Добірка наукової літератури з теми "Класифікація об'єктів"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Класифікація об'єктів".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Класифікація об'єктів"
1
Чаплян, С. Є. "КЛАСИФІКАЦІЯ ЗАСОБІВ ПЛАТЕЖУ". Знання європейського права, № 1 (18 вересня 2020): 51–54. http://dx.doi.org/10.32837/chern.v0i1.47.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто класифікацію засобів платежу як систематизацію грошових та негрошових засобів платежу за їх спільними ознаками та властивостями. Використання даного інструменту узагальнення та деталізації інформації про засоби платежу дає можливість виділити кваліфікуючі характеристики об'єктів, що використовуються або здатні використовуватися як засоби платежу, здійснити групування відповідних об'єктів на підставі їх родових та видових ознак, виділити однорідні за певними ознаками засоби платежу і водночас визначити додаткові характерні ознаки, виходячи з узагальнення характеристик засобів платежу, віднесених до тієї чи іншої групи. Класифікація має не лише теоретичне, але й практичне значення, оскільки створює підґрунтя, для визначення, по-перше, які саме об'єкти можуть бути і найчастіше є засобами платежу, по-друге, узагальнюючих характеристик цих об'єктів, по-третє, в силу яких дій чи обставин ті чи інші об'єкти стають засобами платежу, набувають ознак універсальності та/або оголошуються на державному рівні законними засобами платежу. Зазначена інформація дозволяє також дійти висновку, яке саме нормативно-правове регулювання відповідає особливостям обороту тих чи інших груп засобів платежу. У статті наводяться основні критерії для класифікації засобів платежу, серед яких: 1) форма їх існування, за якою засоби платежу розподіляються на матеріальні й нематеріальні; 2) характеристика емітента, відповідно до якої виділяються екзогенні та ендогенні засоби платежу; 3) приналежність або неприналежність до грошей, згідно з якою засоби платежу групуються як монетарні (власне гроші), квазімонетарні та немонетарні; 4) ліквідність: засоби платежу з абсолютною та частковою ліквідністю. Для порівняння також наведені приклади альтернативних класифікацій, висвітлені у роботах інших дослідників, зокрема, засновника державної теорії грошей Г. Кнаппа, який розподіляв засоби платежу на пензаторні, платіжна сила яких базувалася на фізичних характеристиках об'єктів, та прокламаторні, платіжна сила яких заснована на владному розпорядженні держави.
2
Opirsky, I. R. "КЛАСИФІКАЦІЯ МОДЕЛЕЙ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ В ІНФОРМАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ ДЕРЖАВИ". Scientific Bulletin of UNFU 25, № 10 (29 грудня 2015): 329–35. http://dx.doi.org/10.15421/40251050.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано і представлено ознаки для визначення об'єктів під час дослідження моделей захисту, такі як: способи реалізації моделей, характер процесів і явищ, які відбуваються у системі, характер підходу до моделювання об'єкта, призначення й специфіка об'єктів дослідження, ступінь узагальнення характеристик об'єктів дослідження, які узагальнюються. Представлено класифікацію моделей захисту інформації в інформаційних мережах держави. На основі класифікації моделей захисту наведено структурну модель моделей захисту за таким поділом: за способом реалізації, за характером процесів у системі, за характером підходу до моделювання об'єкта, за призначенням об'єктів дослідження, за характеристиками досліджуваного об'єкта.
3
Бондаренко, Тетяна, Андрій Ткаченко, Олександр Совік та Тетяна Побережець. "АНАЛІЗ ПОБУДОВИ МОДЕЛІ БЕЗВІДМОВНО СКЛАДНОГО ТЕХНІЧНОГО ОБ'ЄКТА". Young Scientist, № 12 (88) (30 грудня 2020): 223–25. http://dx.doi.org/10.32839/2304-5809/2020-12-88-45.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті наведено опис математичної моделі процесів витрачання та поповнення ресурсу (ПВПР) угрупування складних технічних об'єктів. На додаток до розглянутого авторами раніше опису моделі введено формалізований опис угрупування, який включає до себе безліч технічних об'єктів угрупування; нормативні параметри витрачання та поповнення ресурсу об'єктів і поточний стан угрупування. Стан угрупування значною мірою визначається станом ресурсу об’єктів, що входять до нього. Ресурс окремого об'єкта визначається трьома параметрами: власним ресурсом (залишкове напрацювання), залишковим терміном служби і залишковою кількістю планових ремонтів, які повинні бути виконані на даному об'єкті до його списання. Введена класифікація станів ресурсу угрупування, що визначає три класи станів: «новий», «врівноважений» і «старий». Наведені приклади результатів моделювання ПВПР, що наочно ілюструють можливості застосування розробленої моделі. На прикладах продемонстровано доцільність прагнення при організації експлуатації об'єктів угруповання до урівноваженого стану її ресурсу.
4
Мінцер, О. П., та Л. Ю. Бабінцева. "ПІДГОТОВКА НАУКОВО-ПЕДАГОГІЧНИХ ПРАЦІВНИКІВ У СИСТЕМІ ПІСЛЯДИПЛОМНОЇ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ ЛІКАРІВ І ПРОВІЗОРІВ НА ОСНОВІ СТРАТЕГІЇ ГІБРИДНОЇ РЕАЛЬНОСТІ". Medical Informatics and Engineering, № 2 (13 липня 2020): 12–16. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11187.
Повний текст джерелаАнотація:
Представлено новий погляд на питання докорінної зміни викладання в медичних закладах вищої освіти в умовах масового впровадження інформаційних технологій. Підкреслюється, що останнім часом створено принципово нові навчальні середовища, що базуються на включенні як реальних, так і віртуальних об'єктів. Подібні зміни потребують створення нової системи підготовки науково-педагогічних працівників. Тому необхідно обґрунтувати спеціальну класифікацію знань, що відповідає новим технологічним реаліям навчання в медичних закладах вищої освіти. Зроблено висновки, що питома вага використання розширеної та гібридної реальності поки залишається низькою. Але значна потенційна цінність зазначених технологій для медичної освіти вже найближчим часом може повністю трансформувати медичну освіту, запровадивши навчання на вимогу, віддалений доступ до навчальних матеріалів та об'єктивне оцінювання. Відповідно, вкрай актуальним є першочергова підготовка викладачів у медичних закладах вищої освіти та в системі післядипломної медичної освіти. Важливо також забезпечити відповідний континуум навчання. Запропоновано класифікацію знань, що має викладатися у закладах вищої освіти, особливо в закладах післядипломної освіти. Класифікація представляє собою піраміду знань в основу якої закладаються відносно стабільні стрижневі знання, а на вершині — операційні знання, що постійно змінюються. Комплементарною (перевернутою) пірамідою є питома вага застосування методів віртуальної та гібридної реальності.
5
Romanyuk, V., V. Trisnyuk та T. Kurtseitov. "ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ ЛІКВІДАЦІЇ НАСЛІДКІВ ПРИРОДНИХ ТА ТЕХНОГЕННИХ КАТАСТРОФ НА ТЕРИТОРІЇ УКРАЇНИ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 61 (11 вересня 2020): 119–23. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2020.3.119.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальність. Надзвичайна ситуація – це порушення нормальних умов життя і діяльності людей на об'єкті або території, спричинене аварією, катастрофою, стихійним лихом, епідемією, епізоотією, епіфітотією, великою пожежею, застосуванням засобів ураження, що призвели або можуть призвести до людських і матеріальних втрат. Надзвичайна ситуація представляє собою обстановку, викликану випадковими причинами, таку, що приводить до шкідливих соціальних, економічних та екологічних наслідків. У кризовому періоді виконуються рятувальні заходи, що спрямовані на локалізацію наслідків прояву джерел загрози і збільшення живучості регіональних компонентів у зонах ураження. Територіальна розподіленість, різнорідність, багатозв’язність і динамічність уражаючих впливів і захисних заходів значно ускладнюють процеси управління природно-техногенною безпекою. Метою статті є формулювання постановки задачі ліквідації наслідків природних та техногенних катастроф на території України, користуючись принципами системного підходу. Результати дослідження. У статті сформульована постановка задачі ліквідації наслідків природних та техногенних катастроф на території України. Проведений аналіз проблем управління техногенною безпекою конкретного регіону, де зафіксована надзвичайна ситуація. Отриманий формальний опис досліджуваної системи і оточуючого її середовища, виходячи із принципів системного підходу. Наведена класифікація джерел надзвичайних ситуацій виходячи із причин виникнення, різних видів об’єктів ураження в залежності від характеру поведінки в екстремальних умовах, різні види ресурсів захисту, які реалізують необхідні захисні заходи. Для пошуку оптимального плану застосування сил і засобів системи техногенної безпеки на етапі ліквідації наслідків НС використаний програмно-цільовий підхід до планування з використанням Парето-функції системи. Розглянуті пряма та обернена задачі пошуку оптимального плану. Відбір об'єктів для прямої задачі проводиться в порядку у відповідності до їхньої пріоритетності. При вирішенні оберненої задачі відбір об'єктів проводиться до досягнення заданого рівня системного ефекту, що накопичується в процесі відбору
6
БАБАРИКА, Анатолій. "МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ ДЕРЖАВНОЇ ПРИКОРДОННОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки 82, № 1 (2 лютого 2021): 180–94. http://dx.doi.org/10.32453/3.v82i1.538.
Повний текст джерелаАнотація:
Використання систем відеоспостереження з функціями відеоаналітики дає можливість автоматизувати такі напрямки діяльності як аналітика контролю периметру, ситуаційний аналіз, біометричний аналіз, аналіз номерних знаків транспортних засобів, аналіз з декількох камер, автоматичне виявлення та класифікація об’єктів, пошук об’єктів в базі даних відеоархіву тощо.
В роботі проведено аналіз сучасних методів побудови інтелектуальних систем відеоспостереження. Проаналізовано архітектури основних із них (CROMATICA, PRISMATICA, ADVISOR, CARETAKER, VANAHEIM, P5, SURVEIRON, IMSK, CONNEXIONs тощо). На основі проведеного аналізу було запропоновано увести ряд інформаційно-логічних рівнів в процес обробки відеоінформації: L0 – формування відеоінформації на сенсорних пристроях (камери відеоспостереження); L1 – транспортування та зберігання відеоінформації на запам'ятовуючих пристроях; L2 – автоматизований аналіз відеоінформації; L3 – інтерпритація результатів відео аналізу. Запропоновано також архітектуру інтелектуальної системи відеоспостереження Державної прикордонної служби, визначено рівні її структурованості та місце в загальній структурі ІІТС "Гарт". Модульна структура побудови запропонованої архітектури дозволяє модернізувати систему вводячи нові функції, масштабуючи по кількості камер та характеристикам обладнання.
На прикладі використання програмного детектора виявлення динамічних об'єктів на відеопослідовностях, було обґрунтовано ефективність застосування інтелектуальної системи відеоспостереження.
Напрямком подальших досліджень є практична реалізація запропонованої моделі, її інтеграція до комплексних систем безпеки територіальних об'єктів, а також вивчення можливостей застосування на протяжних ділянках Державного кордону. Ще одним актуальним напрямком подальших досліджень є розробка комплексної методики оцінки ефективності застосування систем відеоспостереження.
7
Тимошин, Ю., та Ю. Южда. "Аналіз особливостей застосування нейронних мереж для інтелектуальної обробки відеопотоків систем технічного зору". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 39 (15 грудня 2021): 12–19. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.39.2021.247372.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
8
Квашук, Д. М. "ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ K-НАЙБЛИЖЧИХ СУСІДІВ В ПРОЦЕСІ ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ МОЛОКОПЕРЕРОБНИХ ПІДПРИЄМСТВ". Наукові праці Міжрегіональної Академії управління персоналом. Економічні науки, № 1(59) (9 жовтня 2020): 50–54. http://dx.doi.org/10.32689/2523-4536/59-8.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті досліджено можливості класифікації загроз для молокопереробних підприємств з використанням методу k-найближчих сусідів. Метою застосування даного методу є вирішення задач з оцінювання постачальників сировини за окремими категоріями надійності. Особливості економічної діяльності молокопереробних підприємств обумовлені постійним пошуком якісної сировини. Звичайно, що перед її використанням на підприємствах застосовують ряд перевірок, але такі перевірки досить витратні і не завжди проводяться в силу різних причин. Досліджений в роботі метод класифікації інформації, може бути використаний із застосуванням технологій машинного навчання. Для його апробації було використано програмний код, який включає в себе такі бібліотеки, як math, random, pylab, numpy, matplotlib. Для класифікації постачальників сировини, було створено тестову вибірку даних, після чого обчислено відстань до кожного з об'єктів навчальної вибірки. Відібрано k об'єктів навчальної вибірки, відстань до яких є мінімально. А також визначено класи постачальників сировини. Частина уваги приділено особливостям постачальників сировини для молокопереробних підприємств. На основі дослідження особливостей діяльності постачальників сировини для молокопереробних підприємств встановлено кількісні критерії їх надійності. Так, відповідні критерії були оцінені із застосуванням методу k-найближчих сусідів, що дозволило сформувати класифікацію постачальників сировини. Разом з тим, у статті висвітлено характеристики інформаційно-аналітичного забезпечення економічної безпеки молокопереробних підприємств, виділено ряд ключових особливостей такої діяльності.
9
Тімочко, О. О. "Вдосконалений метод класифікації повітряних об'єктів". Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, № 1(34) (25 січня 2019): 58–63. http://dx.doi.org/10.30748/nitps.2019.34.08.
Повний текст джерела
10
Бобонич, Є. Ф., П. І. Шпак та І. В. Константинова. "СОРТ РОСЛИН У СИСТЕМІ ОБ'ЄКТІВ ПРАВА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ В УКРАЇНІ". Знання європейського права, № 3 (2 лютого 2021): 16–19. http://dx.doi.org/10.32837/chern.v0i3.91.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто питання місця селекційних досягнень, зокрема сортів рослин, у структурі об'єктів права інтелектуальної власності. За механізмом виникнення виключних прав юридична наука поділяє інтелектуальну власність на два правових інститути: 1) авторське право і суміжні права; 2) промислова власність. Селекційні досягнення, зокрема сорти рослин, залишаються за межами такої класифікації, що й зумовлює актуальність дослідження.
В юридичній науці сорти рослин згадуються в контексті розгляду об'єктів патентного права, із зауваженням, що сорту рослин не надається правова охорона як винахода. Тобто сорт рослин є різновидом винаходу, якому не надається правова охорона як об'єкту патентного права.
У статті також розглядаються особливості змісту прав інтелектуальної власності на сорти рослин. Законодавство України передбачає поділ майнових прав інтелектуальної власності на сорти рослин на два види. Також є особливості щодо його розпорядженням та набуття у спільну власність. Зазначається, що об'єктом права спільної власності можуть бути тільки майнові права інтелектуальної власності на сорт рослин. Загальне та спеціальне законодавство у сфері права інтелектуальної власності передбачають випадки виникнення спільних прав інтелектуальної власності на один сорт рослин: 1) набуття спільних особистих немайнових прав на один сорт рослин у випадках співавторства у створенні сорту; 2) набуття спільних майнових прав інтелектуальної власності на сорт рослин у автора (авторів) та роботодавця (замовника); 3) набуття декількома особами майнових прав інтелектуальної власності на сорт рослин в порядку спадкування; 4) набуття спільного майнового права інтелектуальної власності на поширення сорту рослин підтримувачем сорту; 5) набуття спільних майнових прав інтелектуальної власності на один сорт рослин на підставі цивільного договору.
Дисертації з теми "Класифікація об'єктів"
1
Корченко, Олександр Григорович, Александр Григорьевич Корченко, Юрій Олександрович Дрейс, Юрий Александрович Дрейс, Ольга Олександрівна Романенко та Ольга Александровна Романенко. "Класифікація об'єктів критичної інформаційної інфраструктури держави". Thesis, Національна академія Служби безпеки України, 2018, 2018. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/33201.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано кортежну модель класифікатора об'єктів критичної інформаційної інфраструктури держави, яка за рахунок множини ідентифікаторів, введених у кортеж, дає змогу побудувати класифікатор та відобразити його у семантичному вигляді для подальшого створення практичного механізму формування переліку інформаційно-телекомунікаційних систем об'єктів критичної інформаційної інфраструктури України.
2
Кравченко, Ю. А., та М. Г. Заворотна. "Классификация объектов в режиме реального времени". Thesis, Кременчуцький льотний коледж, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9374.
Повний текст джерелаАнотація:
Нынешние компьютерные технологии предоставляют осуществление алгоритма выделения объектов всевозможных изображений. Алгоритм отлично применяется, при выделении достаточно однообразных по цвету объектов. При достаточно малом пороге чувствительности, возможно выделение большей части объекта. При увеличение порога доводит до то, что выделение "протекает" за пределы объекта.
3
Стахив, Ю. Н., та М. Г. Заворотна. "Классификация объектов в режиме реального времени". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8478.
Повний текст джерелаАнотація:
An important and urgent task in machine learning is the introduction and optimization of the technology for classifying objects in real time. For this project, completely local solutions were needed, for none of the existing ones in this area met the requirements of the planned one. Yolo - is an advanced object detection system in real time. It has a wide variety of configurations for any requirements. One of the tasks was the choice of configuration, which we will adapt to meet the objectives of the project. A suitable one was found among them, one that could work quickly even on smartphones or the Raspberry Pi - Tiny YOLO.
4
Корченко, Олександр Григорович, Александр Григорьевич Корченко, Юрій Олександрович Дрейс, Юрий Александрович Дрейс, Ольга Олександрівна Романенко та Ольга Александровна Романенко. "Формування множини ідентифікаторів для класифікації об'єктів критичної інформаційної інфраструктури". Thesis, Європейський університет, Київ, 2018, 2018. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/32648.
Повний текст джерелаАнотація:
Автоматизація процесів надання послуг у всіх сферах забезпечення життєдіяльності людини, суспільства і держави призвела до посилення вимог щодо захисту інформаційно-телекомунікаційних систем (ІТС) у функціонуванні будь-якої організації, як об'єкта критичної інфраструктури (ОКІ). Для існуючого нормативно-правового забезпечення, пов'язаного з ОКІ, характерна неповнота щодо їх кваліфікації, не сформований перелік ІТС таких об'єктів, відсутні критерії щодо визначення оцінки негативних наслідків, яка б дозволила сформувати класифікатор об'єктів критичної інформаційно інфраструктури (ОКІІ), що дасть можливість створити умови щодо підвищення стійкості до кібератак. Тому для вирішення зазначених питань пропонується засіб класифікації ОКІ. В основу його побудови закладена кортежна модель, складовими якої є низка упорядкованих ідентифікаторів, що відображають: сектори критичної інформаційної інфраструктури, формувласності ОКІІ, види інформації, негативні насліки кібератак на ІТС, тощо. Дана модель надасть можливість провести класифікацію ОКІІ держави та сформувати перелік їх ІТС для забезпечення першочергового захисту від кібератак.
5
Брежнєв, Є. В., М. Г. Шокін та С. А. Олізаренко. "Вирішення задачі класифікації об'єктів ураження як задачі нечіткого кластерного аналізу". Thesis, Видавництво СумДУ, 2010. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/21166.
Повний текст джерела
6
Забуга, А. В. "Об'єкти цивільних прав: проблеми визначення та класифікація". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/68545.
Повний текст джерелаАнотація:
Розуміння систематизації об’єктів цивільних прав дає можливість визначи-ти норму поведінки суб’єктів правовідносин. Зумовлює необхідність детальної правової охорони, яка полягає в нормативному закріпленні. Проте, незважаючи на конституційну охорону, в повсякденному житті маємо факти частого порушення основних майнових та немайнових прав людини, що зумовлено неправильним трактуванням самих прав, і недостатністю пра-вового регулювання певних відносин, які із цих прав випливають. Без визнання особистих майнових та немайнових прав людини ніяка правова держава не може бути побудована. Тому правильне визначення сукупності особистих майнових та немайнових прав людини, об’єктів цивільних прав, характеристика їх меж та змісту значно сприятимуть формуванню грома-дянського суспільства та побудові правової держави в Україні.Понимание систематизации объектов гражданских прав дает возможность определить норму поведения субъектов правоотношений. Предопределяет необходимость правовой охраны, которая заключается в нормативном закреплении. Однако, несмотря на конституционную охрану, в повседневной жизни есть факты частого нарушения основных имущественных и неимущественных прав человека, что обусловлено неправильной трактовкой же прав, и недостаточностью правового регулирования определенных отношений, какие из этих прав последствиями. Без признания личных имущественных и неимущественных прав человека никакая правовое государство не может быть построена. Поэтому правильное определение совокупности личных имущественных и неимущественных прав человека, объектов гражданских прав, характеристика их границ и содержания значительно способствовать формированию гражданской общества и построении правового государства в Украине.
Understanding systematization of objects of civil rights allows you to determine the norm of behavior of subjects of legal relations. Determines the need for detailed legal protection, which is normative consolidation. However, in spite of constitutional protection, in our everyday life we have a fact of frequent violation of the basic property and non-property rights of people, due to the incorrect interpretation of the rights themselves, and the lack of legal regulation of certain relations that derive from these rights. Without a recognition of personal property rights and non-property rights, no legal state can be built. Therefore, the correct definition of the totality of personal property rights and non-property rights, objects of civil rights, the characterization of their boundaries and content will significantly contribute to the formation of a civil society and the building of a rule-of-law state in Ukraine.