142 lines
6.1 KiB
TeX
142 lines
6.1 KiB
TeX
\documentclass[a4paper, final]{article}
|
||
%\usepackage{literat} % Нормальные шрифты
|
||
\usepackage[14pt]{extsizes} % для того чтобы задать нестандартный 14-ый размер шрифта
|
||
\usepackage[T2A]{fontenc}
|
||
\usepackage[utf8]{inputenc}
|
||
% \usepackage[russian]{babel}
|
||
\usepackage{amsmath}
|
||
\usepackage[left=25mm, top=20mm, right=20mm, bottom=20mm, footskip=10mm]{geometry}
|
||
\usepackage{ragged2e} %для растягивания по ширине
|
||
\usepackage{setspace} %для межстрочного интервала
|
||
\usepackage{moreverb} %для работы с листингами
|
||
\usepackage{indentfirst} % для абзацного отступа
|
||
\usepackage{moreverb} %для печати в листинге исходного кода программ
|
||
\usepackage{graphicx}
|
||
|
||
\usepackage{array}
|
||
\usepackage{multirow}
|
||
|
||
\renewcommand\verbatimtabsize{4\relax}
|
||
\renewcommand\listingoffset{0.2em} %отступ от номеров строк в листинге
|
||
\renewcommand{\arraystretch}{1.4} % изменяю высоту строки в таблице
|
||
\usepackage[font=small, singlelinecheck=false, justification=centering, format=plain, labelsep=period]{caption} %для настройки заголовка таблицы
|
||
\usepackage{listings} %листинги
|
||
\usepackage{xcolor} % цвета
|
||
\usepackage{hyperref}% для гиперссылок
|
||
\usepackage{enumitem} %для перечислений
|
||
\newtheorem{theorem}{Теорема} % Создание нового окружения для теорем
|
||
\setlist[enumerate,itemize]{leftmargin=1.2cm} %отступ в перечислениях
|
||
|
||
\hypersetup{colorlinks,
|
||
allcolors=[RGB]{010 090 200}} %красивые гиперссылки (не красные)
|
||
|
||
% подгружаемые языки — подробнее в документации listings (это всё для листингов)
|
||
\lstloadlanguages{ C++}
|
||
% включаем кириллицу и добавляем кое−какие опции
|
||
\lstset{tabsize=2,
|
||
breaklines,
|
||
basicstyle=\footnotesize,
|
||
columns=fullflexible,
|
||
flexiblecolumns,
|
||
numbers=left,
|
||
numberstyle={\footnotesize},
|
||
keywordstyle=\color{blue},
|
||
inputencoding=cp1251,
|
||
extendedchars=true
|
||
}
|
||
\lstdefinelanguage{MyC}{
|
||
language=C++,
|
||
% ndkeywordstyle=\color{darkgray}\bfseries,
|
||
% identifierstyle=\color{black},
|
||
% morecomment=[n]{/**}{*/},
|
||
% commentstyle=\color{blue}\ttfamily,
|
||
% stringstyle=\color{red}\ttfamily,
|
||
% morestring=[b]",
|
||
% showstringspaces=false,
|
||
% morecomment=[l][\color{gray}]{//},
|
||
keepspaces=true,
|
||
escapechar=\%,
|
||
texcl=true
|
||
}
|
||
|
||
\textheight=24cm % высота текста
|
||
\textwidth=16cm % ширина текста
|
||
\oddsidemargin=0pt % отступ от левого края
|
||
\topmargin=-1.5cm % отступ от верхнего края
|
||
\parindent=24pt % абзацный отступ
|
||
\parskip=5pt % интервал между абзацами
|
||
\tolerance=2000 % терпимость к "жидким" строкам
|
||
\flushbottom % выравнивание высоты страниц
|
||
|
||
|
||
% Настройка листингов
|
||
\lstset{
|
||
language=C++,
|
||
extendedchars=\true,
|
||
inputencoding=utf8,
|
||
keepspaces=true,
|
||
% captionpos=b,
|
||
}
|
||
|
||
\begin{document} % начало документа
|
||
|
||
% НАЧАЛО ТИТУЛЬНОГО ЛИСТА
|
||
\begin{center}
|
||
\hfill \break
|
||
\hfill \break
|
||
\normalsize{MINISTRY OF SCIENCE AND HIGHER EDUCATION OF THE RUSSIAN FEDERATION\\
|
||
Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University\\[10pt]}
|
||
\normalsize{Institute of Computer Science and Cybersecurity}\\[10pt]
|
||
\normalsize{Higher School of Artificial Intelligence Technology}\\[10pt]
|
||
\normalsize{Direction 02.03.01 Mathematics and computer Science}\\
|
||
|
||
\hfill \break
|
||
\hfill \break
|
||
\hfill \break
|
||
\hfill \break
|
||
\large{\textbf{Literature Review}}\\
|
||
\large{\textit{Machine learning approaches for assessing drug resistance in cancer treatment}}\\
|
||
|
||
\hfill \break
|
||
\hfill \break
|
||
\end{center}
|
||
|
||
\small{
|
||
\begin{tabular}{lrrl}
|
||
\!\!\!Student, & \hspace{2cm} & & \\
|
||
\!\!\!group 5130201/20102 & \hspace{2cm} & \underline{\hspace{3cm}} &Tishenko А. А. \\\\
|
||
\!\!\!Supervisor & \hspace{2cm} & \underline{\hspace{3cm}} & Motorin D. E. \\\\
|
||
&&\hspace{4cm}
|
||
\end{tabular}
|
||
\begin{flushright}
|
||
<<\underline{\hspace{1cm}}>>\underline{\hspace{2.5cm}} 2024г.
|
||
\end{flushright}
|
||
}
|
||
|
||
\hfill \break
|
||
% \hfill \break
|
||
\begin{center} \small{Saint-Petersburg, 2024} \end{center}
|
||
\thispagestyle{empty} % выключаем отображение номера для этой страницы
|
||
|
||
% КОНЕЦ ТИТУЛЬНОГО ЛИСТА
|
||
\newpage
|
||
|
||
% \tableofcontents
|
||
% \newpage
|
||
|
||
\section*{Introduction}
|
||
\addcontentsline{toc}{section}{Introduction}
|
||
Progress has been made in chemotherapy drugs, but drug resistance remains a major challenge in cancer treatment and the main cause of cancer progression and even death. However, there are no clear indicators for predicting the risk of drug resistance in patients. Existing drug sensitivity assessment methods has limitations such as low modeling success rates, high cost, and time-consuming process. Machine learning is both an expanding and evolving field of computing, and it seems that it can significantly help in solving chemotherapy resistance problem. Here we provide an overview of how different studies apply machine learning algorithms to predict and understand chemotherapy resistance in various cancer types. Also we consider the strengths and limitations of each approach and discuss obtained results.
|
||
|
||
% \newpage
|
||
|
||
% \section {Первый раздел}
|
||
% \subsection{Первый подраздел}
|
||
% Текст первого подраздела
|
||
|
||
% \section*{Заключение}
|
||
|
||
% \addcontentsline{toc}{section}{Заключение}
|
||
|
||
% Текст заключения
|
||
\end{document} |