Добірка наукової літератури з теми "Налаштування мережі"

У статті досліджено популярні сайти, соціальні мережі та види медійної інтернет-реклами. Розкрито зміст таргетингу як найбільш дієвого рекламного інструменту у соціальних мережах. Удосконалено маргетингові етапи та завдання у мережах «Фейсбук» та «Інстаграм». Розглянуто показники аналізу результативності таргетингової реклами з розкриттям економічної сутності кожного. Також впорядковано переваги та недоліки таргетингу за основними параметрами його налаштування.

Для моделювання за допомогою штучної нейронної мережі була прийнята гіпотеза про певний розвиток подій, яка потім знайшла підтвердження при порівнянні результатів досліджень з експериментальними даними. Необхідною умовою є відповідне резонансне налаштування ЛЕП НВН.

В Державній прикордонній службі широко застосовуються автоматизовані робочі місця у складі Інтегрованої інформаційно-телекомунікаційної системи «Гарт». Високошвидкісні телекомунікаційні мережі забезпечують оперативний обмін інформацією між ними, що є як перевагою для користувача, так і джерелом небезпеки в аспекті вразливості, що несе за собою небезпеку для інформації, яка зберігається та передається з використанням мобільних пристроїв. В роботі проведено аналіз вразливостей сучасних мобільних пристроїв з використанням високошвидкісних мобільних мереж. Технологія мобільних пристроїв є повноцінним обчислювальним пристроєм, що підтримує більшу частину функціоналу традиційних електронно-обчислювальної машини(ЕОМ) за значно менших розмірів, що дозволяє обробляти інформацію віддалено й оперативно, скоротивши на цьому час і зусилля. Враховуючи що інформація, яка передається або зберігається при використанні мобільних автоматизованих робочих місць може містити інформацію різних рівнів конфіденціальності, а втрата може привести до негативних наслідків, проведено аналіз існуючих загроз інформаційній безпеці при використанні мобільних автоматизованих робочих місць та здійснено оцінку вразливостей та загроз інформації. Питання безпеки інформації останніми роками вивчали вітчизняні вчені такі як Платоненко А., Жованик М., Войтович О., Війтюк В. та інші. Платоненко А. у своїх дослідженнях доводить що використовуючи спеціалізоване програмно-апаратне забезпечення є можливість підвищити рівень захисту мереж від зловмисних дій, а правильне налаштування та відповідальне використання особистої техніки допоможе ефективно та безпечно використовувати можливості сучасних мобільних пристроїв. Необізнаність користувачів та адміністраторів мереж, що призводить до великої ймовірності перехоплення інформації вирішується навчанням правилам інформаційної безпеки. Ймовірність перехоплення інформації можна зменшити шляхом використання засобів захисту в повному обсязі, але проблема відсутності коректного налаштування може залишатись, через використання нестійких паролів [1]. В свою чергу Жованик М. стверджує що принципи побудови політики захис¬ту мобільних пристроїв «Bring Your Own Device» та «Mobile Device Management» (MDM) - «управлін¬ня мобільними пристроями» це прості та ефективні рішення, що стосуються питань безпеки інформаційних ресурсів в корпоративній мережі які орієнтова¬ні на специфіку управління пристроями співробіт¬ників в корпоративному середовищі та надають широкий набір можливостей по управлінню мобільними пристроя¬ми, що використовуються у корпоративній діяльнос¬ті [2].

На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з найкорисніших та вражаючих властивостей штучних нейронних мереж, успадкованих ними від мозку, як від свого прототипу. Світова практика використання штучного інтелекту свідчить про можливості отримувати нові, невідомі раніше закономірності, які не відразу знаходять пояснення, а іноді і не вкладаються в рамки офіційної науки. У багатьох параметрах технології нейронних мереж перевершують наявні традиційні алгоритми, тому по праву вважаються актуальними для активного застосування на цей час. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень в управлінні пацієнтопотоком у медичних установах. У цьому дослідженні розглянуто сутність нейронних мереж, їх особливості здатності до навчання (налаштування архітектури і синаптичних зв'язків). Також виявлено і перспективи розвитку застосування і використання штучних нейронних мереж для застосування розподілу пацієнтів для здійснення профілактичного медичного огляду.

Використання засобів імітаційного моделювання забезпечують осіб групи керівництва польотами можливістю правильно оцінити обстановку і приймати рішення в умовах невизначеності, допоможуть скоротити час налаштування інформаційної системи управління під нові або специфічні завдання, а також знайти, візуалізувати і зафіксувати в готовому вигляді варіанти реалізації інформаційної системи управління, кожен з яких може бути обраний при переході на наступну сходинку моделювання. Кінцева мета моделювання − ухвалення рішення, яке повинно бути вироблено на основі всебічного аналізу результатів моделювання.

Розроблено веб-додаток для маркетингового аналізу бізнес-акаунтів соціальної мережі Instagram, який дає змогу в реальному часі отримувати достовірну інформацію про поточний їхній стан, нарощувати аудиторію потенційних користувачів через автоматизацію певних дій, а також уможливлює формування стратегій подальшого їх просування. Встановлено основні потреби аналізу соціальної мережі Instagram, що дало змогу маркетологам розробити комплекс заходів для просування бізнес-акаунтів через запровадження відповідних медіа-ресурсів. З'ясовано причини застосування Instagram-метрик, статистик і автоматизації дій користувача для аналізу маркетингової інформації, що дало змогу визначити параметри поточного стану бізнес-акаунта і розробити стратегії для подальшого його просування. Спроектовано архітектуру веб-додатку для реалізації метрик, статистик і автоматизацій дій користувача, що дало можливість розробити відповідний програмний засіб для маркетингового аналізу соціальної мережі Instagram в реальному часі, який забезпечує отримання достовірної інформації про поточний стан бузнес-акаунта. Розроблено структуру організації баз даних для реалізації веб-додатку, який забезпечує надійне зберігання даних, необхідних для авторизації та автоматизації дій користувача, а також обчислення відповідних метрик і статистик, підготовки певних компонент – клієнтів для доступу до цих баз даних, застосовуючи первинні та вторинні індекси для підвищення ефективності виконання запитів до них. Реалізовано веб-додаток з використанням відповідної технології та мови програмування у певному середовищі розробки, а також систему управління базами даних. У структуру його реалізації імплементовано такі функціональні характеристики, як аналіз бізнес-акаунта на підставі метрик і статистик, налаштування автоматизації таких дій користувача, як стеження за іншими користувачами, вподобання та коментування їхніх дописів у мережі Instagram.

Over the last decade, a set of machine learning algorithms called deep learning has led to significant improvements in computer vision, natural language recognition and processing. This has led to the widespread use of a variety of commercial, learning-based products in various fields of human activity. Despite this success, the use of deep neural networks remains a black box. Today, the process of setting hyperparameters and designing a network architecture requires experience and a lot of trial and error and is based more on chance than on a scientific approach. At the same time, the task of simplifying deep learning is extremely urgent. To date, no simple ways have been invented to establish the optimal values of learning hyperparameters, namely learning speed, sample size, data set, learning pulse, and weight loss. Grid search and random search of hyperparameter space are extremely resource intensive. The choice of hyperparameters is critical for the training time and the final result. In addition, experts often choose one of the standard architectures (for example, ResNets and ready-made sets of hyperparameters. However, such kits are usually suboptimal for specific practical tasks. The presented work offers an approach to finding the optimal set of hyperparameters of learning ZNM. An integrated approach to all hyperparameters is valuable because there is an interdependence between them. The aim of the work is to develop an approach for setting a set of hyperparameters, which will reduce the time spent during the design of ZNM and ensure the efficiency of its work. In recent decades, the introduction of deep learning methods, in particular convolutional neural networks (CNNs), has led to impressive success in image and video processing. However, the training of CNN has been commonly mostly based on the employment of quasi-optimal hyperparameters. Such an approach usually requires huge computational and time costs to train the network and does not guarantee a satisfactory result. However, hyperparameters play a crucial role in the effectiveness of CNN, as diverse hyperparameters lead to models with significantly different characteristics. Poorly selected hyperparameters generally lead to low model performance. The issue of choosing optimal hyperparameters for CNN has not been resolved yet. The presented work proposes several practical approaches to setting hyperparameters, which allows reducing training time and increasing the accuracy of the model. The article considers the function of training validation loss during underfitting and overfitting. There are guidelines in the end to reach the optimization point. The paper also considers the regulation of learning rate and momentum to accelerate network training. All experiments are based on the widespread CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets.

В роботі проведено аналіз використання інформаційних систем (ІС) різного призначення, яке продовжує стрімко зростати. Зловмисники прагнуть отримати певні фінансові вигоди і це спонукає їх до розробки зловмисного програмного забезпечення (ЗПЗ), яке використовують проти ІС. Тому, актуальними на сьогодні завданнями є розробка спеціалізованих ІТ різного призначення, які б забезпечували можливості з захисту інформації в умовах впливів ЗПЗ та комп’ютерних атак. Результатами роботи є створення інтегрованих в апаратні та програмні компоненти ІС засобів захисту інформації ІС, які у своїй сукупності утворюють комплексну підсистему захисту інформації: сегментування мережі, виокремлення серверної частини в окрему під мережу з можливістю гнучкого налаштування політик безпеки для кожного сегмента підвищує стійкість ІС до атак ЗПЗ; застосування криптографічних засобів захисту гарантує відсутність несанкціонованого доступу до інформації в фізично неконтрольованих каналах передачі інформації, а також зменшує можливості ведення розвідки комп’ютерної мережі ІС; застосований метод запуску клієнтських АРМ з двохфакторною автентифікацією ПЗ та користувача унеможливлює підключення нелегальних програм та незареєстрованих копій штатного ПЗ; нетривіальні процедури контролю за операціями маніпулювання даними, виконання всіх операцій з даними під управлінням транзакцій гарантують цілісність та узгодженість інформації в ІС, а застосування контролю активності АРМ, гнучка дворівнева система управління наданням прав доступу до ресурсів ІС додатково зменшує вірогідність несанкціонованого доступу до інформації; автоматизована система резервного копіювання з територіальним розмежуванням місць зберігання копій та перевіркою їх робото здатності унеможливлює не відновлювану втрату інформації. Проведені експерименти підтверджують працездатність засобів захисту інформації ІС та зроблені висновки. Реакція ІС на впливи, змодельовані в обох експериментах була очікуваною і в межах встановлених часових меж. Розроблений метод забезпечення захисту інформації ІС в поєднані із організаційно-правовими заходами, використані як єдиний комплекс, дозволяє отримати технологію, застосування якої при розробці спеціалізованої ІС, гарантує високий рівень її захищеності її ресурсів від деструктивних впливів.

У ХХІ ст. нейронні мережі широко використовують у різних сферах, зокрема в комп'ютерному моделюванні та механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Створено програмний продукт із використанням елементів штучного інтелекту для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом розв'язання задачі було використання елементів штучного інтелекту, а точніше – нейронних мереж прямого поширення. Збудовано нейронну мережу прямого поширення. Її навчив вчитель із використанням методу зворотного розповсюдження похибки на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, що отримували на вхід однаковий набір даних, якого не використовували під час навчання, але він був відомий з експерименту. Отже, було знайдено похибку мережі за кількістю виділеної енергії та середньоквадратичним відхиленням. Докладно описано тип мережі та її топологію. Метод навчання і підготовки навчаючої вибірки також описано математично. Внаслідок проведеної роботи збудовано та протестовано програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначено її похибку.

У статті досліджено принципи впровадження моделей машинного навчання у сферу інтелектуального обслуговування промислового обладнання. Зазначено, що розумне вироб- ництво використовує передову аналітику даних для доповнення фізичних законів щодо підвищення ефективності роботи виробничих систем. Наголошується, що за широкого поширення датчиків та Інтернету речей (IoT) зростає потреба в обробці великих вироб- ничих даних, що характеризуються високим об’ємом, високою швидкістю і високою різ- номанітністю. Наведено схему промислової машини, яка використовується для перемо- тування та різання пакувальної плівки на виробництві. Детально розкрито виробничий процес та складено структурну схему налаштування системи, сформовано модель клас- теризації параметрів для виявлення збоїв у роботі промислової машини. Підкреслено, що дані, отримані від датчиків, фактично є дискретними даними часу, що відбираються за секунду часу, а декомпозиція даних часових рядів виявила тенденцію до зростання залиш- ків. Отримані часові ряди стаціонарувались за допомогою диференціації, а логарифмічне перетворення у свою чергу використовувалось для зменшення дисперсії даних часових рядів. При цьому наголошується, що диференціація усуває зміни рівня динамічного ряду, а отже, усуває тенденції та сезонність, причому середнє ковзне та стандартне відхи- лення знайдено незалежно від часу, на основі чого побудовано діаграму стаціонарності. Визначено етапи прогнозування та запропоновано модель інтегрованої ковзної середньої. У роботі запропоновано три моделі: метод опорних векторів, глибока нейронна мережа та наївний баєсів класифікатор, здійснено порівняння всіх трьох моделей та доведено, що модель глибокої нейронної мережі була більш ефективною в разі моделювання даних. Про- гнозна модель побудована для зменшення низькоякісних виробничих циклів та планування технічного обслуговування. Таким чином, наголошено, що машинне навчання на основі IoT допоможе подолати суттєві обмеження продуктивності та пов’язані з цим витрати на обслуговування, що в загальному випадку значно підвищить продуктивність виробничого обладнання.

Метою роботи є моделювання схеми підключення офісу. Опрацювання всіх можливих рішень для покращення і зручності роботи мережі і людей в даній мережі. Збір даних і аналіз захисту мережі від злому чи проникнення, налаштування системи безпеки, блокування невідомих портів.

Створено графічний інтрефейс для налаштування L2 VPN мережі. Даний інтерфейс допоможе будувати складні мережі за MPLS технологією. Графічний інтерфейс створено у вигляді веб-сторінки. Робота з ним проста і зрозуміла та не потребує додаткових налаштувань. Буде корисна для використання при вивченні технології Carrier Ethernet школярами та студентами. Допоможе розібратися з налаштуваннями адміністраторам-почтаківцям.

Об’єкт дослідження – мережа операторського класу на базі MPLS. Мета роботи – виведення оптимальних методів створення MPLS мережі та автоматизована конфігурація мережі вказаної топології. Методи дослідження — моделювання мережі операторського класу в симуляторі GNS3. Результати — розглянуто основні методи організації послуг, які може бути надано технологією MPLS та порівняно із можливостями попередніх технологій. Створено web-додаток для налаштування MPLS мережі вказаної топології, базуючись на мінімальному списку отриманих значень.

Робота виконана у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України.Захист відбувся „ 30 ” листопада 2012 р. на засіданні спеціалізованої вченої ради К58.052.01 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, Україна, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, корп. 2, ауд. 79. З дисертацією можна ознайомитися в науково-технічній бібліотеці Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя за адресою 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56.
У дисертаційній роботі розв’язано важливе наукове завдання – удосконалено математичну модель та методи фізичного моделювання електромагнітних процесів у високовольтних джерел сигналів напруги та струму, розроблено нові методи оцінювання та коригування точності характеристик високовольтних джерел сигналів. Дисертацію присвячено удосконаленні існуючих а також розробці нових математичних моделей і методів для визначення та корекції точності характеристик високовольтних джерел сигналів. Доведено, що ці характеристики які можуть бути визначені безпосередньо під час експлуатації джерел сигналів, що у високовольтних мережах пов’язано з суттєвими труднощами. Вперше запропоновано для визначення точності характеристик високовольтних джерел сигналів напруги використовувати їх паспортні дані, та визначати характеристики без додаткових вимірювальних експериментів. Доведено, що після корекції характеристик точності високовольтних джерел сигналів, похибка представленої інформації знизиться приблизно в 5 раз також, визначена межа зниження похибки, яка досягається після компенсації систематичної складової похибки. Ця величина обмежується можливостями метрологічного забезпечення на заводі виробнику Розроблено метод (алгоритм) для автоматичної корекції систематичних похибок джерел сигналів струмів та напруг, які працюють під навантаженням.
В диссертационной работе развязана важная научно-техническая задача – усовершенствована математическая модель и методы физического моделирования электромагнитных процессов у высоковольтных источников сигналов напряжения и тока, разработаны новые методы оценивания и корректировки точности характеристик высоковольтных источников сигналов. Диссертация посвящена усовершенствованию существующих, а также разработке новых математических моделей и методов для определения и коррекции точности характеристик высоковольтных источников сигналов. Доказано, что эти характеристики могут быть определены непосредственно во время эксплуатации источников сигналов, что в высоковольтных сетях связано с существенными трудностями. Впервые предложено для определения точности характеристик высоковольтных источников сигналов напряжения использовать их паспортные данные, и определять характеристики без дополнительных измерительных экспериментов. Доказано, что после коррекции характеристик точности высоковольтных источников сигналов, погрешность представленной информации снизится приблизительно в 5 раз, также определен предел снижения погрешности, которая достигается после компенсации систематической составной погрешности. Эта величина ограничивается возможностями метрологического обеспечения на заводе изготовителе. Разработан метод (алгоритм) для автоматической коррекции систематических погрешностей источников сигналов токов и напряжений, которые работают под нагрузкой.
Scientific task of great importance – improvement of the mathematic model and methods of physical modeling of electro-magnetic processes in the high-voltage sources of voltage and current signals has been solved. New methods of estimation and correction of accuracy of of high-voltage signals sources characteristics have been developed. Application of the proposed solutions makes possible to take measures for reducing of the electrical energy losses, increasing of the electrical energy quality factors and more precise balancing of the relay protection schemes and automation in the electric supply systems. Main results obtained in the work: Mathematic model for determination of the operation errors of the voltage signals using their standard operating procedures has been developed, which can be used while balancing the relay protection schemes and makes possible to increase power measuring systems accuracy and electrical power measuring systems accuracy and electrical power measuring in the high voltage circuits without additional measuring experiments by calculating, that is, without stopping of the voltage current sources (VCS) operation, which in the high-voltage nets results in great difficulties. At the presented models investigations of high-voltage VCS characteristics testify, the effect on the characteristic accuracy according to the losses angle is sufficient less, than those of the voltage. That is why the increase of the measurement accuracy is worthy being according to the increase of accuracy characteristic according the voltage, which improves the result of measuring. Possibility to increase the accuracy of the presented information by decreasing the error of the measurement systems, which contain high-voltage current and voltage signals sources, has been proved. Increased accuracy is obtained without signal sources replacement being operated in the moment, taking into account their characteristics more completely. Dissertation, which proves that after compensation of the systematic error components of high-voltage current sources, the error of the presented information will go down approximately in 5 times . The limit of the error decrease that is achieved after compensation of the systematic error component was found too. This value is limited by the possibilities of the metrology at the plant producer and equals about 0,05%. The model has been developed and the scheme for measuring current signals sources characteristics from the low-voltage side was presented, which can be applied in the production for determination of the error which is equal to real under real load. It was found, that the correction of the high-voltage signal sources was carried out. To build iteration correction procedure using obtained meanings of the measured values is not reasonable. Iteration procedure must be built furnishing a correction to the first meaning of the measured value. The limit of the error decrease for signal sources and voltage current sources and which is obtained after the characteristics correction, was found. This value is limited by the possibilities of the metrological maintenance at the plant-producer and equals about 0,05%. To correct the characteristics of the high-voltage signal sources and to increase the accuracy of the presented data, certain algorithms, according to which the development of the software if possible, have been developed.

У дипломній роботі проаналізовані техніки для озвучення тексту голосом людини за допомогою нейронних мереж і поточний стан наборів аудіоданих. Уточнено гіперпараметри моделі на нових наборах даних для української корпусу. Удосконалено метод накопичення і збагачення звукових наборів даних шляхом розробки соціальної платформи зі спеціальним інтерфейсом для колективного роботи над створенням наборів аудіоданих

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).

Розроблено веб-орієнтовану інформаційну систему в яку можна ввести дані: ip-адреси та маски для всіх інтерфейсів. Проект було розроблено на основі мови програмування Python та Java Script. Також використовувались HTML і CSS. Дане рішення реалізовано згідно вимог замовника.