мы считаем, что у нас дружественная атмосфера, демократичная обстановка, веселая и сплоченная команда.

Здравствуйте вас приветствует викторина РАЗРАБОТЧИК КОЧЕТОВ КИРИЛЛ 09

Здравствуйте, вас приветствует викторина. РАЗРАБОТЧИК КОЧЕТОВ КИРИЛЛ 09. 02. 2018 14: 45: 32 ВИКТОРИНА

викторина Добро пожаловать 09. 02. 2018 14: 45: 32 ВИКТОРИНА

тема ИСТОРИЯ МИР МУЗЫКИ ФИЛЬМОГРАФИЯ АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК МУЛЬТИПЛИКАЦИЯ 09. 02. 2018 14: 45: 33 ВИКТОРИНА

Вопрос 1 Угадайте по картинке фильм 1. Люди в черном 2 2. Астерикс и Обеликс 3. Миссия невыполнима 09. 02. 2018 14: 45: 33 ВИКТОРИНА

Вопрос 2 Угадайте героя по картинке. 1. Бетмен 2. Джокер 3. Астерикс 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

«МОЯ ПРЕЛЕСТЬ!» Вопрос 3 Из какого фильма эта цитата? А)властелин колец б) Гарри Поттер В) хроники Нарнии 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 1 Куликовская битва. А) 1380 год Б) 1278 год В) 1390 год 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 2 Ледовое побоище. А) 1275 год Б) 1915 год В)1242 год 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 3 Вторая Мировая Война А) 1915 -1917 года Б) 1941 -1945 года В) 1939 -1945 года 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 1 Узнайте мультфильм по картинке. А) пластилиновая ворона Б) котёнок по имени «Гав» В) Ну-Погоди! 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 2 Кто это? А) кот Матроскин Б) котёнок Гав В) кошка Варежка 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 3 Первый мультфильм Уолта Диснея, известный до сих пор. А) русалочка Б) Микки Маус В) Алладин 09. 02. 2018 14: 45: 34 ВИКТОРИНА

Вопрос 1 Название по-английски. а) tracksuit bottoms В) jeans С) dress 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Вопрос 2 a) meat b) meal c) Myaso 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Вопрос 3 А) cactus В) catus С) flower 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Вопрос 1 Кем написана «Лунная соната» ? А) В. А. Моцарт Б)Л. В. Бетховен В)П. И. Чайковский 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Вопрос 2 В какой опере была задействована песня «Улета на крыльях ветра» ? А) Князь Игорь Б) Щелкунчик В) спящая красавица 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Вопрос 3 Как называется этот инструмент? А) тамбур Б)балалайка В)бандура 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Может быть, вам стоит попробовать Другую тему… 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 35 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

Загрузка 09. 02. 2018 14: 45: 36 ВИКТОРИНА

начало выход Сыграть ещё раз. 09. 02. 2018 14: 45: 39 нет Вы хотите выйти? ВИКТОРИНА да

Губернатор поблагодарил детей-героев из Подмосковья за мужественные поступки

В преддверии Дня народного единства губернатор Московской области Андрей Воробьев встретился в областном Доме Правительства с детьми-героями и их семьями, в ходе встречи Воробьев поблагодарил ребят за мужество, а их родителей – за достойное воспитание детей, передает РИАМО. 

В пятницу Воробьев вручил детям-героям награды и знаки отличия Общероссийской общественной организации «Российский союз спасателей». Медаль «За спасение жизни» получил ученик школы № 3 из Можайска Кирилл Кочетов. Медаль «За мужество в спасении» вручили учащемуся школы № 3 Мытищ Андрею Уракову и ученику школы № 1 Луховиц Дмитрию Калиникову. Благодарность Российского союза спасателей получили учащиеся школы № 6 Павловского Посада Павел Соломатин и Виктор Черных, а также ученик школы № 10 Чехова Илья Сысоев, напоминает информагентство.  

«Очень интересное событие у нас сегодня было — мы награждали очень молодых ребят, совершивших добрые и такие важные события, спасших жизни. Хочется поблагодарить родителей за такое воспитание», — сказал Воробьев.

Кирилл Кочетов 18 июня заметил тонущего в Москве-реке ребенка. Кирилл вытащил мальчика на берег и вызвал скорую помощь через систему-112. Еще до приезда медиков подросток сделал ребенку искусственное дыхание и непрямой массаж сердца.

Андрей Ураков 27 января спас из пожара пожилую женщину — инвалида первой группы. Дмитрий Калиников 23 июля вытащил из пруда тонущую тринадцатилетнюю девочку.

Павел Соломатин и Виктор Черных оказали содействие работникам полиции, выследив преступника и сообщив о месте его нахождения. Злоумышленник украл у Павла мобильный телефон и благодаря действиям подростков был задержан полицейскими.

Илья Сысоев 11 января спас подростка, который провалился под лед. При помощи спасательного круга с привязанной веревкой ему удалось вызволить пострадавшего из воды.

Международная смена • Формула Единства

С 1 по 15 июля в заме­ча­тель­ном месте под назва­ни­ем база отды­ха «Парус» в Ленин­град­ской обла­сти про­шла меж­ду­на­род­ная сме­на! Этот год в Фор­му­ле был юби­лей­ным и, конеч­но же, хоте­лось сде­лать сме­ну осо­бен­ной. И она такой и ста­ла бла­го­да­ря рабо­те вожа­тых, пре­по­да­ва­те­лей и детей.

Нач­ну с того, что это была пер­вая сме­на, в кото­рой было пре­ва­ли­ру­ю­щее коли­че­ство быв­ших ста­же­ров Фор­му­лы, кото­рые риск­ну­ли попро­бо­вать себя вожа­ты­ми и помощ­ни­ка­ми пре­по­да­ва­те­лей. Это Бур­ла­ко­ва Еле­на, Укра­ин­ская Люд­ми­ла, Соло­хин Миха­ил, Реб­цов­ская Вик­то­рия, Кар­лу­ко­ва Мария и наши испан­ские дру­зья — Miguel Campillo, Antonio Florez, Loja Manuel, Pedro Perez, Enrique Calvo. А в помощь им были вожа­тые, кото­рые тоже не так дав­но окон­чи­ли шко­лу педа­го­ги­че­ско­го мастер­ства, но уже смог­ли пора­бо­тать не на одной смене: Лапи­на Ари­на, Рязан­це­ва Вален­ти­на, Сол­да­е­ва Ната­лия, Грун­тов Алек­сей, Коче­тов Кирилл.

Кон­тро­ли­ро­ва­ли про­цесс стар­шие това­ри­щи и самые опыт­ные вожа­тые Фор­му­лы Един­ства: Ковтун Ана­ста­сия, Глуш­ко­ва Ната­лия, Патру­ше­ва Але­на и Логи­но­ва Юлия под руко­вод­ством стар­шей вожа­той Анны Лебедевой.

Пре­по­да­ва­те­ля­ми про­фи­лей были Мулен­ко Павел (инфор­ма­ти­ка), Ковтун Гали­на и Чеба­но­ва Али­на (жур­на­ли­сти­ка), Мере­щен­ко Андрей (химия), Пав­ло­ва Юлия (изо), Пет­ро­ва Юлия (мате­ма­ти­ка), Кореш­ко­ва Любовь (мате­ма­ти­ка), Коп­чук Андрей (мате­ма­ти­ка), Miguel Angel Curto Rogado (мате­ма­ти­ка), Gonsalez Cesareo (мате­ма­ти­ка).

Участ­ни­ки — это дети из Рос­сии, Изра­и­ля, Укра­и­ны, Эсто­нии, Испа­нии, США. Все­го при­ня­ло уча­стие 63 ребенка.

Кол­лек­ти­вом вожа­тых сме­ны была раз­де­ле­на на 3 пери­о­да: соци­аль­ную, науч­ную и твор­че­скую. В каж­дом пери­о­де вожа­тые ста­ра­лись при­ду­мать новые игры, кве­сты, КТД.

В соци­аль­ном пери­о­де ста­ра­лись пого­во­рить с участ­ни­ка­ми о друж­бе, отно­ше­ни­ях о соци­аль­но-зна­чи­мых делах. Науч­ный пери­од цели­ком был посвя­щен нау­кам.  Самое запо­ми­на­ю­ще­е­ся дело в этом пери­о­де — это роле­вая игра «Ночь три­ф­фи­дов». Участ­ни­ки вме­сте иска­ли лекар­ство от сле­по­ты и обе коман­ды одер­жа­ли побе­ду, най­дя док­то­ра и послу­шав его советы.

Послед­ний пери­од был пол­но­стью посвя­щен твор­че­ству. Дни напол­ня­лись мыс­ля­ми о музы­ке, теат­ре и лите­ра­ту­ре.  В этом пери­о­де боль­шин­ство детей отме­ли дело по созда­нию новых теат­ров: театр огня, пан­то­ми­мы, бэкс­тейдж театр и дру­гие. После это­го участ­ни­кам нуж­но было поста­рать­ся сым­про­ви­зи­ро­вать на сцене: они при­ни­ма­ли на себя новые роли, чита­ли сти­хи с раз­лич­ны­ми инто­на­ци­я­ми — ины­ми сло­ва­ми, про­бо­ва­ли себя в актер­ском мастерстве.

Опро­сив несколь­ко вожа­тых, уда­лось узнать:

1. какое дело на смене им запом­ни­лось боль­ше всего
2. и с каки­ми труд­но­стя­ми они столкнулись.

1. По дням и делам мне, поче­му-то, осо­бен­но ниче­го не запом­ни­лось, все было хоро­шо, на одном уровне.
2. Было очень тяже­ло с напар­ни­ка­ми, так как они были не пол­но­стью зна­ко­мы с мето­ди­кой нашей работы 🙁

Ната­лия Солдаева

1. «День тайн и зага­док», по-мое­му — когда каж­дый при­ду­мы­вал какой то квест дру­го­му отря­ду — там у меня вооб­ще весь отряд бал­дел, все с радо­стью что-то дела­ли, при­ду­мы­ва­ли. Как по мас­лу все прошло!
2. Для меня была труд­ность ино­гда настро­ить ребят на дело­вой лад и на обще­ние на английском.

Алек­сей Грунтов

1. «Город масте­ров».
2. Было труд­но общать­ся с отря­дом, дер­жать эмо­ции в узде.

Ари­на Лапина

1. Дела: ярмар­ка, шоу от отря­дов, роле­вые игры.
2. Нехват­ка опы­та, зна­ний, сна 🙂

Миха­ил Солохин

За вре­мя про­ве­де­ния лаге­ря мы пере­жи­ли хими­че­ские экс­пе­ри­мен­ты, полу­то­ра­ча­со­вой лек­ции, вечер­ние шоу… Каж­дый день был напол­нен новы­ми собы­ти­я­ми и откры­ти­я­ми. Хочет­ся верить, что каж­дый день остал­ся в памя­ти у ребят и помог им стать чуточ­ку луч­ше и узнать о себе что-то новое.

Настоящий герой. В Можайске школьника, спасшего детей из реки, наградили подарком

В третьей Можайской школе отметили День Героев Отечества. На мероприятии старшеклассник из 11 «А» Кирилл Кочетов получил свой более чем заслуженный подарок за геройский поступок.

Источник фото: телеканал «360»

Аплодисменты всей школы и благодарность исполняющего обязанности главы района Дмитрия Абаренова старшеклассник Кирилл Кочетов действительно заслужил. Этим летом 16-летний парень спас из реки троих детей. Обычный пикник с друзьями вмиг стал для него испытанием на прочность. Увидев плачущую девочку с маленьким ребенком на руках, Кирилл бросился ей на помощь, не раздумывая.

«Даже не разобравшись что там, мы сразу же побежали туда. Я забрал мальчика отнес на мост и сказал звонить в скорую. И пошел искать других детей. Тому, которого последним вытащили, он минут восемь был под водой, по спине побили он выплюнул воду и дышать хотя бы стал», — рассказал Кирилл Кочетов, ученик 11″А» класса.

Источник фото: телеканал «360»

Хоть Кирилл не устает повторять, что спасая троих детей о награде не думал, она долго ждать не заставила. Губернатор Андрей Воробьев в прошлом месяце вручил маленьким героям медали за их большие поступки. Самому младшему было 11 лет. Глава региона тогда спросил у ребят, кому чего не хватает. Спасатель из Можайска и признался — мечтает о новом компьютере.

«Совет Федерации на эту просьбу откликнулся, помогли нам с этой просьбой, сегодня мы вручили Кириллу подарок, более чем заслуженный. Кирилл получил компьютер, который хотел», — отметил Дмитрий Абаренов, и. о. главы Можайского городского округа.

Источник фото: телеканал «360»

На мероприятии школьники учились помогать людям, попавшим в беду. На праздничный открытый урок к детям пришли спасатели профессионалы. Они дали индивидуальный мастер-класс всем желающим.

Школьники со всей серьезностью старались понять, как оказывать экстренную помощь. Ведь с первого класса знают — герой это не тот, кто носит значок, а тот, кто в нужный момент правильно среагировал и не прошел мимо несчастья соседа.

Поделиться статьей

Нейросеть научилась определять возраст людей любой национальности одинаково точно

Международная группа исследователей, в которую вошли сотрудники Университета ИТМО, разработала алгоритм определения возраста по результатам анализа крови с учетом пола и национальности. Ученые использовали данные более ста двадцати тысяч людей из Канады, Южной Кореи и Восточной Европы, чтобы выявить ключевые показатели старения для этих популяций. Затем они обучили нейронные сети учитывать различия в значимости этих показателей. За счет этого удалось ограничить ошибку определения возраста: теперь она не превышает шесть лет.

Наука пока не может предложить реальную альтернативу молодильным яблокам и остановить старение. Но ученые верят, что этого можно добиться в ближайшем будущем. Один из важнейших шагов на этом пути – поиск достоверного способа определения биологического возраста человека. Без такого инструмента сложно выявить, насколько эффективно какое-либо средство против старения. При этом важно, чтобы инструмент был не слишком дорогим и сложным. Исследователи из Международной лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО вместе с зарубежными коллегами решили использовать нейронные сети для решения этой задачи.

С помощью машинного обучения ученые создали компьютерный алгоритм определения возраста по комплексу показателей анализа крови. Пока система может предсказать только хронологический возраст, но определение связи показателей крови и возраста – важный шаг на пути к точной оценке возраста биологического. Алгоритм использует 20 биомаркеров: от концентрации глюкозы или гемоглобина до количества эритроцитов в крови. Все они определяются просто и, как правило, входят в стандартный набор анализов в большинстве стран. Сервис для подсчета возраста Aging.AI размещен онлайн. Им может воспользоваться каждый, у кого есть доступ в интернет и свежие результаты анализа крови.

«Распределение биомаркеров крови для определения возраста различается в каждой популяции, – рассказывает один из разработчиков алгоритма Кирилл Кочетов. – Мы создали нейронную сеть, которая нивелирует эти различия и может быть использована для любых популяций. При этом она ведет себя более стабильно и реже ошибается. Также мы выделили ключевые биомаркеры, которые больше других влияют на старение. Среди них – альбумин и глюкоза. Эти данные согласуются с тем, что раньше было известно об изменении этих показателей при старении».

Евгений Путин и Кирилл Кочетов

«Большая часть работы состояла в приведении данных разных популяций к единому виду, – говорит соавтор работы Евгений Путин. – От каких-то биомаркеров пришлось отказаться, какие-то необходимо было восстановить. Нейронные сети обучали на данных всех популяций вместе и по отдельности. Затем мы проверили точность работы сетей на внешней, независимой выборке. Оказалось, что сеть, которая обучалась на всех популяциях, ошибалась на 10% реже сетей, обученных на отдельных популяциях».

Работа проводилась совместно с компанией Insilico Medicine, которая занимается применением искусственного интеллекта для изучения старения и разработки новых препаратов. В будущем ученые планируют учитывать больше разных биомаркеров, чтобы повысить точность работы нейронных сетей.

Сервис для подсчета возраста Aging.AI. Источник: aging.ai

При этом увеличение количества признаков и менее зашумленные данные должны улучшить точность, добавляет Евгений. Учитывая, что медицина направлена на сбор данных, это возможно в ближайшем будущем.

Статья: «Population specific biomarkers of human aging: a big data study using South Korean, Canadian and Eastern European patient population». P. Mamoshina, K. Kochetov, E. Putin et al. The Journals of Gerontology: Series A Jan. 11, 2018

Перейти к содержанию

Кирилл Кочетов ММА Статистика, фотографии, новости, видео, биография

Побед 0 0 нокаутом / техническим нокаутом ( 0% ) 0 ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ( 0% ) 0 РЕШЕНИЙ ( 0% )

Убытки 1 0 нокаутом / техническим нокаутом ( 0% ) 1 ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ( 100% ) 0 РЕШЕНИЙ ( 0% )

Страница не найдена в / ageing-v3 /? M = us

Страница не найдена в / ageing-v3 /? M = us

Использование URLconf, определенного в Aging.media \ / (? P <путь>. *) $

Текущий URL, ageing-v3 /? M = us , не соответствует ни одному из них.

Вы видите эту ошибку, потому что у вас DEBUG = True в ваш файл настроек Django. Измените это на False и Django отобразит стандартную страницу 404.

Биохимический анализ крови для определения статуса курения и количественной оценки ускоренного старения у курильщиков

% PDF-1.4 % 1 0 объект > / Имена 3 0 R / Тип / Каталог / Контуры 4 0 R / AcroForm 5 0 R / OutputIntents [6 0 R 7 0 R] / Метаданные 8 0 R / Lang (EN) / ViewerPreferences> / PageLayout / SinglePage / PageMode / UseOutlines / Страницы 9 0 R >> эндобдж 10 0 obj / Создатель (Springer) / Название (Биохимический анализ крови для определения статуса курения и количественной оценки ускоренного старения у курильщиков) / Ключевые слова () / ModDate (D: 201

195624 + 01'00 ') / Тема (Научные отчеты, DOI: 10.1038 / s41598-018-35704-w) / doi (10.1038 / s41598-018-35704-w) / Автор (Полина Мамошина) / CreationDate (D: 201

141615 + 05'30 ') >> эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > / Шрифт> >> / DA (/ Helv 0 Tf 0 г) >> эндобдж 6 0 obj > >> эндобдж 7 0 объект > >> эндобдж 8 0 объект > транслировать приложение / pdfdoi: 10.1038 / s41598-018-35704-w

Springer US

Научные отчеты, DOI: 10.1038 / s41598-018-35704-w

Анализ биохимии крови для определения статуса курения и количественной оценки ускоренного старения у курильщиков

Мамошина Полина

Кирилл Кочетов

Франко Кортезе

Ковальчук Анна

Александр Алипер

Евгений Путин

Мортен Шайбье-Кнудсен

Чарльз Р.Кантор

Нил М. Скйодт

Ковальчук Ольга

Алексей Жаворонков

10.1038 / s41598-018-35704-whttp: //dx.doi.org/10.1038/s41598-018-35704-wjournal Научные отчеты © 2018, Автор (ы) 2045-232210.1038 / s41598-018-35704-wSpringer2019-01- 09T19: 56: 24 + 01: 002019-01-07T14: 16: 15 + 05: 302019-01-09T19: 56: 24 + 01: 00TrueiText® 5.3.5 © 2000-2012 1T3XT BVBA (версия AGPL) VoRuuid: 74d5760e-2465-48ad-8051-7d59ed0afa63uuid: 28f8dd59-727c-4418-af74-061843c57966default1

converteduuid: 137c274e-d00f-42dd-8963-d8094c4a2ff4 05converted to PDF / A2ff405: 3019dfTo-2b: 2B

http: // ns.adobe.com/xap/1.0/mm/xmpMMXMP Media Management Schema

внутренний идентификатор на основе UUID для конкретного воплощения документа InstanceIDURI

внутренний - Общий идентификатор для всех версий и представлений документа.

http://ns.adobe.com/pdf/1.3/pdf Adobe PDF Schema

internal Объект имени, указывающий, был ли документ изменен для включения информации о треппинге TrappedText

http: // ns.adobe.com/pdfx/1.3/pdfxpdfx

внутренний идентификатор стандарта PDF / X GTS_PDFXVersionText

внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / X GTS_PDFXConformanceText

internal Компания, создающая PDFCompanyText

internal Дата последнего изменения документа SourceModifiedText

Крестовина внутренних зеркал: DOIdoiText

http: // www.aiim.org/pdfa/ns/id/pdfaidPDF/A ID Schema

internalPart of PDF / A standardpartInteger

внутренняя Поправка к стандарту PDF / A amdText

внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / A Текст

http://prismstandard.org/namespaces/basic/2.0/prismPrism

external Тип агрегирования определяет единицу агрегирования для коллекции контента. Комментарий PRISM рекомендует использовать словарь с контролируемым типом агрегирования PRISM для предоставления значений для этого элемента.Примечание: PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в настоящее время в этом контролируемом словаре. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь с контролируемым типом агрегирования. aggregationTypeText

externalCopyright copyrightText

external - цифровой идентификатор объекта для статьи. DOI также может использоваться как идентификатор dc :.Если используется в качестве идентификатора dc: identifier, форма URI должна быть захвачена, а пустой идентификатор также должен быть захвачен с помощью prism: doi. Если в качестве обязательного идентификатора dc: identifier используется альтернативный уникальный идентификатор, то DOI должен быть указан как чистый идентификатор только в пределах prism: doi. Если URL-адрес, связанный с DOI, должен быть указан, тогда prism: url может использоваться вместе с prism: doi для предоставления конечной точки службы (то есть URL-адреса). doiText

externalISSN для электронной версии проблемы, в которой встречается ресурс.Разрешает издателям включать второй ISSN, идентифицирующий электронную версию проблемы, в которой встречается ресурс (следовательно, e (lectronic) Issn. Если используется, prism: eIssn ДОЛЖЕН содержать ISSN электронной версии. См. Prism: issn. issnText

external Название журнала или другого издания, в котором был / будет опубликован ресурс. Обычно это используется для предоставления названия журнала, в котором появилась статья, в качестве метаданных для статьи, а также такой информации, как название статьи, издатель, том, номер и дата обложки.Примечание. Название публикации можно использовать для различения печатного журнала и онлайн-версии, если названия различаются, например, «журнал» и «magazine.com». PublicationNameText

externalЭтот элемент предоставляет URL-адрес статьи или единицы контента. Платформа атрибутов необязательно разрешена для ситуаций, в которых необходимо указать несколько URL-адресов. PRISM рекомендует использовать вместе с этим элементом подмножество значений платформы PCV, а именно «мобильный» и «Интернет».ПРИМЕЧАНИЕ. PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в управляемом словаре платформы PRISM. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь, контролируемый платформой. urlText

http://www.niso.org/schemas/jav/1.0/javNISO

external Значения для версии статьи журнала являются одним из следующих: AO = Авторский оригинал SMUR = Представленная рукопись на рассмотрении AM = принятая рукопись P = Доказательство VoR = версия записи CVoR = Исправленная версия записи EVoR = Расширенная версия Recordjournal_article_versionClosed Выбор текста

конечный поток эндобдж 9 0 объект > эндобдж 11 0 объект > транслировать HWKoUȈ, PAB3 # U

Анализ биохимии крови для определения статуса курения и количественной оценки ускоренного старения у курильщиков

Обзор данных

После утверждения провинциальным REB Советом по исследованиям в области этики человека Альберты.Комитет общественного здравоохранения (HREBA.CHC-16-0066), набор административных данных состоял из полностью анонимных записей для 149 000 взрослых субъектов. HREBA.CHC отказался от информированного согласия, поскольку исследование основывалось на полностью анонимном наборе административных данных из отдела аналитики и отчетности службы здравоохранения Альберты. Исследование было выполнено в соответствии с руководящими принципами и правилами HREBA.CHC, изложенными в утвержденном протоколе HREBA.CHC-16-0066. Каждая запись включала статус курения, пол, возраст и до 66 биохимических и гематологических маркеров крови.Из 149 000 субъектов 33% (49 000) сообщили, что они курили. Курильщики и некурящие были сопоставлены по возрастному составу, полу, месту проживания в городе или деревне и географической широте проживания. Согласно протоколу HREBA, у нас не было никакой информации о расовом или этническом происхождении, и анализ каких-либо расовых или этнических эффектов не разрешался.

Обучение и разработка набора тестов

Наборы данных биохимии крови были сначала предварительно обработаны и нормализованы, как описано ранее ⁸ .Мы рассматривали прогнозирование возраста как задачу регрессии. Мы разделяем данные на обучающую и тестовую наборы в соотношении 80/20. Глубокая нейронная сеть была построена путем настройки ее гиперпараметров (например, количества слоев, функции активации и т. Д.) На обучающем наборе и последующего измерения производительности обученной нейронной сети на тестовом наборе.

Реконструкция признаков

Чтобы расширить пространство признаков, используемое для обучения наших предикторов, мы применили регрессию и восстановили пропущенные значения для части анализируемого набора данных.От 30% до 60% набора данных (в зависимости от того, какое из трех пространств признаков мы рассматривали) использовалось для соответствия линейной регрессии данного маркера, а результаты этой регрессионной модели использовались для прогнозирования недостающих значений каждого маркера. для остальной части набора данных. Значения маркеров восстанавливались индивидуально. Восстановление пропущенных значений таким образом увеличило размер каждого пространства признаков с 14, 15 и 18 объектов до 18, 20 и 23 признаков соответственно.

Архитектуры DNN

Мы использовали многослойные нейронные сети с прямой связью и обратным распространением в качестве глубинных моделей (т.е.е., модели с более чем тремя слоями). Для создания библиотек Keras (https://keras.io/) и Theano (http://deeplearning.net/software/theano/) использовались реализации Python 3.x (https://www.python.org) и обучаем нейронные сети. Алгоритм поиска по сетке использовался для нескольких гиперпараметров с оптимизацией для каждого пространства признаков для достижения максимальной точности прогнозов. Мы минимизировали функцию потерь MAE , используя алгоритм обратного распространения. Мы использовали S-образную функцию активации ReLU ²¹ на каждом уровне, EVE ²² или ADAM ²³ в качестве оптимизаторов функции стоимости и выпадение ²⁴ с вероятностью 35% после каждого уровня для обеспечения регуляризации данных.Мы обучили сети пятикратной перекрестной проверке, чтобы компенсировать переоснащение и добиться более надежных показателей производительности. Оптимизированные архитектуры каждой DNN представлены в Приложении. Таблица 6.

Чтобы предсказать статус курения, мы обучили три классификатора трем различным пространствам признаков. Для этого мы снова использовали простые нейронные сети с прямой связью и обратным распространением в качестве глубинных моделей. Для каждого пространства признаков было скорректировано несколько гиперпараметров для достижения максимальной точности прогноза.Мы минимизировали двоичную функцию потерь кросс-энтропии с помощью алгоритма обратного распространения. Мы использовали S-образную функцию активации ReLU на каждом уровне, EVE или ADAM в качестве оптимизаторов функции стоимости и выпадение с вероятностью 35% после каждого уровня. Мы обучили каждую сеть пятикратной перекрестной проверке, чтобы компенсировать переоснащение и добиться более надежных показателей производительности. Оптимизированные архитектуры каждой DNN представлены в дополнительной таблице 6.

Все эксперименты проводились на машине с процессором Intel Xeon CPU E5-2660 с 256 ГБ ОЗУ и NVIDIA Titan X (Pascal).Модели обучались с ранней остановкой со средним временем обучения 25 мин.

Оценка важности признаков

Для оценки FI мы использовали ранжирование RF FI для выбора признаков и важность перестановки признаков (PFI) для окончательного ранжирования. Библиотека Python scikit-learn использовалась для обучения моделей RF ²⁵ . Метод RF позволяет ранжировать признаки в соответствии со снижением точности, усредненным по каждому набору значений дерева (т. Е. Каждое дерево предсказывает возраст в соответствии с одним маркером и присваивает маркеру коэффициент важности; каждое предсказание суммируется, и каждый маркер- соответствующий коэффициент важности усредняется для получения окончательного значения).{N} \, \ frac {{q} _ {i}} {MA {E} _ {i}} $$

(1)

, где q _i - средняя точность уменьшения модели i , а MAE _i - средняя абсолютная ошибка модели i . {2}}}, $$

(2)

, где x _i - хронологическое значение возраста, а x ′ - среднее значение x , y _i - прогнозируемое значение возраста, а y ′ - среднее значение y , N - количество отсчетов; r показывает силу линейной связи между прогнозируемым и фактическим возрастом.{N} | {\ hat {y}} _ {i} - {y} _ {i} |, $$

(4)

, где \ ({\ hat {y}} _ {i} \) - прогнозируемый возраст, y _i - значение возраста, а N - количество выборок. MAE демонстрирует среднее расхождение между хронологическим возрастом и прогнозируемым возрастом.

$$ \ mathrm {Log} \, 2 \, {\ rm {transformed}} \, {\ rm {age}} \, {\ rm {ratio}}: lo {g} _ {2} Aging \ , ratio = lo {g} _ {2} (\ frac {{\ hat {y}} _ {i}} {{y} _ {i}}), $$

(5)

, где \ ({\ hat {y}} _ {i} \) - прогнозный возраст модели, y _i - фактическое значение возраста в хронологическом порядке, а N - количество выборок. .{N} \, {1} _ {A} ({\ hat {y}} _ {i})} {N}, $$

(6)

где \ (A = [{y} _ {i} - \ varepsilon; {y} _ {i} + \ varepsilon] \), \ ({\ hat {y}} _ {i} \) - это прогноз возраста модели, а y _i - истинное значение возраста. Например, если эпсилон \ ((\ varepsilon) \, \) равен 5, а модель DNN предсказывает возраст 55 лет, но реальный возраст составляет 50 или 60 лет, то в соответствии с точностью эпсилона такая выборка будет считаться правильно классифицированной.

$$ {\ rm {F}} 1 \, {\ rm {score}}: F1 = 2 \ times \ frac {precision \ times вспомнить} {precision + вспоминание}; $$

(7)

, где точность и отзыв рассчитываются как:

$$ precision = \ frac {\ sum tp} {\ sum tp + \ sum fp}, $$

(8)

где is tp - истинное срабатывание, а fp - ложное срабатывание.Точность показывает специфичность модели и равна доле правильно спрогнозированных выборок курильщиков от всех выборок, предсказанных как курильщики;

$$ вспомнить = \ frac {\ sum tp} {\ sum tp + \ sum fn}, $$

(9)

где tp - истинное положительное значение, fn - ложное отрицательное значение.