Рубрика «визуализация данных»

МИС. Шаблоны исследований - 1

В прошлый раз было описано, какие базовые сущности используются для хранения медицинских данных в МИС Нумеди. Сегодня же предлагаем окунуться в мир шаблонов для протоколов исследований.

Протокол исследования – документ, выдаваемый пациенту на руки. Что же представляет собой шаблон? Красивые картинки и цветные буквы – лишь фасад, а фундамент – структура, хранящаяся в базе данных. По большому счету можно выбрать любой формат описания абстрактных данных, который бы позволил сохранить иерархическую структуру. Мы же остановились на XML.

Шаблоны – это не статические данные, которые заносятся в поле таблицы один раз и забываются. Со временем структура шаблона может измениться. Например, не хватает каких-то измерений, или они, наоборот, лишние, и врач их не заполняет, ставя прочерки или оставляя пустые места. Ещё один случай изменения структуры – расширение функциональных возможностей системы шаблонов или переосмысление старых. Независимо от причины изменений для старой версии шаблона указывается время, до которого он действует, а для нового, в свою очередь, – с какого времени он вступает в силу. Таким образом, все старые протоколы не теряют и не приобретают какие-либо части, и остаются в том виде, в котором были отданы пациенту.

В целом, в системе используется более 15 тегов, и у каждого имеется свой набор атрибутов. С помощью основных тегов, описанных ниже, можно создать шаблон для любого протокола исследования.
Читать полностью »

Глубокие нейронные сети привели к прорыву во множестве задач распознавания образов, таких как компьютерное зрение и распознавание голоса. Сверточная нейронная сеть один из популярных видов нейронных сетей.

В своей основе сверточную нейронную сеть можно рассматривать как нейронную сеть, использующую множество идентичных копий одного и того же нейрона. Это позволяет сети иметь ограниченное число параметров при вычислении больших моделей.

Принцип работы свёрточной нейронной сети. Просто о сложном - 1
2D Свёрточная нейронная сеть
Читать полностью »

Комментарии в последней публикации «Насколько open-source экосистема R хороша для решения бизнес-задач?» насчет выгрузок в Excel привели к мысли, что имеет смысл потратить время и описать один из апробированных возможных подходов, который можно реализовать не выходя из R.

Ситуация достаточно типична. В компании всегда есть N методик по которым менеджеры вручную стараются строить в Excel отчеты. Даже если их и втоматизировать всегда остается ситуация, когда нужно срочно сделать какой-то новый произвольный срез или сделать представление для какого-либо руководителя в специфическом виде.

А еще есть ряд вручную поддерживаемых словарей в формате excel, чтобы преобразовывать представление данных в отчетах и выборках в правильной терминологии.

В силу того, что никакого подходящего инструмента (масса доп. нюансов будет ниже) так и не удалось найти, пришлось сваять «универсальный конструктор» на Shiny+R. В силу универсальности и параметризуемости настроек, такой конструктор можно легко сажать почти на любую систему в любой предметной области.

Является продолжением предыдущих публикаций.Читать полностью »

Содержание

  • Предыстория
  • Сбор статистики
  • Отображение статистики
  • Визуализация и ведение статистики
  • Развертка
  • Заключение

Предыстория

Привет хабр, телеграм сейчас на пике популярности, все скандалы, интриги, блокировки вертятся вокруг него, в связи с чем телеграм выкатил свой вариант прокси под названием MTProto Proxy который призван помочь с обходом блокировки. Однако предоставленные телеграмом сервисы для мониторинга MTProto Proxy не дают возможности наблюдать статистику в реальном времени и собирать её для наблюдения за её изменениями, потому мы будем решать проблему своими силами.
Читать полностью »

Поводом для публикации послужила запись в блоге Rstudio: «Shiny 1.1.0: Scaling Shiny with async», которая может очень легко пройти мимо, но которая добавляет очень весомый кирпичик в задаче применения R для задач бизнеса. На самом деле, в dev версии shiny асинхронность появилась примерно год назад, но это было как бы несерьезно и «понарошку» — это же dev версия. Перенос в основную ветку и публикация на CRAN является важным подтверждением, что многие принципиальные вопросы продуманы, решены и протестированы, можно спокойно переносить в продуктив и пользоваться.

А что еще есть в R, кроме «бриллианта», что позволяет превратить его в универсальный аналитический инструмент для практических задач?

Является продолжением предыдущих публикаций.Читать полностью »

Сортировки вставками - 1

Общая суть сортировок вставками такова:

  1. Перебираются элементы в неотсортированной части массива.
  2. Каждый элемент вставляется в отсортированную часть массива на то место, где он должен находиться.

Читать полностью »

image

Моя специальность — физика конденсированного состояния. Разумеется, в процессе погружения в нее требуется изучать много научных статей, однако на разбор хотя бы одной может уйти немало времени. На arxiv в разделе cond-mat публикуется более тысячи статей в месяц. Складывается ситуация, когда многие исследователи, особенно начинающие, не обладают целостным видением своей области науки. Описанный в этой статье инструмент резюмирует содержимое базы научных статей и призван ускорить работу с литературой.
Читать полностью »

Все рано или поздно приходят к аналитике за данными. В больших многопользовательских играх (да и синглплеере) без этого уже вообще никуда. Сколько пользователей предпочитают новый режим; где слабые места монетизации; куда смотреть геймдизайнерам, чтобы повысить вовлеченность игроков; и еще миллион вещей — подсчитывается вообще всё. И всё это влияет на решения, которые потом принимают разработчики.

А вот внедряют аналитику все по-разному: кто-то покупает сторонние решения (просто, но негибко), кто-то пишет под себя (долго и дорого), а кто-то пока просто считает несколько базовых метрик силами программистов и не заморачивается.

Поэтому я расскажу об инструменте, который будет полезен для всех. Кто только начинает выстраивать аналитику — сможет «на коленке» создать систему с нуля, а компании с уже готовыми решениями — «бустануть» свой подход.
Допинг для аналитики: почему стоит обратить внимание на Apache Zeppelin - 1Читать полностью »

По материалам моего доклада на конференции «Цифровая трансформация» в Москве 16 апреля 2018 г

Мне интересно, как работает блокчейн. Не только какие там алгоритмы, криптография, платформы и криптовалюты. Для меня блокчейн — не только технология, но и новый вид жизни, новая вселенная. Если вы в этом сомневаетесь, посмотрите на этот граф распродажи токенов Aragon:

Анализ блокчейн, или почему сломался миксер? - 1

Все эти адреса, смарт-контракты, токены постоянно взаимодействуют друг с другом, и за ними стоят действия людей, организаций и роботов. Без этого взаимодействия блокчейн и криптовалюты не имели бы никакого смысла и ценности.

Как работают бизнесы в блокчейн, что там делают люди и роботы — эти вопросы заставили меня заняться исследованием блокчейна.

Читать полностью »

Сортировки обменами - 1

Если описать в паре предложений по какому принципу работают сортировки обменами, то:

  1. Попарно сравниваются элементы массива
  2. Если элемент слева* больше элемента справа, то элементы меняются местами
  3. Повторяем пункты 1-2 до тех пор, пока массив не отсортируется

* — под элементом слева подразумевается тот элемент из сравниваемой пары, который находится ближе к левому краю массива. Соответственно, элемент справа находится ближе к правому краю.
Читать полностью »