Кафедра комп'ютерних інтелектуальних технологій та систем (КІТС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Інформаційні технології та системи(«Стиль-іздат», 2020) Бурдаєв, В. П.; Руденко, О. Г.; Олейник, К. О.; Корабльов, М. М.; Лосєв, М. Ю.; Грабовський, Є. М.; Сердюк, Н. М.; Чередніченко, О. Ю.; Безсонов, О. О.; Янголенко, О. В.; Удовенко, С. Г.; Чала, Л. Е.; Пандорін, О. К.; Аксак, Н. Г.; Романюк, О. С.; Фомічов, О. О.; Пушкар, О. І.В монографії розглянуті сучасний стан та перспективи розвитку інформаційних технологій та систем різних видів і різного прикладного характеру. Монографія представляє інтерес як для фахівців, сфера діяльності яких безпосередньо пов’язана з розробкою прикладних інформаційних технологійі систем, так і для більш широкого кола фахівців. Вона буде корисною викладачам, аспірантам і студентам, що спеціалізуються в області інформаційних технологій, і всім, хто серйозно цікавиться проблемами інформаційного суспільства. За достовірність викладених фактів, цитат та інших відомостей відповідальність несе автор.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 Перспективи використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та відстеження побічних ефектів лікарських засобів(ХНУРЕ, 2024) Швиденко, А. О.This work studies the use of artificial intelligence (AI) algorithms for predicting and monitoring the side effects of medicinal drugs. The first algorithm considers the use of a Geometric Self Expressive Model (GSEM) with data from the SIDER and OFFSIDES databases. In GSEM, the focus is on a matrix approach to predict the likelihood of drug side effects. It is also proposed to use the AI algorithm in post-clinical observation and in collecting patient data from social networks and forums for discussion. This research demonstrates the potential of AI as a complement to traditional methods with the aim of enhancing the safety of medical treatment.Публікація Удосконалення системи сортування номерів у готельному сервісі(ХНУРЕ, 2024) Чередниченко, І. С.This work is devoted to improving the system of sorting rooms in the hotel service by using genetic algorithms (GA) and neural networks (NN) in order to improve efficiency and convenience for customers.Публікація Паралельні імунні системи для розпізнавання образів(ХНУРЕ, 2024) Дараган, Д. М.The subject of the proposed paper is the use of parallel distributed computing on GPUs to solve the problem of pattern recognition by means of artificial immune systems. The purpose of this work is to review the prospects for the use of modern hardware for the study of areas of artificial intelligence, inhibited by the level of technical development. The relevance of the work lies in the constant growth of data volumes and the need for their processing using advanced methods. The theoretical foundations of the subject were considered, assumptions were made regarding the effectiveness of an approach, and prospects for future research were outlined.Публікація Особливості мови програмування Java та хмарних технологій(ХНУРЕ, 2024) Ілляшенко, І. Б.This article demonstrates the benefits of using cloud computing in Java based software as an important component of modern web development. Cloud computing is considered so revolutionary because it frees companies from maintaining their own servers, paying for a huge IT department and being responsible for cyber security in a rapidly changing security environment. It enables companies to quickly deploy and manage applications, minimizing infrastructure costs and ensuring optimal performance. Cloud computing is another area of the IT market that is the future and where Java is not only used, but often the main language. This paper describes an attempt to predict the future of Java and cloud computing based on the current situation.Публікація Особливості використання Apache Kafka у розподілених системах реального часу(ХНУРЕ, 2024) Погорєлова, Л. А.The article provides a detailed description of distributed systems for real time data analysis and processing. In the modern world, where speed, accuracy, and timeliness of information are becoming key success factors, understanding, and using Big Data and data processing is extremely important. To achieve this goal, it is necessary to use appropriate tools and modern approaches that allow efficient processing, analysis, and use of data. Apache Kafka is one of such tools. It supplies useful methods of communication between producers and consumers. The basic principles of the message broker architecture were considered.Публікація Інтеграція обробки великих даних за допомогою нейромереж у хмарні обчислення(ХНУРЕ, 2024) Сердюк, С. С.The integration of cloud computing and big data processing using neural networks opens wide opportunities for the development and improvement of information analysis. This approach makes it possible to use resources efficiently, speed up data processing, and provide accurate and predictable results thanks to neural networks.Публікація Факторизованные алгоритмы обучения персептрона в задаче построения нелинейной модели(ХНУРЭ, 2020) Бессонов, А. А.; Олейник, К. О.; Романюк, О. С.; Руденко, О. Г.; Сердюк, Н. Н.С целью улучшения вычислительных свойств процедур обучения искусственных нейронных сетей (ИНС), которые, являясь универсальными аппроксиматорами, позволяют восстановить с заданной точностью любую сколь угодно сложную непрерывную нелинейную функцию, разработаны их факторизованные формы, основанные на преобразованиях Холесского, Хаусхолдера и ортогонализации Грамма-Шмидта. Проведенный анализ их свойств показал, что наиболее эффективным способом повышения устойчивости алгоритма обучения является применение преобразования Хаусхолдера.Публікація Пошук працездатних proxy-адресів з використанням нейромережевого підходу(ХНУРЕ, 2022) Корабльов, М. М.; Фомічов, О. О.; Васюк, Д. В.Для підключення користувача до Інтернету можна використовувати proxy-сервери, які забезпечують різні рівні функціональності, безпеки та конфіденційності, і які можна налаштувати як веб-фільтри або брандмауери, що захищають комп’ютер від інтернет-загроз. Під працездатністю proxy-адресів мається на увазі можливість від правляти запити на різні ресурси або сервіси та отримувати відповіді. Якщо запит був відправлений, а відповідь так і не отримана, можна зробити висновок, що proxy-адреса не працездатна. У випадку отримання відповіді можна зробити висновок, що proxy-адреса працездатна. Розглянуті фактори, які можуть впливати на відправлення за питу та отримання відповіді від ресурсу. Аналіз розглянутих факторів показав, що неможливо однозначно зробити висновок про працездатність proxy-адреси, якщо брати до уваги лише факт наявності або відсутності відповіді від ресурсу. Виділені умови для підтвердження або спростування працездатності proxy-адреси, які взяті за вхідні дані моделі, яка пропонується для оцінки працездатності proxy-адреси. В якості моделі використана нейронна мережа у вигляді тришарового персептрону, навчання якої виконується методом зворотного розповсюдження помилки. Створену модель було перевірено на визначення стану працездатності proxy-адресів за допомогою тестових наборів даних. На основі результатів досліджень та проведених експериментів був створений додаток, який виконує пошук в Інтернеті ресурсів з proxy-адресами та перевіряє їх на працездатність.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 considered
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »