Данная исследовательская работа посвящена проблеме классификации патологий на снимках компьютерной томо!рафии почек с использованием глубоких нейронных сетей, которая анализирует не только бинарную классификацию типа «норма/патология», но и сложные вопросы дифференциальной диагностики между патологиями. В работе также предложен комбинаторный подход к классификации патологий, в котором показано, что первоначально постановка общего диагноза с использованием четырехфакторной модели классификации, а в сомнительных случаях дополнительное обследование с использованием бинарных или тернарных моделей, приемлемо для клинической практики.

В статье представлен метод управления гидротехническими сооружениями в открытых каналах в режиме реального времени с использованием многослойного персептрона (MLP) и искусственных нейронных сетей (ANN). Разработанная модель ANN, превосходящая традиционные гидравлические модели по эффективности, предназначена для прогнозирования состояния затвора на основе уровня воды, расхода и потребности в воде.