Journal articles on the topic 'Мережа інтелектуальна'

У зв’язку з тим, що глобальна Мережа розвивається дуже інтенсивно, наукових досліджень з питання захисту порушених прав інтелектуальної власності в соціальних мережах явно недостатньо. Тому в статті ми спробували визначити найпоширеніші види порушень немайнових прав інтелектуальної власності в соціальних мережах. Проаналізовано превентивні саморегулятивні заходи для запобігання порушенням прав інтелектуальної власності та механізми підтримки. Розглянуто порядок правового регулювання зазначених відносин за національним законодавством. Проаналізовано питання про творчу працю та інтелектуальну діяльність авторів творів в таких сферах, як фото, відео, яке є настільки актуальним, що призводить до перегляду раніше наявних підходів до розуміння творчості, творчої праці та інтелектуальної діяльності. Зазначено, що, незважаючи на деклароване дотримання виключних прав, соціальні мережі не зацікавлені в тому, щоб впроваджувати технічні засоби захисту прав авторів. При цьому йдеться не тільки про монетизацію творів, а й про механізми захисту прав авторів. На цей час технологія «цифрових відбитків» розвинена достатньо, щоб блокувати завантаження спірної інформації на сайті, проте соціальні мережі не поспішають їх впроваджувати, користуючись в тому числі прецедентними судовими рішеннями. За підсумками проведеного дослідження зроблено висновки щодо необхідності введення спеціального законодавчого регулювання соціальних мереж, що дозволить передусім захистити права користувачів щодо розпорядження ними своєю інтелектуальною власністю.

Для оцінки ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті (ОВП) була розроблена чотиришарова рекурентна нейронна мережа з додатковими входами – зсувами: перший шар (вхід) – збитки при виникненні ОВП в залежності від виду польотної ситуації; другий шар (прихований) – нормативний час на виконання технологічних процедур з парирування ОВП; третій шар (прихований) – нормативна послідовність виконання технологічних процедур з парирування ОВП; четвертий шар (вихід) – оцінка ризику при виникненні ОВП. Розроблена нейромережева модель за рахунок зсувів дає змогу врахувати взаємодію між пілотом та авіадиспетчером при виконанні технологічних процедур з парирування ОВП і за допомогою зворотного зв’язку коригувати прогнозовану оцінку ризику сумісного прийняття помилкових рішень на основі динамічних даних про дотримання операторами узгоджених нормативів часу та нормативної послідовності дій. За допомогою нейроемулятора NeuroSolutions на прикладі ОВП “Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту” побудовано та навчено з вчителем процедурою оберненого поширення помилки багатошарового прямонаправленого персептрона зі зсувами.

З появою мультисервісних мереж з’явилися інтелектуальні сервіси (INS) і, відповідно, новий тип трафіку. Протягом довгого часу вважалося, що мережний трафік відповідає пуасонівським процесам, але подальші дослідження довели, що в трафіку деяких мереж наявний ефект самоподібності. Через властивості самоподібного трафіку традиційні методи розрахунку характеристик функціонування мереж дають занадто оптимістичні результати і призводять до недооцінки реального навантаження. Виникає актуальне питання визначення наявності ефекту самоподібності трафіку, що містить заявки на INS, а також урахування цього ефекту при формуванні аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN (Next Generation Network). Саме цим питанням присвячена дана робота. На основі аналізу існуючих методів розрахунку показника Херста, що надає можливість визначити характер трафіку, обрано R/S метод, оскільки його використання дозволяє аналізувати велику кількість даних, а також не містить занадто великого обсягу обчислень. Даний метод реалізований за допомогою програми AutoSignal. Виходячи з аналізу отриманих результатів можна стверджувати, що трафік, що містить заявки на INS – це самоподібний процес. Ефект самоподібності проявляється в широкому діапазоні часу – від декількох годин до року. Проведені дослідження характеру трафіку визначили можливість вирішення актуальної задачі – розробки аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN, яка відповідає за управління наданням INS, з урахуванням самоподібності трафіку. Для побудови аналітичної моделі інтелектуальної надбудови було використано апарат теорії масового обслуговування. Запропонована аналітична модель інтелектуальної надбудови, яка ураховує самоподібність потоку заявок на INS, надає можливість визначити потрібні мережні ресурси для забезпечення необхідного значення ефективності управління наданням INS.

У статті розглядаються актуальні питання застосування сучасних технологій і методів виявлення та розпізнавання об’єктів. Стаття присвячена аналізу особливостей застосування різних типів нейронних мереж в процесі поетапної обробки відеоданих, які отримуються з систем технічного зору роботів, систем відеомоніторингу, інтелектуальних систем безпеки. Проведено огляд сучасної літератури, яка описує методику формування простору ознак опису об'єктів і методів їх розпізнавання. Під час огляду показано, що процес інтелектуальної обробки відеоданих складається з багатьох етапів обробки зображень, одним із яких є обробка з застосуванням нейронних мереж в якостіінтелектуальних компонентів. Баторівневість етапів обробки в реальному часі вимагає обгрунтування застосування різних типів нейронних мереж при різних процесах обробки з метою підвищення якості та оптимізації часу обробки таких даних. Наводиться структура моделі обробки відеозображень. Також у статті проводиться визначення типів нейронної мережі на різних етапах обробки даних (таких як ідентифікація параметрів і характеристик групи, знаходження групових об’єктів, посекторна обробка зображень, класифікація об’єкту, розпізнавання об’єкту, створення контурної моделі об’єкту, виявлення об’єкту в секторі, оцінка параметрів сектору, визначення інформаційних секторів, розбиття кадру на сектори, обробка інформаційних кадрів) відповідно ієрархічної моделі, що пропонується, з подальшим використанням отриманих результатів для мультиагентної системи розподіленої інтелектуальної обробки відеоданих об’єктів моніторингу та приклади подальшого застосування отриманих результатів. Бібл. 13, табл. 1.

В роботі представлений метод оцінки структурної живучості інтелектуальної надбудови з децентралізованим принципом управління при наданні інтелектуальних сервісів в мережах наступного покоління. Для оцінки структурної живучості інтелектуальної надбудови запропоновано використання середньозваженого значення верхньої та нижньої меж структурної живучості. Визначено спосіб розрахунку верхньої та нижньої меж структурної живучості та виконано приклад реалізації методу забезпечення структурної живучості для інтелектуальної надбудови з децентралізованим принципом управління при використанні спеціалізованих серверів.

Статтю присвячено застосуванню генеративних змагальних нейронних мереж на прикладі розв’язку задачі інтелектуальної колоризації зображень. В основі розробленої програмної системи для інтелектуальної колоризації лежить робота двох конкуруючих згорткових нейронних мереж: мережі-генератора та мережі-дискримінатора. На етапі підготовки даних пропонується виконувати перетворення зображень з колірної моделі RGB у модель YUV або LAB, що дозволяє отримати кращий результат колоризації. Також у статті розглянуто можливість переходу від оброблення зображень до оброблення мультимодальних даних та запропоновано подавати вхідні мультимодальні дані про об’єкти на зображені у вигляді мультимодальної багаторівневої онтологічної моделі.

В даній статті виконано дослідження методів вирішення задачі управління дзвінками в колл-центрі при використанні інтелектуальних нейронних мереж. Виконано огляд існуючих рішень для колл-центрів та приведені їх недоліки. Враховуючи вимоги колл-центрів до модулю управління зроблена постановка задачі та виконано огляд методів її вирішення. Для реалізації модулю «інтелектуального додзвону» вибрані нейронні мережі, а саме багатошаровий персептрон. Приведена архітектура мережі, проведено її навчання та виконано аналіз результатів її роботи. Виходячи з середньоквадратичних відхилень між фактичними та прогнозованими результатами, пр. збільшенні розмірів навчальної вибірки похибка прогнозів мережі прямує до 0, це значить що архітектура нейромережі підібрана вірно.

Розглянуто проблему побудови інтелектуальних інтерфейсів користувача (IUI). Хоча дослідження в галузі IUI проводять із часів перших розробок штучного інтелекту, на сучасному етапі розвитку інженерії програмного забезпечення існує небагато успішних рішень. Проаналізовано найвідоміші приклади реалізації IUI – проекти компанії Microsoft: The Office Assistant та Lumiere Project. Узагальнено недоліки цих реалізацій. Актуальним є розроблення концепції програмного забезпечення на підстаі підходу "мінімальної взаємодії", який охоплює використання інтелектуальних інтерфейсів. Важливою проблемою IUI, яка насамперед потребує вимагає вирішення, є порушення встановлених Usability-принципів для систем із класичним інтерфейсом. Допоміжним методом "пом'якшення" наслідків від порушення принципів до побудови інтерфейсів є чітке розділення адаптивного інтерфейсу і класичного. Як рішення запропоновано використовувати штучний інтелект у вигляді віддалених баєсових мереж; хмарних технологій для використання баєсових мереж у локальному ПЗ наживо та поповнення мережі знаннями, отриманих від окремих локальних користувачів; спілкування між мережею та локальним ПЗ за допомогою API. Метою розробленого програмного продукту є створення гнучкої та спрощеної системи високого рівня для імплементації аспектів IUI в ПЗ інших розробників. Цю мету реалізовано у вигляді REST API сервісу, який знаходиться на віддаленому сервері та призначений для побудови баєсових мереж. Перспективою розвитку представленого методу є врахування інших особливостей користувачів уже на рівні більш глибокого штучного інтелекту і передбачення можливих дій з погляду не тільки статистики, але й логіки.

Зважаючи на значне збільшення кількості інтелектуальних пристроїв із модулями Wi-Fі, а також прогноз зростання споживання даних на наступні роки, необхідно розробити нові методи побудови безпровідних Wi-Fі мереж з метою поліпшення якості сприйняття послуг з боку кінцевих користувачів. В роботі удосконалено концептуальну модель побудови програмно- конфігурованої Wi-Fі мережі, яка, на відміну від відомих, основана на централізованому управ- лінні процесом вибору точки доступу обслуговування із використанням SDN контролера, за допомогою якого, здійснюючи моніторинг стану мережі в режимі реального часу, програмно реалізують власні рішення щодо ініціації хендоверу. Розвинено метод ініціації хендоверу в про- грамно-конфігурованій безпровідній Wi-Fі мережі, який, на відміну від відомих, під час при- йняття керуючого рішення щодо вибору точки доступу обслуговування орієнтується на інтеграль- ний критерій QoE, сформований на основі вимірювання у режимі реального часу параметрів, рівня сигналу, пропускної здатності, втрати даних та затримок у мережі Wi-Fi, що дало змогу поліпшити якість сприйняття послуг з боку кінцевих користувачів. Розроблені науково-прикладні рішення щодо процедури хендоверу на основі QoE критерію зможуть на практиці застосовувати науково- дослідні організації, компанії, оператори мобільного зв’язку для покращення якості сприйняття послуг з боку користувачів у мережах із централізованим управлінням.

Відповідно до єдності різних аспектів відносин власності у статті визначено вплив на розвиток відносин у сфері інтелектуальної власності: економічний, правовий, соціальний, науково-технічний та психологічний. Особливу увагу у роботі приділено саме науково-технічному впливу. Визначено особливості прав інтелектуальної власності при застосуванні різноманітних технологій, таких як: діяльність у мережі Інтернет; робототехніка та штучний інтелект; тривимірний (3D) друк; діяльність на майданчиках краудсорсингу та застосування технології blockchain. Дослідження світового досвіду з ключових проблем у сфері інтелектуальної власності дозволили визначити різноманітні порушення прав цього виду власності. У цій роботі авторами запропоновано групування порушення прав у сфері інтелектуальної власності на три групи: порушення авторських та суміжних прав; порушення інтелектуальних прав на об’єкти промислової власності та порушення інтелектуальних прав власників на товарний знак. У межах кожної групи порушень розглянуто найбільш поширені види: плагіат авторського твору, контрафакція, промислове шпигунство (промисловий шпіонаж), патентний тролінг, кіберсквотинг, піратство у сфері інтелектуальної власності та діяльність «хмарних рантьє». Авторами запропоновано табличне відображення групування порушень прав у сфері інтелектуальної власності з зазначенням найбільш поширених видів порушень. Також у статті визначено актуальні тенденції еволюції інституту охорони прав інтелектуальної власності: поширення режиму охорони прав інтелектуальної власності на нові об'єкти та нетрадиційні сфери їх застосування; спрощення процедури отримання правової охорони об'єктів інтелектуальної власності; лібералізація відносин щодо використання результатів інтелектуальної діяльності за рахунок державного бюджету або спеціальних цільових фондів; поширення міжнародного співробітництва в галузі охорони прав інтелектуальної власності.

У статті подано основні дослідження в галузі штучного інтелекту як науки, що займається створенням автоматизованих інтелектуальних систем. Досліджено технологічні аспекти створення систем штучного інтелекту, розкрито різні підходи до їх конструювання. Показано місце експертних систем і нейромережевих технологій у цьому процесі. У статті розкрито сутність та уявлення про штучний інтелект, який постійно змінюється, трансформується бачення шляхів його розвитку, підходи до вивчення та функціонування в цілому. Найбільш перспективними напрямками в пізнанні штучного інтелекту, є нейронні мережі, еволюційні обчислення, експертні системи. Нейронні мережі здатні вирішувати такі прикладні задачі, як: фінансове прогнозування, контроль за діяльністю мереж, шифрування даних, діагностика систем. Розробка інтелектуальних експертних систем і нейронних мереж - це лише перші кроки на шляху до створення сильного штучного інтелекту. В межах цього змінюються вимоги до сучасних інформаційних інтелектуальних систем. У статті подано загальну картину розвитку різних напрямків штучного інтелекту шляхом аналізу європейських і американських конференцій по штучному інтелекту за останні кілька років. Проаналізовано та надано статистичну інформацію за даними Німецької дослідницької компанії IPlytics про компанії, які лідирують в галузі штучного інтелекту. В статті наведено інформацію про стан розвитку штучного інтелекту в Україні.

Стаття присвячена моделюванню відкритого суспільства за проектами Дж.Ріфкіна (суспільство відкритих мереж та енергетична Пангея) та Дж.Сороса (демократичний альянс). Вчені досліджують вплив новітніх технологій на суспільство, зміну ціннісних орієнтирів, формування нових форм соціальної участі. Вони роблять прогнози стосовно майбутніх суспільних перетворень у пост-глобальних умовах та мають досвід втілення своїх ідей на практиці протягом ХХІ ст. Дж.Сорос називає себе безпосереднім послідовником ідей відкритого суспільства А.Бергсона і К.Попера. Він розбудовує свій проект на засадах гуманізму, демократичності та захисту прав людини. Дж.Ріфкін поєднує ідеї зеленої енергетики, формування нових уявлень про природу (ентропія), цінностей (біофілія, емпатія), які разом лежать в основі суспільства відкритих мереж. Дж.Сорос пропонує проводити зміни через громадянське суспільство, уряди та переосмислення статусу суверенітету країни в міжнародній політиці. Він пропонує низку перетворень, які збільшили б потенціал взаєморозуміння між суб'єктами, механізми заохочення та контролю порушень. У політиці це підтримка або економічні санкції, в житті громадян – просвітницька діяльність у сфері захисту прав людини та громадянина. Дж.Ріфкін проводить паралелі між мережею Інтернет та інтелектуальної енергетичної мережі, що наразі формується. Він вважає, що об'єднання людей, які вільно діляться цінною інформацією в мережі, так само вільно ділитимуться енергією відновлювальних джерел. Обидва вчених зауважують кризу цінностей і втрату орієнтирів, які сформувалися в глобальному суспільстві після бурхливих подій ХХ століття. Вони пропонують свої варіанти розвитку майбутніх подій та напрямки економічних, соціальних та світоглядних трансформацій.

Наведено принципи медичної діагностики онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. Розкрито аспекти розвитку штучного інтелекту, які дозволяють створювати на базі біологічних підходів інтелектуальні системи в різних областях застосування. Охарактеризовано етапи онкологічної діагностики, які є обов’язковими та мають фундаментальний вплив на подальше лікування пацієнта у разі діагностування злоякісного раку шкіри, результатом кожного з етапів є клінічний діагноз, морфологічний діагноз та патоморфологічний діагноз. Окреслено поняття меланоми та особливості її розвитку. Досліджено алгоритми автоматизованого комп'ютерного аналізу дерматологічних зображень, які забезпечують допомогу лікарям у постановці діагнозу та сприяють підвищенню точності діагностики. Розроблено структурну схему діагностування онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. В основі завдання диференціації патологій шкірних покривів людини лежить умовний поділ на 4 частини для вирішення завдань бінарної класифікації. Підкреслено, що навчання штучної нейронної мережі відбувається за допомогою наборів даних. Наголошується, що враховуючи завдання бінарної класифікації, у кожному напрямку застосування, наборам даних присвоюються мітки класу нуль та один, представлені у вигляді масиву. У статті розроблено детальний алгоритм, наведений у вигляді блок-схеми, здатний здійснювати постановку остаточного медичного діагнозу щодо захворювання шкіри на онкологічні патології за допомогою штучної нейронної мережі. Описаний алгоритм розроблений на основі штучних нейронних мереж, навчених вирішувати завдання бінарної класифікації. Результатом роботи штучної нейронної мережі є висновок приналежності вхідного значення до класів, на яких описана нейромережа проходила етап навчання.

Концепція Інтернету речей (IoT), передбачає активне впровадження вбудованих технологій в сучасні інфокомунікаційні мережі зв'язку. Дана концепція охоплює все більше число областей людської життєдіяльності. В рамках концепції IoT розвивається напрямок - промисловий Інтернет речей (Industrial Internet of Things – IIoT), який охоплює питання створення гетерогенної інтелектуальної системи автоматизації роботи промислових об’єктів та підприємств. Системи IIoT використовуються в різних областях виробництва, таких як інтелектуальне виробництво, сільське господарство, виробництво електронних пристроїв, машинобудування, виробництво верстатів, автоматизація збору та обліку даних тощо. Відповідно до ITU-T Y.4003 «Overview of smart manufacturing in the context of the industrial Internet of things», IIoT – це концепція перетворення промисловості, яка використовує для цього існуючі і нові інформаційні та телекомунікаційні технології і заснована на концепції Інтернету речей. В рамках концепції IIoT проводиться автоматизація роботи промислового обладнання, розрахунки економічних показників, забезпечення безпеки працівників. Основною відмінністю систем цього типу є їх тісний контакт з хмарними технологіями і використання систем здатних самостійно навчатися та створювати нейронні зв’язки для поточної оцінки роботи підприємства та планування його розвитку.

Анотація. В сучасному світі спостерігається тенденція до видового розширення інтелектуального спорту, який розглядають як інструмент розвитку дитини. Проте проблемним питанням залишається залучення дітей до занять інтелектуальними видами спорту для розвитку їхньої особистості і найбільш здібних з них до подальших занять на всіх рівнях спортивного удосконалення. Мета. Дослідити та визначити особливості відбору та підготовки початківців в інтелектуальних видах спорту, зокрема в шашках, шляхом аналізу практичного досвіду та нормативно-правових документів. Методи. Аналіз літературних джерел та даних мережі Інтернет; нормативно-правових документів (навчальні програми для ДЮСШ, СДЮСШОР ШВСМ з інтелектуальних видів спорту); опитування; систематизація; узагальнення, методи математичної статистики. Результати. Мінімальний вік зарахування вихованців до спортивних шкіл з інтелектуальних видів спорту – 6 років. Проте в окремих випадках за рішенням тренерської ради він може бути зменшений на 1–2 роки для учнів, які мають певні здібності, за наявності медичної довідки про стан здоров’я з визначенням рекомендацій до занять будь-яким видом спорту. Експертами визначено найбільш оптимальний вік початку занять інтелектуальними видами спорту, зокрема шашками, – 4–6 років. Необхідно зазначити, що 57 % дослідників визначили вік для початку занять шашками – 4 роки, 47 % – 5 років. Фахівці підкреслили тенденцію до омолодження початку занять спортом і підтвердили вплив інтелектуальних видів на ефективний розвиток дитини. Відмічено необхідність поетапного відбору здібних дітей та підлітків під час проведення різноманітних змагань, сеансів одночасної гри. У процесі первинного відбору обирають тести для оцінювання рівня інтелектуального розвитку, кмітливості та здатності до логічного мислення. Серед фізичних якостей провідне місце займає витривалість, яка впливає на результативність в інтелектуальних видах спорту, що обумовлено регламентом змагань. Виявлення задатків у ранньому віці дозволяє підвищити ефективність процесу відбору й орієнтації спортивної підготовки в інтелектуальних видах спорту та шашках зокрема. Ключові слова: інтелектуальні види спорту, шашки, початківці, підготовка.

Актуальність теми дослідження. Сьогоднішній вплив Internet of Things (IoT) на людське життя є таким же значущим, як і мережа Інтернет в останні десятиліття, тому IoT можна вважати «Інтернет-next». IoT – це мережа фізичних об’єктів, які містять вбудовані технології для спілкування, визначення або взаємодії з їхнім внутрішнім станом або зовнішнім середовищем і злиттям ефективних бездротових протоколів, поліпшених датчиків, більш дешевих процесорів і зарекомендованих компаній, що розробляють необхідне програмне забезпечення для управління й додатки основного напряму дії IoT. Інтелектуальні середовища і Smart Platforms утворюють інтелектуальну мережу, в якій підтримуються користувачі в професійній, домашній або суспільній сфері життя. Тому розгляд переваг хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT) є актуальним питанням. Постановка проблеми. Оскільки є безліч платформ Internet of Things (IoT), необхідно виявити переваги хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT). Аналіз останніх досліджень і публікацій. У результаті проведеного аналізу встановлено, що початком сучасного етапу розвитку хмарних технологій є запуск у 2006 році компанією Amazon.com сервісу хмарних обчислень Elastic Compute Cloud (EC2) і онлайнового сховища файлів Simple Storage Service (S3) та проаналізовані існуючі платформи IoT. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Розгляд хмарних технологій вівся і до теперішнього часу, але переваги застосування хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT) не були дослідженні. Постановка завдання. У роботі на основі аналізу хмарних технологій необхідно встановити їхні переваги при використанні у Internet of Things (IoT). Виклад основного матеріалу. Встановлено, що основними перевагами при застосуванні хмарних технологій при використанні у Internet of Things, що включають багатофункціональність і зручність використання, є: можливість необмеженого доступу, мобільність, економічність, висока технологічність, гнучкість, достатньо-високий рівень безпеки даних. Висновки відповідно до статті. У роботі на основі аналізу хмарних технологій встановлено їхні переваги при використанні у Internet of Things (IoT). Визначено, що хмарні технології дають змогу використовувати об’єднані ресурси зберігання й обчислювальні ресурси та забезпечувати високу надійність служб хмарних сховищ і ефективних послуг хмарних обчислень в IoT. Інтеграція хмарних обчислень і IoT свідчить про наступний великий стрибок у світі Інтернету. Нові додатки, створені на основі цієї комбінації, відомі як IoT Cloud, відкривають нові можливості для бізнесу та досліджень. Така комбінація представляє нову парадигму майбутнього мультимережевої взаємодії і відкритої сервісної платформи для всіх користувачів.

Питання створення і використання універсальної інформаційної технології для промислової розробки бази знань (БЗ) інтелектуальної системи автоматичного управління рухом судна (ІСАУ) в умовах невизначеності навколишнього середовища при неповній інформації з використанням останніх досягнень в області нечіткої логіки і глибокого навчання є недостатньо дослідженими. У роботі представлена інформаційна технологія розробки БЗ ІСАУ рухом судна з використанням глибоких нейронних мереж і інтервальних нечітких логічних моделей. У процесі розробки інформаційної технології вирішені такі часткові завдання: розроблена структура і склад інформаційної технології розробки БЗ ІСАУ рухом судна; обґрунтований вибір нечіткої логічної моделі для формалізації процесу функціонування нечіткого регулятора ІСАУ рухом судна; обґрунтований вибір глибокої нейронної мережі для формального представлення моделі нейромережевого аналізатора ІСАУ рухом судна; обґрунтовано ефективність застосування інформаційної технології розробки БЗ ІСАУ рухом судна з використанням глибоких нейронних мереж і інтервальних нечітких логічних моделей. Перспективами подальших досліджень у цьому напрямку може бути розробка пропозицій щодо використання засобів автоматизованого проектування БЗ ІСАУ рухом судна з врахуванням представлення даної технології як сукупності функцій-процесів по розробці відповідної БЗ.

У статті досліджено принципи формування масиву даних на базі нейронної мережі у сфері Інтернету речей. Зазначається, що Інтернет речей генерує величезну кількість неструктурованих даних, і аналітика великих даних є ключовим аспектом. Концепція Інтернет речей являє особливу цінність для розвитку бізнесу завдяки даним, які можуть бути отримані від підключених елементів. Сформовано дві теореми, які сприяють роз- криттю принципу обміну знаннями, які можна взяти із взаємодії людина–комп’ютер. Наголошено, що присвоєння імені суб’єкту господарювання повинне включати у себе слова мовою людини, а не абревіатури, коди або двійкове відображення, що можуть інтерпре- тувати лише машини, незважаючи на те, що останні технічно ефективніші з точки зору простору для зберігання даних або пропускної здатності мережі. Розкрито принципи теорії верифікаціонізму та описано шляхи адаптації структури масиву даних. Схема- тично запропоновано структуру машинних знань, яку представлено щодо формування масиву даних на базі нейронної мережі у сфері Інтернету речей. Описана структура має три бази знань: гіпотезу, онтологію та параметри. Підкреслено, що запропонована інтелектуальна база масиву даних може бути застосована до різних галузей Інтернету речей щодо автономного обміну та накопичення знань, а платформа, своєю чергою, може використовувати онтології для інтеграції пристроїв IoT з інтелектуальними системами. Описано переваги та недоліки моделі. Так, зазначено, що перевагою цієї моделі є те, що датчики Інтернету речей у хмарі можуть навчатися у віддалених датчиків у фоновому режимі, незалежно від затримки мережі, що підключається до віддаленої програми, а недоліком є те, що затримка мережі може стати вузьким місцем, коли потреба у при- йнятті рішень у режимі реального часу зростає. Наголошено, що реалізація описаного алгоритму формування масиву даних, а також відповідної інтелектуальної середи доз- волить зменшити поріг входження розробників у сферу рішення задач за допомогою ней- ронної мережі.

У результаті дослідження розроблено інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для діагностування цукрового діабету, яка базується на моделях машинного навчання. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів нейронної мережі. Модифікація простого генетичного алгоритму, яку реалізовано в рамках виконання проєкту, дозволяє пришвидшити виконання підбору параметрів навчання нейронних мереж і підвищити результуючий показник точності порівняно з базовою версією простого генетичного алгоритму, за рахунок модифікації оператора мутації, а також, зміненого підходу до вибору особин для схрещення. Розроблена модель призначена для застосування у сфері медичного обслуговування та дозволяє з певною точністю визначати наявність ризику захворюваності пацієн-та на цукровий діабет за клінічними показниками стану здоров’я. Результатом застосування даної моделі є зменшення ймовірності по-милки лікаря, підвищення впевненості лікаря в прийнятому рішенні при постановці діагнозу та більша кількість врятованих життів за рахунок постановки вірного та своєчасного діагнозу.

Актуальність теми дослідження. З огляду на те, що за останні десятиліття кількість нещасних випадків, збоїв обладнання, у тому числі нещасних випадків на вертольотах, становило понад десять, актуальною науково-практичною задачею являється діагностика і прогнозування змін стану авіаційного генератора. Постановка проблеми. Основна мета цієї роботи – розробка нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота з метою діагностики і подальшого прогнозування його стану, скорочуючи час обчислень і збільшуючи рівень достовірності результатів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблема інформаційної діагностики авіаційної техніки описана в роботах, в яких застосовуються різні методи визначення несправностей авіаційної техніки. Використання нейронних мереж у вирішенні завдань управління динамічними системами вивчається вченими і дослідниками, робота яких демонструє високий потенціал об'єднання двох обчислювальних технологій – штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів для вирішення задач синтезу інтелектуальних систем керування. Виділення недосліджених частини загальної проблеми. Нині є безліч підходів до проблеми діагностики складних динамічних об'єктів, у тому числі авіаційного генератора вертольота, найбільш поширеним з яких є інформаційна діагностика, одним із методів якої є використання нейронних мереж. Використання нейронних мереж управління дозволяє істотно усунути математичні проблеми аналітичного синтезу та аналізу властивостей досліджуваного об'єкта. Це пояснюється тим, що якість процесів управління в нейронних системах багато в чому залежить від фундаментальних властивостей багатошарових нелінійних нейронних мереж, а не від аналітичних розрахованих оптимальних законів. Багатошарові нейронні мережі мають ряд переваг, що дозволяє їх використовувати в задачах управління динамічними об’єктами. Постановка завдання. Метою цієї роботи є створення нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота. Виклад основного матеріалу. При діагностуванні авіаційного генератора вертольота повинні враховуватися такі параметри: теплові параметри генератора, рівень шуму генератора, частота обертання генератора, опір ізоляції контурів ротора, струм зворотної послідовності, рівень вібрації генератора, биття валу генератора, відхилення напруги, коливання напруги, коефіцієнт несинусоїдальності кривої напруги, коефіцієнт n-й гармонійної складової напруги непарного (парного) порядку, коефіцієнти нульової послідовності, відхилення частоти імпульсної напруги. Водночас необхідно швидко обчислити вихідний стан генератора в поточному режимі роботи для даної функції. Найбільш оптимальним методом вирішення проблеми є використання нейронних мереж, що скоротить час обчислень, підвищить рівень надійності результатів. Висновки відповідно до статті. У статті виконано синтез нейрорегулятора прогнозу NN Prediction Controller для вирішення завдання автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота в реальних режимах роботи шляхом розробки моделі нейромережевої системи в Simulink програмного пакету MATLAB. Також встановлено, які параметри істотно впливають на якість регулювання та визначено оптимальні значення параметрів. Використання нейромережевої моделі для автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота забезпечило високу якість ідентифікації параметрів нейрорегулятора. Це дозволило вибрати оптимальні значення параметрів нейрорегулятора, що забезпечить високі динамічні характеристики системи діагностики стану авіаційного генератора вертольота.

У статті проаналізовано функціональну структуру системи охорони інтелектуальної власності у Європейському Союзі (ЄС). Виділено два вектори сучасно європейської політики у сфері охорони прав інтелектуальної власності: внутрішній та зовнішній. Окреслено їх цільове спрямування та функціональні особливості. Виявлені ключові суб’єкти реалізації єдиної політики ЄС у сфері інтелектуальної власності: інституції ЄС (Європейський парламент, Рада ЄС та Європейська комісія), Європейська патентна організація, Управління ЄС з питань інтелектуальної власності. Встановлено їх функції та механізми взаємодії, зокрема через Мережу інтелектуальної власності ЄС. Розкрито тенденції розвитку системи, особливості охорони різних категорій об’єктів права інтелектуальної власності в ЄС в умовах сучасних технологічних досягнень, цифровізації та пандемії COVID-19.

У статті здійснено огляд існуючої літератури з різних аспектів, пов'язаних із соціальним капіталом (визначення, концептуальні рамки, емпіричні дослідження та інше), та проаналізовано економічну літературу щодо визначення соціального капіталу. Також були розглянуто основні механізми розповсюдження знань на основі соціального капіталу. Є кілька визначень соціального капіталу. Ці визначення можуть бути розділені на дві категорії: соціальний капітал є внутрішнім – як актив створений внаслідок партнерської взаємодії та всередині соціальної мережі, та/або зовнішнім – сформований через довіру до інституцій та під впливом соціальних норм в суспільстві. Сучасне трактування соціального капіталу зводиться до того, що це результат взаємозв’язків, який підсилює фінансовий, виробничий, людський, інтелектуальний та природний капітали, підвищує ефективність управління, активізує потенційні можливості підприємства. Аналіз визначень соціального капіталу та його форм вираження дозволив схематично відобразити взаємозв’язок між структурними елементами соціального капіталу: довіра, соціальна мережа та соціальні норми. Сучасна практика та вимоги інвесторів щодо інформаційної прозорості корпоративної звітності та підзвітності бізнесу обумовлена більш глибоким розумінням стратегії компанії та інструментів її реалізації, пояснює трансформацію підходів до формування корпоративної звітності. Відображення соціального капіталу в звітності набуває важливого значення, оскільки прямо впливає на підвищення прозорості, а відповідно і на ринкову вартість підприємства. Ефективне використання соціального капіталу дозволяє зменшувати трансакційні витрати і підвищувати фінансові показники бізнесу.

У статті розглядається проблема розробки інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень ідентифікації культурних цінностей, питання вибору і обґрунтування методів та інструментів для її побудови. Розглянуто методи дослідження та побудови складних об'єктів, перспективи використання сучасних штучних нейронних мереж як інструменту для розробки інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. Також визначено перспективи та шляхи подальшого дослідження і використання даної предметної області.

Стаття присвячена висвітленню такої актуальної теми, як тлумачення поняття вебсайту, визначення його правового режиму, ідентифікації та облікового відображення. Виявлено, що вебсайт як об’єкт інтелектуальної власності є складним явищем, яке містить у собі елементи різних правових понять права інтелектуальної власності. Обгрунтовано, що правова природа вебсайту має комплексний характер з огляду на його технічну складову частину, графічне й інформаційне оформлення. Доведено існування двох способів ідентифікації вебсайтів – символьний у вигляді доменного імені й чисельний, а також важливість облікового запису для ідентифікації користувача в мережі Інтернет. Окреслено, що подальші дослідження повинні бути спрямовані на використання методологічних підходів та методів оцінки інтелектуальної власності для визначення вартості веб-сайту, як складного об’єкта інтелектуальної власності, а також рекомендацій щодо захисту прав на вебсайт на законодавчому рівні.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Об’єктом дослідження є система інтелектуального управління мобільного робота. Проблема інтелектуального управління для групи мобільних роботів в умовах невизначеного середовища полягає в складності побудови еффективної системи управління з якісною системою ідентифікації ситуацій та використанням нейронних мереж, моделі яких дають достатньо точні дані для еффективної узгодженої взаємодії роботів у групі. В статті розглянуто систему управління поведінкою мобільного робота з використанням побудови сенсорної карти руху мобільного робота, а також його функціональну модель. Також побудовано структуру системи ідентифікації ситуацій координатора групи роботів згідно якої робот-координатор може обробляти інформацію що надходить з навколишнього середовища, будувати карту карту місцевості, ідентифікувати перешкоди, планувати траєкторії обходу перешкод базуючись на обробленій інформації, а також має можливість комунікації з координаторами інших груп та датацентром для злагодженої роботи груп мобільних роботів для ефетивного виконання завдання. Крім того в статті представлена концепція багаторівневої інтелектуальної системи управління мобільним роботів, в рамках якої запропоновано будувати інтелектуальниймодуль управління з трьох рівнів, виходячи з моделі мислення і класифікації завдань за рівнем інформації. Інтелектуальна система може бути використана разом з системою ідентифікації ситуацій для підвищення точності взаємодії як самого мобільного робота, так і групи мобільних роботів шляхом включення компонентів інтелектуальності в систему управління робота-координатора групи, або шляхом отримання оброблених даних з Центру моніторингу та управління через координатора групи. Розглянуто основні методи групового інтелектуального управління мобільними роботами. Бібл. 10, іл. 4.

Устатті представлено аналіз сучасних реалізацій алгоритмів систем виявлення вторгнень та їх перспективність використання у інформаційно телекомунікаційних мережах спеціального призначення.Необхідність в надійних системах виявлення вторгнення стоїть досить гостро. Особливо в сучасних тенденціях збільшення ролі інформаційних технологій в силових відомствах держави та на об’єктах критичної інфраструктури. Застарілі системи захисту дозволяють без особливих труднощів проводити кібератаки, що спонукає до необхідності тримати системи виявлення та захисту інформаційних систем в актуальному стані.В умовах постійної боротьби з вторгненнями у світі було запропоновано безліч методів та алгоритмів для виявлення атаки на інформаційно-телекомунікаційні системи. Так найбільшу розповсюдженість отримали методи виявлення аномалій в роботі системи. Передовими з таких методів є інтелектуальні. Нейронні мережі, нечітка логіка, імунні системи отримали велику кількість варіантів реалізації в таких системах виявлення вторгнень.Вдале поєднання переваг методів виявлення для конкретної інфраструктури може дозволити отримати значну перевагу над атакуючим, та зупинити проникнення. Проте на шляху всеохоплюючої реалізації подібних систем стоїть їх висока вартість у сенсі обчислювальної потужності. Питання застарілого парку комп’ютерної техніки і її повільна заміна ставлять в ситуацію постійного компромісу між передовими досягненнями в галузі захисту системи і можливостей самої системи щодо підтримки таких систем. Ключовіслова:інформаційно-телекомунікаційна система, інформаційна безпека, кібератака, система виявлення вторгнень, загроза інформаційним системам.

Бойко І. Й. Тенденції розвитку права інтелектуальної власності України в контексті Угоди про Асоціацію. – Стаття. Статтю присвячено дослідженню ключових тенденцій розвитку права інтелектуальної власності України крізь призму Угоди про Асоціацію. Виокремлено основні досягнення України на шляху до європейської інтеграції в контексті реформи сфери інтелектуальної власності в Україні, започаткованої 2016 року. Акцентовано на тому, що метою вказаної реформи стало не лише прийняття оновленого спеціального законодавства, але й здійснення глибинних інституційних перетворень. Зазначено, що основи реформи сфери інтелектуальної власності було закладені в Концепції реформування державної системи правової охорони інтелектуальної власності в Україні. Зазначено важливість прийняття Національної стратегії розвитку сфери інтелектуальної власності України на період 2020–2025 роки. Однією з ключових ідей Стратегії визначено необхідність впровадження в державну політику комерціалізації інтелектуальної власності та її ефективне включення в національну економіку. Наголошено, що важливим кроком на шляху до втілення стандартів, визначених Угодою про Асоціацію, стала судова реформа у сфері захисту прав інтелектуальної власності в Україні. Проаналізовано ключові аспекти правового статусу Вищого суду з питань інтелектуальної власності. Зазначено, що нині право інтелектуальної власності України перебуває на етапі активного реформування. Окреслено перспективи вдосконалення системи правової охорони інтелектуальної власності в Україні. Обґрунтовано доцільність імплементації в національне законодавство положень низки директив Європейського Союзу у сфері охорони прав інтелектуальної власності. Звернено увагу на важливість вдосконалення чинних механізмів захисту прав інтелектуальної власності у цифровій мережі та запровадження нової моделі взаємовідносин між творцями та медіа, видавничим бізнесом.

У статті проаналізовано шляхи розвитку і нарощення експорту Європейського союзу (ЄС) як одного із ключових показників економічного зростання. Досліджено розвиток мережі торгових угод ЄС, які стимулювали європейську економіку, полегшили ведення бізнесу та забезпечили робочі місця. Досліджено структуру та тенденції розвитку експорту ЄС, шляхи забезпечення прав європейських експортерів на міжнародних ринках. На основі економічних результатів експортної політики ЄС, автором обґрунтовано доцільність врахування досвіду ЄС для України в напрямках розвитку державної підтримки експортерів; створення мережі торгових представництв; розширення мережі торгових угод; орієнтування на експорт високотехнологічної продукції з високою доданою вартістю і ступенем обробки; ефективного захисту вітчизняних експортерів і захисту інтелектуальної власності.

Розглянуто основні джерела та види сигналів, що виникають під час експлуатації теплотехнічного обладнання. Розроблено узагальнену структуру інтелектуальної розподіленої багаторівневої системи моніторингу і діагностики теплотехнічного обладнання, яка узгоджується з принципами концепції «розумних мереж» Smart Grid.

Статтю присвячено дослідженню загальних ознак правовідносин у сфері інформаційних комунікацій у мережі Інтернет. Встановлено, що однією з особливостей правовідносин у сфері інформаційних комунікацій є їхня опосе-редкованість і необмежений простір застосування. Тому в статті звернуто увагу, що основна частина таких правовідносин виникають та існують у межах або за допомогою мережі Інтернет. Зокрема, розглядаючи види інформаційної діяльності та інформаційних комунікацій, які здійснюються в межах або за допомогою мережі Інтернет, встановлено їхню неоднорідність. Наприклад, дуже широкий попит на застосування отримали цивільно-правові відносини у сфері е-торгівлі, надання страхових послуг, реалізація та захист прав інтелектуальної власності, інтер-нет-маркетинг тощо, які можна об'єднати в загальне поняття правовідносин у сфері інформаційних комунікацій. Ми приєднуємось до думки, що перелік відносин, які виникають у мережі, є досить загальним, але очевидним є те, що вони неоднорідні за своєю правовою природою, а отже, знайти чіткі критерії, які дали б змогу провести певну їх класифікацію, дуже важко. Єдиним об'єднувальним фактором є віртуальне середовище виникнення, зміни та припинення цих відносин. У процесі дослідження встановлено, що є потреба в ефективній організації інформаційних процесів в усіх видах юридичної діяльності, зокрема у сфері інформаційних комунікацій, виявленні їхніх особливостей і тенденцій розвитку з метою ефективного та своєчасного правового регулювання таких суспільних відносин. Саме інформація, інформаційні відносини, інформаційні права відіграють важливу роль у розвитку цивілістики. Отже, можна констатувати, що правовідносини у сфері інформаційної комунікації виникають щодо реалізації інформаційних прав особи і їхній зміст полягає у здійсненні певних дій із метою отримання різних видів інформації, захисту прав на інформацію, реалізації прав інтелектуальної власності у сфері інформаційної комунікації. Особливістю цих відносин є їхня сфера застосування у мережі Інтернет, тобто правовідносини у сфері інформаційних комунікацій виникають та існують у межах або за допомогою мережі Інтернет.

Досліджено проблематику порушення захисту прав споживачів у вигляді збільшення продажу контрафактних товарів через інтернет-магазини в період карантинних обмежень пов'язаних вірусом COVID 19. Проаналізовано негативний вплив анонімного придбання доменних імен на хостингах, анонімні продажі на онлайн торгівельних майданчиках. Розгянуто незаконне використання торгівельних марок в межах українського законодавства. Врахування людського фактору при здійсненні онлайн-покупок, а саме неуважність споживачів при виборі сайтів, що мають схожість з сайтами оригінальних брендів назвою доменного імені, оформленням сторінок та товарів. Розглянуто основні різновиди кіберзлочинів у глобальній мережі Інтернет у сфері права інтелектуальної власності такі як онлайн-шахрайство, інтернет-фішинг, піратство, пропозиція, реклама та продаж контрафактної продукції.

Питання про правовий режим веб-сайту практично не висвітлено у нау ковій літературі. Зважаючи на невелику кількість праць, присвячених дослідженню Інтернет-сайту як об’єкта ІТ-права та права інтелектуальної власності, необхідно констатувати, що у юридичній літературі не сформовано уніфікованого підходу до розуміння його правової сутності. Метою статті є характеристика Інтернет-сайту як об’єкта ІТ-права та права інтелектуальної власності, з’ясування його правового режиму, характеристика ознак Інтернет-сайту, а також викладення власного бачення щодо вдосконалення правового регулювання цих відносин. З’ясовано, що веб-сайт як об’єкт ІТ-права не існує поза межами Інтернету. Встановлено, що за змістом веб-сайт є сукупністю даних, електронної (цифрової) інформації та інших об’єктів авторського права і (або) суміжних прав, а всі інформаційні матеріали Інтернет-сайту пов’язані між собою та структуровані у межах адреси веб-сайту і (або) облікового запису власника цього веб-сайту, доступ до веб-сайту здійснюється через адресу мережі Інтернет (доменне ім’я, запис про каталоги чи виклики і (або) числової адреси за Інтернет-протоколом). Автор доходить висновку, що Інтернет-сайт – складний об’єкт ІТ-права та права інтелектуальної власності, оскільки: містить програмні засоби (відповідні комп’ютерні програми, завдяки яким веб-сайт функціонує), має інформаційне наповнення (тексти, зображення тощо) й унікальне доменне ім’я (яке зазвичай відображає знак для товарів і послуг, комерційне найменування або ім’я фізичної особи), інформація, що міститься на веб-сайті, зберігається на віддаленому комп’ютері (хостингу), а доступ до нього можливий із будь-якого комп’ютера (чи іншого пристрою), підключеного до мережі Інтернет, завдяки використанню відповідного програмного забезпечення (публічний доступ будь-якої особи).

Збільшення потоків інформації веде за собою необхідність розробки спеціалізованих інтелектуальних засобів та методів для обробки величезної кількості даних. Так популярність соціальних мереж, різного роду месенджерів вимагає створення спеціалізованих засобів для обробки потоку текстових повідомлень. Дане дослідження присвячене дослідженню та розробці методу виявлення аномальних елементів в потоках текстових даних. Особлива увага присвячена підтримці україномовних текстів.