Добірка наукової літератури з теми "Мікропроцесорні рішення"

Розглядаються технічні рішення з розробки інформаційно-керуючої системи турбінного цеху, яка, сумісно з раніше розробленої інформаційної системи котельного відділення, є складовою частиною системи керування теплової електростанції цукрового заводу. Система побудована як автоматизоване робоче місце (АРМ) оператора на базі комп’ютера, мережі мікропроцесорних контролерів та регуляторів, датчиків та виконавчих механізмів. Мережа мікропроцесорних контролерів та регуляторів реалізована на базі перетворювача MODBUS RTU – USB типу БПІ-52. АРМ включає також щит оператора для реалізації дистанційного режиму керування. На фронтальній стороні щита розташовані мікропроцесорні контролери, а також прилади, що показують, та органи дистанційного керування. На внутрішніх панелях щита розташована група клемно-блочних з’єднувачів та приладів системи живлення. Інформаційна система спроектована з використанням мікропроцесорних контролерів, приладів і SCADA українського виробництва. Імітаційне моделювання проводилося на спеціалізованому стенді із застосуванням промислових контролерів і програм. Результати досліджень застосовані для модернізації інформаційно-керуючої системи турбінного цеху цукрового заводу.

АНОТАЦІЯ У статті розглянуті методичні системи навчання архітектури ЕОМ студентів інженерно-педагогічного профілю з використанням інформаційно-комп'ютерних технологій та засобів імітаційного моделювання. Аналіз цих методик встановив переваги та недоліки кожної методичної системи. Виявлена проблема сприйняття та розуміння фізичних процесів здобувачами вищої освіти, що відбуваються в електронних елементах мікропроцесорних систем, їх паралельність та швидкоплинність протікання зумовила розробку моделі змісту навчання архітектури МП із застосуванням імітаційного комп’ютерного моделювання. Автори статті розробляють та досліджують систему умінь з архітектури мікропроцесорної техніки та систему знань дисципліни «Архітектура МП» згідно з чинним Державним стандартом вищої освіти України. Докладний аналіз методичних систем навчання архітектури ЕОМ студентів інженерно-педагогічного профілю дозволив розробити загальну модель змісту навчання архітектури мікропроцесорної техніки, що відповідає цілям, які висуває ДСВО. Представлена загальна модель змісту навчання архітектури мікропроцесорної техніки складається з 6 змістовних модулів, а саме:модуль 1 – Історія розвитку комп’ютерної техніки; модуль 2 – Системи числення; модуль 3 – Логічні основи ЕОМ; модуль 4 – Будова ЕОМ; модуль 5 – Мікропроцесори; модуль 6 – Мова програмування Асемблер, які за своєю суттю забезпечують рішення самостійної групи задач, є цілісними блоками інформації, логічно завершеними частинами реального процесу навчання архітектури МП. Для підвищення активності навчання доцільно дібрати та використовувати різноманітні адекватні кожній навчальній темі методи навчання. Ключові слова: архітектура ЕОМ, інформаційно-комп'ютерні технології, електронні елементи мікропроцесорних систем, методичні системи, система умінь, система знань, загальна модель змісту навчання.

Наводяться результати досліджень засобів забезпечення показників ефективності судової експертизи зображень, у тому числі й цифрових. Проводиться аналіз основних завдань, що стоять при експертизі зображень, і методи їх розв’язання. Основною проблемою таких досліджень є недостатня автоматизація процесу обробки зображень при експертизі. Об’єктом дослідження є процес фільтрації зображень, предметом досліджень – фільтри, які використовуються при обробці зображень. В результаті аналізу реалізацій детекторів шуму встановлено, що вони є обчислювально складними. А апаратні витрати на реалізацію алгоритму на сучасних мікропроцесорах і програмованих інтегральних схемах можуть істотно обмежувати застосування таких алгоритмів у додатках, що вимагають обробки в реальному часі. Метою статті є побудова швидкодіючої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення на сучасних процесорних архітектурах. Наведено результати аналізу можливості використання векторних інструкцій сучасних процесорних архітектур, розглянуто алгоритми векторизації сортування для ефективної реалізації підпрограми пошуку медіанного значення всередині поточного і проведено моделювання фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення з метою з’ясування придатності для використання в задачах реального часу. В результаті проведених досліджень вперше запропоновано метод векторизованої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення, придатний для процесорів з набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE або AVX; розглянуто використання сортувальних мереж як алгоритму пошуку медіани для процесорів з векторним розширенням; вперше побудовано реалізацію фільтра описаним методом для процесора ARM Cortex-A9 в складі SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделювання роботи фільтра на ARM Cortex-A9. Швидкість обробки зображення 512x512 пікселів становила понад 500 кадрів на секунду. Швидкість обробки напівтонових зображень FullHD – понад 60 кадрів на секунду.

У статті визначено, що поява надійних, перешкодостійких та економічних аналогових і логічних мікросхем, мікропроцесорної техніки, вдосконалення та мініатюризація виконавчих електромеханічних елементів й датчиків надали якісно нову елементну базу для сучасного етапу розвитку автоматизації суднових систем, а саме розроблення алгоритмів системи контролю та управління судновими системами. З впровадженням мікроелектронних електронно-обчислювальних машин в суднові системи управління став характерний комплексний системний характер автоматизації, збалансований розподіл функцій управління між людиною та керуючою електронно-обчислювальною машиною з урахуванням ергономічних, психологічних та економічних вимог, використання математичних моделей управління та автоматичного пошуку оптимуму за заданим критерієм, використання самоналагоджувальних структур. Через тенденцію скорочення чисельності обслуговуючого персоналу; необхідність обмеження потоку інформації, а також здійснення дій; вимоги обмеження масо-габаритних характеристик пультів управління, щитів, панелей, а також необхідність реєструвати зміну багатьох параметрів підсистем зумовило створення системи обробки представлення інформації. Для адекватного функціонування синтезованої системи управління у статті розроблені алгоритми первинної обробки інформації, яка надходить від датчиків. Ці алгоритми повинні забезпечувати вироблення екстрених повідомлень судноводієві в разі, коли порушується нормальний режим роботи та виникає передаварійна ситуація. З метою отримання адекватних технічних рішень потрібне створення моделей та алгоритмів оптимізації й автоматизації суден і суднових технічних засобів, способів побудови систем на основі сучасних технологій суднового машинобудування, розробки алгоритмів для підвищення оперативності прийняття рішення судноводієм.

Метою роботи було розробити інноваційну систему моніторингу забруднюючих газів та спосіб регулювання температурно-вологістного режиму тваринницьких приміщень. Методи. Дослідження проводили в умовах технологічної лабораторії Черкаської ДСБ НААН і лабораторії ФОП «Онищенко Р.О.». Розроблення газоаналітичної та структурної блок-схем здійснювали шляхом узагальнення літературних даних за тематикою досліджень та виготовлення технічних креслень і робочої документації вимірювальних блоків та блоку керування. Проведено закупівлю складових елементів, монтаж і пуско-налагоджувальні роботи вимірювальної системи. Розроблено програмне забезпечення мікропроцесорної системи та спосіб регулювання температурно-вологістного режиму. Результати. Розроблено мультипараметричну систему моніторингу забруднюючих газів тваринницьких приміщень. Вона є автоматизованою, компактною і портативною. Основною частиною системи виступає мікроконтролер. Мультипараметрична система дозволяє оперативно здійснювати оцінку санітарно-гігієнічних умов утримання тварин для прийняття відповідних управлінських рішень. Теплокровні тварини характеризуються розвинутим гомеостазом температури тіла та інших фізіологічних параметрів організму. Занадто стабілізовані впродовж доби умови мікроклімату є причиною надмірного зніження тварин. У зв’язку з цим, в приміщенні для утримання ремонтного молодняку кролів циркадне коливання температури взимку має становити від 8 до 11°C, у перехідний період року від 13 до 16°C і влітку від 18 до 21°C. Аналогічно повинна змінюватися і відносна вологість повітря взимку від 62 до 74 %, у перехідний період від 60 до 72% і влітку від 58 до 70 %. Впродовж добового періоду, запрограмований мікропроцесор, через заданий проміжок часу (2 год.) з відповідним кроком (0,5 °C) задає сигнал необхідної температури та з відповідним кроком (2 %) задає сигнал необхідної відносної вологості повітря. Висновки. Перехід вітчизняного кролівництва на промислову основу сприяв запровадженню кліткового способу утримання тварин у приміщеннях з контрольованим мікрокліматом. Мультипараметрична вимірювальна система здійснює добовий моніторинг низки забруднюючих газів в автоматизованому режимі, що економить 200-224 люд./год. робочого часу в рік зоотехніка-технолога. Експлуатаційні затрати на одне дослідження компонента шкідливого газу в 2,5 рази менші, ніж хімічними методами. Впровадження циркадного ритму дозволяє забезпечити фізіологічні потреби тварин у ритмічних добових змінах температури і відносної вологості повітря тваринницького приміщення. Це дозволяє підвищити резистентність організму тварин, шляхом стимулювання роботи нервової та нейрогуморальної систем.

Мета статті. При розробці систем тягового електропривода вітчизняного дизель-поїзда ДЕЛ-02 з тяговими асинхронними двигунами ставиться завдання забезпечення ефективного контролю та діагностики стану дизель-поїзда і його елементів у процесі експлуатації з використанням сучасних інформаційних технологій. Для досягнення цієї мети необхідно було вирішити такі питання: визначення основних вузлів і параметрів, які підлягають контролю та діагностиці; побудова структурної схеми системи контролю та діагностики; розробка методів контролю та діагностики стану дизель-поїзду та його елементів. Результати. Для підвищення ефективності експлуатації дизель-поїздів ДЕЛ-02 вітчизняного виробництва розроблена система контролю та діагностики стану тягового електропривода з використанням сучасних засобів виміру основних параметрів і подальшою обробкою отриманої інформації бортовою мікропроцесорною системою керування. Запропоновані та обґрунтовані рішення щодо побудови системи, яка забезпечує контроль необхідної кількості технічних і економічних показників тягового електропривода без введення в схему системи керування додаткових елементів. Контроль і діагностика показників стану тягового електропривода виконана за допомогою нейронної мережі

Обґрунтовано використання автоматизованої системи моніторингу мікроклімату приміщень, на основі застосування нових мікропроцесорів і датчиків та важливість контролю показників мікроклімату тваринницьких приміщень закритого типу. Це стосується, зокрема, нової технології утримання тварин, яка передбачає збільшення щільності розміщення поголів’я. Огляд літературних даних свідчить про те, що в сільському господарстві України необхідно вивести на ринок сучасні інноваційні системи будівництва і технологічного забезпечення із залученням сучасних мікропроцесорних контрольно- вимірювальних систем і приладів. Аналіз існуючих приладів для збору, накопичення та обробки інформації про мікроклімат приміщень свідчить про те, що вони не відповідають сучасним вимогам моніторингу. Нині існуючі на ринку автоматизовані системи мікрокліматичного моніторингу є занадто дорогими. Впровадження зарубіжних систем вимагає значних разових грошових затрат при закупівлі. Крім того, вони будуть потребувати подальших щорічних експлуатаційних затрат, що є неприйнятним за сучасних складних економічних умов вітчизняних товаровиробників. Отже, наразі на ринку України відсутні спеціалізовані портативні вимірювальні системи вітчизняного виробництва для комплексного моніторингу параметрів повітряного середовища тваринницьких приміщень. У зв’язку з цим, науковцями Черкаської ДСБ НААН розроблено сучасну контрольно-вимірювальну систему – аналізатор повітряного середовища електронний (АПСЕ). Основною частиною якої виступає мікроконтролер. Вона розрахована на одночасне вимірювання ряду показників: освітленості, температури, відносної вологості, атмосферного тиску, запиленості, шумового навантаження та забруднюючих газів CO2, NH3, H2S, CH4. Результати вимірювань зберігаються в незалежній пам'яті вимірювальних блоків і блоку управління, можуть бути передані дистанційно. Середньодобові показники мікроклімату за трьома точками приміщення і четвертою зовнішнього довкілля, обробляються і аналізуються згідно розроблених методичних рекомендацій. Розроблено програмне забезпечення для розміщення інформації з моніторингу показників мікроклімату на webсайт Інтернетресурсу з подальшим накопиченням інформації й можливістю її статистичної обробки та графічного аналізу. Для моніторингу вищезазначених параметрів мікроклімату, вимірювальна система АПСЕ-7 може замінити не менше 17 одиниць відомих метеорологічних і газоаналітичних приладів на загальну суму приблизно 408 000 грн., що більше проти АПСЕ майже в 5,1 рази. Крім того, АПСЕ за своїми технічними характеристиками може замінити чотири сучасні портативні електронні газоаналізатори «Еколаб» на суму 522 720 грн., що більше в понад 6,5 рази. Вона дає можливість оперативно здійснювати оцінку санітарно-гігієнічних умов утримання тварин для прийняття відповідних управлінських рішень щодо ефективності роботи систем обігріву/охолодження і вентиляції приміщень впродовж добового періоду за сезонами року.

На сьогоднішній день існує багато компаній у всьому світі, що займаються розробкою систем машинного перекладу (СМП), за допомогою яких здійснюється переклад на різні мови світу. Серед них можна виділити такі: SYSTRAN (США, systransoft.com), Langenscheidt (Німеччина, langenscheidt.de), Transparent Language (США, transparent.com), LANGUAGE ENGINEERING CORPORATION (США, lec.com), Translation Experts (США, tranexp.com), Linguatec (Німеччина, linguatec.net), SDL (Великобританія, sdl.com), STAR (Швейцарія, star-group.net), ATRIL (США, atril.com), Alis Technologies (Канада, alis.com).Вивчення джерел щодо комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів свідчить, що проблеми перекладу і розпізнавання образів за допомогою машини тісно пов’язані із проблемами штучного інтелекту і кібернетикою. Проблеми створення штучної подібності людського розуму для вирішення складних завдань і моделювання розумової діяльності вивчаються досить давно. Вперше ідею штучного інтелекту висловив Р. Луллій у XIV столітті, коли він намагався створити машину для вирішення різноманітних задач з основ загальної класифікації понять. А у XVIII столітті Г. Лейбніц і Р. Декарт розвили ці ідеї, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук [1].Ці ідеї лягли в основу теоретичних розробок у галузі створення штучного інтелекту. Проте розвиток штучного інтелекту як наукового напряму став можливим лише після створення електронних обчислювальних машин (ЕОМ). Це сталося у 40-ві роки ХХ століття.Термін «штучний інтелект» був запропонований в 1956 р. на семінарі, присвяченому розробці логічних завдань з аналогічною назвою у Стенфордському університеті. Штучний інтелект – розділ комп’ютерної лінгвістики та інформатики, де розглядаються формалізація проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому у більшості випадків алгоритм розв’язування завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не вирішене питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп’ютером «розумності», хоча стосовно штучного інтелекту було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тьюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона [2].Після визначення штучного інтелекту як самостійного розділу науки відбувся його поділ за двома основними напрямками: нейрокібернетика і кібернетика «чорного ящика». Розпізнавання образів – традиційний напрямок штучного інтелекту, близький до машинного навчання і пов’язаний з нейрокібернетикою. Кожному об’єкту відповідає матриця ознак, за якою відбувається його розпізнавання. Машинний переклад належить до кібернетики «чорного ящика», головним принципом якого є принцип, протилежний нейрокібернетиці, а саме: немає значення, як побудований «розумовий» пристрій – головне, щоб на задані вхідні дії він реагував, як людський мозок.Слід зазначити, що сьогодні науковці розглядають штучний інтелект як один з напрямків інформатики, метою якого є розробка апаратно-програмних засобів, за допомогою яких можна користувачу-непрограмісту ставити і вирішувати завдання, що традиційно вважаються інтелектуальними [2].З другої половини 1960-х рр., коли людство вступило в епоху комп’ютерних технологій, використання комп’ютерів звільнило людей від багатьох видів рутинної роботи, будь то трудомісткі обчислення чи пошук необхідних елементів в різних базах даних. При цьому слід мати на увазі, що принципова відмінність комп’ютерних технологій від будь-яких виробничих технологій полягає саме в тому, що в одному випадку технології не можуть бути безупинні, тому що вони поєднують роботу рутинного типу (скажімо, оперативний облік) і роботу творчу, яка не піддається поки що формалізації (прийняття рішень), а в іншому випадку функція виробництва безупинна і відображає строгу послідовність всіх операцій для випуску продукції (конвеєризація процесу).Переклади текстів з однієї мови на іншу можна віднести до рутинної роботи, але тільки частково. Дійсно, з одного боку, в роботі будь-якого перекладача є досить велика кількість елементів формалізму, хоча, з іншого боку, у даний час жоден серйозний переклад не може бути виконаний зовсім формально.Усі переклади можна розділити на технічні і літературні. Межа між ними є дуже «розмитою» (проміжне положення займають, наприклад, переклади ділових листів). Особливістю технічних перекладів є необхідність у першу чергу знати стандарти фахових понять. Специфіка ж літературного перекладу полягає в тому, що потрібно одержати текст, за художньою цінністю максимально близький до оригіналу. Якість виконання з використанням комп’ютера технічних і літературних перекладів у теперішній час зовсім різна: технічні переклади є якісніші, ніж літературні. Останній факт особливо відчутний при перекладі віршованих форм  тут використання комп’ютера практично неможливе: його використання поступається поетам-перекладачам.Переклад текстів  одна з перших функцій, яку людина спробувала виконати за допомогою комп’ютера. Всього через кілька років після створення перших ЕОМ з’явилися і програми машинного перекладу. Датою народження машинного перекладу як галузі досліджень прийнято вважати 1947 р. Саме тоді У. Уівер [3] (який написав трохи пізніше, у 1949 р., разом із К. Шенноном книгу з основ теорії інформації), написав лист Н. Вінеру, «батькові кібернетики», порівнявши в цьому листі завдання перекладу із завданням дешифрування текстів.Завдання дешифрування до цього часу вже вирішувалися (і небезуспішно) на електромеханічних пристроях. Більше того, перша діюча ЕОМ за назвою Colossus-1, сконструйована в Англії в 1942-43 рр. знаменитим математиком і логіком А. Тьюрінгом, автором теоретичного автомата «машина Тьюрінга», разом з Х. А. Ньюменом, використовувалася під час війни для розшифровування секретних німецьких кодів. Оскільки ЕОМ Colossus-1, як і всі перші обчислювальні машини, конструювалася і використовувалася головним чином для військових цілей, відомості про неї стали відомі набагато пізніше її введення в експлуатацію. У 1944 р. Г. Айкен сконструював обчислювальну машину МАРК-1 на електромеханічних елементах і установив її в Гарвардському університеті. Ця машина також використовувалася для виконання завдань дешифрування. Відзначимо також, що завдання дешифрування доводилося і доводиться нерідко вирішувати не тільки військовим, але також археологам і історикам при спробах прочитати рукописи давніми, забутими мовами [4].Після листа У. Уівера Н. Вінерові відбувся ряд гострих наукових дискусій, потім були виділені гроші на дослідження. Сам Н. Вінер, що вільно розмовляв 13-тьма мовами, довгий час оцінював можливості комп’ютерного перекладу дуже скептично. Він, зокрема, писав: «...що стосується проблеми механічного перекладу, то, відверто кажучи, я боюся, що межі слів у різних мовах занадто розпливчасті, а емоційні й інтернаціональні слова займають занадто велике місце в мові, щоб який-небудь напівмеханічний спосіб перекладу був багатообіцяючим... В даний час механізація мови... уявляється мені передчасною» [5, 152]. Однак, всупереч скепсису Вінера і ряду інших вчених зі світовими іменами, у 1952 р. відбулася перша міжнародна конференція з машинного перекладу. Організатором цієї конференції був відомий ізраїльський математик І. Бар-Хіллел. Він прославився в першу чергу застосуванням ідей і методів математичної логіки в різних напрямках досліджень з теорії множин і основ математики, але видав також ряд робіт із загальної теорії мови, математичної лінгвістики, автоматичного перекладу і теорії визначень (у СРСР була дуже популярна монографія «Основи теорії множин», написана І. Бар-Хіллелом разом з А. А. Френкелом) [3].Незабаром після конференції 1952 р. був досягнутий ряд успіхів у академічних дослідженнях, які, у свою чергу, стимулювали комерційний інтерес до проблеми машинного перекладу. Вже в 1954 р. знаменита фірма IBM разом із Джорджтаунським університетом (США) зуміла показати першу систему, що базується на словнику з 250-ти слів і 6-ти синтаксичних правилах. За допомогою цієї системи забезпечувався переклад 49-ти заздалегідь відібраних речень. Вже до 1958 р. у світі існували програмні системи для машинного перекладу технічних текстів, найдосконаліша з яких була розроблена в СРСР і мала запас 952 слова.В період з 1954 р. по 1964 р. уряд і різні військові відомства США витратили на дослідження в галузі машинного перекладу близько 40 млн. доларів. Однак незабаром «запаморочення від успіхів» змінилося повною зневірою, що доходила практично до повного заперечення здійсненності машинного перекладу. До подібного висновку прийшли на основі звіту, виконаного спеціальним комітетом із прикладної лінгвістики (ALPAC) Національної Академії наук США. У звіті констатувалося, що використання систем автоматичного перекладу не зможе забезпечити прийнятну якість у найближчому майбутньому. Песимізм ALPAC був обумовлений, головним чином, невисоким рівнем розвитку комп’ютер­ної техніки того часу. Справді, труднощі роботи з перфокартами і величезними комп’ютерами I-го і II-го поколінь (на електронних лампах чи транзисторах) були чималими. Саме з цих причин перші проекти не дали істотних практичних результатів. Однак були виявлені основні проблеми перекладу текстів природною мовою: багатозначність слів і синтаксичних конструкцій, практична неможливість опису семантичної структури світу навіть в обмеженій предметній галузі, відсутність ефективних формальних методів опису лінгвістичних закономірностей [6].До поширення персональних комп’ютерів машинний переклад міг бути швидше цікавим об’єктом наукових досліджень, ніж важливою сферою застосування обчислювальної техніки. Причинами цього були:висока вартість часу роботи ЕОМ (з огляду на той факт, що кожну обчислювальну машину обслуговувала велика група системних програмістів, інженерів, техніків і операторів, для кожної машини було потрібне окреме, спеціально обладнане приміщення і т.п., «комп’ютерний час» був дуже і дуже дорогим);колективне використання ресурсів комп’ютера. Це часто не дозволяло негайно звернутися до електронного помічника, зводячи нанівець найважливішу перевагу машинного перекладу перед звичайним  його оперативність.За результатами звіту ALPAC дослідження з комп’ютерного перекладу припинилися на півтора десятка років через відсутність фінансування. Однак у цей же час відбувся якісний стрибок у розвитку обчислювальної техніки за рахунок переходу до технологій інтегральних схем. ЕОМ III-го покоління на інтегральних схемах, що використовувалися у 1960-ті роки, до кінця 1960-х  початку 1970-х років стали витіснятися машинами IV-го покоління на великих інтегральних схемах. Нарешті, у 1970 р. М. Е. Хофф (Intel) створив перший мікропроцесор, тобто інтегральну схему, придатну для виконання функції великої ЕОМ. До середини 1970-х років з’явилися перші комерційно розповсюджувані персональні комп’ютери (ПК) на базі 8-розрядних мікропроцесорів фірми Intel. Це була на той час комп’ютерна революція.Саме поява ПК стала сильним додатковим стимулом для вдосконалювання комп’ютерного перекладу (особливо після створення комп’ю­терів Apple II у 1977 р. і IBM PC у 1981 р.). Поновленню досліджень з комп’ютерного перекладу сприяло також підвищення рівня розвитку техніки і науки взагалі. Так, у 1970-ті рр. одержала поширення система автоматизованого перекладу SYSTRAN. Протягом 1974-75 рр. система була використана аерокосмічною асоціацією NASA для перекладу документів проекту «Союз-Аполлон». До кінця 1980-х років за допомогою цієї системи перекладали з кількох мов вже близько 100 000 сторінок щорічно. Розвитку комп’ютерного перекладу сприяло ще і зростання інтересу дослідників і проектувальників до проблеми штучного інтелекту (тут явно переважали лінгвістичні аспекти) і комп’ютерного пошуку даних [7].Починаючи з 1980-х рр., коли вартість машинного часу помітно знизилась, а доступ до них можна було одержати в будь-який час, машинний переклад став економічно вигідним. У ці і наступні роки удосконалювання програм дозволило досить точно перекладати багато видів текстів. 1990-ті рр. можна вважати справжньою «епохою Відродження» у розвитку комп’ютерного перекладу, що пов’язано не тільки з широкими можливостями використання ПК і появою нових технічних засобів (у першу чергу сканерів), але і з появою комп’ютерних мереж, зокрема глобальної мережі Internet.Наприклад, створення Європейської Інформаційної Мережі (EURONET DIANA) стимулювало роботи зі створення систем автоматизованого перекладу. У 1982 р. було оголошено про створення європейської програми EUROTRA, метою реалізації якої була розробка системи комп’ютерного перекладу для всіх європейських мов. Спочатку проект оцінювався в 12 млн. доларів США, але вже в 1987 р. фахівці визначили сумарні витрати по цьому проекту більш ніж у 160 млн. доларів [4].Використання глобальної мережі Internet об’єднало мільйони людей, що говорять різними мовами, у єдиний інформаційний простір. Домінує, природно, англійська мова, але: є користувачі, які нею зовсім не володіють чи володіють дуже слабко; існує безліч Web-сторінок, написаних не англійською мовою.Для полегшення перегляду Web-сторінок, описаних незнайомою користувачеві мовою, з’явилися додатки до браузерів, за допомогою яких здійснюється переклад обраних користувачем фрагментів Web-сторінки або всієї Web-сторінки, що переглядається. Для цього досить лише скопіювати частину тексту та вставити його у відповідне поле або «натиснути» на спеціальну кнопку меню. Прикладом такого комп’ютерного перекладача є програмний засіб WebTransSite фірми «Промт», створений на базі програмного засобу Stylus, який можна використовувати в різних браузерах (Netscape Navigator, Internet Explorer, Mozilla Firefox, Opera та ін.) або, наприклад, Google Translate – це сервіс компанії Google, за допомогою якого можна автоматично перекладати слова, фрази та Web-сторінки з однієї мови на іншу. В системі Google використовується власне програмне забезпечення для перекладу на основі статистичного машинного перекладу. З вересня 2008 р. підтримуються й переклади українською мовою. Користувач уводить текст, поданий мовою оригіналу, та вказує мову, якою цей текст потрібно подати.Проблемами машинного перекладу в теперішній час займається ряд відомих компаній, таких як SYSTRAN Software Inc., Logos Corp., Globalink Inc., Alis Technologies Inc., Toshiba Corp., Compu Serve, Fujitsu Corp., TRADOS Inc., Промт та інші. З’явилися також компанії, що спеціалізуються на машинному перекладі, зокрема компанія SAP AG, яка є європейським лідером у розробці програмного забезпечення і протягом багатьох років використовує системи машинного перекладу різних виробників при локалізації своїх програмних продуктів. Існує і служба машинного перекладу при комісії Європейського Союзу (обсяг перекладу в комісії перевищує 2,5 млн. сторінок щорічно; переклади всіх документів виконуються оперативно 11-тьма офіційними мовами, забезпечують їх 1100 перекладачів, 100 лінгвістів, 100 менеджерів і 500 секретарів) [8].Проблемам комп’ютерного перекладу значна увага науковців приділяється в галузі лінгвістики, зокрема в Україні у Київському державному університеті лінгвістики, дуже міцною є лінгвістична школа Санкт-Петербурга та Москви. Не можна не згадати такі праці, як фундаментальна монографія Ф. Джорджа «Основи кібернетики» [5], Дж. Вудера «Science without properties», О. К. Жолковського «О правилах семантического анализа», Ю. М. Марчука «Проблемы машинного перевода», Г. С. Цейтіна, М. І. Откупщикової та ін. «Система анализа текста с процедурным представлением словарной информации» [6] та інші, в яких сформульовані основні принципи і проблеми практичної реалізації машинного перекладу. Ці монографії містять цікавий фактичний матеріал і можуть бути корисні педагогу в побудові курсу лекцій з комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів.Протягом багатьох років науковці в галузях лінгвістики, кібернетики, інформатики вели інтенсивні пошуки моделей і алгоритмів людського мислення і розробок програм, але так сталося, що жодна з наук – філософія, психологія, лінгвістика – не в змозі запропонувати такого алгоритму. Таким чином, штучний інтелект як «генератор знань» [9, 139] ще не створений, машинний переклад є частково структурованим завданням, а тому втручання людини в створення досконалих перекладів буде потрібне завжди і її треба, як слід, цього навчати.

Розглядаються технічні рішення з модернізації структури комплексу технічних засобів керуючої системи випарної станції цукрового заводу. Система керування побудована як автоматизоване робоче місце (АРМ) оператора на базі комп’ютера, мережі мікропроцесорних контролерів та регуляторів, датчиків та виконавчих механізмів. Мережа мікропроцесорних контролерів та регуляторів реалізована на базі перетворювача MODBUS RTU – USBтипу БПІ-452. АРМ включає також щит оператора для реалізації дистанційного режиму керування. Фронтальна сторона щита складається з двох панелей, де розташовані мікропроцесорні контролери та регулятори, а також прилади, що показують, та органи дистанційного керування (задавачі). На внутрішніх панелях щита розташована група мікропроцесорних регуляторів та приладів системи живлення. Система керування спроектована з використанням мікропроцесорних контролерів, приладів і програм Українського виробництва, датчиків та виконавчих механізмів імпортного виробництва. Імітаційне моделювання проводилося на спеціалізованому стенді із застосуванням промислових контролерів і програм. Результати досліджень застосовані для модернізації керуючої системи цукрового заводу.