Комп’ютерні технології обробки даних

Comparative analysis of modern online tools for object recognition in images

2024-09-21T11:18:11+03:00

There are many practical tasks that require object recognition in images. Various approaches are used to solve this task, typically involving neural networks [1]. These networks have been pre-trained on a specific set of reference images, with corresponding objects assigned to specific classes.
In this work, an analysis of 4 online tools providing functionality for object recognition in images has been conducted. The tools are as follows: Amazon Rekognition, Google Cloud Vision, Microsoft Azure AI Vision Studio, and Imagga. To investigate and assess their performance, the graphical interface of each tool’s website was used. It is worth adding that these services allow users to interact with them both through their graphical interfaces and via API.

Метрика схожості навчальних дисциплін за їх внеском у компетентності

2024-09-21T11:23:30+03:00

Метою дослідження є розробка метрики для оцінювання схожості двох дисциплін з освітніх програм з однієї і тієї ж спеціальності. Метрика принципово відрізняється від традиційного суб’єктивного порівняння змісту дисциплін освітніми експертами. Метрика не враховує змістовне наповнення дисциплін, а розраховує схожість на основі внеску дисципліни у формування компетентностей або програмних результатів навчання. Отже, метрика дає змогу у деякий статистичний спосіб ідентифікувати схожі дисципліни освітніх програм. Вона є аналогом word2vec, але працює у просторі «дисципліни – програмні результати навчання» та «дисципліни – компетентості». Цим вона відрізнятиметься від експертного підходу.

Методи та технології обробки даних ветеринарних клінік

2024-09-21T12:21:05+03:00

Ветеринарні клініки, подібно до багатьох інших сфер, відчувають вплив розвитку сучасних технологій на свою роботу. Обробка даних та автоматизація процесів обслуговування клієнтів стає невід’ємною частиною ветеринарної медицини.

Виявлення прихованої лайки в текстових повідомленнях за аналізом візуально подібних символів

2024-09-21T12:24:24+03:00

Приховані лайливі слова – це слова, що зазнали певних замін символів, але під час їх читання пересічний користувач легко розуміє їх лайливий сенс. Такі заміни роблять навмисно, щоб обійти автоматичні фільтри повідомлень у чатах, коментарях тощо. Для прикладу можна навести таку просту заміну fool на f00l. У початковому слові замінено літери oo на нулі – 00. Слова залишилися візуально дуже схожими, тому і fool, і f00l сприймається як лайливі з тотожними значеннями. Автоматичні фільтри, які базуються на посимвольному порівнянні слів, слово fool ідентифікують як лайливе, а слово f00l – ні, бо воно відсутнє у словниках образливої лексики.

Дослідження методів збору, обробки та аналізу даних із мобільних сенсорів

2024-09-21T12:27:40+03:00

Мобільні сенсори перетворили нашу взаємодію з технологіями на невербальний обмін інформацією завдяки їх потужності та непомітності. Ці сенсори постійно забезпечують нам потік інформації про наші дії і навколишній світ [1]. Сучасні смартфони та планшети потребують їх, щоб реагувати на дотик, ідентифікувати наші рухи та відтворювати звук. Їх функції не обмежуються цим, і разом з розвитком технологій їх можливості розширюються.

Оптимізація бази даних із допомогою використання Columnstore-індексів

2024-09-21T12:31:08+03:00

У сучасному світі обробка великої кількості даних у реальному часі стала ключовим аспектом багатьох бізнес-процесів. Оптимізація баз даних стає необхідністю для забезпечення швидкодії та ефективності систем обробки інформації. У цьому контексті використання Columnstore-індексів виявляється перспективним напрямом для оптимізації роботи баз даних [1].

Порівняння різних методів знаходження значення кореляції між наборами змінних

2024-09-21T12:34:12+03:00

В основі багатьох кількісних досліджень лежить встановлення зв’язку між даними, а саме знаходження кореляції для розуміння, як пов’язані дві чи більше змінних. Дослідники зауважують, що кореляція не вказує на причинно-наслідкові зв’язки, особливо, коли цей критерій застосовується до перехресних даних. Припущення про вимірювання елементів тільки однією факторною величиною призводить до можливого завищення величини кореляції між змінними. Це обмеження викликало появу методів кореляції другого покоління, заснованих на моделюванні структурних рівнянь, як-от підтверджувальний факторний аналіз та дослідницьке моделювання структурних рівнянь. Точна оцінка кореляції між змінними має вирішальне значення для достовірності результатів дослідження. Коли дослідники отримують точні результати кореляції, це гарантує, що зв’язки між змінними представлені якомога ближче до реальності. Ця точність важлива, оскільки вона дає змогу дослідникам робити обґрунтовані та значимі висновки на основі своїх даних

Використання інструментів для збору даних у дослідницькій діяльності як ефективний метод отримання інформації

2024-09-21T12:37:49+03:00

Парсинг – це процес аналізу вхідних даних з метою виділення з них значимих елементів та перетворення їх у структурований формат для подальшої обробки. У програмуванні парсинг часто використовується для обробки текстових даних, як-от дані у форматі CSV, JSON або XML, а також для обробки коду мов програмування [2].

Ефективність алгоритмів машинного навчання на прикладі задачі класифікації текстів

2024-09-21T12:40:29+03:00

Мета дослідження полягає у вивченні та порівнянні ефективності різних алгоритмів машинного навчання для задачі класифікації текстів. Для цього були обрані три алгоритми: наївний класифікатор Баєса, логістична регресія та дерево ухвалення рішень [1, 2].

Методи технічної оптимізації сайтів

2024-09-21T12:43:13+03:00

Ця робота спрямована на вивчення та аналіз методів технічної оптимізації сайтів з метою розкриття їх впливу на користувачів та бізнес-середовище. Вона також розглядає сучасні тенденції в розробці вебресурсів та використання новітніх технологій для досягнення максимального рівня оптимізації.

Реалізація бінарного дерева мовою програмування Python з використанням рекурсії

2024-09-21T12:50:05+03:00

У сучасному світі програмування бінарні дерева є важливими структурами даних, які знаходять широке застосування у різних областях. Особливо важливим є їх використання у великих проєктах. Одним із варіантів побудови бінарного дерева є застосування рекурсії (принцип у програмуванні, коли функція у своїй реалізації викликає сама себе), яка дає змогу ефективно опрацьовувати та зберігати дані. Така реалізація матиме багато переваг, а саме: простота і зрозумілість, ефективність у використанні пам’яті та застосування у різних типах алгоритмів. У представленій роботі буде розглянуто реалізацію бінарного дерева мовою програмування Python із використанням підходу, що базується на рекурсії.

Застосування диференціальних рівнянь та їх систем у сфері комп’ютерних наук

2024-09-21T12:52:52+03:00

У сучасному інформаційному суспільстві використання диференціальних рівнянь та їх систем у різноманітних сферах стає все більш актуальним та розповсюдженим. Диференціальні рівняння виступають не лише як математична теорія, але й як потужний інструмент для аналізу, моделювання та розв’язування різноманітних задач.

Інтегровані системи управління в промисловості: аналіз ефективності та впровадження оптимальних стратегій

2024-09-21T12:55:53+03:00

У роботі розглядаються потенційні переваги та стратегії впровадження інтегрованих систем управління (ІСУ) в промисловості. ІСУ призначені для покращення ефективності виробничого процесу. Однак для досягнення цієї мети необхідно провести аналіз ефективності вже наявних систем та ідентифікувати слабкі місця. Важливо враховувати потреби конкретної промислової галузі та вибрати такі ІСУ, які найкраще відповідають вимогам [1].

Оптимізація виробничих процесів в умовах нестабільності виробничого середовища: використання адаптивних методів

2024-09-21T12:58:36+03:00

Сучасне виробниче середовище характеризується високою динамікою та нестабільністю. Швидкі технологічні зміни, зростання конкуренції, зміни попиту та вимог споживачів, а також непередбачувані зовнішні фактори створюють значні виклики для підприємств. У таких умовах ефективне управління виробничими процесами є ключовим фактором успіху.
Оптимізація виробничих процесів в умовах нестабільності вимагає застосування адаптивних методів. Адаптовані методи дають змогу підприємствам швидко реагувати на зміни у виробничому середовищі, підтримувати ефективність виробництва та конкурентоспроможність.

Статистичне навчання в умовах невизначеності: моделювання та управління невизначеністю у прогностичних моделях

2024-09-21T13:02:17+03:00

У реальному світі багато даних є невизначеними. Це може бути через наявність шуму, невизначеності параметрів або зміни в середовищі. Статистичне навчання в умовах невизначеності – це галузь досліджень, яка займається розробкою методів навчання моделей, які можуть працювати з невизначеними даними.
Статистичне навчання – це галузь машинного навчання, яка використовує статистичні методи для навчання моделей з даних. Ці моделі можна використовувати для прогнозування майбутніх результатів, класифікації об’єктів або виявлення аномалій [1].

Зв’язок математичної криптографії та оптимального кодування

2024-09-21T13:34:10+03:00

Математична криптографія та оптимальне кодування є двома ключовими галузями інформаційних технологій, які спільно використовують математичні концепції для забезпечення безпеки й ефективності обміну інформацією. Ми розглянемо основні принципи цих двох галузей та їх взаємозв’язок. Математична криптографія є наукою, яка вивчає методи захисту інформації від несанкціонованого доступу. Основними завданнями криптографії є конфіденційність, цілісність та автентифікація інформації. Для досягнення цих цілей використовуються різні математичні алгоритми, як-от шифрування, підписи та інші методи [1].

Сучасні фреймворки машинного навчання

2024-09-21T13:39:19+03:00

Сучасний розвиток технологій у галузі машинного навчання визначається більшою мірою використанням потужних фреймворків. Ці інструменти не лише прискорюють розробку моделей, а й надають розробникам та дослідникам гнучкість і можливості для ефективного впровадження інтелектуальних систем. У публікації ми розглянемо кілька ключових сучасних фреймворків машинного навчання.

Застосування динамічного програмування для вирішення задачі про найдовшу послідовність

2024-09-21T13:43:11+03:00

Задача про найдовшу послідовність є однією з класичних задач алгоритмізації, яка виникає в різних контекстах, як-от обробка рядків, генетика, аналіз текстів тощо. Через це використання методів динамічного програмування може суттєво полегшити розв’язання проблеми та забезпечити ефективний алгоритм для пошуку найдовшої послідовності.

Аналіз алгоритмів бінарного та лінійного пошуку

2024-09-21T13:46:38+03:00

Алгоритми пошуку призначені для пошуку конкретного значення в наборі даних. Якщо значення наявні в наборі, то пошук вважається успішним, і процес пошуку дає місце розташування цього значення в наборі даних. Інакше кажучи, якщо значення відсутнє у наборі, процес пошуку відображає відповідне повідомлення, і у цьому випадку пошук називається невдалим. Для пошуку ми використовуємо ключ елементу даних.

Аналіз ефективності алгоритмів пошуку

2024-09-21T13:53:13+03:00

Алгоритми та структури даних у сучасному світі відіграють ключову роль у розвитку програмного забезпечення. Багато науковців приділяють увагу історії створення самих алгоритмів пошуку. Якби люди зберігали сотні записів, щоб мати легкий доступ до будь-якого з них пізніше, то для ефективного пошуку цих записів їх необхідно було б зберігати та індексувати. Ця проблема була успадкована, коли перші дослідники почали переміщувати записи на комп’ютери. Галузь пошукових алгоритмів добре вивчена, має довгу історію, яка почалася в математиці і швидко розширилася після винаходу комп’ютерів. Це почалося скромно з простими алгоритмами, як-от лінійний і двійковий пошук, але вони швидко зростали і незабаром їх стало більше [1].

Сортування та його вплив на архітектуру пам’яті

2024-09-21T13:56:00+03:00

Мета сортування – полегшити подальший пошук, оновлення, виключення, включення елементів у структуру даних. На відсортованих даних легше визначити, чи є пропущені елементи, чи всі елементи перевірені, легше знайти загальні елементи двох однотипних структур, злити їх воєдино. Сортування є важливим засобом для прискорення роботи практично будь-якого алгоритму, в якому потрібно часте звертання до певних елементів структури даних.

Сортування масивів методом бульбашки

2024-09-21T13:59:06+03:00

Сортування масиву означає розташування всіх елементів масиву в певному порядку. Сортування даних робить пошук у масивах ефективнішим як для людини, так і для комп’ютера. Сортування є фундаментальним поняттям в інформатиці та програмуванні. Цей процес організовує елементи в певному порядку, щоб полегшити їх подальше використання та аналіз. Ефективні методи сортування є важливим фактором у вирішенні різноманітних завдань, від оптимізації пошуку до підготовки даних до подальшої обробки.

Огляд математичних бібліотек Python

2024-09-21T14:01:54+03:00

У світі наук про дані та їх дослідження мова програмування Python займає одну із центральних позицій, надаючи різноманітні математичні бібліотеки для обробки, аналізу та візуалізації даних. Ці інструменти стали невід’ємною частиною роботи дослідників, аналітиків та розробників, надаючи їм зручні засоби для вирішення практичних завдань.

Стеки та алгоритми з використанням стеків

2024-09-21T14:04:51+03:00

Стеки та алгоритми з використанням стеків є ключовими компонентами у галузі інформатики та програмування. Стек, який працює за принципом Last In, First Out (LIFO), являє собою важливий інструмент для зберігання та управління даними. З розвитком хмарних технологій та збільшенням обчислювальних завдань ця тематика стає ще більш актуальною.

Системний аналіз та моделювання економічних криз

2024-09-21T14:07:39+03:00

Економічні кризи, які виникають періодично у глобальній та регіональній економіці, завжди були предметом серйозної уваги для дослідників, аналітиків та урядових органів. Вони можуть мати катастрофічні наслідки для суспільства, зокрема втрату робочих місць, падіння доходів, фінансові кризи та соціальні нестабільності. У цьому контексті системний аналіз та моделювання економічних криз стають дуже важливими інструментами для розуміння, передбачення й управління цими складними явищами. Цей підхід полягає у створенні математичних та інших моделей, які дають змогу аналізувати причини, динаміку і наслідки економічних криз.

Розгляд застосування алгоритмів на графах для вирішення прикладних задач

2024-09-21T14:10:26+03:00

У сучасному інформаційному суспільстві, де величезний обсяг даних неперервно зростає, а взаємодії та зв’язки між об’єктами стають складнішими, застосування алгоритмів на графах є надзвичайно актуальним. Графи є відмінним математичним інструментом для моделювання та аналізу різноманітних систем, де об’єкти взаємодіють і мають складні структури.

Високотехнологічні інструменти у вебдизайні та вебпрограмуванні як двигуни інновацій у цифровому просторі

2024-09-21T14:13:08+03:00

У стрімкому розвитку цифрового світу високотехнологічні інструменти вебдизайну та програмування відіграють важливу роль у формуванні та прискоренні інноваційних аспектів інтернету. Метою цього дослідження є детальний аналіз важливих аспектів впливу та ролі інструментів у сучасній веброзробці, а також того, як ці інструменти діють як творчі каталізатори та інформують про технологічний прогрес й інноваційні підходи [1]. Основні принципи цієї ініціативи визначають високотехнологічні інструменти не лише як інструменти для вирішення завдань, а й як творчі інструменти, які сприяють і стимулюють інноваційний розвиток. Важливо підкреслити, що ці інструменти не тільки автоматизують рутинні завдання, але й слугують джерелом нових ідей, розширюють горизонти і збагачують технічні та творчі сфери веброзробки. Одним із важливих моментів цього дослідження є визначення впливу високотехнологічних інструментів на розвиток вебпростору. Вони не тільки відповідають сучасним вимогам, а й визначають тенденції розвитку. Високотехнологічні рішення у сфері вебдизайну дають змогу створювати інтерфейси, які є не тільки естетично привабливими, але й функціонально багатими, що відображають сучасні тенденції та враховують очікування користувачів. Ще один важливий аспект, який необхідно розглянути більш детально, – це вплив високотехнологічних інструментів на безпеку та стандартизацію веброзробки. Їх внесок у забезпечення кібербезпеки та створення загальних систем стандартів відіграє важливу роль у формуванні довіри користувачів до цифрових платформ [2].

Структури даних та їх класифікація

2024-09-21T14:16:28+03:00

У світі програмування та обробки інформації структури даних виступають основним складником, що визначає ефективність та організацію даних. Розуміння основних типів структур даних та їх класифікації є важливим кроком для будь-якого, хто бажає глибше розібратися в програмуванні та аналізі даних.

Використання методів оптимізації для обробки та аналізу великих даних

2024-09-22T09:34:41+03:00

Великі дані (Big Data) є одним із найважливіших трендів сучасного світу. Великі обсяги даних генеруються в різних сферах діяльності, як-от бізнес, наука, уряд та суспільство. Обробка й аналіз великих даних є складною задачею, оскільки вимагає значних обчислювальних ресурсів [1].
Методи оптимізації є потужним інструментом для обробки й аналізу великих даних. Вони дають змогу вирішувати різні задачі: розподіл даних на зберігання, вибір алгоритму машинного навчання, прогнозування та оптимізація бізнес-процесів.

Оцінка складності алгоритмів

2024-09-22T09:39:15+03:00

Алгоритм – це послідовність точно визначених інструкцій, призначених для виконання конкретного завдання. Оцінка алгоритмів містить вивчення двох ключових аспектів: ефективності та складності. Оцінка ефективності та складності алгоритмів стає важливим етапом у процесі розробки, спрямованим на забезпечення оптимального використання ресурсів та досягнення високої продуктивності.

Вплив економічних факторів на постановку та розв’язання оптимізаційних задач

2024-09-22T09:42:13+03:00

Оптимізаційні задачі стали необхідним складником ефективного управління та прийняття рішень у різних галузях економіки. В сучасному світі, коли ресурси обмежені, а завдання стають усе більш складними, математичні задачі оптимізації дають змогу знаходити оптимальні рішення для різноманітних завдань та проблем. Роль таких задач в економіці важко переоцінити. Вони є чудовим інструментом для планування виробничих процесів, оптимізації логістичних мереж, управління фінансами, ресурсами та багатьма іншими аспектами бізнесу й господарювання. Задачі оптимізації допомагають компаніям та організаціям максимізувати прибуток, мінімізувати витрати, раціонально використовувати ресурси та ефективно вирішувати стратегічні завдання [1].

Алгоритм пошуку у глибину

2024-09-22T09:48:12+03:00

Алгоритм пошуку в глибину є одним з найважливіших обчислень для графів і дерев. Він використовує методологію «глибокого» погляду, щоб почати з дослідження якомога більшої відстані в глибину графу, а потім повернутися назад. Найчастіше для актуалізації обчислень використовується рекурсивний підхід або стек.

Сутність і складники рекурентних алгоритмів

2024-09-22T12:13:38+03:00

Рекурсія є фундаментальним поняттям у комп’ютерних науках, що використовується для вирішення різноманітних завдань. Вона базується на ідеї функції, що викликає саму себе, і відіграє важливу роль у розробці алгоритмів та програм.
Рекурсія – процес повторення чого-небудь самоподібним способом. Наприклад, вкладені віддзеркалення, утворені двома точно паралельними одне одному дзеркалами, є однією з форм нескінченної рекурсії. Цей термін має більш спеціальні значення в різних галузях знань – від лінгвістики до логіки. Кількість вкладених викликів функції або процедури називається глибиною рекурсії.

Використання рекурсивних відношень в алгоритмізації

2024-09-22T12:17:31+03:00

Рекурсивною називається програма, яка звертається сама до себе. Особливістю рекурсивної програми є наявність умови завершення, оскільки вона не може викликати себе до нескінченності. З огляду на це, програма, яка містить рекурсію, повинна мати як мінімум два шляхи виконання, один з яких передбачає рекурсивний виклик, а другий – виконання програми без рекурсивного виклику.

Використання алгоритму A-star для оптимізації постачання боєприпасів

2024-09-22T12:22:31+03:00

Питання логістики відіграє дуже важливу роль у сучасному світі. Логістика – це не лише планування маршрутів, це комплексний підхід до управління потоками, ресурсами та процесами, спрямований на забезпечення оптимального переміщення матеріальних цінностей чи інформації від початкової точки до кінцевого пункту призначення [1].

Аналіз даних у прийнятті рішень у сучасному бізнесі

2024-09-22T12:26:05+03:00

У сучасних реаліях темпи життя дуже швидко зростають, нещодавні потреби людства втрачають актуальність, і з’являється багато нових потреб. Тенденції ведення бізнесу також змінюються в ногу з часом. Успішний сучасний бізнес відрізняється своєю креативністю та гнучкістю, оскільки потрібно якомога швидше відгукуватись на збільшення та зменшення попиту на ринку. Правильні рішення можуть принести значний прибуток, неправильні – великі збитки.

Оптимізація виробництва реабілітаційних засобів із використанням імітаційного моделювання

2024-09-22T12:30:48+03:00

Оскільки розвиток комп’ютерних технологій, їх впровадження в медицину і охорону здоров’я потребує здійснення аналізу захворюваності, стану пацієнта під час реабілітації, постлікувального стану, подальшого визначення заходів зі зменшення ризиків епідемій, спалахів хвороб, необхідності засобів реабілітації та лікування, то моделювання в медицині набуває все більш важливого значення, особливо в умовах сьогодення.

Графи та підходи до алгоритмічних рішень на графах

2024-09-22T12:36:32+03:00

Графи являють собою структуру даних, із допомогою якої можна ідентифікувати моделі зв’язків. Практичне застосування графів можливе, коли задача представлена у вигляді з’єднань вершин та відстаней між ними, тобто підходить для опису маршрутів, мереж тощо. Алгоритми на графах призначені для моделювання зв’язків між різними об’єктами. До основних алгоритмів на графах належать: пошук у глибину, пошук у ширину, пошук найкоротшого шляху.

Огляд напрямів прихованої передачі даних у відеофайлах

2024-09-22T12:39:58+03:00

У сучасному світі, коли все більше інформації передається в цифровому вигляді, проблема захисту інформації від стороннього втручання є доволі поширеною. Електронне підслуховування, шахрайство, комп’ютерні віруси та інші електронні загрози можуть призвести до серйозних наслідків, як-от втрата конфіденційності або фінансові втрати. Дослідження методів цифрової стеганографії – це актуальне завдання, яке сприятиме покращенню захисту інформації в цифровому світі.

Порівняльна характеристика мов обробки даних

2024-09-22T12:54:49+03:00

У сучасному світі дані стають все більш важливими. Вони використовуються в різних сферах діяльності, від бізнесу до науки. Для аналізу їх даних використовуються різні методи, зокрема статистичний аналіз та машинне навчання, а для реалізації цих методів – мови програмування. У наш час існує велика кількість мов програмування, які дають змогу систематизувати послідовність операцій, що здійснюються з даними, насамперед у комп’ютері, для отримання нової інформації шляхом обчислень, перегляду і уточнення наявної інформації. Найпопулярнішими мовами є Python та R.

Моделювання та оптимізація міських транспортних систем

2024-09-22T12:58:28+03:00

У світі спостерігається стрімка урбанізація, що призводить до збільшення чисельності міського населення та активного розвитку міст. Це явище ставить перед владою та управлінцями великі виклики у забезпеченні ефективності та безпеки транспортних систем.
За останні десятиліття транспортні системи міст стали предметом різноманітних досліджень через збільшення кількості заторів (рис. 1), недостатню мобільність і незручності для мешканців.

Знаходження оптимального маршруту постачання військової провізії за допомогою алгоритму Дейкстри

2024-09-22T13:02:25+03:00

Будь-яке постачання ресурсів залежить від того, наскільки добре створені логістичні маршрути, адже від цього залежить, як швидко та надійно вони прибудуть до місця призначення. Особлива ця тема є важливою, коли йдеться про постачання військової провізії, тому що від цього залежить життя та здоров’я солдатів. Тема оптимізації маршрутів постачання військової провізії стала дуже актуальною у наш час, коли почалася повномасштабна війна з боку Росії.
Одним із рішень вирішення цієї проблеми є застосування алгоритму Дейкстри під час розроблення маршруту. Суть цього алгоритму полягає у тому, щоб знайти шлях у зваженому графі, коли загальна сума ваги ребер графу буде мінімальною. Саме у такий спосіб можна буде знайти оптимальні маршрути для постачання військової провізії.

Поняття про генетичні алгоритми та їх застосування в задачах оптимізації

2024-09-22T13:05:36+03:00

Генетичні алгоритми (ГА) – це клас оптимізаційних методів, які базуються на принципах еволюції та природного відбору. Їх застосовують у різних галузях, як-от інженерія, економіка, біологія та ін. Через тісний зв’язок із еволюцією для опису принципів ГА використовуються біологічні терміни [1]:
➢ особина – потенційний розв’язок задачі;
➢ популяція – деякий набір особин;
➢ нащадок – краща версія однієї з батьківських особин;
➢ хромосома – масив закодованої інформації про особину;
➢ ген – елемент масиву [1].

Методи оптимізації алгоритмів у програмуванні

2024-09-22T13:09:12+03:00

Зі стрімким розвитком інформаційних технологій у світі майже кожна сфера нашого життя стала напряму пов’язана з простими або складними інформаційними системами, які виконують ту чи іншу дію. Зокрема, інформаційні системи побудовані з використанням різних алгоритмів, які і підтримують роботу таких систем. Оптимізація алгоритмів у програмуванні відіграє ключову роль у покращенні ефективності програм та забезпеченні швидкодії і низької обчислювальної складності. Алгоритми застосовуються в різних сферах, від програмування та обчислювальної техніки до математики, науки про дані, логістики, телекомунікацій та інших галузей.

Імітаційне моделювання зміни курсу англійського фунта стерлінгів щодо гривні методом «БШ»

2024-09-22T13:26:41+03:00

Імітаційне моделювання та комп’ютерний експеримент є методами, що дають змогу не лише моделювати вхідні потоки, але й вивчати різні аспекти систем, як-от тривалість обслуговування замовлень, цінові показники обслуговування, а в кінцевому підсумку функціонування систем масового обслуговування (СМО) загалом. Відрізняючи імітаційне моделювання від комп’ютерного експерименту, варто зазначити, що комп’ютерний експеримент є більш загальним терміном, який вказує на використання комп’ютерних технологій для вивчення різних явищ. Натомість імітаційне моделювання є конкретним методом дослідження, який базується на аналізі системи з допомогою її імітатора [1].

Перспективи застосування штучного інтелекту до розв’язання завдань аналізу розмов поліцейськими структурами

2024-09-22T13:30:37+03:00

Стрімкий розвиток технологій у XXI ст. приніс багато змін у сучасне суспільство. Новітні технології змінили спосіб спілкування та взаємодії суспільства. Тепер без зайвих труднощів можна спілкуватися з людьми, незалежно від їхньої локації, надсилати повідомлення за лічені секунди і так само швидко інформувати своїх друзів щодо найменших змін у своєму житті. Але попри всі досягнення та позитивний внесок у нашу здатність спілкуватися також виникла цифрова криміналістика [1]. Ніколи злочинні угрупування не могли так легко контактувати між собою, як зараз. Сьогодні всього за кілька кліків потенційні злочинці можуть знайти потрібні контакти, домовитись про час та місце зустрічі, придбати нелегальні товари.

Особливості використання алгоритмів оптимізації в задачах штучного інтелекту

2024-09-22T13:34:20+03:00

Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) зазнали значного розвитку, визначаючи нові перспективи для автоматизації та вдосконалення великої кількості завдань. Важливим складником цих технологій є алгоритми оптимізації, які визначають ефективність та точність моделей.
Оптимізація – ключовий етап у розв’язанні задач машинного навчання. Її мета – знайти найкращі параметри моделі, які мінімізують функцію втрат або максимізують точність прогнозування. Для досягнення цієї мети використовуються різні алгоритми оптимізації. Водночас виникає потреба в постійному вдосконаленні й адаптації алгоритмів оптимізації до нових завдань та обмежень.

Машинне навчання в управлінні транспортними потоками

2024-09-22T13:37:39+03:00

Зважаючи на постійне збільшення населення та розвиток інфраструктури, міста стикаються зі складнощами управління транспортними потоками. Використання машинного навчання стає ключовим інструментом у вирішенні цих викликів, сприяючи оптимізації руху транспорту та покращенню мобільності у містах. Сучасні технології машинного навчання дають змогу аналізувати транспортні потоки та ефективно передбачати їх рух, використовуючи величезні обсяги даних.

Інформаційні технології в діяльності організацій

2024-09-22T13:40:52+03:00

Технологічний прогрес постійно впроваджує способи, які компанії застосовують у своїй діяльності для покращення ефективності та спрощення робочого процесу.
Використання хмарних технологій не лише дає змогу зберігати великі обсяги даних, а й стимулює зміну парадигми управління: замість локальних серверів чи баз даних компанії переходять до використання хмарних платформ, що дає можливість працювати з даними в реальному часі та з будь-якої точки світу.

Оптимізація системи управління запасами в роздрібній торгівлі

2024-09-22T14:00:32+03:00

Управління запасами в роздрібній торгівлі займає центральне місце у досягненні успіху в цій сфері. Важливість ефективного управління запасами виявляється на практиці через низку фактів та реальних прикладів із бізнесу. В цій роботі ми розглянемо, як застосовуються методи оптимізації, зокрема модель ABC-аналізу та метод Марковіца, для покращення управління запасами в роздрібній торговельній мережі.

Оптимізація процесів управління проєктами в ІТ-сфері

2024-09-22T14:04:14+03:00

У сучасному світі, коли технології стрімко розвиваються, ІТ-проєкти стають ключовим елементом успішного функціонування підприємств. Швидкі темпи змін і висока конкуренція вимагають від компаній ефективних методів управління проєктами для забезпечення високої якості продукції та своєчасного впровадження інновацій. Оптимізація процесів управління проєктами в ІТ-сфері стає ключовим елементом успіху, сприяючи підвищенню продуктивності, зниженню ризиків та вдосконаленню комунікацій.
Розглянемо основні методи оптимізації запасів, які знаходять своє використання в роздрібній торгівлі та мають значимий вплив на бізнес.

Використання Django Rest framework для створення API: переваги та можливості

2024-09-22T14:07:13+03:00

В епоху стрімкого розвитку технологій та постійного прагнення до ефективності в сфері веброзробки використання потужних інструментів стає ключовим елементом успіху. Один із таких інструментів, що здобуває все більше популярності у спільноті розробників, – Django REST Framework (DRF). Вбудований в фреймворк Django, цей інструмент дає змогу легко створювати вебсервери та API, сприяючи швидкій розробці та принципам чистого та практичного дизайну.

Оптимізація маршрутизації транспортних мереж

2024-09-22T14:10:05+03:00

Транспортна мережа відіграє важливу роль у переміщенні товарів, послуг та людей. Незалежно від розмірів та складності мережі, оптимізація маршрутизації стає ключовим завданням, спрямованим на покращення ефективності та зменшення витрат. Ця проблема особливо актуальна в умовах зростаючого руху, коли міста та транспортні мережі стикаються з викликами, як-от затори, забруднення довкілля та пальне.

Оптимізація глибоких нейронних мереж для покращення їхньої продуктивності

2024-09-22T14:13:19+03:00

Останніми роками глибокі нейронні мережі (ГНМ) завоювали значну популярність завдяки своїм вражаючим досягненням у багатьох сферах, зокрема комп’ютерне зорове сприйняття та обробка природних мов. Однак разом зі зростанням їх застосування виникають проблеми, пов’язані з високим рівнем складності та великою кількістю параметрів, що можуть призводити до значних обчислювальних витрат. Глибокі нейронні мережі, особливо глибокі згорткові та рекурентні мережі, мають велику кількість шарів, які потрібно оптимізувати під час тренування. Для цього необхідно на великих обсягах даних ефективне навчання моделі, що може призводити до перетренування на невеликих наборах даних. Також велика кількість параметрів ускладнює роботу з моделями і може вимагати великих обчислювальних ресурсів для їх тренування та використання.

Роль інформаційних технологій у вирішенні екологічних проблем

2024-09-22T14:17:38+03:00

Актуальність обраної теми надзвичайно висока, зважаючи на зростання негативного впливу людської діяльності на навколишнє середовище. Сучасна екологічна криза та забруднення природних ресурсів вимагають ефективних рішень, а інформаційні технології є інструментом для моніторингу, аналізу та управління екологічними процесами. Використання ІТ у цій сфері є доволі важливим складником для досягнення сталого розвитку та збереження природного середовища для майбутніх поколінь.

Оптимізація розміщення сонячних панелей

2024-09-22T14:22:03+03:00

Особливо актуальним це питання стає під час використання сонячних станцій (СЕС). У цьому випадку існує багато факторів, які впливають на збільшення вихідної потужності. Дослідження цих факторів, а також оптимізація операцій вироблення електроенергії, режимів експлуатації СЕС із використанням методів моделювання, дасть змогу отримати приріст генерації – збільшити ККД станції.
Розглядувана в цій роботі система керування положення сонячних панелей (СКП СП) дає можливість проводити на підставі статистичної інформації про положення сонця залежно від дати та часу доби автоматичний розрахунок орієнтації світлоприймачів як у горизонтальній, так і у вертикальній площині, тобто позиціонування їх відносно сонця для отримання максимального ефекту. Для обчислення зміни положення панелей використовується програмний засіб і оновлюванні статистичні кутові координати СП.

Використання ШІ в оптимізації обслуговування клієнтів

2024-09-22T14:25:27+03:00

Штучний інтелект (ШІ), розглядається як ключовий компонент у вдосконаленні взаємодії між підприємствами та їх клієнтами, сприяючи покращенню ефективності та задоволеності обох сторін.

Побудова моделі на основі теорії графів для оптимізації військової логістики

2024-09-22T14:28:23+03:00

Теорія графів – це розділ математики, який вивчає властивості графів – математичних структур, що складаються з вершин і ребер, які з’єднують ці вершини.
Моделі на основі теорії графів – це моделі, які використовують графи для представлення досліджуваної системи. Ці моделі можуть бути використані для різних цілей, як-от аналіз системи, прогнозування її поведінки або оптимізація її роботи. Вони мають низку переваг перед іншими типами моделей, оскільки є потужним інструментом для аналізу складних систем, і вони можуть бути використані для вирішення широкого спектру завдань.

Вплив штучного інтелекту на бізнес-процеси та прийняття рішень

2024-09-22T14:35:49+03:00

Останніми роками штучний інтелект набув значного поширення у багатьох сферах людської діяльності, зокрема й в управлінні бізнес-процесами. Потужність і можливості штучного інтелекту привернули увагу дослідників та практиків, що призвело до використання штучного інтелекту в системах управління бізнес-процесами і виявлення сильних та слабких сторін цього підходу. Результати використання ШІ в системах управління бізнес-процесами сприяють кращому розумінню цього підходу і можуть слугувати основою для подальшого розвитку та застосування ШІ в сучасних практиках управління бізнесом.

Вдосконалення бізнес-процесів на основі штучного інтелекту

2024-09-22T14:39:06+03:00

Останні десятиліття свідчать про швидкі та радикальні зміни в бізнес-середовищі, викликані впровадженням штучного інтелекту (ШІ). ШІ виступає не лише як інструмент автоматизації, але й як ключовий компонент для оптимізації та вдосконалення бізнес-процесів. Багато досліджень присвячені вивченню методів оптимізації та вдосконалення бізнес-процесів, базованих на принципах та можливостях ШІ.

Використання інтелектуальних систем для аналізу попиту та рекомендацій в e-commerce та інших сферах

2024-09-22T14:42:32+03:00

Використання інтелектуальних систем у сферах e-commerce та інших галузях стає все більш важливим для аналізу попиту та надання рекомендацій користувачам. Штучні нейронні мережі, а також інші алгоритми машинного навчання допомагають створювати складні моделі, які можуть аналізувати великі обсяги даних та робити передбачення з високою точністю.

Побудова рекомендаційної системи на основі штучних нейронних мереж

2024-09-22T14:45:18+03:00

Рекомендаційні системи на основі штучних нейронних мереж є ключовим елементом сучасних інформаційних технологій, сприяючи зручності та персоналізації взаємодії користувачів з різноманітними об’єктами. Одним із найефективніших підходів до створення таких систем є використання штучних нейронних мереж (ШНМ). Нейронні мережі здатні адаптуватися до складних зв’язків у даних та роблять можливим використання різноманітних моделей для аналізу і прогнозування інтересів користувачів.

Mongodb як ефективний засіб у задачах обробки та аналізу даних

2024-09-23T08:24:55+03:00

У міру того, як компанії намагаються подолати все більший обсяг і різноманітність інформаційних потоків, потреба у гнучких, масштабованих і швидких системах баз даних (БД) стає все більш очевидною. У динамічному середовищі науки про дані (Data Science), де попит на ефективні рішення для управління даними та аналітики продовжує невпинно зростати, MongoDB, що пропонує універсальну платформу та знаходиться на старті вирішення означених проблем, стає ключовим гравцем, який змінює загальний підхід до великих наборів даних (Big Data) та їх використання.

Big Data в обробці і аналізі даних з різних сфер

2024-09-23T08:29:00+03:00

Метою цього дослідження є ретельний аналіз та систематизація можливостей використання технологій Big Data в різних сферах. Зокрема, дослідження спрямоване на визначення самих технологій, того, як саме їх можливо застосовувати, їх методів пов’язаних із даними, а також можливих ризиків під час застосування цих технологій.

Система обробки та аналізу даних у медичній сфері на основі технологій Big Data

2024-09-23T08:32:12+03:00

Останніми роками відбулось значне збільшення обсягів даних у сфері охорони здоров’я завдяки впровадженню цифрових технологій, як-от: електронні медичні картки, медична візуалізація та геноміка. Ці дані включають інформацію про пацієнтів, їхні медичні історії, діагностичні результати та лікування. Донедавна обробка даних у сфері охорони здоров’я відбувалася з великими труднощами через їх обсяг та різноманітність. Використання технологій великих даних, як-от машинне навчання, штучний інтелект і розподілені обчислення, відкриває багатообіцяючі перспективи. Впровадження масштабованої та захищеної інфраструктури разом із передовими алгоритмами уможливлює ефективну обробку даних, розпізнавання образів, прогностичне моделювання та аналіз результатів. До того ж включення інтероперабельних систем і стандартизованих протоколів сприяє безперешкодному обміну даними і співпраці між медичними установами. Зміна парадигми охорони здоров’я на основі даних зумовлює необхідність створення комплексної системи обробки й аналізу великих обсягів медичних даних із використанням можливостей технологій великих даних.

Використання баз даних в інформаційних системах

2024-09-23T08:35:32+03:00

Одним із поширених видів програмного забезпечення, призначеного для обробки та зберігання інформації, є інформаційні системи. Вони відрізняються функціональними можливостями, підтримкою багатокористувацького режиму, а також ціною та іншими параметрами. Ключовим складником будь-якої інформаційної системи є система управління базою даних та сама база даних.
Під базою даних розуміється набір інформації, який систематично зберігається у впорядкованому форматі на зовнішніх або внутрішніх носіях. Організація даних відбувається відповідно до конкретних правил, що визначаються моделлю даних. Зазвичай у базі даних міститься інформація, яка стосується певної предметної галузі і представлена в різних форматах даних.

Моделювання великих наборів даних

2024-09-23T08:39:20+03:00

В епоху цифрових технологій та інтернету ми спостерігаємо значне збільшення обсягу та доступності різнобічної інформації. Вона надходить з багатьох джерел, як-от комп’ютери, мобільні пристрої, датчики чи соціальні медіа, які створюють структуровані, напівструктуровані або неструктуровані дані безперервно. Обсяг даних, із якими ми стикаємося, зріс до терабайтів або петабайтів і продовжує збільшуватися далі, а типи даних, які генеруються програмами, стають різноманітнішими, ніж раніше. Внаслідок цього традиційні реляційні бази даних стикаються з проблемами збору, зберігання, пошуку, обміну, аналізу та візуалізації даних. Багато ІТ-компаній намагаються розв’язувати означені задачі, використовуючи бази даних (БД) типу NoSQL, як-отCassandra або HBase, та розподілені обчислювальні системи, як-от Hadoop [1]. Бази даних NoSQL зазвичай є нереляційними, розподіленими, горизонтально масштабованими та вільними від схем.

Оптимізація алгоритмів для великих обсягів даних

2024-09-23T08:45:31+03:00

У сучасному інформаційному суспільстві обробка та аналіз великих обсягів даних стали важливим завданням у багатьох галузях, як-от бізнес, наука та медицина. Збільшення обсягів даних виникає через використання технологій, як-от Інтернет речей та соціальні мережі. Однак це також призводить до викликів для алгоритмів обробки, що потребують постійної оптимізації.

Застосування графової бази даних у соціальних мережах

2024-09-23T08:48:42+03:00

Соціальні мережі набувають все більшої популярності та містять величезні обсяги даних про зв’язки між користувачами, і традиційні реляційні бази даних уже не дуже ефективні для моделювання та аналізу таких складних зв’язків [2]. Графові бази даних краще підходять для представлення та обробки даних соціальних мереж через їх здатність працювати зі складними зв’язками як з графом. Це дає змогу покращити функціонування та аналітику соціальних мереж із допомогою графових баз даних.

Стиснення дaних тa їх вплив нa швидкодію aлгоритмів обробки

2024-09-23T08:51:37+03:00

Зі збільшенням обсягів інформації, що обробляється в сучасному суспільстві, виникає потреба в оптимізації ефективного управління та обробки даних. Важливим аспектом цього завдання є методи стиснення даних, спрямовані на зменшення обсягу інформації без втрати її значимості.

Забезпечення безпеки баз даних

2024-09-23T08:54:29+03:00

Кожен бізнес, корпорація чи державна установа має інформаційну базу, яка включає дані про клієнтів, нормативні акти, продукти та фінансову звітність. Великі об’єми інформації зазвичай містять конфіденційні, корпоративні та особисті дані. Несанкціонований доступ до цих даних може призвести до серйозних наслідків у фінансовій і репутаційній сферах.

Різниця між SQL i NoSQl: переваги та обмеження реляційних баз даних

2024-09-23T08:58:25+03:00

Технологія баз даних значно розвинулася за останні десятиліття. З’явилися дві основні моделі баз даних: реляційна модель, яка використовує мову структурованих запитів (SQL), і нереляційні, або бази даних NoSQL. Обидві моделі мають різні архітектури, які надають переваги й обмеження для певних випадків зберігання та пошуку даних. Розглянемо ключові відмінності між системами баз даних SQL та NoSQL, а також висвітлимо сильні і слабкі сторони, притаманні реляційним системам керування базами даних (СКБД).

Класифікація та застосування ключів у реляційних базах даних

2024-09-23T09:07:03+03:00

Реляційні бази даних є однією з основних систем управління даними, що використовуються для ефективного зберігання та доступу до інформації. Їх фундаментальна структура базується на таблицях, що містять рядки (записи) і стовпці (атрибути), а між таблицями створюються зв’язки. Ключі відіграють життєво важливу роль у реляційних базах даних, унікально ідентифікуючи записи та забезпечуючи зв’язки між пов’язаними таблицями. Існує кілька типів ключів зі спеціалізованими функціями, зокрема первинні ключі, зовнішні ключі, складені ключі та інші. Правильне призначення ключів дає змогу підтримувати цілісність даних, уникати проблем надмірності та дублювання, а також підвищувати продуктивність запитів, тому їх класифікація і правильне застосування є важливими для оптимальної побудови схеми бази даних і адміністрування системи.

Оптимізація баз даних для аналізу соціальних мереж

2024-09-23T09:15:45+03:00

Актуальність цієї теми визначається необхідністю вирішення проблем, пов’язаних зі зростанням обсягів інформації у соціальних мережах. Аналіз соціальних мереж має величезне значення для розуміння поведінки користувачів, прогнозування трендів та прийняття управлінських рішень у реальному часі.

Адміністратор баз даних

2024-09-23T09:19:09+03:00

Основна роль адміністратора бази даних (DBA) полягає в тому, щоб зробити дані компанії доступними для користувачів. DBA повинен тісно співпрацювати з розробниками, щоб забезпечити ефективне використання бази даних додатками, а також із системними адміністраторами, щоб забезпечити належне обслуговування та ефективне використання фізичних ресурсів.

Методи оптимізації великих даних

2024-09-23T09:21:49+03:00

Сьогодні існує проблема надмірного накопичення даних у надзвичайно великих розмірах, що зумовлено їх щоденним продукуванням, тож для її вирішення було створено поняття Big Data. У загальному плані Big Data, вони ж великі дані, є структурованими і неструктурованих даними величезних обсягів і такої ж значної різноманітності, ефективно оброблених масштабованими програмними інструментами.

Система управління базами даних Redis: переваги та недоліки

2024-09-23T09:24:55+03:00

У сучасному світі, де обробка великого обсягу даних є ключовим аспектом для багатьох галузей, системи управління базами даних стають невід’ємною частиною розробки програмного забезпечення. Однією з таких систем є Redis, яка привертає увагу своєю унікальною архітектурою та функціональністю.
Далі розглянемо основну характеристику, переваги й недоліки цієї СУБД. Також намагатимемося зрозуміти, у яких сценаріях використання Redis може бути найефективнішим і чи відповідає вона вимогам різноманітних завдань, які постають перед розробниками сучасного програмного забезпечення.

Використання криптографії для захисту даних у базі даних

2024-09-23T09:28:34+03:00

У сучасному світі, коли інформація є найціннішим ресурсом, забезпечення безпеки даних стає критично важливим завданням для багатьох організацій. Паролі користувача, цифрові підписи та інша конфіденційна інформація може бути злита в мережу за будь-яких обставин – протиправних дій зловмисників чи через просту несправність сервера. Тому зберігати цю інформацію в базах даних треба у зашифрованому форматі. До того ж необхідно, щоб із шифру не можна було отримати ключ у тому вигляді, в якому його вводив користувач. Саме інтеграція криптографічних методів та хеш-функцій стає ключовим аспектом забезпечення конфіденційності та цілісності даних.

Застосування нейронних мереж в економічних системах масового обслуговування

2024-09-23T10:36:06+03:00

Нейронні мережі – це математичні моделі, що імітують роботу біологічних нейронів, здатні навчатися на основі даних, адаптуватися до змінних умов і вирішувати складні задачі. Ця технологія має переваги над класичними методами аналізу даних, оскільки має можливість працювати з неповними даними, автоматизувати аналіз, досягати високої точності результатів, а також відтворювати складні нелінійні залежності між різними індикаторами розвитку.

Виявлення факторів, що впливають на рейтинг і касові збори фільму методами Data Science

2024-09-23T10:39:39+03:00

Сучасна кіноіндустрія постійно шукає ключі до розуміння успіху фільмів. Ця робота фокусується на використанні методів Data Science для виявлення факторів, що впливають на рейтинг і касові збори фільмів.
У цьому досліджені було проведено аналіз набору даних «tmdb_movies.csv». Цей датасет містить широкий спектр інформації про різні фільми, що дає змогу провести глибокий аналіз та визначити показники, які впливають на касовий і глядацький успіх фільмів.

Класифікація фотографій за ознакою медичної маски з використанням згорткових нейронних мереж

2024-09-23T10:42:04+03:00

Штучні нейронні мережі – це комп’ютерні системи, розроблені за зразком біологічних нейронних мереж, які зустрічаються в мозку людини і тварин. Ці системи працюють за допомогою імітованих нейронів. Штучні нейрони як окремо прості та базові елементи можуть об’єднуватися у складні мережі для вирішення складних завдань. Навчання цих мереж полягає у поступовому активуванні та налаштуванні з’єднань між нейронами, що включає налаштування інтенсивності зв’язків з використанням зворотного зв’язку для виправлення помилок і підвищення ефективності. Сучасне використання цієї технології охоплює широкий спектр наукових і технічних галузей [1].

Аналіз даних під час оцінювання тенденцій інвестиційних процесів у закладах медичної галузі

2024-09-23T10:44:56+03:00

Розвиток сучасних економічних процесів неможливий без інвестицій у галузі та окремі проєкти. Сьогодні одним із перспективних напрямів інвестування є медична галузь. Усе більша потреба в обслуговуванні хворих робить необхідним запровадження сучасних інформаційних технологій, як основи підтримки роботи з базами даних пацієнтів, їх супроводу та аналізу даних. Систематизація підходу роботи з інформацією дає змогу не тільки підвищувати рівень обслуговування пацієнтів, а й проводити контроль за використанням фінансових надходжень, направлених на підтримку цього процесу. Через це, одним із актуальних питань є запровадження в інформаційних системах закладів охорони здоров’я додаткових модулів аналізу даних інвестиційних надходжень.

Розробка програмного забезпечення для приховування повідомлення в цифрових зображеннях за допомогою методу LSB

2024-09-23T10:47:48+03:00

У сучасну цифрову епоху важливого значення набуває питання захисту інформації від несанкціонованого використання та розповсюдження, коли потрібен цифровий аналог водяних знаків. У деяких ситуаціях необхідно передавати зашифровані повідомлення відкритими каналами зв’язку, приховуючи їх від інших, або навпаки, потрібно мати можливість виявляти такі повідомлення. Через це виникає необхідність вдосконалення засобів приховування повідомлень. Серед наявних засобів перевагу має стеганографія, оскільки інформація може міститися у файлах мультимедіа, які не сприймаються як носії тексту. В Україні методи стеганографії для захисту конфіденційності можуть використовувати і військові, і цивільні особи.

Роль SEO у просуванні та підвищенні відвідуваності вебсайтів IT-компаній

2024-09-23T10:51:24+03:00

SEO-просування – це сукупність методів оптимізації вебсайта з метою підвищення його видимості в пошукових системах. Це означає, що відповідні запити користувачів, які стосуються сайта, будуть відображатися на вищих позиціях у результатах пошуку. Оптимізація вебсайта включає внутрішні та зовнішні елементи, які впливають на його рейтинг у пошукових системах.
Просування пошукових систем (SEO) дає змогу збільшити кількість відвідувачів сайта, залучити більше потенційних клієнтів і підвищити конверсію. Оскільки він підвищує вплив бренду, збільшує продажі та покращує конкурентоспроможність на ринку, це важливий інструмент для будь-якого бізнесу [1].

Роль Influence-маркетингу у сфері управління ІТ-проєктами

2024-09-23T10:54:34+03:00

У світі стрімкого інформаційного розвитку управління ІТ-проєктами ІТ-маркетинг є невід’ємною частиною повного циклу розробки будь-якого інформаційного продукту. Одним із важливих складників цього процесу є сфера маркетингу, що виконує багато функцій: стратегічне планування та позиціонування, комунікацію та спілкування із зацікавленими особами, привертання та залучення користувачів продуктів, аналіз ринку та конкурентів, супровід та підтримку продукту на ринку. Оскільки маркетинг допомагає не тільки гарантувати успішне впровадження, а й створити високий рівень зацікавленості та підтримки з боку користувачів, включення плану маркетингу у процес управління ІТ-проєктами стає важливою умовою досягнення успіху.

Використання програмного забезпечення Maple під час побудови графіків функцій

2024-09-23T10:57:38+03:00

Maple – це потужне математичне програмне забезпечення, розроблене для вирішення різноманітних завдань у галузі математики та інженерії. Заснована на потужному символьному обчисленні, ця система дає змогу користувачам виконувати різноманітні обчислення, алгебраїчні та числові операції, а також вивчати та візуалізувати математичні концепції. Maple пропонує багато функцій для аналізу, маніпуляції та вивчення математичних об’єктів. Спеціалізовані інструменти дають змогу будувати графіки функцій, розв’язувати рівняння та системи рівнянь, знаходити похідні та інтеграли, а також виконувати чисельні обчислення. Це програмне забезпечення використовується в навчанні, дослідженнях та професійній практиці, де важливою є потреба в точних та ефективних обчисленнях. Використання Maple дає змогу швидко отримувати результати, вдосконалювати та візуалізувати математичні концепції, що сприяє зрозумінню і розв’язанню складних математичних задач [1].

Виклики дистанційного управління ІТ-проєктами

2024-09-23T11:00:49+03:00

Поява дистанційної роботи, прискорена пандемією COVID-19, трансформувала ландшафт управління проєктами в секторі ІТ. Хоча цей зсув пропонує переваги, як-от зниження витрат і доступ до глобального таланту, він вводить унікальні виклики, з якими керівникам проєктів потрібно вміло маневрувати [1].

Кросплатформовий API для системи розподілу завдань та аналізу продуктивності виконавців

2024-09-23T11:04:21+03:00

Кросплатформовий API для системи розподілу завдань та аналізу продуктивності може бути корисним для розробників або команд, які прагнуть створити власні додатки, або інтегрувати функціональність розподілу завдань та аналізу продуктивності виконавців у свої проєкти. Він надає зручний спосіб взаємодії з системою без необхідності використання графічного інтерфейсу користувача.

Варіанти використання NLP

2024-09-23T11:10:13+03:00

У сучасному світі штучний інтелект (ШІ) і технології обробки природної мови (NLP) [1] виступають у ролі ключових факторів розвитку інновацій та автоматизації. NLP відкриває безліч можливостей для вдосконалення комунікації та оптимізації бізнес-процесів [2]. Існує безліч сценаріїв, де ці технології вже знаходять своє застосування та принесли суттєві покращення. Інновації розпізнавання мови та розуміння контексту дають змогу створювати продукти, які взаємодіють із користувачами більш інтуїтивно та ефективно.

Алгорим злиття в мові програмування Python

2024-09-23T11:13:40+03:00

Сортування злиттям у Python є одним з ефективних алгоритмів сортування, який базується на принципі «розділяй і володарюй». Цей алгоритм розбиває вхідний масив на менші частини, сортує їх окремо, а потім об’єднує в єдиний відсортований масив. Основні етапи алгоритму включають розділення, сортування та злиття, що гарантує ефективність і стабільність сортування.

Сучасні реалії та цілі розширення штучного інтелекту

2024-09-23T11:16:16+03:00

Актуальність цієї теми полягає в тому, як ці технології впливають на наше повсякденне життя і як люди можуть використовувати їх для досягнення нових цілей. Сьогодні людство має неймовірні успіхи у сфері штучного інтелекту. Від розпізнавання облич до безпілотних автомобілів відкриття в цій галузі прискорюються щодня. Дослідження показують, що штучний інтелект може революціонізувати охорону здоров’я, допомагаючи діагностувати та лікувати хвороби. Мета роботи – висвітлити сучасні реалії світу штучного інтелекту та визначити цілі його подальшого розширення; розуміти, як технології штучного інтелекту можуть справді принести користь суспільству, і визначити проблеми для вдосконалення.

Реалізація блокчейн-технологій з використанням Python для забезпечення безпеки та цілісності даних

2024-09-23T13:48:32+03:00

Блокчейн, або децентралізований цифровий реєстр – це особливий вид бази даних, який підтримується численними комп’ютерами, розміщеними в усьому світі. Дані блокчейну організовані в блоки, які розташовані в хронологічному порядку і захищені криптографією [1].

Обробка даних у мобільній інформаційно-довідниковій системі для студентів факультету

2024-09-23T13:52:44+03:00

У роботі розглянуто прикладні аспекти обробки даних у МІДС для студентів факультету. Для реалізації МІДС використано технологічний стек Flutter, Dart і Firebase.

Моделювання впливу факторів природокористування на екологію

2024-09-23T13:55:44+03:00

У сучасному світі проблема впливу природокористування на екологію стає дедалі більш актуальною та нагальною. Збільшення населення, розвиток промисловості, швидке зростання економіки призводять до інтенсивного використання природних ресурсів, що може негативно сказатися на стані екосистем та загальній екологічній стійкості. Відтак важливо досліджувати та моделювати вплив різних факторів природокористування на екосистеми, а також визначати шляхи стійкого й ефективного природокористування для забезпечення екологічної рівноваги та довгострокової стійкості природних систем.

Аналіз перспектив застосування штучного інтелекту

2024-09-23T13:58:36+03:00

Штучний інтелект (ШІ) стає все більш актуальним у сучасному світі, проникаючи в різні сфери нашого життя. Його потенціал для розвитку і вплив на різні галузі є предметом інтенсивних досліджень та обговорень. У цьому контексті важливо провести аналіз перспектив застосування штучного інтелекту з метою визначення його можливостей і викликів.

Роль статистичного навчання у вдосконаленні медичних засобів та технологій

2024-09-23T14:01:36+03:00

Впровадження алгоритмів машинного навчання в медицину не лише полегшує діагностику та лікування, але й відкриває перспективи для інноваційних підходів до прогнозування захворювань і персоналізованої медичної практики, що робить цю тему надзвичайно актуальною.

Тестування API як інструмент виявлення помилок у роботі клієнт-серверних систем

2024-09-23T14:04:57+03:00

API є невід’ємною частиною клієнт-серверної взаємодії. Він являє собою набір правил та інструкцій, які визначають, як програми або компоненти програмного забезпечення можуть взаємодіяти один з одним. Цей термін використовується для опису інтерфейсу, який дає змогу взаємодіяти з вебсерверами та отримувати або передавати дані через мережу Інтернет. Для цього використовується протокол HTTP, що забезпечує доступ до різних послуг чи ресурсів через мережу. Саме тому тестування коректної поведінки інтерфейсів є надважливим в сучасному циклі тестування вебдодатків.

Патерни проєктування у програмуванні

2024-09-23T14:08:09+03:00

Патерни проєктування – рішення для певних проблем, які часто зустрічаються під час проєктування архітектури програмного забезпечення. Різниця патернів та готових бібліотек у тому, що патерн не є конкретним кодом чи рішенням, а лише загальним принципом для вирішення проблеми, яка виникає під час проЄктування програми. Патерн не можна скопіювати, його завжди потрібно реалізовувати під конкретну архітектуру ПЗ [1].

Оптимізація використання сонячної енергії за допомогою методів оптимізації

2024-09-23T14:11:54+03:00

Однак сьогодні сонячні батареї все ще залишаються дороговартісним продуктом для отримання енергії у власне використання, а їх ефективність досі є під питанням економічної вигоди для людей, що не мають величезної площі для їх устаткування чи не живуть у місці, що постійно перебуває під освітленням сонячних променів. Окрім того, що кількість енергії виробляється невелика і тільки в певний період дня, її необхідно або використовувати одразу, або зберігати також у недешевих акумуляторах чи теплових накопичувачах. І оскільки енергії не так і багато, для того, щоб вона стала більш конкурентоспроможною з традиційними джерелами енергії, необхідно вирішити низку проблем, пов’язаних із її використанням – як її отримати більше чи використовувати довше. Методи оптимізації мають для цього декілька рішень.

Порівняння алгоритмів пошуку найкоротшого шляху

2024-09-23T14:15:36+03:00

Однією з ключових задач, пов’язаних із пошуком найефективніших шляхів у графах та мережах, є пошук найкоротшого шляху між двома вершинами графу. Для вирішення цієї проблеми було розроблено різноманітні алгоритми, серед яких важливе місце займають алгоритми A* та Дейкстри.
Алгоритм Дейкстри – це метод для знаходження найкоротших шляхів у зважених графах із невід’ємними вагами ребер. Винахідником є голландський математик і інженер Едсгер Дейкстра (1959). Використовується для задач маршрутизації в телекомунікаційних мережах.

Можливості використання рангової кореляції в реальному житті

2024-09-23T14:18:55+03:00

Зв’язок між різними змінними є ключовим елементом аналізу даних у багатьох галузях. У світі різноманітних даних, коли розподіл даних може бути неоднорідним або відсутній нормальний характер, методи кореляції є важливим інструментом для виявлення та вимірювання ступеня зв’язку між змінними [1].
Один із таких методів – рангова кореляція – відіграє ключову роль у визначенні ступеня взаємозв’язку між змінними, які можуть мати порядковий характер або не відповідати умовам нормального розподілу. Використання рангових коефіцієнтів кореляції дає змогу робити висновки про взаємозв’язок між змінними навіть у випадках, коли інші методи кореляції втрачають свою ефективність.

Моделі на основі теорії графів у логістиці

2024-09-23T14:22:06+03:00

Логістика в сучасному світі вимагає постійної оптимізації та ефективного управління ланцюжками постачання. Використання моделей на основі теорії графів стає потужним інструментом для аналізу, планування та оптимізації логістичних процесів. Використовуючи графи та сучасні технології в інформаційних системах, можна здобути дуже потужний інструмент для логістичних потреб. Ця публікація пропонує огляд різних застосувань графових моделей у логістиці та їх вплив на оптимізацію логістичних систем.

Огляд алгоритмів читання та запису в реляційних базах даних та способи їх оптимізації

2024-09-23T14:25:14+03:00

Методи аналізу і обробки упорядкованих і неупорядкованих даних для добування знань називається наукою про дані [1]. Упорядкована інформація, об’єднана між собою за певними критеріями, називається базою даних. Правила представлення, організації даних і їх зв’язків називається моделлю даних [2]. Існують реляційна, об’єктно-орієнтована, графова, мережева, ієрархічна моделі даних. Найпопулярніша модель – реляційна модель представляє сутності у вигляді двовимірних таблиць. Для роботи з реляційними базами даних використовується SQL [3]. SQL – це мова структурованих запитів, що дає змогу користувачу взаємодіяти з даними у реляційних базах даних.