Добірка наукової літератури з теми "Класифікація інформаційних систем"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Класифікація інформаційних систем".
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 інформаційних систем"
1
МЕНЯЙЛЕНКО, ОЛЕКСАНДР, та ОЛЕГ ШЕВЧУК. "ДИДАКТИЧНІ СИСТЕМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ НАВЧАННЯ". Scientific papers of Berdiansk State Pedagogical University Series Pedagogical sciences 2 (2019): 31–40. http://dx.doi.org/10.31494/2412-9208-2019-1-2-31-40.
Повний текст джерелаАнотація:
На основі аналізу дидактичної взаємодії у педагогічних системах та класифікації дидактичних систем (ДС), виокремлено основні групи ДС, які використовуються у інтелектуальних інформаційних системах навчання: 1)режим передачі знань – кібернетичні ДС; 2)режим застосування інформаційних систем: змішані односуб’єктні ДС; змішані двосуб’єктні ДС; змішані багатосуб’єктні розподілені ДС; гібридні трисуб’єктні ДС; гібридні полісуб’єктні ДС; гібридні багатосуб’єктні розподілені ДС. Показано, що це потребує розробки нових педагогічних підходів та системи принципів, на основі яких необхідно вести проектування, розробку та використання педагогічних систем, які засновані на інтелектуальних, експертних та експертних навчаючих системах. Ключові слова: дидактична система, дидактична взаємодія, класифікація, режими функціонування; інтелектуальні інформаційні технології навчання, інтелектуальні системи, експертні навчаючи системи
2
Ключко, О. М. "ЕЛЕКТРОННІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ В МЕДИЦИНІ ТА БІОЛОГІЇ: ЗАГАЛЬНИЙ АНАЛІЗ". Medical Informatics and Engineering, № 2 (13 липня 2020): 111–23. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11183.
Повний текст джерелаАнотація:
У публікації узагальнено та проаналізовано досвід застосування електронних інформаційних систем із використанням баз даних. Коротко проаналізовано розвиток ідеї інформаційних систем та досліджено їх зразки, розроблені для медицини та біології, що описано у численних науково-технічних публікаціях (близько 370). Виконана класифікація таких систем, що традиційно були розроблені для медицини та біології. Далі розглянуто різні приклади таких інформаційних систем, а також систем, що мають характеристики як медичних, так і біологічних, щоб полегшити розроблення майбутніх досконаліших версій.
Продемонстровано, що можна виділити кілька основних типів інформаційних систем із базами даних для медицини, біології. Виконуючи їх класифікацію, нами впорядковано такі системи відповідно до кількості публікацій, присвячених кожному типу.
За результатами дослідження зроблено ряд висновків: 1. Медичні інформаційні системи характеризуються найбільшою чисельністю, різноманітністю та наближеністю до практики. 2. Електронні інформаційні системи в нейрофізіології, біології характеризуються більшою наближеністю до наукових досліджень. 3. Основна увага розробників зосереджена зараз на розробленні: медичних інформаційних систем загального призначення, електронних бібліотечних систем, електронних систем для роботи з документами, експертних систем і телекомунікаційних систем, що з'явилися в цих списках останнім часом, з початку пандемії SARS-CoV-2 (2019-nCoV). Інші типи були представлені менше, ніж зазначені.
3
Дабіжа, Д. В. "Класифікація обліків та інформаційних систем". Криміналістичний вісник, № 1 (25) (2016): 175–80.
Знайти повний текст джерела
4
Volk, Maksym, та Oleksii Lunichkin. "КОМП’ЮТЕРНІ СИСТЕМИ ІЗ САМОВІДНОВЛЕННЯМ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 67 (1 квітня 2022): 48–51. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2022.1.048.
Повний текст джерелаАнотація:
Одною з властивостей сучасних комп’ютерних систем є забезпечення їх надійної безперервної роботи, що реалізується різними засобами, у тому числі й вбудованими у саму систему. Предметом статті є огляд проблеми самовідновлення в комп’ютерних системах. Мета статті полягає у створенні класифікаційної бази щодо ймовірних відмов, процесів зберігання стану компонентів системи та задач забезпечення самовідновлення комп’ютерних систем. Висновки. Проаналізовано тематичну літературу предметної області. Запропонована класифікація відмов, описані види відновлення із застосуванням бекапів, сформульовані перспективні задачі управління комп’ютерними системами із самовідновленням. Незважаючи на існуючі приклади реалізації принципів самовідновлення у комп’ютерних системах, самовідновлення у вигляді окремих сервісів чи компонентів є новим напрямком досліджень. Результати можуть набути чималого поширення та застосовуватись у розробці більшості програм та пристроїв, інформаційних систем з метою спрощення проектування, налагодження та експлуатації сучасних комп’ютерних систем.
5
Трінтіна, Н., та С. Котелевець. "ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ЮРИДИЧНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ". Physical and Mathematical Education 27, № 1 (26 квітня 2021): 89–93. http://dx.doi.org/10.31110/2413-1571-2021-027-1-014.
Повний текст джерелаАнотація:
Формулювання проблеми. У статті розглянуто актуальні напрямки використання інформаційних технології в юридичній діяльності. У сучасному світі одним з найважливіших завдань юридичної діяльності є своєчасне і повноцінне забезпечення юристів достовірною та актуальною законодавчою інформацією, а також відомостями, що включають зміни та доповнення, які вносяться до нормативно-правових документів, також актуальним є використання інформаційних технологій в процесі експертиз та прийняття важливих рішень правового характеру.
Матеріали і методи. Матеріалами статті стали наукові праці, в яких розглядаються проблеми юридичної інформатики, відомості, які стосуються окремих напрямків використання інформаційних технології в юридичній діяльності. Метод: аналіз інформаційних систем, узагальнення отриманих фактів, класифікація інформаційних технологій, що засовуються в юридичній діяльності.
Результати. Визначено й узагальнено напрямки використання інформаційних технологій в юридичній діяльності: інформатизація правоохоронної діяльності, інформатизація правотворчості, приведення законодавства у відповідність із знову прийнятими нормативними актами, вдосконалення системи законодавства для відсутності суперечливості нормативних актів, вдосконалення процесу правотворчості, інформатизація правозастосовчої діяльності. Усі правові інформаційні ресурси, представлені в мережі Інтернет доцільно класифікувати на такі: державна влада, правові ЗМІ в мережі Інтернет, сайти по праву, віртуальні клуби і правові форуми, правозахисні організації та юридичні фірми, WWW-сторінки відомих юристів, закордонні правові ресурси..
Висновки. Подальша інтеграція інформаційних технологій в галузі правової діяльності дозволить значно скоротити час, що витрачається на прийняття рішення в межах конкретної правової ситуації, поліпшити якість і виробити правильне рішення.
6
Головін, О. О., О. Є. Стрижак та В. Ю. Величко. "МЕРЕЖЕЦЕНТРИЧНА ВЗАЄМОДІЯ ЕКСПЕРТІВ У ФОРМАТІ НАРАТИВНОГО ДИСКУРСУ". Medical Informatics and Engineering, № 4 (10 червня 2021): 4–15. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.4.11888.
Повний текст джерелаАнотація:
Описуються методологічні основи та інструменти забезпечення інформаційно-аналітичної діяльності експертів у процесі використання та оброблення великих обсягів інформаційних масивів. Визначаються базові функціональні категорії взаємодії з розподіленою інформацією, а саме: структуризація, класифікація, критеріалізація, синтез і оцінювання. Розглядаються теоретичні засади перетворення наративних описів документів у формат інтерактивних систем знань. Для цього визначається певний набір інструментів — таксономія, онтологія, індексація, пошук, міжконтекстне зв'язування, вибір, агрегація когнітивних функцій тощо. Однак первинним для цих процедур є формування таксономій, що відображають семантичну змістовність кожного документу. Застосування цих інструментів створює умови реалізації інформаційно-аналітичної діяльності експертів.
7
Даник, Ю. Г., О. О. Писарчук, О. В. Лагодний та Г. С. Гайдарли. "Фасетна система класифікації інформаційних загроз визначеній цільовій аудиторії в кібернетичному просторі". Озброєння та військова техніка 11, № 3 (27 вересня 2016): 46–51. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2016.3(11).46-51.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано фасетну систему класифікації інформаційних загроз цільовій аудиторії в кібернетичному просторі, що усуває недоліки ієрархічних систем класифікацій і дає можливість отримувати код інформаційної загрози для каталогізації, архівації та ідентифікації. Використання запропонованої фасетної класифікації зменшує час, необхідний для ідентифікаціїінформаційної загрози в інформаційних джерелах Інтернету.
8
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.
9
Serpukhov, O., H. Makogon, S. Novik, A. Klimov, I. Kovalov та V. Bazeliuk. "ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛІ МІЖНАРОДНОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО ПРОСТОРУ З МЕТОЮ ПОШУКУ ЕФЕКТИВНИХ МЕХАНІЗМІВ ЗАХИСТУ НАЦІОНАЛЬНОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО СУВЕРЕНІТЕТУ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 6, № 52 (13 грудня 2018): 116–21. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.6.116.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є процес виникнення та розвитку інформаційних загроз безпеці України у воєнній сфері. Метою дослідження є аналіз деструктивних впливів на національний інформаційний суверинитет, пошук ефективних шляхів протидії і механізмів захисту. Задачі: на основі структурно-функціонального аналізу моделі міжнародного інформаційного простору (МІП) визначити загрози та потенційні небезпеки інтеграції України у міжнародний інформаційний простір, смоделювати процес проведення інформаційних атак, що здійснюються у МІП, та розробити оптимальний порядк профілактичних заходів щодо забезпечення інформаційної безпеки та інформаційного суверинитету у воєнній сфері. Використовуваними є методи системного аналізу та статистичної обробки даних. Отримані такі результати. За умов глобальної інтеграції та жорсткої міжнародної конкуренції МІП стає ареною зіткнень і боротьби різновекторних національних інтересів. У зв’язку з цим дослідження реальних та потенційних загроз негативних впливів на Україну у міжнародному інформаційному просторі та створення дієвої системи захисту і протидії дискредитації України на міжнародному рівні набувають значимої актуальності. Застосування “м’якої” сили у сучасних інформаційних технологіях дає змогу реалізувати власні інтереси у МІП. Контент-моніторинг МІП має бути спрямований на виявлення інформаційно-психологічних операцій, об’єктами впливу яких можуть бути: інформаційно-технічні та аналітичні системи, бази даних та інформаційні ресурси, психіка людини, настрої суспільства та імідж Збройних Сил і держави в цілому. Основними профілактичними заходами щодо забезпечення інформаційної безпеки та інформаційного суверинитету у воєнній сфері є своєчасне виявлення, класифікація та контроль факторів дестабілізації, ідентифікація загроз та розробка і виконання заходів щодо їх нейтралізації. Ефективне здійснення заходів захисту національного інформаційного суверинитету та протидії дискредитації України на міжнародному рівні неможливе без виховання інформаційної культури суспільства у цілому, і у майбутніх офіцерів зокрема. Висновки. У роботі проведено дослідження моделі міжнародного інформаційного простору з метою аналіза деструктивних впливів та пошуку шляхів протидії дискредитації України на міжнародному рівні. На основі аналізу умов і чинників, які впливають на процес виникнення та розвиток інформаційних загроз, визначено таку динаміку розвитку інформаційного деструктивного впливу: “чинник інформаційної загрози – проява інформаційної загрози – реалізація загрози (інформаційний вплив) – результати впливу”. В якості профілактичного заходу щодо забезпечення інформаційної безпеки та інформаційного суверинитету у воєнній сфері пропонується контент-моніторінг МІП. У роботі розглядаються шляхи реалізації основних етапів контент-моніторингу МІП із своєчасного виявлення та ефективної протидії інформаційно-психологічним операціям. Крім того, зазначено необхідність виховання інформаційної культури майбутніх офіцерів у фокусі проблем інформаційної безпеки України та протидії деструктивним інформаційним впливам.
10
Гафіяк, А. М. "ПІДГОТОВКА ФАХІВЦІВ З ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEM". Духовність особистості: методологія, теорія і практика 91, № 4 (30 вересня 2019): 6–16. http://dx.doi.org/10.33216/2220-6310-2019-91-4-6-16.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена проблемі підготовки фахівців з інформаційно-комунікаційних технологій з використанням business intelligence system. Сьогодні актуальним є процес трансформації закладів вищої освіти у центри освіти, де студенти могли б вивчати теми більш цікаві індивідуально для кожного. Це можливо завдяки інструментам Business Intelligence, спрямованим на прийняття ефективних бізнес-рішень шляхом використання програмних засобів та технологій для збору, зберігання, аналізу даних із забезпеченням доступу (BI-систем).
Класифікація програмних засобів типу BI базується на методі функціональних завдань, де програмні продукти кожного класу виконують певний набір функцій або операцій з використанням спеціальних технологій. Саме тому була поставлена задача розробки програмного продукту. Для цього виконано такі кроки: на основі сформованих після дослідження готових продуктів розробити нове ІТ-рішення для закладів вищої освіти, яке б було гнучким та здатним задовольнити потребу якісної підготовки фахівців з інформаційно-комунікаційних технологій; провести тестування розробленого продукту на реальних даних.
В майбутньому слід звернути увагу на питання порівняльного аналізу розроблених веб-доданків для проведення он-лайн заходів, з метою обміну знаннями в процесі підготовки фахівців з інформаційно-комунікаційних технологій. Розроблені програмні продукти мають низку перспектив розвитку. З головних слід зазначити: застосування в різних сферах освітньої діяльності з використанням інформаційних технологій; можлива реалізація більш потужної версії розробленої системи рекомендацій, що базується на підвищених технічних характеристиках засобів навчання.
Ключові слова: професіограма; програмне забезпечення; методи навчання; інформаційні технології; компетентності; педагогічні інновації
Дисертації з теми "Класифікація інформаційних систем"
1
Білоцерківський, Олександр Борисович, та Ігор Ігорович Соснов. "Інтелектуально-інформаційні системи: поняття і класифікація". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/38839.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто поняття інформаційної системи та штучного інтелекту. Сформульовано мету використання інтелектуально-інформаційних систем для управління торговельними підприємствами. Визначено характерні ознаки цих систем. Наведено класифікацію інтелектуально-інформаційних систем згідно визначених ознак.
2
Матюха, Микола Миколайович. "Підходи до класифікації інформаційних систем обліку". Thesis, Луцьк: РВВ Луцького національного технічного університету, 2011. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3220.
Повний текст джерела
3
Матюха, Микола Миколайович. "Класифікація джерел формування управлінської звітності в інформаційних системах". Thesis, ПФ «Смарагд», 2012. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3196.
Повний текст джерела
4
Удовенко, С. Г., Л. Е. Чала та В. Л. Шергін. "Байєсівська класифікація ситуацій в інформаційних системах медичної діагностики". Thesis, Матеріали 7 Міжн. Наук.-техн. конф. «Інформаційні системи і технології» (ІСТ-17), 2018. http://openarchive.nure.ua/handle/document/7778.
Повний текст джерелаАнотація:
The report proposes a classification of situations in systems of medical diagnostics using the Bayesian approach. The proposed approach allows identifying situations requiring urgent action and may be useful for the creation of intelligent diagnostic systems for critical use.В доповіді запропоновано класифікатор ситуацій в системах медичної діагностики з використанням байєсівського підходу. Запропонований підхід дозволяє ідентифікувати ситуації, що вимагають прийняття невідкладних заходів, і може бути корисним для створення інтелектуальних систем діагностики критичного призначення.
5
Шпичко, Анастасія Валентинівна. "Автоматизована інформаційна система тематичної класифікації наукових статей". Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10333.
Повний текст джерелаАнотація:
Створено автоматизовану інформаційну систему тематичної класифікації наукових статей. Система дозволяє обраховувати числову оцінку приналежності обраної статті до класів та формувати таблицю збігів тестової статті за ключовими словами класів.
6
Кузьмінський, Михайло Сергійович. "Система прогнозування продажів сервісних послуг в системах обслуговування". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9437.
Повний текст джерелаАнотація:
В магістерській роботі було розроблено інформаційну систему аналізу систему прогнозування завантаженості та продажів сервісних послуг. Ця система дозволяє враховувати сучасні тенденції на ринку та робити прогнози використовуючи методи та підходи машинного навчання.
7
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.
8
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.
9
Прокопов, Роман Ігорьович. "Інформаційна система для визначення подібності документів". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9538.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота магістра присвячена розробці інформаційної технології для визначення подібності документів. Основна проблема класифікації документів полягає в такому розташуванні документів по групах, при якому елементи кожної групи були б настільки подібні один з одним, щоб у деяких випадках можна було знехтувати їхніми індивідуальними особливостями. При класифікації документів важливо прийти до розумного компромісу щодо розміру даних, уникаючи як формування великого числа дуже дрібних груп, що знижує ефективність класифікації як виділення множин схожих документів, так і невеликої кількості дуже великих класів.
10
Кравець, Олександра Олегівна. "Інформаційна система розпізнавання числової інформації". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46874.
Повний текст джерелаАнотація:
Пояснювальна записка дипломного
проєкту складається з п’яти розділів, містить 22 рисунки, 4 таблиці, 1
додаток та 37 джерел.
Дипломний проєкт присвячений вирішенню задачі розпізнавання,
класифікації та подальшої обробки та збереження рукописної числової
інформації.
Метою створення системи є спрощення процесу перевірки
контрольних робіт студентів або учнів (де в якості відповідей маємо
рукописні числові значення) за рахунок автоматизації цього процесу шляхом
розпізнавання написаних студентами (учнями) відповідей у відповідному
бланку для відповідей за допомогою моделей машинного навчання.
У розділі загальних положень встановлено мету, цілі та задачі
розробки, визначено функціональні границі системи та побудована
структурна схема варіантів використання, проаналізовано існуючі аналоги
та встановлено відмінність від них системи, що проектується.
У розділі інформаційного забезпечення надано детальний опис
вхідних та вихідних даних, описано структуру масиву з інформацією, який
використовується у даній системі.
Розділ математичного забезпечення присвячений опису змістовної та
математичної постановки задачі, аналізу існуючих методів розв’язання
задачі даного дипломного проєкту та обґрунтування вибору одного з них з
його подальшим детальним описом.
Розділ програмного забезпечення описує засоби розробки
програмного продукту та етапи проектування його архітектури. Описано специфікацію функцій та звіти, які генеруються в ході запуску
програми.
У технологічному розділі визначено мету проведення випробувань
програмного продукту та описано їх результати.Explanatory note of the diploma project consists of five sections, contains 22 drawings, 5 tables, 1 application and 37 sources. The diploma project is devoted to solving the problem of recognition, classification, further processing and saving of handwritten numerical information. The system purpose is simplifying the process of checking the student’s tests (where the answers are handwritten numerical values) by automating this process by recognizing the answers written by students in the appropriate form for answers using machine learning models. In the general terms section the developmt purpose and are established, functional borders of system are defined and the structural scheme of variants of use is constructed, the existing analogues are analyzed and the difference from them of the projected system is established. The information support section provides a detailed description of the input and output data, as well as the structure description of the information array, that is used in this system is provided. The mathematical support section is devoted to the meaningful and mathematical formulation of the problem, analysis of the existing methods for solving the problem of this thesis project and justification of choosing one of them with its subsequent detailed description. The software support section describes the software development tools and the stages of designing its architecture. The specification of functions and reports generated during program startup is described. The technology section defines the purpose of testing the software product and describes their results.
Книги з теми "Класифікація інформаційних систем"
1
Бібліотечно-бібліографічні класифікації та інформаційно-пошукові системи. К., 1995.
Знайти повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Класифікація інформаційних систем"
1
Кудь, А. А. Комплексна класифікація віртуальних активів. KRPOCH, 2021. http://dx.doi.org/10.26697/preprint.kud.a.1.2021.
Повний текст джерелаАнотація:
Вступ: Однією з проблем сучасних законодавців у різних країнах є те, що вони намагаються регулювати об’єкт, не розібравшись у природі його походження, що, логічно, тягне й безліч помилок щодо його визначення в правовому полі. Відсутність уніфікованих визначень і чіткої класифікації віртуальних активів як інструментів для реалізації способів фінансового й управлінського обліку майна за їх фундаментальними, характерними ознаками робить практично неможливим визначення важливих для правового регулювання характеристик віртуальних активів, а отже, і їх закріплення в нормах права та встановлення належного правового режиму. Статтю присвячено вирішенню актуального та міждисциплінарного науково-прикладного завдання розроблення комплексної багаторівневої класифікації віртуальних активів. На відміну від нечисленних наявних класифікацій, які сконцентровані на фрагментах феномену віртуального активу та вибіркових способах його застосування, у статті запропоновано всеосяжне бачення співвіднесення усіх відомих видів віртуальних активів, що дозволяє говорити про комплексність класифікації, поданої у цій статті. Мета дослідження: Розробити та обґрунтувати комплексну багаторівневу класифікацію усіх відомих видів віртуальних активів, що дозволяє вирішити міждисциплінарне науково-прикладне завдання систематизації віртуальних активів для подальшого вироблення єдиного підходу до регулювання відносин, об’єктами яких виступають віртуальні активи різних видів. Матеріали та методи: Для дослідження природи віртуальних активів і розроблення комплексної класифікації було використано комплекс методів наукового дослідження: аналіз, зокрема аналіз причинно-наслідкових зв’язків, синтез, порівняльний метод, метод узагальнення, систематизації й інтерпретації результатів та індукція. Результати: Окреслено триєдину природу віртуальних активів: технологічну, економіко-правову й інформаційно-прикладну. Ця класифікація віртуальних активів дозволить визначити перспективні інструменти для цілей обліку майна та прав. На відміну від інших відомих підходів до розрізнення віртуальних активів, у яких раніше необґрунтовану «першість» посідали криптоактиви (або криптовалюти), автор уперше виокремлює групу токенізованих активів. Саме ця група, завдяки наявності прямого зв’язку з майном, дозволяє вести облік, а також здійснювати переоблік майна та прав у сучасних цифрових системах обліку – децентралізованих інформаційних платформах на базі технології розподіленого реєстру (блокчейн), тоді як за допомогою криптоактивів, через відсутність прямого зв’язку з майном, неможливо вести цей облік. Автор серед віртуальних активів виокремлює цифровий актив й аналізує сутнісно-смислові особливості поняття «цифровий актив». В основу цифрового активу покладено унікальний інформаційний ресурс як первинний актив і властивість похідності від реального активу, що радикально відрізняє цифровий актив від інших видів віртуальних активів. Усе це дозволяє його розглядати як ефективний інструмент для реалізації способів фінансового й управлінського обліку майна. Отже, власники цифрового активу можуть здійснювати у новий спосіб облік своїх майнових і особистих немайнових прав. Ґрунтуючись на властивостях цифрового активу, автор виокремлює інші види віртуальних активів: поліактив і моноактив, із відповідними прикладами. Наводить характеристику їх властивостей і структурованих елементів, співвідносячи їх із характеристиками цифрового активу, а також пропонуючи чіткі та добре відомі фінансово-правові аналогії із реалізації взаємних зобов’язань між сторонами у традиційному правочині. У статті вперше запропоновано систематизацію семи властивостей і параметрів токенізованого активу та, як наслідок, опис властивостей трьох різновидів токенізованого активу: моноактиву, поліактиву та цифрового активу. Це дозволило подати різновиди віртуальних активів у вигляді трирівневої класифікації, в основі якої знаходиться комплексність природи віртуальних активів. У авторській класифікації виокремлено сім різновидів віртуальних активів і наведено їхню характеристику. Висновки: Загалом запропонований підхід до класифікації дозволяє дати наукову відповідь на питання про те, на якій підставі співвіднести між собою безліч відомих видів віртуальних активів і як віднести до них правовий режим держави. Ці розробки будуть корисні для законодавця практично будь-якої держави, державних органів фінансового, податкового та банківського контролю, а також для приватних компаній під час постановки на баланс та обліку віртуальних активів у своїй господарській діяльності.