Statistics Based Models for the Dynamics of Chernivtsi Children Disease

Autor: Igor Nesteruk

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 5 (2017): ; 26-34
Научные вести КПИ; № 5 (2017): ; 26-34
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 5 (2017): Engineering; 26-34
Наукові вісті Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут", Iss 5, Pp 26-34 (2017)
"Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine ""Kyiv Politechnic Institute"""
"""Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine """"Kyiv Politechnic Institute"""""""
Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2017, № 5(115)

Background. Simple mathematical models of contamination and SIR-model of spreading an infection were used to simulate the time dynamics of the unknown before children disease, which occurred in Chernivtsi (Ukraine). The cause of many cases of alopeci

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0a2cfdbcf1f2dcbebc3d4c856d3ccf9b
https://doi.org/10.20535/1810-0546.2017.5.108577

Моделирование методом молекулярной динамики для анализа структуры и функций ферментов Amadoriase

Autor: Rigoldi, Federica, Spero, Ludovica, Dalle Vedove, Andrea, Redaelli, Alberto, Parisini, Emilio, Gautieri, Alfonso

Publikováno v: Innovative Biosystems and Bioengineering; Том 1, № 1 (2017); 57-71
Наукові вісті КПІ; № 2 (2017): ; 45-57
Научные вести КПИ; № 2 (2017): ; 45-57
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 2 (2017): Engineering; 45-57

Background. Enzymatic assays based on Fructosyl Amino Acid Oxidases (FAOX) represent a potential, rapid and economical strategy to measure glycated hemoglobin (HbA1c), which is in turn a reliable method to monitor the insurgence and the development o

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ea0a9045a9e7d23038d8802a5d49083a
http://ibb.kpi.ua/article/view/112811

Моделювання молекулярної дифузії в неоднорідному середовищі

Autor: Zagumennyi, Iaroslav V.

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 2 (2017): ; 65-73
Научные вести КПИ; № 2 (2017): ; 65-73
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 2 (2017): Engineering; 65-73

Background. Due to combined effects of medium inhomogeneity and action of external forces, i.e. Earth’s gravitation, electro-magnetic forces, global rotation, etc., a number of specific fluid motions appear in the environmental and life systems eve

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::0b3b34f916f78a7b1c9a3d5b36fb0f5d
http://bulletin.kpi.ua/article/view/92788

Identification and Assessment of Electrocardiographic Markers of Cardiac Electrical Instability

Autor: Yevgeniy Karplyuk, Kateryna Ivanko, Nataliia Ivanushkina

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 1 (2017): ; 37-47
Научные вести КПИ; № 1 (2017): ; 37-47
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 1 (2017): Engineering; 37-47
"Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine ""Kyiv Politechnic Institute"""
"""Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine """"Kyiv Politechnic Institute"""""""
Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2017, № 1(111)

Background. Development of the methods for identification and assessment of early signs of heart disorders makes it possible to catch the sight of disease at its initial stage. The article considers the methods of early diagnosis of the cardiovascula

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::99541590536ca15baa18760c8216051a
http://bulletin.kpi.ua/article/view/91386

Штучна нейронна мережа для мультикласової класифікації та її застосування до визначення функціонального стану щитовидної залози

Autor: Kriukova, Galyna, Radchenko, Serhii, Sudakov, Oleksandr

Publikováno v: Наукові вісті КПІ; № 1 (2017): ; 48-53
Научные вести КПИ; № 1 (2017): ; 48-53
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 1 (2017): Engineering; 48-53

Background. Development of automated diagnostic requires selection and improvement of appropriate machine learning methods, in particular multiclass recognition. Artificial Neural Networks (ANN) of various architecture are considered as an approach t

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::2bd06f7a732710610fe6d29073d0ae12
http://bulletin.kpi.ua/article/view/93128