ElAr :: Перегляд Кафедра комп'ютерних інтелектуальних технологій та систем (КІТС) за назвою

Публікація

(ХНУРЕ, 2023) Пушко, В. В.

Artificial intelligence is actively used m industry. 1 tie definition of Multi Agent systems is given. The relationship between Multi-Agent systems and biological behavior in nature is described. The advantages of Multi-Agent systems are listed. The definition of Industry 4.0 is given. Industry 4.0 has evolved the concept of Cyber Physical Production Systems. The literature is analyzed and examples of the use of Multi-Agent systems and Industry 4.0 are given. Multi Agent systems are actively implemented in Industry 4.0. Their application makes it possible to develop new approaches to the solution of current problems of industry. The use of Multi-Agent systems in Industry 4.0 is a promising area for further research and will contribute to the development of the industry.

Публікація

Багатоагентні системи як спосіб моделювання та проектування

(ХНУРЕ, 2020) Охотников, О. С.

An analysis of the problem of using multi-agent systems revealed the lack of a unified approach to the design and creation of a convenient way of modeling distributed systems. Multi-agent systems provide a useful modeling framework in systems consisting of a large number of agents who interact with each other in various ways. In these models, the agents change their actions as a result of events in the process of interaction. The behavior of the whole system depends on these interactions between agents, which can be represented in a model. Multi-agent system are used to set up spatial models, which integrate social and ecological dimensions.

Публікація

Багатокроковий метод навчання адаліни за наявністю стаціонарних корельованих завад

(ХНУРЭ, 2021) Руденко, О. Г.; Безсонов, О. О.; Сердюк, Н. М.; Лебедєв, О. Г.; Лебедєв, В. О.

Розглянуто задачу побудови рекурентної форми багатокрокового алгоритму навчання АДАЛІНИ при наявності стаціонарних корельованих завад. Процес навчання АДАЛІНИ можна значно прискорити, якщо застосувати багатокроковий алгоритм, який використовує обмежене число вимірів, тобто має обмежену пам’ять, та побудований на базі алгоритму поточного регресійного аналізу. Розглянуто задачу побудови рекурентної форми алгоритму поточного регресійного аналізу, що дозволяє здійснювати оцінювання невідомих параметрів при наявності стаціонарних корельованих завад. Отримано основні співвідношення, які описують процеси накопичення нової і скидання застарілої інформації. Показано, що алгоритми, які розглядаються, використовують перетворення випадкового вектора з корельованими складовими в випадковий вектор з некорельованими складовими.

Публікація

Важливість технологій глибокого машинного навчання

(2021) Потьомкіна, К. О.

In deep learning, a computer model learns to perform classification tasks directly from images, text, or sound. Deep learning models can achieve state-ofthe-art accuracy, sometimes exceeding human-level performance. Models are trained by using a large set of labeled data and neural network architectures that contain many layers.

Публікація

Вдосконалена система створення та контролю микроклімату у замкнутому приміщенні

(ХНУРЕ, 2021) Шеліхов, Ю. О.

Until then, there are prospects for the development of urbanized agricultural production (farm farming) based on the analysis of key innovative technological and market trends. It means that there is a tendency towards a speedy obsession with native lands, the cultivation of resources in ecosystems, including resources in the light ocean, negative inheritance of changes in the climate are the main factors of growth in the development of traditional The revision of the territory of the mass media from the mass markets should be carried out until the approval of the significant communications of the views.

Публікація

Використання згорткових нейронних мереж для виявлення лицьових масок на зображенні і відео

(ХНУРЕ, 2021) Совєцький, М. О.

The report discusses the use of convolutional neural networks for recognizing the presence of masks on a person's face from images and videos. For this, the MobilNet architecture is used, the use of which requires fewer resources

Публікація

Використання комп’ютерного зору для розпізнавання образів

(ГО «Європейська наукова платформа», 2021) Омельченко, С. О.

На даний момент комп’ютерні методи, що імітують людський зір, використовуються не тільки для виявлення, відстежування і класифікації об’єктів, але й для таких задач як розпізнавання тексту, ідентифікації предметів і людей, відновлювання зображення, оцінки руху, автопілотування, а також діагностики захворювань. Одним з основних напрямків використання комп’ютерного зору є розпізнавання образів – це використання комп’ютерних алгоритмів для виявлення закономірностей даних. Він класифікує дані на основі статистичної інформації або знань, отриманих із шаблонів, та їх представлення.

Публікація

Використання комп’ютерного зору для ідентифікації змісту етикеток харчових продуктів

(ГО «Європейська наукова платформа», 2021) Сорока, Д. О.

Комп'ютерний зір використовується в різних галузях промисловості – від енергетики та комунальних послуг до обробної промисловості та автомобілебудування. Комп'ютерному зору необхідний великий обсяг даних. Він багаторазово проводить аналіз даних, поки не виявить відмінності і, в результаті, не розпізнає зображення. Для цього використовуються дві основні технології: глибоке навчання та згорткова нейронна мережа (ЗНМ). Машинне навчання використовує алгоритмічні моделі, які дозволяють комп'ютеру самостійно вивчати контекст візуальних даних. Якщо через модель подається достатня кількість даних, комп'ютер проаналізує дані і навчиться відрізняти одне зображення від іншого.

Публікація

Використання контейнерних застосунків для задачі прогнозування

(ХНУРЕ, 2023) Власов, В. І.; Полоус, В. Ю.

This work discusses the increasing need for effective big data analysis methods like forecasting and the challenge of inefficient resource management. Containerization technologies, such as Kubemetes, offer a solution to these problems by providing improved resource utilization, simplified deployment, and greater flexibility. Containerization allows for autoscaling, which adjusts resource allocation based on workload, improving performance, reducing costs, and enhancing forecasting accuracy. By combining autoscaling capabilities with Kubemetes' container orchestration, forecasting tasks can achieve better performance, flexibility, and cost-effectiveness, leading to widespread adoption in big data analysis.

Публікація

Використання нейронних мереж для визначення сумісності між викладачем і студентом

(ХНУРЕ, 2023) Коваленко, М. О.

The use of neural networks has become increasingly popular in recent years, and one area where they can be particularly effective is in determining teacher student compatibility. While teacher-student compatibility has long been recognized as an important factor in the learning process, using traditional methods to assess compatibility can be time-consuming and subjective. Neural networks offer an alternative approach that can be more efficient, accurate and objective.

Публікація

Використання технології комп’ютерного зору при проведенні онлайн тестування

(ХНУРЕ, 2021) Татарников, А. О.

The presented work is devoted to the use of computer vision technology during online testing. The main problems of organizing and conducting online testing offline are considered. It is proposed to use a hybrid architecture, which is based on the joint work of the algorithm for finding violations and controlling the testing process remotely. The proposed solution provides fast and accurate interaction between students and the control program in real time.

Публікація

Використання технології розпізнавання емоцій людини на основі штучних нейронних мереж в освіті

(ГО «Європейська наукова платформа», 2021) Татарников, А. О.

У зв'язку з переведенням навчального процесу на принципово нові навчальні плани істотно зростає роль самостійної роботи студентів, яка стала основною формою отримання знань. В таких умовах виникає гостра необхідність інтеграції спеціалізованих форм контролю навчальної роботи студентів, і автоматизації навчального процесу в цілому. Це пов'язано з тим, що оцінка завдань і контрольних тестів для великих обсягів студентів, займає значну кількість часу, який можна було використати для взаємодії викладача зі студентами, підготовки до занять або роботи над професійним розвитком самого вчителя.

Публікація

Використання штучного інтелекту в медицині

(ХНУРЕ, 2022) Омельченко, С. О.

This work is devoted to the study of the use of artificial intelligence in medicine. It is considered what artificial intelligence is in medicine, how artificial intelligence is trained and how it processes the received data, in what areas of medicine it is used and what it can be suitable for, what diseases it can diagnose at an early stage, how it can simplify the work of doctors and life the patients themselves. The main advantages and disadvantages of using artificial intelligence in medicine, as well as its further development and future opportunities in medicine were also considered

Публікація

Використання штучного інтелекту для моніторингу та аналізу ефективності акційних пропозицій

(ХНУРЕ, 2024) Боровик, П. К.

This work explores the role of AI in improving the effectiveness of promotional offers in both retail and online marketing in the face of growing competition and consumer expectations. Traditional methods of analysis lack accuracy and efficiency, while AI's ability to process large amounts of data allows us to predict the results of promotional campaigns. Today, AI tools play an important role in planning marketing strategies, helping to adapt to consumer preferences and changes in strategy. AI analytical capabilities allow companies to increase the effectiveness of promotional campaigns, introduce product innovations, and attract customers.

Публікація

Впровадження візуалізаційних технологій під час навчання

(ХНУРЕ, 2021) Зюзько, А. О.

An analysis the use of visualization tools during training was made in the paper. Research has shown that visualization uses concepts, methods and tools borrowed from other fields: the principles of map construction, the principles of data representation in graphs, graphic design, software and others. It is proposed to use animation to create a generalization, through which you could base your predictions.

Публікація

Гібридні нейронні мережі з імунним навчанням для розв’язання задачі прогнозування часових рядів

(ХНУРЕ, 2020) Гніденко, В. А.; Звонкова, В. О.

This paper explores the principles of neural network hybridization and immune algorithms, which allows us to create new types of information processing models that have a higher quality of problem solving while reducing computational training costs. The use of hybrid neural networks for solving time series prediction is considered.

Публікація

Застосування багатоагентного підходу в internet of things

(ХНУРЕ, 2023) Куренко, В. О.

Algorithms of distributed artificial intelligence, including Multi-Agent systems, were defined. The relationship between Multi-Agent Systems and the Internet of Things has been revealed. The definition and areas of application of the Internet of Things are given. The literature is analyzed and examples of the use of Multi-Agent systems and the Internet of Things are given. The advantages and disadvantages of this method were determined. The implementation of an agent approach in the Internet of Things is a promising direction for further research, but for further development it is necessary to solve existing problems.

Публікація

Застосування нейромережевого підходу в задачах прогнозування забруднення пластинчастих теплообмінників

(ХНУРЕ, 2023) Пирогов, В. О.

The problem of the dynamics of contamination of plate heat exchangers is relevant, as it affects the efficiency and cost-effectiveness of the operation of heat exchangers. Contamination of heat exchanger plates can lead to reduced heat exchange, increased energy consumption and equipment wear. The application of artificial intelligence and machine learning can help solve this problem.

Публікація

Згорткові нейронні мережі як основа машинного навчання

(ХНУРЕ, 2020) Потьомкіна, К. О.

This given work is devoted to Convolutional Neural Networks (ConvNets or CNNs). CNNs are a category of Neural Networks that have proven very effective in areas such as image recognition and classification. ConvNets have been successful in identifying faces, objects and traffic signs apart from powering vision in robots and self driving cars.

Публікація

Методи пошуку ключових слів

(ХНУРЕ, 2022) Лебідь, В. М.

This work is devoted to methods for extracting keywords. Often in scientific papers and publications there is a large amount of text that is very difficult to read quickly and at the same time not to lose important information. In this case, it becomes necessary to reduce the volume of the document by highlighting the most significant parts of the text, called the abstract. Compiling keywords is a complex and time-consuming job. This task requires additional staff and therefore it is more expedient to use systems for automatically extracting keywords from text.

Перегляд

Перегляд Кафедра комп'ютерних інтелектуальних технологій та систем (КІТС) за назвою

Результатів на сторінку

Варіанти сортування