Онлайн фигура по параметрам: Взгляни на своё тело со стороны — интересный сервис с 3D-моделью твоего тела | Loliminti l Арт-фотограф

Эктоморфы отличаются худобой и малой мышечной массой; у мезоморфов отличное пропорциональное телосложение, хорошая мускулатура и физическая сила, а вот эндоморфы склонны к полноте и легко набирают лишний вес.

Как правило, большинство людей не являются ярко выраженными представителями того или иного типа конституции и сочетают в себе признаки двух типов.

Однако эта довольно общая характеристика важна, например, для бодибилдинга или для тренировок, если вы поставили перед собой цель усовершенствовать свою фигуру с помощью спорта.

Кроме того, для каждого из этих типов характерен особый метаболизм, что необходимо учитывать при выборе правильного питания.

Мужчины, как правило, не слишком переживают по поводу своего телосложения, хотя стремление приобрести спортивную фигуру и накачанную мускулатуру многих из них приводит в тренажерный зал, и это можно только приветствовать.

Прекрасную половину человечества приводит туда желание приобрести идеальные параметры, стройную и подтянутую фигуру и (одна из самых частых причин!) избавиться от лишнего жира.

Каждую девушку интересует, как узнать тип фигуры и как можно ее улучшить. Обычно переживания девушек по поводу своего отражения в зеркале начинаются в подростковом возрасте: мало того, что появились прыщи, так и фигура у многих в 14 лет еще весьма далека от заветных 90-60-90.

В утешение подросткам следует напомнить:

• во-первых, вам еще расти и расти: у женщин рост может продолжаться до 17-20, а у мужчин – до 20-25 и даже 28 лет;
• во-вторых, беременность и роды накладывают на женскую фигуру свой отпечаток;
• в-третьих, даже если ваша фигура далека от идеала, если правильно подобрать одежду, то можно презентовать себя в самом выгодном свете;
• и, наконец, в-четвертых, хотя это, наверное, самое главное: никто так придирчиво не будет вас разглядывать, как вы сами себя в зеркале; никто не заметит несущественных (или вообще воображаемых) дефектов внешности, от которых вы впадаете в отчаяние, а потому – не тушуйтесь, подчеркивайте свои достоинства, не обращайте внимания на недостатки, будьте оптимистичны, и вы наверняка будете пользоваться вниманием противоположного пола!

Но прежде чем определить, что носить, нужно выяснить, как определить тип фигуры. Сделать это совсем не сложно: в этой статье есть калькулятор (бесплатно), к которому прилагается таблица с основными параметрами (объемы груди, талии и бедер, ширина плеч и др.), и вы узнаете свой тип фигуры хоть по запястью.

По стандартной классификации принято выделять следующие виды женской фигуры:

• песочные часы (Х) – идеальный вариант 90-60-90, то есть бедра и плечи равны по ширине, а грудь и бедра – по объему, талия четко выражена;

• прямоугольник – грудь и бедра не сильно отличаются по объему, талия нечеткая, жировые отложения на талии, боках и спине;

• груша (она же буква А, треугольник и елка) – широкие бедра при относительно узких плечах, четко очерченная талия, жировые отложения обычно скапливаются на нижней части туловища;

• перевернутый треугольник (конус) – плечи широкие, бедра узкие, талия четко выражена;

• яблоко – жировые отложения равномерно распределены по всему телу, и если от них избавиться в самых проблемных зонах (живот и талия), то фигура станет близка к «песочным часам».

Теперь, когда вам известно, как определить свой тип фигуры, давайте вспомним, какие знаменитости обладают тем или иным типом фигуры.

Вам кажется, что все они сплошь красотки с идеальной фигурой? Однако идеальными пропорциями «песочных часов» обладают далеко не все, хотя в этом плане повезло Мэрилин Монро, Софи Лорен, Кэтрин Зета-Джонс, Скарлетт Йоханссон, Холли Берри и ряду других голливудских звезд.

Впрочем, не меньшей популярностью пользуются и фигуры-«груши» с их ярко выраженной сексуальностью, такие как Бейонсе, Кристина Агилера, Адель, Шакира и, конечно же, Дженнифер Лопес, которая застраховала свою роскошную попу на $27 млн.

«Яблочным» типом фигуры обладают более чем успешные Бритни Спирс, Келли Осборн, Риз Уизерспун, Куин Латиффа, Джессика Симпсон, Келли Кларксон.

К типу фигуры в виде «перевернутого треугольника» относятся Деми Мур, Сигурни Уивер, Рене Зеллвегер и, как ни странно, Анжелина Джоли.

Ее потрясающей красоты лицо настолько отвлекает внимание от фигуры, что мы как-то и не замечаем, что она далека от идеала: бедра узкие, плечи широкие, попа плоская. А что уж говорить о Кэмерон Диаз с ее шикарными длинными ногами и при этом коротким торсом и практически отсутствующей талией?

Посмотрите видео со звездами, и вы убедитесь, что грамотно подобранный гардероб совершенно меняет восприятие образа в целом. А если вы добавите сюда выполнение определенного комплекса упражнений, пусть даже в домашних условиях, то сможете улучшить параметры своей фигуры.

Калькуляторы параметров красоты тела – ОНЛАЙН

Калькулятор расчета параметров красивой, здоровой и крепкой фигуры, утонченной талии поможет достичь вам идеала красоты и стать тем, кем вы хотите – стройной и тонкой девушкой, или может быть наоборот – набрать боле массы, чтобы округлились формы. Каждый организм индивидуален, потому наши калькуляторы подберут для вас необходимые параметры по личным характеристикам.

Для определения идеальных параметров вашей фигуры понадобится минимум значений. Например, рост, вес, возраст, физическая активность, биоритмы.

На основании этих данные калькулятор сможет подсказать, что следует скорректировать в выбранном питании, рассчитает диету, определит желательный индекс массы тела. Красота неразрывно связана со здоровьем, поэтому сервис выдаёт информацию о правильно сбалансированном питании, распределении физических нагрузок, упор на отдельные упражнения (например, для подтяжки кожи лица и мимических морщин).

Вы” сможете определить, превышаете ли норму содержания жира в организме, и как изменить свою фигуру к лучшему, избавившись от лишнего веса, усталой кожи и тяжести в ногах.

>

Расчет геометрических фигур — формулы и онлайн калькуляторы!

Любое тело, имеющее форму, представляет собой совокупность геометрических фигур.

Любую фигуру можно описать математической формулой различной степени сложности. Начиная от простого математического выражения до суммы рядов математических выражений.

Ниже представлены основные геометрические фигуры, наиболее часто используемые в прикладных расчетах, формулы и ссылки на расчетные программы.

Линейные геометрические фигуры

Точка — это базовый объект измерения. Основной и единственной математической характеристикой точки является её координата.

2. Линия

Линия — это тонкий пространственный объект имеющий конечную длину и представляющий собой цепь связанных друг с другом точек. Основной математической характеристикой линии является длина.

3. Луч

Луч — это тонкий пространственный объект имеющий бесконечную длину и представляющий собой цепь связанных друг с другом точек. Основными математическими характеристиками луча являются координата его начала и направление.

Плоские геометрические фигуры

Круг — это геометрическое место точек на плоскости, расстояние от которых до его центра, не превышает заданного числа, называемого радиусом этого круга. Основной математической характеристикой круга является радиус.

Расчет длины круга (окружности)

2. Квадрат

Квадрат — это четырёхугольник, у которого все углы и все стороны равны. Основной математической характеристикой квадрата является длина его стороны.

Расчет периметра квадрата

Прямоугольник — это четырехугольник, у которого все углы равны 90 градусам (прямые). Основными математичскими характеристиками прямоугольника являются длины его сторон.

Расчет периметра прямоугольника

Треугольник — это геометрическая фигура, образованная тремя отрезками, которые соединяют три точки (вершины треугольника), не лежащие на одной прямой. Основными математическими характеристиками треугольника являются длины сторон и высота.

Расчет периметра треугольника

Трапеция — это четырёхугольник, у которого две стороны параллельны, а две другие стороны не параллельны. Основными математическими характеристиками трапеции являются длины сторон и высота.

Расчет периметра трапеции

Параллелограмм — это четырёхугольник, у которого противоположные стороны параллельны. Основными математическими характеристиками параллелограмма являются длины его сторон и высота.

Расчет периметра параллелограмма

Ромб — это четырехугольник, у которого все стороны, а углы его вершин не равны 90 градусам. Основными математическими характеристиками ромба являются длина его стороны и высота.

Расчет периметра ромба

Эллипс — это замкнутая кривая на плоскости, которая может быть представлена как ортогональная проекция сечения окружности цилиндра на плоскость. Основными математическими характеристиками окружности являются длина его полуосей.

Объемные геометрические фигуры

Шар — это геометрическое тело, представляющее собой совокупность всех точек пространства, находящихся от его центра на заданном расстоянии. Основной математической характеристикой шара является его радиус.

Расчет площади поверхности шара

Сфера — это оболочка геометрического тела, представляющее собой совокупность всех точек пространства, находящихся от его центра на заданном расстоянии. Основной математической характеристикой сферы является её радиус.

Расчет площади поверхности сферы

Куб — это геометрическое тело, представляющее собой правильный многогранник, каждая грань которого представляет собой квадрат. Основной математической характеристикой куба является длина его ребра.

Расчет площади поверхности куба

Параллелепипед — это геометрическое тело, представляющее собой многогранник, у которого шесть граней и каждая из них прямоугольник. Основными математическими характеристиками параллелепипеда являются длины его ребер.

Расчет площади поверхности параллелепипеда

Призма — это многогранник, две грани которого являются равными многоугольниками, лежащими в параллельных плоскостях, а остальные грани параллелограммами, имеющими общие стороны с этими многоугольниками. Основными математическими характеристиками призмы являются площадь основания и высота.

Конус — это геометрическая фигура, полученная объединением всех лучей, исходящих из одной вершины конуса и проходящих через плоскую поверхность. Основными математическими характеристиками конуса являются радиус основания и высота.

Расчет площади поверхности конуса

Пирамида — это многогранник, основанием которого является произвольный многоугольник, а боковые грани являются треугольниками, имеющие общую вершину. Основными математическими характеристиками пирамиды являются площадь основания и высота.

Цилиндр — это геометрическая фигура, ограниченная цилиндрической поверхностью и двумя параллельными плоскостями, пересекающими её. Основными математическими характеристиками цилиндра являются радиус основания и высота.

Расчет площади поверхности цилиндра

Быстро выполнить эти простейшие математические операции можно с помощью наших онлайн программ. Для этого необходимо в соответствующее поле ввести исходное значение и нажать кнопку.

Как определить свой тип фигуры по параметрам

Если вы уже искали информацию о том, как определить тип фигуры, то, вероятно, могли заметить, что часто фигура одной и той же знаменитости определена как «песочные часы» на одном сайте и как «груша» на другом. И дело вовсе не в качестве источников и информации на них — мы все склонны ошибаться при определении даже нашей собственной формы тела. Но почему?

Есть несколько причин, по которым трудно классифицировать фигуру: во-первых, мы все разные и у каждого из нас своя внешность. Трудно стандартизировать то, что является уникальным. К тому же, наши тела меняются со временем, и увеличение веса или, наоборот, его потеря могут изменить и тип фигуры. Мы не статичные объекты. И, наконец, нет научного способа определения типа фигуры, а иногда нам просто сложно объективно судить о своей фигуре.

Главное в фигуре — баланс

Давайте договоримся, что мы не будем зацикливаться на точной классификации типа вашей фигуры. Мы всего лишь будем рассматривать ее с точки зрения баланса и гармонии пропорций.

Так уж устроено наше зрение, что пропорциональные объекты кажутся нам визуально приятными. Нам просто нравится на них смотреть. Люди, имеющие сбалансированные пропорции фигуры, кажутся нам красивыми. Но благодаря моде, мы можем уравновесить любую фигуру просто выделяя одеждой те черты, которые нам нравятся, и смещая акцент с тех особенностей фигуры, которые мы не очень в себе любим.

И как раз для того, чтобы выяснить, какие особенности вашего тела требуют уравновешивания, теория типов фигур может быть полезной отправной точкой. Но эту теорию следует принимать за грубый ориентир, а не за жесткие рамки. Потому что, скорее всего, вы не сможете на 100% отнести свою фигуру к какому-то одному типу.

Чаще всего мы вписываемся в какой-либо тип, но также можем отнести себя и к другому. К примеру, у вас могут быть большие бедра, как у «груши», но в то же время широкие плечи, характерные для «треугольника». Секрет в том, чтобы знать, какие части тела позволяют вам вписаться в тот или иной тип, а затем поработать над тем, чтобы их гармонизировать с помощью одежды. Поэтому будьте гибкими в классификации своей фигуры!

Как узнать свой тип фигуры?

Наименее субъективный способ определить тип своей фигуры — это измерить себя. Кроме того, сделая это, вы всегда будете знать свои мерки при выборе одежды в интернет-магазине.

Для того чтобы измерить себя вам, разумеется, понадобится тканевая рулетка и минимальное количество одежды, чтобы избежать неверных измерений. В то же время, окружность груди лучше измерять в бюстгальтере: ведь если вы носите пуш-ап, то с ним у вас получится чуть большая цифра. Убедитесь, что вы стоите прямо. Лента должна плотно прилегать к телу, но не слишком плотно, чтобы не пережимать тело — это сделает измерение неточным. Вам необходимо снять мерки со следующих областей:

• Плечи — измерьте высшую точку ваших плечей;
• Бюст — измерьте окружность груди по самой выступающей ее части;
• Талия — снимите мерку с самой узкой точки вашей талии;
• Бедра — измерьте окружность бедер в самой широкой части ягодиц.

Чтобы узнать, к какому типу относится ваша фигура, вы можете использовать три метода:

1. Определить тип фигуры, используя размеры груди, талии и бедер.
2. Определите тип фигуры, используя измерения плечей, талии и бедер.
3. Посмотреть в зеркало и определить, какие части тела находятся примерно на одном уровне с остальными частями.

5 основных типов фигуры

Ниже вы найдете характеристики пяти основных типов фигуры, обычно используемых в индустрии моды. Эти типы могут быть разбиты на подкатегории, и, как мы упоминали ранее, вы, вероятно, не подойдете точно к какому-то одному из этих типов. Но поскольку мы, на самом деле, заинтересованы не в точной категоризации, а в том, чтобы узнать, какие части вашего тела требуют визуальной коррекции, вы можете определить основной тип своей фигуры, как тот, который вам подходит больше всего.

Каждый из основных типов фигуры имеет свои характерные особенности:

• Прямоугольник выглядит более или менее ровно, т. е. тело прямое, практически без изгибов;
• Груша имеет более объемную нижнюю часть тела по сравнению с верхней;
• Песочные часы имеют более широкую верхнюю и нижнюю части корпуса с узкой талией;
• Перевернутый треугольник имеет большую верхнюю часть тела по сравнению с нижней;
• Яблоко шире в средней и верхней части тела с узкой нижней частью.

Тип фигуры «Прямоугольник»

Пропорции
Бюст / плечи и бедра почти одинаковы в пределах 5% друг от друга, а обхват талии менее чем на 25% меньше бюста.

Тип фигуры «Груша»

Пропорции
Бедра имеют самую большую величину измерения из трех, а талия — самую маленькую. Бедра, по крайней мере на 5%, больше, чем бюст / плечи.

Тип фигуры «Перевернутый треугольник»

Пропорции
Бедра самые узкие из трех частей тела. Размер груди / плечей более чем на 5% больше, чем размер бедер.

Тип фигуры «Песочные часы»

Пропорции
Бюст и бедра почти одинаковые (в пределах 5% друг от друга), а талия как минимум на 25% меньше, чем бюст / плечи и бедра.

Тип фигуры «Яблоко»

Пропорции
Бюст / плечи и талия больше, чем бедра. Талия такая же или шире, чем бюст. Бедра на 5% меньше, чем бюст / плечи.

Если ваши плечи и грудь имеют одинаковую ширину, ваш тип телосложения будет одинаковым как в первом, так и во втором методе определения типа фигуры по параметрам. Но если между ними есть существенная разница, вы можете получить различающиеся результаты. Это абсолютно нормально! Для третьего метода, встаньте перед зеркалом и посмотрите на свою фигуру. Какие ее области вам нравятся больше всего и вы хотите их подчеркнуть? Какие из них вы хотели бы скрыть? Объективный взгляд на свое тело даст вам еще одну возможность определить, к какому типу относится ваша фигура.

Допустим, у вас широкие бедра и широкие плечи, но в то же время довольно маленький бюст. В этом случае вы попадаете в категорию «груша» или «песочные часы» в зависимости от того, какой метод определения вы используете. Но часть тела, которая вас, вероятно, больше всего беспокоит, это маленький бюст, а не бедра или плечи (так как они кажутся пропорциональными). Форма тела, которая характеризуется небольшим бюстом — это «груша», так что вам стоит использовать советы по выбору одежды, касающиеся именно этого типа фигуры.

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс Дзен

чтобы не пропустить выход новых публикаций!

Калькулятор Женской Фигуры – Дисо Нутримун

Для чего нужен Калькулятор Женской Фигуры?

Каждая женщина по-своему красива и уникальна. А знание типа своей фигуры помогает правильно подобрать наряд, чтобы подчеркнуть все свои достоинства и скрыть недостатки.

Помимо этого, некоторые исследования связывают определенные типы фигур с возможными опасностями для здоровья. Однако не нужно расценивать результат калькулятора как серьезный показатель вашего здоровья.

Как правильно получить показания для калькулятора?

Чтобы узнать тип своего тела , вам нужно сделать четыре измерения: обхват груди, талии, бедер и таза. Во время измерения обязательно стойте прямо, руки расставьте в стороны. Убедитесь, что лента плотно прилегает к телу, но при этом не сдавливает кожу.

Обхват груди — это окружность вокруг грудной клетки в самой широкой ее части. При измерении снимите блузку, оставив только бюстгальтер.

Обхват талии — это наименьшая окружность, измеренная вокруг естественной талии, чуть выше пупка.

Обхват таза — это окружность верхней части бедра над областью таза и примерно на 18 см ниже естественной талии.

Обхват бедер — это наибольшая окружность, измеренная вокруг бедер по самой выступающей частью ягодиц.

Типы женских фигур в индустрии моды

В индустрии моды наиболее популярны четыре формы женской фигуры.

• Яблоко или перевернутый треугольник
• Банан или прямоугольник
• Груша, ложка или треугольник
• Песочные часы

Какой тип фигуры у вас и как его рассчитать?

Формы женского тела основаны на общественных стандартах, которые субъективны и различны в разных странах и культурах.

Для нашего калькулятора используется алгоритм, основанный на исследовании в “Международном научном журнале технологии одежды” (International Journal of Clothing Science and Technology).

Он разделяет все типы фигур на семь категорий в зависимости от полученных значений:

1. Песочные часы
   Если (бюст — бедра) ≤ 2.54 И (бедра — бюст)
2. Нижние песочные часы
   Если (бедра — бюст) ≥ 7.62 И (бедра — бюст)
3. Верхние песочные часы
   Если (бюст — бедра)> 2.54 И (бюст — бедра)
4. Ложка
   Если (бедра — бюст)> 5.08 И (бедра — талия) ≥ 17.78 И (таз / талия) ≥ 1,193
5. Треугольник
   Если (бедра — бюст) ≥ 7.62 И (бедра — талия)
6. Перевернутый треугольник
   Если (бюст — бедра) ≥ 7.62 И (бюст — талия)
7. Прямоугольник
   Если (бедра — бюст)

Для чего используется соотношение талии и бедер (СТБ)?

Что такое СТБ?

Соотношение талии и бедер (СТБ) — это индекс, получаемый путем деления двух измерений: окружности талии и окружности бедер. СТБ иногда используется в качестве показателя определенных рисков состояния здоровья.

СТБ и риски заболевания

Согласно исследованию, проведенному Юсуфом С., было показано, что если ожирение будет пересмотрено на основе СТБ, а не ИМТ (индекс массы тела), доля людей, которые будут отнесены к группе риска по заболеваниям сердца, увеличится в три раза.

Чем выше СТБ, тем больше жира в брюшной полости и тем выше риск возможных осложнений для здоровья.

Обратитесь к Калькулятору жира для получения дополнительной информации о различных типах жира и рисках, связанных с лишним весом или ожирением.(ссылка)

СТБ как показатель ожирения

Как показывают исследования, людиимеющие форму тела «яблоко», имеют большую склонность к набору лишнего веса, чем люди с «грушевидной» фигурой.

По данным Американского Национального Института Диабета, Болезней Органов Пищеварения и Почек, женщины с СТБ выше 0.8 и мужчины с СТБ выше 1.0 имеют более высокий риск развития ожирения.

Дисо Нутримун в корреции веса

Легкоусвояемая белковая смесь для приготовления блюд и напитков. Источник необходимых организму аминокислот для коррекции веса.

Показатель СТБ также может помочь в определении степени ожирения.

Всемирная Организация Здравоохранения (ВОЗ) определяет мужчин с СТБ выше 0.90 и женщин с СТБ выше 0.85, как страдающих ожирением людей. Эти показатели эквивалентны индексу массы тела (ИМТ) со значением выше 30.

Чрезмерный избыток веса является причиной ряда серьезных заболеваний, таких как гипертония, ишемическая болезнь сердца, диабет, некоторые виды рака и другие.

СТБ как показатель прогнозирования смертности

Известно, что СТБ — более эффективный показатель для прогнозирования смертности у людей старше 75 лет, чем ИМТ. СТБ также лучше предсказывает склонность к сердечно-сосудистым заболеваниям.

СТБ как показатель репродуктивности

У женщин: СТБ также связана с репродуктивностью. Было обнаружено, что у женщин с СТБ выше 0.80 частота беременности значительно ниже, чем у женщин с СТБ от 0.70 до 0.79.

У мужчин: Исследования также показали, что мужчины с СТБ около 0.9 являются более фертильными, а также имеют меньшую вероятность возникновения рака простаты и яичек.

СТБ и когнитивные способности

Интересно, что СТБ также изучали в отношении влияния на когнитивные способности, меры женской привлекательности, а также в отношении состава пищи в рационе.

Считыватель 2D

Оцифруйте 2D-графики и изолинии, следуя процедуре:

1. Выберите изображение с помощью обзора или перетащите файл изображения на страницу. Принимаются форматы JPG, PNG или GIF.
2. Отметьте область анализа 2D-графика, используя ручки на прямоугольном переключателе.
3. Поместите подпись Colorbar с ручкой линии A-B, чтобы она охватывала все цвета.
4. Выберите ‘Colorbar Type’ независимо от того, состоит ли легенда цветовой полосы из непрерывных гладких цветов или дискретных цветовых интервалов.
5. В ‘Colorbar values ​​(A-> B)’ введите start и end значения легенды colorbar (пример ‘1,10’), соответствующие A и B маркировка.Просто введите A, B для автоматического определения интервалов, однако, если это не удается, вы можете указать все необходимые цветовые интервалы вручную (например, ‘2, 2,5, 3,5, 5, 7, 10’)
6. Нажмите «Создать 2D-график» , и результат отобразится на диаграмме в оттенках серого.
7. Полученные данные 2D-массива можно найти внизу страницы, выбрав подходящий формат JSON или CSV.

Обычно это должно работать в большинстве случаев, однако может потребоваться для оптимизации производительности с помощью дополнительных расширенные настройки.

NB. Приложение все еще находится в стадии бета-тестирования и дорабатывается. На данный момент точность полученного графика может быть низкой и потребует тщательных ручных перекрестных проверок. Любые комментарии и отзывы, связанные с приложением, приветствуются!

Тип цветовой шкалы:

Укажите тип цветовой шкалы легенды, имеющей непрерывный или дискретный цвет

Значения шкалы цветов (A-> B):

Укажите значения легенды цветовой полосы e.г. «1,2,3,4,5,6» или введите только «1, 6» для автоматического определения (дискретных) значений

Образец точек сетки, по горизонтали:

Количество горизонтальных точек выборки на сетке выборки. Пиксели выборки имеют квадратную форму, что означает, что вертикальный размер будет иметь соотношение сторон 1: 1. Максимум 100.

Допуск непрерывных цветов:

Допуск для соответствия цветов шкалы непрерывных цветов, чем ниже, тем точнее, но дает больше пустых пикселей

Force Continuous Цвета:

Если диаграмма имеет непрерывные цвета, но цвет легенды имеет дискретные цвета

Непрерывные линейные сегменты цветной полосы:

Количество точек, используемых для линейной интерполяции непрерывной цветовой шкалы, чем больше, тем лучше результаты

Допуск дискретных цветов:

Допуск соответствия цветов дискретной шкалы цветов: чем ниже, тем точнее, но дает больше пустых пикселей.

пикселей патча, соседи:

Попробуйте заполнить единичные пустые пиксели, обычно из черных линий или текста

Патчить только те пиксели, для которых установлено минимальное количество соседних цветных пикселей.

Переходный поиск Допуск:

Допуск для определения линий разделения цветов шкалы палитры, чем ниже, тем выше чувствительность

Коды для быстрого сохранения и загрузки вышеперечисленных настроек:

.com — Справочное руководство

Руководство по graphreader.com

Вот краткое руководство по элементарным операциям средства чтения графов. В общем, нужно всего несколько шагов для извлечения данных из изображения графика и сохранения их как данных CSV.

Загрузить изображение

Выберите изображение, не слишком большое и не слишком много МБ, и нажмите «Go».
Если допустимо, изображение должно отображаться ниже.

Определить масштабирование оси

Возьмите углы и стороны синего реакционного угла и введите соответствующие значения для y-high, y-low. и x-low и x-high, чтобы установить линейку для масштабирования x и y области графика. Обратите внимание, область кривой не ограничивается синим прямоугольником.

Кроме того, введите размер шага по оси X / интервалы, чтобы определить значения x выборки кривой.

Добавить фиксированные точки

Простая интерполяция

Определив фиксированные точки, выберите «Интерполяция» и выберите либо линейную, либо сплайн-интерполяцию, и нажмите «Создать кривую».В Кривая теперь будет дискретизирована на основе фиксированных точек и заданных интервалов оси абсцисс. Смотрите результат на график (возможно, потребуется нажать кнопку «Перерисовать выбранную кривую»). Полученные данные CSV также можно найти в поле ниже.

Оценка машины (бета)

Оценка машины будет пытаться автоматически отслеживать сегмент кривой, полученный из фиксированных точек на желаемой кривой. Вы вошли.Попробуйте разместить несколько фиксированных точек кривой на нужной кривой. Начальная и конечная фиксированные точки будут определять x-диапазон. Эта функция все еще находится в стадии разработки, поэтому лучше всего работает с довольно отчетливыми кривыми. Могут возникнуть проблемы когда разные кривые пересекают друг друга или когда кривая имеет низкий контраст по сравнению с цветом фона.

Постобработка

При желании можно сгенерировать дополнительный набор данных, в котором простой фильтр применяется после обработки к выборке изгиб.Вы можете выбрать: «Простое среднее», «Скользящее среднее», «Скользящее среднее», «Линейная регрессия» и «Сплайн-аппроксимация». Полученный набор данных будет показан в соответствующем поле данных CSV внизу страницы.

Экспорт CSV вывода

Каждый раз, когда нажимается кнопка «Создать кривую», сгенерированные выходные данные обновляются в полях вывода CSV внизу страницы.Вы можете скопировать эти данные CSV в текстовый редактор или приложение. Нажмите «Экспорт данных», чтобы открыть необработанные данные в виде большого двоичного объекта в новое окно. Используйте это, чтобы сохранить или связать данные с онлайн-инструментами построения графиков или приложениями, такими как:
plotly — https://plot.ly/
Demos — https://www.desmos.com/
Onlinecharttools — https://www.onlinecharttool.com/graph
Таблицы Google — https: // docs.google.com/spreadsheets/
Microsoft Excel

— Учебные пособия — Функции построения графиков с параметрами, определенными в рабочем листе

PlotFunc-Parameter-in-Wks

Содержание

• 1 Резюме
• 2 Что вы узнаете
• 3 ступени
• 4 скрипта

Резюме

Origin может строить функции.Он также может отображать функции с параметрами, определенными на листе. График функции может обновляться автоматически по мере изменения параметров в таблице.

Что вы узнаете

Из этого туториала Вы узнаете, как:

• Определите переменные из рабочего листа в диалоговом окне Установить значения .
• Постройте график функции с параметрами.
• Автоматически обновлять график при изменении параметров.2
  1. Настройте рабочий лист с тремя параметрами p0, p1, p2, хранящимися в столбце A, столбце B, столбце C, как показано ниже.

  2. Нажмите кнопку Добавить новые столбцы на панели инструментов Standard , чтобы добавить новый столбец на рабочий лист.

  3. Выделите столбец D и затем выберите столбец : установить значения столбца . Выберите Auto из раскрывающегося списка Recalculate .Введите сценарий, показанный ниже, для определения параметров в поле редактирования Before Formula Scripts . Нажмите кнопку OK , чтобы закрыть диалоговое окно.

     Обратите внимание, что в верхнем правом углу столбца D есть значок зеленого замка, который указывает, что режим пересчета установлен на автоматический.

  4. Выберите меню Plot> Function Plot: New 2D Plot , чтобы открыть диалоговое окно Create 2D Function Plot .
  5. В этом диалоговом окне установите следующие параметры и нажмите кнопку OK , чтобы закрыть диалоговое окно.

     Тогда вы получите график функции.

  6. График функции может обновляться автоматически при изменении параметров в первой строке рабочего листа. Измените значение в первой строке столбца 2 с 2 на 5 . Щелкните за пределами этой ячейки, чтобы завершить редактирование.

     График функции обновится, чтобы отразить это изменение.

  Скрипты

  Сценарий, используемый в поле редактирования Before Formula Scripts диалогового окна Set Values ​​:

   p0 = col (1) [1]; // Укажите столбец A для p0.2 

  Понимание и расчет количества параметров в сверточных нейронных сетях (CNN) | Ракшит Васудев

  К вашему сведению: изображение выше не соответствует правильному количеству параметров. См. Раздел «ИСПРАВЛЕНИЕ». Вы можете перейти к этому разделу, если вам просто нужны числа.

  Если вы играли с CNN, часто можно встретить сводку параметров, показанную на изображении выше. Все мы знаем, что размер активации легко рассчитать, учитывая, что это просто произведение ширины, высоты и количества каналов в этом слое.

  Например, как показано на изображении выше с coursera, форма входного слоя (32, 32, 3), размер активации этого слоя 32 * 32 * 3 = 3072. То же самое верно, если вы хотите рассчитать форму активации любого другого слоя. Скажем, мы хотим рассчитать размер активации для CONV2. Все, что нам нужно сделать, это просто умножить (10,10,16), т.е. 10 * 10 * 16 = 1600, и вы закончите вычисление размера активации.

  Однако, что иногда может оказаться непростым, так это подход к вычислению количества параметров в данном слое.С учетом сказанного, вот несколько простых идей, которые я должен иметь в виду, чтобы сделать то же самое.

  Позвольте мне задать вам вопрос: как CNN учится?

  Это восходит к идее понимания того, что мы делаем со сверточной нейронной сетью, которая в основном пытается узнать значения фильтра (ов) с помощью обратного распространения. Другими словами, если у слоя есть весовые матрицы, это «обучаемый» уровень.

  По сути, количество параметров в данном слое — это количество «обучаемых» (при условии, что такое слово существует) элементов для фильтра, или параметров для фильтра для этого уровня.

  Параметры, как правило, представляют собой веса, которые изучаются во время тренировки. Это весовые матрицы, которые вносят вклад в предсказательную силу модели, изменяемую в процессе обратного распространения. Кто управляет изменениями? Что ж, выбранный вами алгоритм обучения, в частности стратегия оптимизации, заставляет их менять свои значения.

  Теперь, когда вы знаете, что такое «параметры», давайте погрузимся в вычисление количества параметров в образце изображения, которое мы видели выше. Но я бы хотел снова включить это изображение сюда, чтобы избежать ваших усилий и времени на прокрутку.

  S.1 Основная терминология | СТАТ ОНЛАЙН

  Население

  Население — это любое большое собрание объектов или людей, например американцев, студентов или деревьев, о которых требуется информация.

  Параметр

  Параметр — это любое итоговое число, например среднее или процентное, которое описывает генеральную совокупность.

  Среднее значение совокупности \ (\ mu \) (греческая буква «mu») и доля населения p — это два различных параметра совокупности.Например:

  • Нам может быть интересно узнать о \ (\ mu \), среднем весе всех американок среднего возраста. Население состоит из всех американок среднего возраста, и этот параметр равен µ .
  • Или нам может быть интересно узнать о p , доле вероятных американских избирателей, одобряющих работу президента. В состав населения входят все вероятные американские избиратели, и параметр равен p .

  Проблема в том, что 99.999999999999 … В большинстве случаев мы не знаем — или не можем — знать реальное значение параметра совокупности. Лучшее, что мы можем сделать, это оценить параметр! Здесь на помощь приходят образцы и статистика.

  ---

  Примеры и статистика

  Образец

  Выборка представляет собой репрезентативную группу, взятую из генеральной совокупности.

  Статистика

  Статистика — это любое итоговое число, например среднее или процентное, которое описывает выборку.

  Среднее значение выборки, \ (\ bar {x} \), и пропорция выборки \ (\ hat {p} \) — это две разные статистики выборки. Например:

  • Мы могли бы использовать \ (\ bar {x} \), средний вес случайной выборки из 100 американок среднего возраста, чтобы оценить µ , средний вес всех американок среднего возраста. .
  • Или мы могли бы использовать \ (\ hat {p} \), долю в случайной выборке из 1000 вероятных американских избирателей, которые одобряют работу президента, чтобы оценить p , пропорцию всех вероятных Американские избиратели, одобряющие работу президента.

  Поскольку размер выборки регулируется, мы можем определить фактическое значение любой статистики. Мы используем известное значение выборочной статистики, чтобы узнать о неизвестном значении параметра совокупности.

  Wolfram | Примеры альфа: построение и графика

  ---

  Функции

  Изобразите функцию одной переменной в виде кривой на плоскости.

  Постройте функцию одной переменной:

  Укажите явный диапазон для переменной:

  Постройте функцию с действительным знаком:

  Постройте функцию в логарифмическом масштабе:

  График в логарифмическом масштабе:

  Другие примеры

  ---

  3D графики

  Изобразите функцию двух переменных как поверхность в трехмерном пространстве.

  Постройте функцию от двух переменных:

  Укажите явные диапазоны для переменных:

  Другие примеры

  ---

  Уравнения

  Постройте набор решений уравнения с двумя или тремя переменными.

  Постройте решение уравнения с двумя переменными:

  Другие примеры

  ---

  Неравенства

  Постройте набор решений неравенства или системы неравенств.

  Постройте область, удовлетворяющую неравенству двух переменных:

  Постройте область, удовлетворяющую множеству неравенств:

  Другие примеры

  ---

  Полярные графики

  Нарисуйте график точек или кривых в полярной системе координат.

  Укажите диапазон для переменной theta:

  Другие примеры

  ---

  Параметрические графики

  Графические параметрические уравнения в двух или трех измерениях.

  Укажите диапазон для параметра:

  Нарисуйте параметрическую кривую в трех измерениях:

  Нарисуйте параметрическую поверхность в трех измерениях:

  Другие примеры

  ---

  Другие примеры

  Числовые строки

  Нанесите набор чисел или значений на числовую линию.

  Визуализируйте набор действительных чисел на числовой строке:

  Показать несколько наборов в числовой строке:

  Другие примеры

  Journal of Medical Internet Research

  
  

  Введение

  Подобно пандемии гриппа 1918 года, произошедшей более 100 лет назад, пандемия COVID-19 вызвала серьезные потрясения во всем мире.В конце Первой мировой войны пандемия гриппа 1918 года нанесла ущерб всему миру; он убил более 40 миллионов человек, более 2% населения мира []. Во время вспышки были рекомендованы профилактические меры, такие как социальное дистанцирование и ношение масок, чтобы ограничить распространение вируса []. К сожалению, этих мер оказалось недостаточно. Пандемия гриппа 1918 года продемонстрировала необычный бимодальный или тримодальный пик в Соединенных Штатах, который длился почти два года []. Таким образом, по аналогии мы можем сделать вывод, что снижение показателей заражения COVID-19 не гарантирует непрерывности тенденции.Следовательно, необходимо разработать точную модель распространения COVID-19, которая бы оперативно реагировала на динамическую ситуацию со вспышкой. Если модель точно измеряет эффективность профилактических мер, связанных с COVID-19, и предоставляет разумную информацию о тенденции распространения в ближайшие несколько дней, можно будет проактивно минимизировать ущерб, приняв эффективные меры против повторяющихся вспышек. Кроме того, мы заранее оценили потенциальную роль ряда мер общественного здравоохранения, действующих заранее, на основе разработанной модели, чтобы снизить частоту контактов и тем самым уменьшить передачу вируса в отсутствие вакцины COVID-19 [].

  В последнее время было проведено множество исследований по разработке моделей, чтобы найти математическое описание системы и преобразовать его в текущую ситуацию с COVID-19. В этих исследованиях обычно используется модель «восприимчивый-инфицированный-выздоровевший» (SIR) или ее производные. В некоторых из этих исследований параметры модели считаются постоянными из-за сложности моделирования. Например, в предыдущем исследовании предлагалась концептуальная модель, которая включает индивидуальные поведенческие реакции и действия правительства, в то время как в другом исследовании рассматривалось базовое воспроизводимое число COVID-19 с постоянными параметрами [,].Однако число воспроизведения (R) изначально предполагает переменные, зависящие от времени. R является функцией трех основных параметров; две из них — биологические константы (инфекционность патогена и продолжительность заразности после заражения человека), а другая — социально-поведенческая и экологическая переменная (частота контактов) []. Частота контакта вызывает колебания числа репродукций в результате взаимодействия человека с вектором или человека с человеком, изменяющихся во времени или пространстве. Таким образом, математические параметры модели более разумно определять как переменные, зависящие от времени.Однако в предыдущих репрезентативных исследованиях этот метод не использовался. В предыдущем исследовании фаза разделилась вручную и параметры рассматривались как кусочно-постоянные, изменяющиеся во времени []. В других исследованиях параметры рассматривались как частичные функции времени и предлагались методы аппроксимации изменяющихся во времени параметров [,]. Совсем недавно был предложен метод количественной оценки воздействия карантинного контроля с помощью нейронной сети. Хотя авторы рассматривали силу карантинного контроля как параметр, зависящий от времени, другие параметры все же считались константами [].В целом, в большинстве предыдущих исследований частично использовались изменяющиеся во времени параметры из-за технических трудностей. В общем, параметры детерминированной модели SIR с постоянными параметрами можно оценить после решения решений модели. Однако этот подход имеет ограничение, когда модель имеет параметры, зависящие от времени. В предыдущих исследованиях, связанных с COVID-19 [,], уже было признано, что параметры будут меняться в определенный момент, например, на ранней стадии эпидемии, соблюдении карантинной политики или поставке медицинского оборудования.В результате возникли кусочно-постоянные параметры, зависящие от искусственно разделенных временных интервалов. Напротив, мы предложили новый метод расчета изменяющихся во времени параметров без каких-либо искусственных настроек. Этот метод позволяет нам анализировать периоды возникновения необычных событий и оценивать политику карантина. Это отправная точка этого исследования. Мы стремились разработать модель, которая была бы более точной и чувствительной, чем предыдущие модели, путем введения как можно большего числа зависящих от времени параметров, чтобы отразить ежедневное изменение текущей ситуации.Мы приняли модель SIR с концепцией прямой-обратной задачи. Кроме того, мы аппроксимировали переменные и параметры результата в модели с помощью нейронных сетей, чтобы более точно вычислить скорость заражения, скорость выздоровления и показатели воспроизводства.

  
  

  Методы

  Обзор методологии

  Математическое моделирование — это процесс, направленный на поиск математического описания системы и преобразование его в выражение отношения. Когда система (например, инфекционное заболевание) постоянно изменяется с течением времени, для ее моделирования можно использовать дифференциальные уравнения, которые могут включать параметры.Процесс поиска параметров, которые наилучшим образом соответствуют заданным данным системы, называется обратной задачей. В этом исследовании мы стремились проанализировать распространение COVID-19 в Южной Корее с использованием модели SIR. Мы аппроксимировали каждую конечную переменную (S, I и R) и параметр (β и γ) в модели с помощью глубокого обучения. Более того, чтобы устранить недостатки предыдущих исследований, мы рассмотрели параметры как функции времени, что позволило нам вычислить уровень заражения, скорость восстановления и зависящее от времени число репродукций, R _TD .Этот подход более интерпретируем, потому что β (t), γ (t) и R _TD могут быть получены как функции времени, а также может быть получена общая динамика фактических данных. Мы предположили, что R _TD можно использовать в качестве суррогатного маркера для обозначения нагрузки на ресурсы здравоохранения в регионе. Это связано с тем, что количество доступных коек для пациентов с COVID-19 в районе уменьшается, когда уровень инфицирования увеличивается, или когда скорость выздоровления стагнирует или уменьшается.

  Кроме того, в отличие от других моделей, таких как модель роста, мы не предполагаем какой-либо тип распределения для моделирования.В традиционной модели роста скорость роста рассматривается как кусочно-постоянная функция для вычисления эффективного числа воспроизводств. Однако во многих случаях это предположение нереально, поскольку число репродукций может резко измениться. Напротив, наша модель является подходящим решением для таких проблем из-за ее зависящей от времени природы. Кроме того, мы предоставляем результаты численного моделирования, которые гарантируют сходимость нашего подхода к глубокому обучению. Наконец, наша методология применима во многих областях, связанных с дифференциальными уравнениями, и ее можно легко реализовать без глубокого понимания модели.

  Терминология

  Номер репродукции имеет несколько вариантов. Базовый репродуктивный показатель (R ₀ ) определяется как ожидаемое количество случаев, непосредственно вызванных одним случаем в популяции, при условии, что все люди восприимчивы к инфекции. По сравнению с R ₀ , эффективное число воспроизводств (R _t ) не предполагает полной восприимчивости популяции []. Строго говоря, все репродуктивные номера после первой даты занесения новых патогенов следует рассматривать как R _t .В этом исследовании мы хотели разработать зависящее от времени эффективное число воспроизводств, которое является вариантом R _t ; мы обозначили этот номер как R _TD .

  Данные

  Мы собрали наши данные из Корейских центров по контролю и профилактике заболеваний (KCDC) и Центра системных наук и инженерии (CSSE) Университета Джона Хопкинса. Данные состояли из совокупного числа протестированных людей ( T ), подтвержденных случаев ( I или I _pos ), отрицательных случаев ( I _neg ) и вылеченных или умерших случаев ( R ) с 7 февраля по 30 марта 2020 г. для Южной Кореи и с 5 по 30 марта 2020 г. для административных провинций Сеул, Пусан, Тэгу и Кёнги.Данные доступны на сайте KCDC []. Хотя данные по Южной Корее доступны с 29 января, количество отрицательных, выздоровевших и умерших случаев не доступно за первые несколько недель; поэтому мы начали наш диапазон данных 7 февраля 2020 г. Полные данные, включая количество отрицательных, выздоровевших и умерших случаев, по каждой административной провинции доступны с 5 марта; поэтому мы использовали все данные до 30 марта 2020 г. Мы установили t = 0 на 5 марта 2020 г., когда стали доступны данные для каждой провинции, а 7 февраля 2020 г. соответствует t = –26.6 (а).

  Рис. 1. Общее количество инфицированных и выздоровевших случаев COVID-19 в Южной Корее (слева) и совокупное количество отрицательных случаев и протестированных людей (справа). Посмотрите на этот рисунок Рисунок 2. Ежедневное количество подтвержденных случаев и совокупное количество вылеченных случаев в Сеуле, Пусане, Тэгу и Кёнгидо. Посмотреть эту цифру

  Это исследование было освобождено от информированного согласия комитетом институционального наблюдательного совета больницы Бунданг Сеульского национального университета, поскольку мы использовали общедоступные данные, предоставленные KCDC.

  Модель SIR

  Математическое моделирование инфекционных заболеваний может отражать эпидемию данного инфекционного заболевания и способствовать вмешательствам в области общественного здравоохранения. Для моделирования обычно требуются статистические данные по заболеваниям, расчет параметров модели и анализ эпидемии. Мы приняли модель SIR, которая подходит для наших данных (см.). Для фиксированного времени t≥0 пусть S (t), I (t), R (t) и N (t) обозначают количество восприимчивых, инфицированных и выздоровевших (или удаленных) случаев и сумму этих трех популяции соответственно.Кроме того, мы применили масштабированную модель SIR (разделенную на N для каждой выходной переменной S, I и R) и изменяющиеся во времени параметры (β и γ) к окончательной модели SIR. Мы также предположили, что общая численность популяции не зависит от времени, то есть S ( t ) + I ( t ) + R ( t ) = 1. Математическая формула модели SIR подробно представлены в.

  Рисунок 3. Иллюстрация модели SIR. I: инфицирован; R: восстановлен; S: восприимчивый.Посмотреть этот рисунок

  Deep Learning

  Мы построили пять моделей нейронных сетей для S, I, R, β и γ, обозначенных S _net , I _net , R _net , β _net и γ. _нетто соответственно. Конструкции конкретных моделей представлены в. Мы применили аналогичные методы обучения для решения прямых и обратных задач, которые были представлены в предыдущих исследованиях [,]. Подробная методология глубокого обучения представлена ​​в.

  Рис. 4. Прямые-обратные модели сетей SIR.Каждая сеть содержит 1 входной узел (время t), один1 выходной узел (значение), 4 скрытых слоя и 256 узлов в каждом скрытом слое. Гиперболический тангенс tanh (x) используется в функциях активации, за исключением последнего слоя. Функции Softplus и Sigmoid используются в последнем скрытом слое для соответствия ограничениям S, I, R, β> 0 и 0 <γ <1. I: инфицирован; R: восстановлен; S: восприимчивый. Посмотреть этот рисунок

  Мы провели моделирование для четырех провинций: Сеул, Кенги-до, Пусан и Тэгу. Мы применили пять моделей глубокой нейронной сети (DNN) для получения параметров S _net , I _net , R _net , β _net и γ _net .Для более точной оценки параметров модели мы также предоставили численное решение, называемое четвертым порядком Рунге-Кутта (RK4), с использованием оцененных параметров. RK4 — один из самых известных и теоретически проверенных алгоритмов, который сходится к аналитическим решениям. Напротив, методология данного исследования на основе нейронных сетей имеет слабую теоретическую основу для конвергенции. Поэтому мы стремились показать, насколько близки зависящие от времени параметры, найденные DNN, к реальному решению через RK4.

  Для метода RK4 мы установили размер шага h = 10 ⁻³ , с 26 наблюдениями, используемыми для Сеула, Пусана, Тэгу и Кёнги, и 77 наблюдений, используемых для Южной Кореи. Наблюдения представлены в.

  
  

  Результаты

  Оценка параметров модели SIR с DNN

  Мы оценили параметры модели (β и γ) и переменные результата (S, I и R) в модели SIR через DNN для Южной Кореи, Сеула, Пусан, Тэгу и Кёнги. Результаты для Южной Кореи представлены в.Результаты для Сеула, Пусана, Тэгу и Кёнги представлены на (рисунки SM1 – SM4 соответственно).

  Мы также оценили R _TD для Южной Кореи ().

  Рис. 5. Целевые значения и относительные ошибки модели SIR с 7 февраля (t = –26,6) по 30 марта (t = 25,0) 2020 г. в Южной Корее. Красные линии на трех верхних графиках обозначают значения S ^net , I ^net и R ^net для каждого графика, зеленые линии на трех верхних и средних графиках обозначают наблюдения, а синие линии на На трех средних графиках показаны результаты РК4 с параметрами β ^net и γ ^net .Коэффициент населения — это количество людей в каждой группе (S, I и R), деленное на общее количество людей (N). Относительные ошибки определялись как (| наблюдаемое значение — значение сети [или RK4] | / | наблюдаемое значение |) × 100 и рассчитывались для каждого параметра. I: инфицирован; R: восстановлен; RK4: метод четвертого порядка Рунге-Кутты; S: восприимчивый. Просмотрите этот рисунок Рисунок 6. Значения сети параметров модели «подозрение на заражение-восстановленное» и значения R _TD с 7 февраля (t = –26,6) по 30 марта (t = 25,0) 2020 г. для Южной Кореи.Мы разделили диапазон R _TD на две части, показанные внизу слева (–26,6≤t≤ – 19) и внизу справа (9≤t≤25,0). 18 февраля (t = –15,3) было подтверждено, что первый случай связан с Синчхонджи, который стал отправной точкой вспышки в Тэгу. Посмотреть этот рисунок

  Мы суммировали общую тенденцию, проанализировав R _TD (t). Во-первых, 8 февраля (t = –25,3) в Южной Корее R _TD = 1,0610 предполагает распространение COVID-19. С 18 февраля R _TD (t) резко вырос (t = –15.6), а своего пика (R _TD (t) = 124,8454) она достигла 28 февраля (t = –5,6). После 13 марта (t = 8,0) R _TD снова упал ниже 1, что свидетельствует о тенденции к снижению распространения COVID-19 с эпидемиологической точки зрения. Однако R _TD снова начал расти с 19 марта (t = 14,0). С 7 февраля по 30 марта средние значения β и γ составили 0,1656 и 0,0253 соответственно.

  Во втором случае, Сеул, до 9 марта (t = 4) β достигала 0,2306, а γ — только 0.0192, что приводит к максимальному значению 12,0405 для R _TD в этот период. После 16 марта (t = 11) R _TD снизился до 3,1244, но затем снова увеличился, достигнув 3,8255 30 марта (t = 25). Это указывает на то, что эффективного контроля распространения COVID-19 достичь не удалось. Средние значения β и γ составили 0,0705 и 0,0140 соответственно. В третьем случае, Пусан, 5 марта (t = 0), в начале наблюдения, β составляло 0,1300 (дополнительная таблица), а R _TD было 156.7965. Это связано с тем, что R (t), группа извлечения, не изменилась на начальном этапе, тогда как γ был оценен как 0,0008 из-за ограничения γ> 0. 8 марта (t = 3) R _TD был 0,0908 из-за изменения R (t), достигнув 0,5401 30 марта (t = 25). Средние значения β и γ составили 0,0253 и 0,0670 соответственно. В последнем случае Тэгу, как и в Пусане, R _TD составлял 521,9075 в начале наблюдения 5 марта (t = 0). После 11 марта (t = 6) коэффициент выздоровления γ начал расти быстрее, чем уровень заражения β, при этом наименьшее значение R _TD было равно 0.1224 г., 24 марта (t = 19). После 24 марта R _TD увеличился, достигнув 30 марта 0,2409 (t = 25) (см. Рисунок SM3 в). Средние значения β и γ составили 0,0191 и 0,0387 соответственно. Результаты для других провинций представлены на рисунках и в таблицах в.

  Зависящее от времени эффективное число воспроизведений (RTD)

  Поскольку R _TD представляет собой отношение β (t) к γ (t), R _TD может иметь большое значение, когда γ мало по сравнению с β. Такую ситуацию можно наблюдать на ранней стадии распространения COVID-19 в Южной Корее, за исключением Сеула и Пусана (например, случаи культа Синчхонджи).Однако после вычисления основного числа репродукций в предыдущем исследовании мы получили эффективное число репродукций R _t в обычном диапазоне, найденном в предыдущих исследованиях []. В модели SIR мы аппроксимировали S как 1, потому что S было достаточно большим по сравнению с I. Подробная формула представлена ​​в. R _TD более чувствительно, чем R _t , реагировал на реальную ситуацию от t = –26 до t = –18 (правая часть).

  Рисунок 7. Сравнение R _TD и R _t для Южной Кореи. _т. было рассчитано на основе модели роста. R _t : действующий номер репродукции; R _TD : эффективное число репродукций, зависящее от времени. Посмотреть этот рисунок

  Характеристики RTD

  R _TD — более чувствительный и отзывчивый маркер, чем R _t , и он отражает незначительные изменения ситуаций с течением времени. С помощью R _TD () мы можем более точно определять тенденции к увеличению, особенно в начальной точке вспышки. Кроме того, R _TD — это индикатор, который предшествует реальным изменениям.Если посмотреть на реальные данные, то между пиком R _TD и пиком подтвержденных случаев () [] существует задержка в 4 дня. Мы также наблюдали этот образец временной задержки между пиком R _TD и пиком подтвержденных случаев в других странах (, Характеристики R _TD ).

  Рис. 8. Сравнение R _TD и реальных подтвержденных случаев. R _TD : эффективное число репродукций, зависящее от времени. Посмотреть этот рисунок

  Реальное значение RTD

  Разработанный нами R _TD имеет важные практические последствия для измерения текущего статуса распространения вируса и эффективности вмешательств.Установив частоту инфицирования и скорость выздоровления как параметры, зависящие от времени, можно точно оценить давление истощения ресурсов здравоохранения на сообщество. Действительно, после 5 марта, когда R _TD превысил 500, Тэгу оказался перед угрозой полного истощения медицинских ресурсов [,]. Пациенты, которые находились на самоизоляции дома в ожидании госпитализации, умерли, а ранее защищенная комната с отрицательным давлением заполнилась и не могла постоянно принимать тяжелобольных.В ответ на эту ситуацию правительство Кореи в начале марта открыло Общественный лечебный центр (CTC) для ухода за пациентами с легкими заболеваниями в Тэгу []. В CTC ​​работали семь врачей, пять медсестер и несколько парамедиков, которые наблюдали и ухаживали за пациентами из группы низкого риска с COVID-19. Правительство могло бы превентивно принять решительные меры, если бы оно наблюдало за изменениями в R _TD , которые предшествовали тенденции подтвержденных случаев примерно на 4 дня без какой-либо жертвы пациентов ().

  По сравнению с Тэгу, Кенги-до действовал более активно. R _TD Тэгу на первом открытии CTC был более 500; однако в Кёнгидо было 2,6. Местное правительство в Кёнгидо, которое внимательно следило за ситуацией в Тэгу, предотвратило исчерпание медицинских ресурсов, предоставляя оптимальные медицинские услуги для каждой группы риска пациентов с COVID-19 в сотрудничестве с центральным правительством, наряду с такими общими политиками, как публичное раскрытие мобильных маршрутов зараженных людей, поощрение социальной изоляции и ношение масок ().

  Рис. 9. Сравнение β (t), γ (t) и R _TD в Тэгу и Кёнгидо. Обратите внимание на различия в вертикальных масштабах R _TD . R _TD : эффективное число репродукций, зависящее от времени. Посмотреть этот рисунок
  

  Обсуждение

  Новинка модели

  Мы разработали совершенно новую модель SIR с параметрами, зависящими от времени, с помощью методов глубокого обучения. Кроме того, мы проверили модель с помощью стандартной модели RK4, чтобы подтвердить ее конвергентный характер.Кроме того, мы оценили нашу модель на основе реальных данных, предоставленных KCDC, правительством Кореи и средствами массовой информации.

  По сравнению с предыдущими исследованиями это исследование имеет следующие три технических преимущества. Во-первых, предыдущие исследования касались инфицированных случаев только при определенных предположениях, таких как совокупное число инфицированных случаев, растущее экспоненциально []. В нашем методе мы можем вычислить эффективные и зависящие от времени числа воспроизводства без каких-либо предположений. Более того, мы рассчитали всю динамику для S, I и R одновременно; следовательно, анализ более точен.Во-вторых, в другом предыдущем исследовании авторы вручную разделили фазу распространения COVID-19 в соответствии с профилактическими и контрольными мерами, чтобы преодолеть ограничение постоянного числа воспроизводимых людей []. Однако в нашем методе нам не нужно было искусственно разделить фазы, потому что результаты, включая S, I и R, а также параметры, естественно, зависят от времени. В-третьих, вместо использования методов статистического вывода, как в предыдущем исследовании, мы применили нейронную сеть для решения прямой-обратной задачи, состоящей из модели SIR и ее параметров [].Таким образом, наш метод дает детерминированные и более точные значения без какой-либо статистической погрешности. Кроме того, используя нейронную сеть, наш метод может захватывать более богатые структуры в данных и модели SIR по сравнению с методами фильтрации, использованными в предыдущих исследованиях [].

  Значение для вмешательства в реальном мире

  В ситуации пандемии нового вируса для каждого центрального и местного правительства крайне важно поддерживать соответствующие медицинские ресурсы в готовности к неожиданному проникновению новой болезни.В первые несколько недель марта 2020 года в Южной Корее произошла одна из самых катастрофических вспышек COVID-19. В частности, в Тэгу вся местная медицинская система оказалась на грани краха. Однако корейское правительство вскоре разработало превентивную политику для каждого местного правительства, извлекая уроки из ситуации в Тэгу. Правительство решило проблему острой нехватки больничных коек, пересмотрев критерии сортировки более семи раз и внедрив ККО по всей стране. С тех пор жизни были спасены за счет резервирования коек для наиболее острых пациентов с COVID-19 и помещения пациентов с менее тяжелыми заболеваниями в ЦКО [].

  В такой стране, как Корея, где нет межрегиональной блокады, распространение вируса может усугубиться в течение нескольких дней из-за перемещения вируса по регионам. Фактически, число случаев COVID-19 снова начало расти с 19 марта (t = 14,0), что указывает на то, что сдерживание COVID-19 не может быть реализовано без достижения коллективного иммунитета или разработки терапевтических средств.

  Кроме того, нам необходим инструмент, который может отслеживать эпидемии вирусов одновременно в регионах в кратчайшие сроки.

  Тот же принцип применим, даже если мы расширим наш взгляд с распространения вирусов между регионами на распространение среди стран. В условиях нынешней пандемии COVID-19 мир должен работать вместе, чтобы предотвратить распространение вируса. Это связано с тем, что весь мир в социальном, культурном и экономическом плане взаимосвязан благодаря передовым видам транспорта. Следовательно, существует острая потребность в инструменте, который мог бы чутко реагировать с течением времени, предоставлять информацию о текущей вспышке вируса и оценивать эффективность вмешательств.Методология и новая модель этого исследования могут быть использованы для упреждающего вмешательства. Кроме того, с точки зрения измерения медицинских ресурсов наша модель обладает мощной силой, поскольку она предполагает, что все параметры зависят от времени, что отражает точный статус распространения вируса. Кроме того, методология и подход к моделированию масштабируемы и универсальны; следовательно, они могут быть применены к другим пандемиям новых инфекционных заболеваний, если доступны реальные данные.

  Ограничения

  Это исследование имеет несколько ограничений.Во-первых, модель этого исследования, зависящая от времени, была подтверждена только с данными о COVID-19 из Южной Кореи. Однако эту модель можно легко применить к данным из другой вспышки, поскольку процесс и методология моделирования полностью раскрыты в этой статье. Для перекрестной проверки наших стратегий мы предоставляем результаты аналогичного анализа вспышек в Италии, Швеции и США (см. Рисунки с SM5 по SM10). Во-вторых, из-за природы глубокого обучения результаты модели могли быть переосмыслены с данными из Южной Кореи.Однако с новым подходом к этому исследованию для каждого исследователя более осуществимо и разумно принять методологию моделирования и применять модель, обучая ее локальным данным, отражающим местные ситуации. В этом случае переоборудованная модель может быть интерпретирована как модель, которая надлежащим образом приспособлена к местной ситуации или отражает характеристики региона.

  HJ.H был поддержан грантами Национального исследовательского фонда Кореи (NRF), финансируемыми правительством Кореи (MSIT) (No.2017R1E1A1A03070105 и NRF-2019R1A5A1028324) и грантом Института продвижения информационных и коммуникационных технологий (IITP), финансируемым правительством Кореи (MSIP) (№ 2019-0-01906, Программа аспирантуры по искусственному интеллекту (POSTECH)).

  SYJ и HTJ составили черновик всей рукописи как первые авторы. HJS внес свой вклад в обсуждение данных. HJH контролировал весь процесс как автор-корреспондент.

  Не заявлено.

  Под редакцией Г. Айзенбаха, Г.