Кафедра комп'ютерних інтелектуальних технологій та систем (КІТС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Багатоагентні системи в Industry 4.0(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 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 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 Проблеми підвищення безпеки в ІоТ(ХНУРЕ, 2023) Чорний, Р. В.То reduce risks to users and companies using IoT, security measures such as regular software updates, authentication and authorization, data encryption, and the use of known and trusted standards should be taken. This work discusses modem security methods in IoT. Vulnerabilities of the main protocols: WPA2, TLS, Zigbee have been identified.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 Основні інструменти для реалізації нейромережного підходу в задачах прогнозування(ХНУРЕ, 2023) Полоус, В. Ю.; Власов, В. І.This work discusses the growing popularity of artificial neural networks, a fundamental aspect of AI for prediction. Inspired by human brain structure, neural networks excel at learning and generalizing complex patterns in large data sets. With Docker as a popular platform, Containerization and Apache Spark's in memory data processing engine are key tools for implementing neural networks in forecasting tasks, allowing for scalable and efficient deployment. As research progresses, neural networks are anticipated to be more significant in addressing complex pattern recognition and prediction problems.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 Мультиагентні системидля вирішення статичних і динамічних задач планування робіт(ХНУРЕ, 2022) Андрющенко, Д. Д.The article provides an overview of multi-agent systems and technologies. Multi-agent systems are a subfield of distributed artificial intelligence that is growing rapidly due to the flexibility and intelligence available to solve distributed problems. This chapter provides a brief overview of multi-agent systems. They cover various attributes such as architecture, communication, coordination strategies, decision making, and learning abilities. In the work it is offered to use the distributed system of planning of several agents on the basis of the cooperative approach for the decision of static and dynamic problems of planning of works.Публікація Розробка пристрою керування побутовими приладами за допомогою wi-fi(ХНУРЕ, 2022) Чапарин, І. М.There are many household appliances that can be controlled using an IR remote control; however, this method is no longer entirely relevant at the present time. As in the modern world the quantity of the devices is controlled with a smartphone grows, which allows, in addition to simple control, to come up with various automation scenarios. Above mentioned solution allows you to achieve this goal performing the process with the Arduino microcontroller and some additional modules for it. The proposed solution is can be called universal and offers management options via a web interface, which eliminates the need to install additional mobile applications.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 consideredПублікація 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.Публікація Фрактали та їх принцип. Фрактали у радіоелектроніці(ХНУРЕ, 2022) Канцір, Р. Б.This work is devoted to familiarization with the concept of fractal (main principles), the history of the emergence of this value. The spheres that are associated with fractals and aspen directions for future use are considered. An example of the use of fractals in radio electronics is given. Provided illustrations of the construction of fractals, as well as examples of antennas.Публікація Основи теорії фракталів(ХНУРЕ, 2022) Буряк, В. А.This work is devoted to obtaining or deepening knowledge about the fractal, its discovery, the era of formation, the formation of its term.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 Система підтримки прийняття рішень для управління виробничим процесом(ХНУРЕ, 2022) Готовська А. В.; Буць Д. Є.У статті розглянуто систему підтримки прийняття рішень для управління виробничим процесом за умов невизначеності та багатокритеріальності.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 Основні проблеми пошуку необхідного контенту при виборі сайтів(ГО «Європейська наукова платформа», 2021) Лебідь, В. М.Пандемія коронавірусу завдала серйозної шкоди світовій економіці, але режим локдауну, при якому людям наказано не виходити з дому, виявився дуже сприятливим для компаній, що продають товари в Інтернеті. Зріс попит на програми для віддаленої роботи, навчання, а також послуги проведення онлайн-конференцій, мобільні програми, онлайн кінотеатри та ігри. З'явилися нові можливості для IT-компаній із розробки та продажу спеціалізованих програмних рішень. Тому все, що пов'язане з онлайн-сервісами лише розвиватиметься.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 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 Переваги використання Jenkins Pipeline для реалізації безперервної інтеграції та постачання(Львівський науковий форум, 2022) Сердюк, Н. М.Існує безліч інструментів CI/CD, які можна використовувати для керування та виконання конвеєра. Jenkins Pipeline – це набір плагінів, які підтримують реалізацію та інтеграцію конвеєрів безперервної доставки в Jenkins. Створення Jenkinsfile та передача його в систему керування версіями забезпечує низку безпосередніх переваг.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »