Добірка наукової літератури з теми "Мережа інтелектуальна"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Мережа інтелектуальна".
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 "Мережа інтелектуальна"
1
Спасова, К. І. "ПОРУШЕННЯ НЕМАЙНОВИХ ПРАВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ В СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ". Прикарпатський юридичний вісник 1, № 3(28) (16 березня 2020): 126–30. http://dx.doi.org/10.32837/pyuv.v1i3(28).334.
Повний текст джерелаАнотація:
У зв’язку з тим, що глобальна Мережа розвивається дуже інтенсивно, наукових досліджень з питання захисту порушених прав інтелектуальної власності в соціальних мережах явно недостатньо. Тому в статті ми спробували визначити найпоширеніші види порушень немайнових прав інтелектуальної власності в соціальних мережах. Проаналізовано превентивні саморегулятивні заходи для запобігання порушенням прав інтелектуальної власності та механізми підтримки. Розглянуто порядок правового регулювання зазначених відносин за національним законодавством.
Проаналізовано питання про творчу працю та інтелектуальну діяльність авторів творів в таких сферах, як фото, відео, яке є настільки актуальним, що призводить до перегляду раніше наявних підходів до розуміння творчості, творчої праці та інтелектуальної діяльності.
Зазначено, що, незважаючи на деклароване дотримання виключних прав, соціальні мережі не зацікавлені в тому, щоб впроваджувати технічні засоби захисту прав авторів. При цьому йдеться не тільки про монетизацію творів, а й про механізми захисту прав авторів. На цей час технологія «цифрових відбитків» розвинена достатньо, щоб блокувати завантаження спірної інформації на сайті, проте соціальні мережі не поспішають їх впроваджувати, користуючись в тому числі прецедентними судовими рішеннями.
За підсумками проведеного дослідження зроблено висновки щодо необхідності введення спеціального законодавчого регулювання соціальних мереж, що дозволить передусім захистити права користувачів щодо розпорядження ними своєю інтелектуальною власністю.
2
Сікірда, Ю. В., Т. Ф. Шмельова, М. В. Касаткін та Ю. Б. Ситник. "Інтелектуальна оцінка ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті". Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, № 1(46) (17 лютого 2022): 44–50. http://dx.doi.org/10.30748/nitps.2022.46.06.
Повний текст джерелаАнотація:
Для оцінки ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті (ОВП) була розроблена чотиришарова рекурентна нейронна мережа з додатковими входами – зсувами: перший шар (вхід) – збитки при виникненні ОВП в залежності від виду польотної ситуації; другий шар (прихований) – нормативний час на виконання технологічних процедур з парирування ОВП; третій шар (прихований) – нормативна послідовність виконання технологічних процедур з парирування ОВП; четвертий шар (вихід) – оцінка ризику при виникненні ОВП. Розроблена нейромережева модель за рахунок зсувів дає змогу врахувати взаємодію між пілотом та авіадиспетчером при виконанні технологічних процедур з парирування ОВП і за допомогою зворотного зв’язку коригувати прогнозовану оцінку ризику сумісного прийняття помилкових рішень на основі динамічних даних про дотримання операторами узгоджених нормативів часу та нормативної послідовності дій. За допомогою нейроемулятора NeuroSolutions на прикладі ОВП “Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту” побудовано та навчено з вчителем процедурою оберненого поширення помилки багатошарового прямонаправленого персептрона зі зсувами.
3
Князєва, Н. О., С. В. Шестопалов та Т. В. Кунуп. "Аналітична модель інтелектуальної надбудови NGN з урахуванням самоподібності трафіку". Refrigeration Engineering and Technology 54, № 4 (30 серпня 2018): 72–79. http://dx.doi.org/10.15673/ret.v54i4.1175.
Повний текст джерелаАнотація:
З появою мультисервісних мереж з’явилися інтелектуальні сервіси (INS) і, відповідно, новий тип трафіку. Протягом довгого часу вважалося, що мережний трафік відповідає пуасонівським процесам, але подальші дослідження довели, що в трафіку деяких мереж наявний ефект самоподібності. Через властивості самоподібного трафіку традиційні методи розрахунку характеристик функціонування мереж дають занадто оптимістичні результати і призводять до недооцінки реального навантаження. Виникає актуальне питання визначення наявності ефекту самоподібності трафіку, що містить заявки на INS, а також урахування цього ефекту при формуванні аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN (Next Generation Network). Саме цим питанням присвячена дана робота. На основі аналізу існуючих методів розрахунку показника Херста, що надає можливість визначити характер трафіку, обрано R/S метод, оскільки його використання дозволяє аналізувати велику кількість даних, а також не містить занадто великого обсягу обчислень. Даний метод реалізований за допомогою програми AutoSignal. Виходячи з аналізу отриманих результатів можна стверджувати, що трафік, що містить заявки на INS – це самоподібний процес. Ефект самоподібності проявляється в широкому діапазоні часу – від декількох годин до року. Проведені дослідження характеру трафіку визначили можливість вирішення актуальної задачі – розробки аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN, яка відповідає за управління наданням INS, з урахуванням самоподібності трафіку. Для побудови аналітичної моделі інтелектуальної надбудови було використано апарат теорії масового обслуговування. Запропонована аналітична модель інтелектуальної надбудови, яка ураховує самоподібність потоку заявок на INS, надає можливість визначити потрібні мережні ресурси для забезпечення необхідного значення ефективності управління наданням INS.
4
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.
5
Зіменко, Л. М. "Метод забезпечення структурної живучості інтелектуальної надбудови з децентралізованим принципом управління". Refrigeration Engineering and Technology 53, № 5 (2 листопада 2017): 78–83. http://dx.doi.org/10.15673/ret.v53i5.855.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі представлений метод оцінки структурної живучості інтелектуальної надбудови з децентралізованим принципом управління при наданні інтелектуальних сервісів в мережах наступного покоління. Для оцінки структурної живучості інтелектуальної надбудови запропоновано використання середньозваженого значення верхньої та нижньої меж структурної живучості. Визначено спосіб розрахунку верхньої та нижньої меж структурної живучості та виконано приклад реалізації методу забезпечення структурної живучості для інтелектуальної надбудови з децентралізованим принципом управління при використанні спеціалізованих серверів.
6
Sulema, Yevgeniya, та Boris Topchiiev. "ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА КОЛОРИЗАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕНЕРАТИВНИХ ЗМАГАЛЬНИХ МЕРЕЖ". System technologies 5, № 124 (25 листопада 2019): 94–103. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-124-2019-09.
Повний текст джерелаАнотація:
Статтю присвячено застосуванню генеративних змагальних нейронних мереж на прикладі розв’язку задачі інтелектуальної колоризації зображень. В основі розробленої програмної системи для інтелектуальної колоризації лежить робота двох конкуруючих згорткових нейронних мереж: мережі-генератора та мережі-дискримінатора. На етапі підготовки даних пропонується виконувати перетворення зображень з колірної моделі RGB у модель YUV або LAB, що дозволяє отримати кращий результат колоризації. Також у статті розглянуто можливість переходу від оброблення зображень до оброблення мультимодальних даних та запропоновано подавати вхідні мультимодальні дані про об’єкти на зображені у вигляді мультимодальної багаторівневої онтологічної моделі.
7
Чумаченко, Олена Іллівна. "Інтелектуальна система оцінки тривалості обслуговування запитів". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 20 (23 листопада 2012): 24–31. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.20.2012.30700.
Повний текст джерелаАнотація:
В даній статті виконано дослідження методів вирішення задачі управління дзвінками в колл-центрі при використанні інтелектуальних нейронних мереж. Виконано огляд існуючих рішень для колл-центрів та приведені їх недоліки. Враховуючи вимоги колл-центрів до модулю управління зроблена постановка задачі та виконано огляд методів її вирішення. Для реалізації модулю «інтелектуального додзвону» вибрані нейронні мережі, а саме багатошаровий персептрон. Приведена архітектура мережі, проведено її навчання та виконано аналіз результатів її роботи. Виходячи з середньоквадратичних відхилень між фактичними та прогнозованими результатами, пр. збільшенні розмірів навчальної вибірки похибка прогнозів мережі прямує до 0, це значить що архітектура нейромережі підібрана вірно.
8
Levus, Ye V., Yu O. Huchok та O. O. Nytrebych. "Архітектурне рішення для побудови інтелектуальних інтерфейсів користувача". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 8 (25 жовтня 2018): 155–60. http://dx.doi.org/10.15421/40280831.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто проблему побудови інтелектуальних інтерфейсів користувача (IUI). Хоча дослідження в галузі IUI проводять із часів перших розробок штучного інтелекту, на сучасному етапі розвитку інженерії програмного забезпечення існує небагато успішних рішень. Проаналізовано найвідоміші приклади реалізації IUI – проекти компанії Microsoft: The Office Assistant та Lumiere Project. Узагальнено недоліки цих реалізацій. Актуальним є розроблення концепції програмного забезпечення на підстаі підходу "мінімальної взаємодії", який охоплює використання інтелектуальних інтерфейсів. Важливою проблемою IUI, яка насамперед потребує вимагає вирішення, є порушення встановлених Usability-принципів для систем із класичним інтерфейсом. Допоміжним методом "пом'якшення" наслідків від порушення принципів до побудови інтерфейсів є чітке розділення адаптивного інтерфейсу і класичного. Як рішення запропоновано використовувати штучний інтелект у вигляді віддалених баєсових мереж; хмарних технологій для використання баєсових мереж у локальному ПЗ наживо та поповнення мережі знаннями, отриманих від окремих локальних користувачів; спілкування між мережею та локальним ПЗ за допомогою API. Метою розробленого програмного продукту є створення гнучкої та спрощеної системи високого рівня для імплементації аспектів IUI в ПЗ інших розробників. Цю мету реалізовано у вигляді REST API сервісу, який знаходиться на віддаленому сервері та призначений для побудови баєсових мереж. Перспективою розвитку представленого методу є врахування інших особливостей користувачів уже на рівні більш глибокого штучного інтелекту і передбачення можливих дій з погляду не тільки статистики, але й логіки.
9
Медвецький, М., М. Бешлей, А. Прислупський та Г. Бешлей. "МЕТОД ІНІЦІАЦІЇ ХЕНДОВЕРУ В ПРОГРАМНО-КОНФІГУРОВАНІЙ БЕЗПРОВІДНІЙ МЕРЕЖІ НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКА ЯКОСТІ СПРИЙНЯТТЯ ПОСЛУГ". Information and communication technologies, electronic engineering 1, № 2 (грудень 2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.23939/ictee2021.02.001.
Повний текст джерелаАнотація:
Зважаючи на значне збільшення кількості інтелектуальних пристроїв із модулями Wi-Fі, а також прогноз зростання споживання даних на наступні роки, необхідно розробити нові методи побудови безпровідних Wi-Fі мереж з метою поліпшення якості сприйняття послуг з боку кінцевих користувачів. В роботі удосконалено концептуальну модель побудови програмно- конфігурованої Wi-Fі мережі, яка, на відміну від відомих, основана на централізованому управ- лінні процесом вибору точки доступу обслуговування із використанням SDN контролера, за допомогою якого, здійснюючи моніторинг стану мережі в режимі реального часу, програмно реалізують власні рішення щодо ініціації хендоверу. Розвинено метод ініціації хендоверу в про- грамно-конфігурованій безпровідній Wi-Fі мережі, який, на відміну від відомих, під час при- йняття керуючого рішення щодо вибору точки доступу обслуговування орієнтується на інтеграль- ний критерій QoE, сформований на основі вимірювання у режимі реального часу параметрів, рівня сигналу, пропускної здатності, втрати даних та затримок у мережі Wi-Fi, що дало змогу поліпшити якість сприйняття послуг з боку кінцевих користувачів. Розроблені науково-прикладні рішення щодо процедури хендоверу на основі QoE критерію зможуть на практиці застосовувати науково- дослідні організації, компанії, оператори мобільного зв’язку для покращення якості сприйняття послуг з боку користувачів у мережах із централізованим управлінням.
10
Задорожнюк Н.О., Щьокіна Є.Ю. та Швєд М.О. "РОЗВИТОК ВІДНОСИН У СФЕРІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ: АКТУАЛЬНІ ТЕНДЕНЦІЇ". Економічний форум 1, № 1 (26 лютого 2021): 122–27. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2308-8559-2021-1-14.
Повний текст джерелаАнотація:
Відповідно до єдності різних аспектів відносин власності у статті визначено вплив на розвиток відносин у сфері інтелектуальної власності: економічний, правовий, соціальний, науково-технічний та психологічний. Особливу увагу у роботі приділено саме науково-технічному впливу. Визначено особливості прав інтелектуальної власності при застосуванні різноманітних технологій, таких як: діяльність у мережі Інтернет; робототехніка та штучний інтелект; тривимірний (3D) друк; діяльність на майданчиках краудсорсингу та застосування технології blockchain.
Дослідження світового досвіду з ключових проблем у сфері інтелектуальної власності дозволили визначити різноманітні порушення прав цього виду власності. У цій роботі авторами запропоновано групування порушення прав у сфері інтелектуальної власності на три групи: порушення авторських та суміжних прав; порушення інтелектуальних прав на об’єкти промислової власності та порушення інтелектуальних прав власників на товарний знак. У межах кожної групи порушень розглянуто найбільш поширені види: плагіат авторського твору, контрафакція, промислове шпигунство (промисловий шпіонаж), патентний тролінг, кіберсквотинг, піратство у сфері інтелектуальної власності та діяльність «хмарних рантьє». Авторами запропоновано табличне відображення групування порушень прав у сфері інтелектуальної власності з зазначенням найбільш поширених видів порушень.
Також у статті визначено актуальні тенденції еволюції інституту охорони прав інтелектуальної власності: поширення режиму охорони прав інтелектуальної власності на нові об'єкти та нетрадиційні сфери їх застосування; спрощення процедури отримання правової охорони об'єктів інтелектуальної власності; лібералізація відносин щодо використання результатів інтелектуальної діяльності за рахунок державного бюджету або спеціальних цільових фондів; поширення міжнародного співробітництва в галузі охорони прав інтелектуальної власності.
Дисертації з теми "Мережа інтелектуальна"
1
Коваленко, А. О. "Інтелектуальна система розпізнавання шкідливого програмного забезпечення". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/84124.
Повний текст джерелаАнотація:
Реалізована інтелектуальна система розпізнавання на основі згорткових нейронних мереж з кватерніонними компонентами, проведений вибір та дослідження методу перетворення файлів шкідливого програмного забезпечення у графічні зображення. Була сформована навчальна вибірка даних для класифікації та проведене тренування моделі. Результати роботи системи показали високу точність класифікації шкідливих зразків ПЗ. Програмна реалізація здійснена з використанням мови Python, бібліотек TensorFlow та Keras.
2
Любінецький, Денис Володимирович. "Інтелектуальна система аналізу трафіку в складі комплексної системи захисту". Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10389.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі описані методи та засоби інтелектуального аналізу мережевого трафіку, створений програмний модуль для аналізу аномалій мережі. Для реалізації завдання було використано нейронну мережу побудовану з допомогою Python 2.0.
3
Головацький, Ігор Володимирович. "Інтелектуальна система розпізнавання елементів дорожнього руху". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31808.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі розглянуто проблему розпізнавання елементів дорожнього
руху у відео потоці, проведено аналіз наявних проблем та складнощів в
існуючих методах розпізнавання елементів та порівняння їхніх
характеристик точності та швидкодії, переваг та недоліків.
Розроблено інтелектуальну систему розпізнавання елементів
дорожнього руху за допомогою алгоритмів машинного навчання та
нейронних мереж. Система може бути використана у відео реєстраторах
та у системах пасивної безпеки автомобіля.
Загалом в роботі розкрито питання призначення та доцільність
використання нейронної мережі та представлена програмна реалізація
системи за допомогою мови програмування C# та бібліотеки Accord.NET,
основними вимогами якої є: прийнятна точність розпізнавання,
можливість використання відео потоку в якості вхідних даних, знайдені
елементи повинні бути інтуїтивно виділені серед інших елементів та
простота в налагоджені. Окремо було приділено увагу локальним
результатам експериментів, що дають уявлення про характеристики
запропонованої системи.
Ключові слова: інтелектуальна система, нейронна мережа,
машинне навчання, алгоритм, комп’ютерний зір, дорожній рух.
Розмір пояснювальної записки – 81 аркушів, містить 23 ілюстрацій,
28 таблиць, 6 додатків.Examines the problem of recognition of traffic elements in the video stream, analyzes the existing problems and complexities in the existing methods of recognition of the elements and compares their characteristics of accuracy and speed, advantages and disadvantages. An intelligent system for recognizing traffic elements is using machine learning algorithms and neural networks. The system can be used in video recorders and passive vehicle security systems. In general, the paper addresses the purpose and feasibility of using a neural network and presents the software implementation of the system using the C# programming language and the Accord.NET library. The main requirements of which are: acceptable recognition accuracy, the ability to use video stream as input, found elements should be intuitive highlighted among other elements and simplicity in configuring. Special attention was paid to the local results of the experiments, which give an idea of the characteristics of the proposed system. Explanatory note size – 81 pages, contains 23 illustrations, 28 tables, 6 applications.
4
Гурин, Анатолій Григорович, та Ганна Вікторівна Безпрозванних. "Основні напрямки моніторингу технічного стану електричної ізоляції енергетичного обладнання". Thesis, НТУ "ХПІ", 2013. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21511.
Повний текст джерела
5
Ю, Сич М. "Механізм взаємоперетворення природно-мовних словарних конструкцій". Thesis, Київ, Національний авіаційний університет, 2012. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/18864.
Повний текст джерелаАнотація:
Описано вирішення однієї з ключових проблем створення автоматизованих систем пошуку текстової інформації на природній мові. Саме вирішення полягає в створенні механізму для взаємоперетворення текстових природно-мовних словарних конструкцій. У роботі даного механізму використано семантичну мережу.
6
Чирва, А. С. "Застосування семантичної мережі та інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для розпізнавання текстів". Thesis, Сумський державний університет, 2013. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/43475.
Повний текст джерелаАнотація:
В роботі проведено формування вхідного математичного опису інтелектуальної системи, що навчається для семантичного розпізнавання текстів із застосуванням семантичної павутини та інформаційно-
екстремальної інтелектуальної технології.
7
Вернигор, А. Ю. "Захист права інтелектуальної власності в мережі Інтернет". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76156.
Повний текст джерелаАнотація:
Мережа Інтернет проникла у всі сфери життєдіяльності майже кожного мешканця цивілізованого світу. Всі джерела будь-якої інформації, які до недавнього часу існували лише в аналоговій формі, тепер доступні в цифровій формі вираження. Більшість користувачів Інтернету задля отримання безкоштовного доступу до певного, охоронюваного авторським правом результату творчої або інтелектуальної діяльності усвідомлено порушує авторське право в мережі. Проблема неправомірного розповсюдження об’єктів інтелектуальної власності в мережі є загальною для всіх демократичних правових держав. Вивчення та комплексний аналіз законодавчого регулювання прав інтелектуальної власності в мережі, дослідження міжнародних нормативно-правових актів та їх вплив на національну доктрину дасть змогу оцінити законодавство України в даній сфері, розкрити його недоліки та виробити напрямки удосконалення.Сеть Интернет проникла во все сферы жизнедеятельности почти каждого жителя цивилизованного мира. Все источники любой информации, которые до недавнего времени существовали лишь в аналоговой форме, теперь доступны в цифровой форме выражения. Большинство пользователей Интернета ради получения бесплатного доступа к определенному, охраняемому авторским правом результату творческой или интеллектуальной деятельности осознанно нарушают авторское право в сети. Проблема неправомерного распространения объектов интеллектуальной собственности в сети является общей для всех демократических правовых государств. Изучение и комплексный анализ законодательного регулирования прав интеллектуальной собственности в сети, исследования международных нормативно-правовых актов и их влияние на национальную доктрину даст возможность оценить законодательство Украины в данной сфере, раскрыть его недостатки и предложить направления усовершенствования.
A network is the Internet got to all spheres of vital functions almost every habitant of the civilized world. All any information generators that till recently existed only in an analog form, now accessible in a digital form expressions. Most users of the Internet are for the sake of receipt of free access to certain, охоронюваного consciously violates a copyright a copyright by the result of creative or intellectual activity in a network. A problem of illegal distribution of objects of intellectual property in a network is general for all democratic legal states. Study and complex analysis of the legislative adjusting of intellectual ownership rights in networks, researches of international normatively-legal acts and their influence on a national doctrine will give an opportunity to estimate the legislation of Ukraine in this sphere, to expose his defects and produce directions of improvement.
8
Щепотін, В. О. "Інтелектуальна інформаційна технологія міграції даних для корпоративної системи "Персональні сторінки співробітників СумДУ"". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72079.
Повний текст джерелаАнотація:
Розроблено інтелектуальну технології міграцій даних профілів співробітників з існуючої системи до розроблюваної. Модернізовано алгоритм публікації даних профілю користувачів. Розроблено функцію для керування відображенням блоків профілю користувача.
9
Колтун, Ю. М., та К. В. Гриценко. "Взаємодія платформи інтелектуальних мереж з вузлами базової телефонної мережі загального користування". Thesis, ФОП Петров В. В, 2020. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16403.
Повний текст джерелаАнотація:
У збірнику подано тези доповідей восьмої міжнародної науково-технічної конференції
“Проблеми інформатизації”. Розглянуті питання за такими напрямами: інформатизація навчального процесу; безпека функціонування, застосування та експлуатація телекомунікаційних систем
та мереж; комп’ютерні методи і засоби інформаційних технологій та управління; методи швидкої та достовірної обробки даних в комп’ютерних системах та мережах; сучасні інформаційновимірювальні системи; цивільна безпека (інформаційна підтримка).
10
Демішонков, Я. В., та Б. М. Злотенко. "Інтелектуальні електричні мережі". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2020. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/16607.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Мережа інтелектуальна"
1
Приймак, В. І., С. М. Вишневська, and А. І. Трач. "ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КАПІТАЛ І ЦИФРОВА ЕКОНОМІКА В СИСТЕМІ СТАЛОГО РОЗВИТКУ." In Economics, management and administration in the coordinates of sustainable development. Publishing House “Baltija Publishing”, 2021. http://dx.doi.org/10.30525/978-9934-26-157-2-23.
Повний текст джерелаАнотація:
Досліджено економічну сутність інтелектуального капіталу в сучасну епоху постіндустріального суспільства. Висвітлено його суспільне значення як визначального чинника економічного зростання та конкурентоспроможності держави. Обґрунтовано, що становлення економіки знань впливає на розвиток інтелектуального капіталу. Розглянуто системоутворюючі складові частини інтелектуального капіталу. Аргументовано необхідність застосування інтелектуального аналізу для оцінювання людського, організаційного, соціального та інформаційного складників інтелектуального капіталу. Узагальнено науково-методичні підходи до кластеризації регіонів України за оцінкою основних складників інтелектуального капіталу. За допомогою розробленої математичної моделі, основою якої є штучна нейронна мережа карт самоорганізації Кохонена, запропоновано підхід до поділу цих регіонів на кластери. Використання розглянутих у роботі методів аналізу рівня розвитку інтелектуального капіталу дасть змогу точніше вибрати напрями підвищення ефективності державного управління в умовах цифрової економіки для сталого розвитку держави.
Звіти організацій з теми "Мережа інтелектуальна"
1
Семеріков, С. О. Застосування методів машинного навчання у навчанні моделювання майбутніх учителів хімії. КДПУ, листопад 2018. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/2647.
Повний текст джерелаАнотація:
Починаючи з 2018-2019 н. р., для магістрантів з додатковою спеціальністю «Інформатика» уведено навчальну дисципліну «Чисельні методи та моделювання», спрямованої на формування у студентів системи теоретичних знань з основ апарату чисельних методів і практичних навичок їх використання для розробки та дослідження математичних моделей. Одним із провідних завдань дисципліни є надання комплексу знань, необхідних для розуміння проблем, які виникають під час побудови та при використанні сучасних інтелектуальних систем, та ознайомлення студентів з основними принципами нейромережевого моделювання: – загальними характеристиками біологічних та штучних нейронів; – штучною нейронною мережею Хебба, класичним та модифікованими перцептронами; – видами функцій активації, що набули поширення в штучних нейронних мережах; – технологією проектування одношарових та багатошарових штучних нейронних мереж; – алгоритмами навчання нейронних мереж. Вказані питання в останні десятиріччя розглядаються у межах машинного навчання (Machine Learning) – розділу штучного інтелекту, що розглядає методи побудови алгоритмів та на їх основі програм, здатних «навчатися» шляхом подання емпіричних даних (прецедентів або спостережень), в яких виявляються закономірності, та на їх основі будуються моделі, що надають можливість у подальшому прогнозувати певні характеристики для нових об’єктів. На жаль, класичний (і найбільш популярний у світі) курс машинного навчання Е. Ина (Andrew Ng), розміщений на платформі Coursera, зорієнтований насамперед на студентів-початковців інформатичних спеціальностей – це надає можливість пропонувати його для самостійного опрацювання, але не розв’язує основну проблему: надання змістовних моделей, що відображають специфіку основної спеціальності – хімія.