Работы по исследованию процессов формирования здоровья на индивидуальном и популяционном уровне являются, с одной стороны, интересными в фундаментальном плане, а с другой стороны, актуальными в прикладном. Кризис систем здравоохранения как в развитых, так и развивающихся странах поставил перед правительствами большинства государств задачу пересмотра политик здравоохранения и разработки новых методологий и технологий оценок и управления здоровьем населения. В современных условиях ведущая роль в сохранении и укреплении здоровья отводится самому индивиду. Однако, отсутствие соответствующих образовательных технологий, позволяющих трансформировать медицинские знания о психических, физических и социальных составляющих здоровья в самосохранительное поведение на уровне повседневных привычек и навыков, не позволяет в настоящее время достичь заметных результатов на популяционном уровне. В ИПУ РАН им. В.А.Трапезникова и МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках программы интеграции высшей школы и академической науки в этом направлении ведется совместная работа, результаты которой изложены в препринте. Для руководителей ведомственного и территориального уровней, а также для исследователей популяционного здоровья.

В работе изложены результаты развития технологии и системы ЭДИФАР, полученные в Лаборатории №38 “Процессов управления и контроля по неполным данным” Института проблем управления РАН в рамках фундаментальной темы “Исследование неоднородных популяций и управление по неполным данным”. Мониторинг - система ЭДИФАР предназначена для сбора и обработки субъективной информации от населения, касающейся образа жизни, жалоб на здоровье и социальное благополучие, а также для учета потребностей, оценок и мнений людей относительно действий властей в сфере здравоохранения и социальной защиты на местах. Сбор данных осуществляется через диалог (собеседование) пациентов с компьютером в учреждениях - первичной медико-санитарной помощи (поликлиники, консультации, диспансеры и т.п.). Работа предназначена для лиц, принимающих решения в администрациях на территориальном уровне, а также для исследователей, работающих в областях: социальногигиенических, эпидемиологических, социологических, а также везде, где требуется оперативный сбор (через выборочные опросы) достоверной информации, касающейся больших контингентов населения.

Работа посвящена описанию методов типовой идентификации, позволяющих по приближенно вычисленным авто- и взаимным корреляционным функциям реализаций найти приближенный оператор объекта в классе линейных моделей быстро и практически без счета. В первой ее части дан метод типовой идентификации, использующий предварительно параметризованные авто- и взаимные корреляционные функции, во второй - метод, не требующий предварительной параметризации. В другой работе - "Оценка параметров модели при типовой идентификации линейных объектов" - будут приведены типовые таблицы, методика и примеры пользования ими.

Рассматривается автоматизированная система научных исследований физиологических процессов высших растений, включающая в себя систему автоматической оптимизации и информационно-измерительную систему для сбора и обработки информации о ходе эксперимента. Описывается организация этих систем на базе аппаратных и программных средств. Приводятся результаты применения разработанных систем в исследованиях фотосинтеза растений.

Рассматриваются возможности повышения производительности вычислительных систем при решении задач обработки данных за счет введения специальных операций для организации мультипроцессного режима. Описывается система макрокоманд интерпретирующей программы. Оценивается эффективность мультипроцессного монитора на примере решения типовых задач.