Academic literature on the topic 'Агентне тестування'

Застосування хімічних пестицидів має багато недоліків, тому необхідні нові природні ресурси для регулювання розвитку хвороб рослин. Актинобактерії набувають інтересу для сільського господарства як агенти біологічної боротьби. Streptomyces spp. є частиною актинобактерій і відомі продукуванням великої кількості активних метаболітів. У цій роботі методом вимірювання швидкості росту досліджено протигрибну дію метанолового екстракту гіф (МЕГ) штаму Streptomyces HU2014 на чотири фітопатогенні гриби. Для визначення відповідного діапазону протигрибної активності було проведено попереднє тестування з різними концентраціями МЕГ. Результати показали, що ефект інгібування Rhizoctonia solani був кращим, ніж трьох інших грибів, і склав 100 % з концентрацією 0,5 мг/мл. На основі вищезазначеного тесту були отримані лінії регресії концентрації Log- пробіту відповідно до швидкості інгібування з різними концентраціями. Значення (50 % -відсоткової ефективної концентрації) EC50 МЕГ до R. solani через 48 годин, 72 години та 96 годин було найнижчим порівняно з іншими грибами. Рівняння регресії токсичності МЕГ на R. solani склало y = 6,9826 + 1,4028x (коефіцієнт кореляції r = 0,9783), а значення EC50 становило 0,0386 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Botrytis cinerea становило y = 5,6627 + 1,2386x (коефіцієнт кореляції r = 0,9614), а значення EC50 становило 0,2917 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Colletotrichum gloeosporioides склало y = 5,3143+1,0873x (коефіцієнт кореляції r = 0,9996), а значення EC50 становило 0,5140 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Fusarium graminearum склало y = 5,7011 + 2,3280x (коефіцієнт кореляції r = 0,9869), а значення EC50 становило 0,5024 мг/мл через 72 години. Штам Streptomyces HU2014 має значний протигрибний ефект і може стати новим агентом біоконтролю у сільськогосподарському виробництві.

Пандемія коронавірусу COVID-19 зумовила потребу в розробці нових засобів індивідуального захисту органів дихання, які б поєднували у собі надійність та ергономічність використання. У дослідженні проводилась експериментальна оцінка бактеріальної непроникності інноваційної концепт-моделі пневмошолома з ламінарною системою подачі повітря. Мета – провести порівняльну оцінку фільтрувальної здатності запропонованої концепт-моделі пневмошолома з визначенням її проникності для бактерійної культури мікрококів. Оцінити особливості потенційного бактерійного обсіменіння у внутрішньому просторі пристрою. Матеріал і методи. Проведено тестування розробленої концепт-моделі пневмошолома для визначення її стійкості проти бактерійних агентів (Micrococcus luteus) при шестигодинній безперервній експлуатації. Мікроорганізми подавалися у вигляді аерозолю на зовнішній фільтр діючого пристрою з подальшим титруванням і посівом. Оцінку бактерійного обсіменіння проводили шляхом підрахунку колонієутворювальних одиниць. Для вивчення особливостей потенційного бактерійного обсіменіння у внутрішньому просторі пристрою використовувалась шефілдська голова-манекен. Дослідження повторювали при заміні фільтрів марлевими масками та при їх вилученні. У якості контролю було розміщено ємність із живильним середовищем усередину вимкненого пневмошолома на зазначений термін. Результати. Використання пневмошолома у повній комплектації протидіяло просоченню бактерійного аерозолю, що проявлялось у відсутності росту на поживних середовищах. При відсутності фільтруючих складових найбільші рівні бактерійного обсіменіння визначались на внутрішній поверхні скла та верхній частині обличчя шефілдської голови-манекена. При заміні фільтрів на марлеві маски вдалось затримати 98,8 % мікроорганізмів у порівнянні з результатами застосування пневмошолома без захисних бар’єрів. Висновки. Підтвердження ефективності фільтраційної та ізолювальної здатності пропонованої системи стосовно її непроникності для тестової культури із відсутністю росту на живильних середовищах впродовж шести годин безперервної роботи. Підтверджена захищеність нижнього контуру пневмошолома від мікроорганізмів.

Розроблено систему аналізу сесій із пристроями ІоТ для боротьби із ботнетами і, як наслідок, – захисту пристроїв мережі Інтернету речей від проникнення зловмисних мереж ботів. Для її реалізації запропоновано власний ботнет на основі протоколу SSH. Задля забезпечення високої надійності та децентралізованості ботнет здійснює керування через окремий сервер баз даних, в якому міститься інформація про стан ботів, а також загальна інформація про кожного з них. Запропонована система аналізу сесій реалізована за принципом Honeynet мереж, але по суті є гібридною, оскільки використовує модель автоном- них агентів, модель моніторингу мережі та модель виявлення вторгнень на основі поведінки. Командний сервер може викрадати файли із зараженого бота, виконувати будь-які операції від імені адміністратора, а також вражати розумні пристрої. Для дослідження використано смарт-годинник, який працює за допомогою Bluetooth LE. Як результат створено власну систему захисту від ботнетів, яка дає змогу аналізувати хост та виявляти основні ознаки наявності цього хоста в мережі ботів. Це дозволяє оперативно зреагувати та почати проти- діяти такому зараженню. Система дає змогу отримати дані про встановлені активні з’єднання SSH, команди, які віддалено запускаються на цьому хості, а також автоматично заблокувати встановлені з’єднання та не допустити проникнення нових. У результаті тестування запро- понованої системи здійснено атаку на пристрій ІоТ та заблоковано зловмисника, що під- тверджує ефективність розробки.

Високі темпи оновлення техніки і технологій, які перевищують сьогодні темпи зміни поколінь людей, зумовлюють зміни в системі професійної освіти. Вона відрізняється від традиційної освіти, перш за все, своїм технологічним забезпеченням, оскільки не може функціонувати на базі традиційних освітніх технологій [1].Технологічність неперервної професійної освіти означає таке:– збільшення часових термінів і значущості етапів самоосвіти;–підвищення ролі засобів навчання, розроблених на основі сучасних інформаційних технологій;–підвищення значущості принципу індивідуалізації навчання.З розвитком інформаційних технологій все більшого поширення набувають автоматизовані навчальні системи, які мають реалізувати наведені вище принципи. У даній статті розглядатиметься модель представлення предметних знань у одній з таких навчальних систем, яка у свою чергу призначена для вивчення графічних САПР .Розглянемо структурування навчального матеріалу спочатку з найзагальніших позицій. Навчальний матеріал завжди являє собою систему, що має ту чи іншу структуру. Виділяють глобальну і локальну структуру навчального матеріалу. До глобальної структури відносять більш чи менш об’ємні частини навчального матеріалу, до локальної структури – систему внутрішніх зв’язків між поняттями, що входять у дану частину матеріалу.Моделювання навчальної предметної області істотно відрізняється від моделювання інших предметних областей. Цілі моделювання навчальних і не навчальних предметних областей є різними. Так відбувається тому, що будь-яка діяльність здійснюється шляхом розв’язання власних, специфічних задач. Але у ненавчальній діяльності розв’язання задач і є ціллю, тоді як для навчальної діяльності розв’язання задач – це не ціль, а засіб досягнення цілі (маються на увазі цілі навчання). Інакше кажучи, власне результат вирішення задач не настільки важливий, як сам факт його правильності чи неправильності. Важливий процес їх вирішення, так як саме під час процесу вирішення задач у учня формується спосіб дій.Для того, щоб навчити людину певній діяльності, необхідно виділити усі дії, які належать до цього виду діяльності, а у кожній дії – усі операції, що забезпечують успіх цієї дії.У відповідності до класифікації (рис. 1), існує розподіл предметних знань на декларативні і процедурні [2]. Рис. 1. Класифікація предметних знань При побудові моделі предметної області (ПО) її об’єкти та поняття вивчаються з точки зору структури чи зовнішніх форм (синтаксична модель ПО), властивостей та відношень між ними (семантична модель), методів та алгоритмів функціонування (прагматична модель ПО).Одним з актуальних підходів до побудови такої моделі знань є онтологічний аналіз, яки включає побудову словника понять і термінів для опису ПО та набір логічних висловлювань, які формулюють обмеження, що існують у предметній області.Онтологія визначає загальний словник для спеціалістів, яким необхідно разом використовувати інформацію у предметній області. Звичайно онтологія включає структури даних, які містять усі релевантні класи об’єктів, їх зв’язки і правила (теореми, обмеження), прийняті у цій області. Чому виникає потреба у розробці онтології? Ось деякі причини:– для спільного використання людьми чи програмними агентами, загального розуміння структури інформації;– для можливості повторного використання знань у предметній області;– для відділення знань у предметній області від оперативних знань;– для аналізу знань у предметній області.Онтологія предметної області сама по собі не є метою дослідження. Розробка онтології подібна до визначення набору даних і їх структури для використання іншими програмами.В основі онтологій лежать класи, об’єкти, їх властивості та обмеження, що реалізують представлення про об’єкти як про множину сутностей, які характеризуються певним набором властивостей. Ці сутності знаходяться у певних відношеннях між собою і за певними ознаками (властивостями та обмеженнями) об’єднуються у групи (класи). В результаті повного опису об’єктів та їх властивостей предметна область буде представлена як складана база знань, для якої можна здійснювати інтелектуальні операції, такі як семантичний пошук і визначення цілісності та достовірності даних.В рамках навчальних процесів застосування онтологій дозволить визначити основні компоненти навчальних дисциплін – лекції, практичні та лабораторні заняття, навчальні матеріали, що використовуються. Роль навчальних систем у такому випадку буде зводитися до ролі інтелектуальних агентів, які будуть здійснювати вибірки з бази знань у залежності від контексту навчання. Іншою досить важливою особливістю такої системи буде можливість збудувати тестуючу програмну систему, яка генеруватиме набори контрольних завдань виходячи з семантики описаних онтологій конкретних навчальних курсів.В основу онтології «Навчальна дисципліна» (рис. 2) покладено основні принципи, які використовуються для структуризації лекцій, практичних занять і т.д. в «звичайному» навчальному процесі. У відповідності до цих принципів було сформовано структуру і виділено основні компоненти навчальних курсів.Даний спосіб являє собою шаблон, що описує структуру електронних матеріалів навчального курсу. Іншими словами, було створено онтологію, що визначає структуру і поняття, характерні для більшості навчальних курсів.Предметною областю тут є вся термінологія, що використовується для організації навчального курсу: тема, лекція, практичне заняття, лабораторна робота, контрольні запитання, приклади, списки додаткової літератури, а також усі більш дрібні компоненти кожного з об’єктів [3].У цій статті онтологія – формальний явний опис понять розглянутої предметної області (класів), властивостей кожного поняття (слотів, атрибутів) та обмежень, накладених на слоти (інколи їх називають обмеженнями ролей). Онтологія разом з набором індивідуальних екземплярів класів утворює базу знань.Якщо ж ми будемо за допомогою онтологій описувати предметну область «графічна САПР», то вона виглядатиме дещо інакше. У центрі онтології знаходяться класи, що описують поняття предметної області. Наприклад, клас «Інструменти створення зображення» представляє всі засоби, якими можна скористатися для створення графічного зображення.Конкретні інструменти, такі як «Точка», «Відрізок», «Коло» – екземпляри цього класу.Деякі класи мають підкласи, які представляють більш конкретні поняття, ніж надклас. Наприклад, можна розділити клас усіх інструментів оформлення на розміри, умовні позначення, інструменти вставки текстів і таблиць. Рис. 2. Онтологічне подання змісту навчальної дисципліни В результаті вивчення було виявлено наступні види зв’язків в онтології (табл. 1):Таблиця 1Типи зв’язків у онтології Тип зв’язкуЗначення зв’язкуПриклад застосування у предметній області «Навчання»Приклад застосування у предметній області «Графічні системи»Таксономія («kind-of», «is-a»)Відношення приналежності до певного класу чи категоріїКонтрольні запитання, контрольні завдання, тести належать до категорії «Засоби контролю знань»Наприклад, інструменти «Колонна», «Балка», «Ферма» належать до більш загальної категорії «Несучі конструкції». Інструменти «Стіна», «Перегородка» належать до категорії «Огороджуючі конструкції»Партономія («part-of», «consists», «has part»)Відношення «частина-ціле», складова частина, компонентЛекції, практичні завдання, тести є складовими частинами навчального курсу. У свою чергу вони також поділяються на частини: тести складаються з запитань, лекції – з певних інформаційних блоків тощоКреслення може містити такі складові, як графічна частина, елементи оформлення, атрибути або метадані. У свою чергу графічна частина складається с шарів, шари з макрооб’єктів, макрооб’єкти з елементарних об’єктівГенеалогіяВідношення «предок-нащадок»На рис. 2 є наступний приклад такого відношення: класи «Електронна література» та «Друкована література» є нащадками класу «Література» «if-then»Причинно-наслідковий зв’язокПрикладом причинно-наслідкового зв’язку у навчальному процесі може бути адаптація навчального курсу у відповідності до результатів попередніх тестувань особи, що навчається.Прикладом причинно-наслідкового зв’язку може бути зміна розмірного напису при зміні геометричних характеристик об’єкту, перебудова зображення при зміні масштабу і т.д.Атрибутивний зв’язокСутність є одночасно атрибутом іншої сутностіНа рис.2 представлено сутність «Вид діяльності», атрибутами якої є «Теоретичні відомості», «Приклади», «Вправи», «Контроль», «Література». В той же час вони є окремими сутностями і мають власні атрибути. Існує декілька можливих підходів для розробки ієрархії класів: низхідний, висхідний та комбінований. Для даної розробки був обраний висхідний підхід, який починається з визначення найбільш конкретних класів, листків ієрархії, з наступним групуванням цих класів у більш загальні поняття. Наприклад, спочатку ми визначаємо класи для інструментів «Стіна», «Колона» й «Вікно». Потім ми створюємо загальний надклас для цих трьох класів «Інтелектуальні інструменти», який, у свою чергу, є підкласом для «Інструментів створення зображення».Класи самі по собі не містять достатньої інформації про об’єкти предметної області, після визначення ієрархії класів необхідно описати внутрішню структуру понять, тобто їхні властивості та обмеження.У процесі навчання системою фіксуються стійкі послідовності чи комбінації об’єктів (т.зв. патерни проектування) та понять, вони класифікуються і формуються у асоціативні ланцюги та метапоняття. Ланцюги операцій об’єднуються в операції більш високого рівня, в результаті на моделі ПО будується ієрархія операцій.Висновки. У даній статті описано процес розробки онтології інструментальних засобів для створення проектної документації з використанням графічних САПР. Детально розглянуто усі кроки створення онтології, питання визначення ієрархій класів та властивостей класів і екземплярів.