Рак кожи является самой распространенной онкопатологией в организме человека и одной из ведущих причин смертности в мире. Технологии искусственного интеллекта способны сравняться и даже превзойти возможности дерматолога по эффективности визуальной классификации. Таким образом, актуальна разработка высокоточных интеллектуальных систем вспомогательной диагностики в области дерматологии, для выявления рака кожи на ранних стадиях. В работе предлагается ансамблевая интеллектуальная система анализа гетерогенных дерматологических данных на основе мультимодальных нейронных сетей с различными сверточными архитектурами. Точность средневзвешенной ансамблевой модели на основе мультимодальных систем с использованием сверточных архитектур AlexNet, SeNet_154, Inception_v4, Densenet_161, ResNeXt_50 и ResNeXt_101 для 10 диагностически-значимых категорий составила 87,38%.

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, мультимодальные нейронные сети, ансамблевые нейронные сети, цифровая обработка данных, гетерогенные данные, рак кожи, меланома

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 3.1.6 - Онкология, лучевая терапия

История  сельского огневого страхования на Дону, анализ деятельности Страхового учреждения войска Донского (1870-1876), областной земской управы (1876-1882), областного распорядительного комитета по земским делам (1882-1919). Выявлена специфика  страхования для казачьего населения: сбор страховых платежей станичными и волостными правлениями, выбор казаками оценки страхования и др. Показано преобладание взаимного страхования, проанализирован процесс накопления страхового капитала

Ключевые слова: страхование, организация страхового дела, земское страхование, взаимное страхование, страховой случай, страховая оценка, страховые скидки

05.02.22 - Организация производства (по отраслям) , 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности)