Дослідження загроз від кібератак та захист персональної інформації.

У даній статті представлено основні групи для отримання кібердоступу до засобів обчислювальної техніки. Детально розглянуто безпосереднє, електромагнітне, аудіо та відео перехоплення. Досліджено куб кібербезпеки та недавні кібератаки а також безпеку інфраструктури Google для нашої персональної інформації.

Розробка масштабованих веб-додатків з використанням фреймворку React та бази даних MongoDB.

Преставлено особливості кластерної структури баз даних MongoDB з динамічною схемою документів для створення веб-додатку у вигляді інтернет-магазину на платформі Read. Запропоновано використання хмарної опції для безпеки та конфіденційності даних. Також розглянуто способи доступу до бази даних через систему запитів, API ключ та дашборд.

Оптимізація процесу розгортання кластерного додатку в системі Kubernetes.

У статті проаналізовано деякі можливості що забезпечуються хмарними технологіями. Порівняно підхід для реалізації однієї з таких систем Kubernetes – найбільшими постачальниками хмарних послуг. Розглянуто механізм розгортання додатку на платформі оркестрації контейнерів

Застосування дискретних вейвлет-перетворень для прогнозування рівня навантаження на вебсервер комп’ютерних мереж загального призначення.

Дана стаття присвячена застосування дискретних вейвлет-перетворень для розробки ефективного методу прогнозування навантаження, яке визначається розміром веб-трафіка, на вебсервер комп’ютерних мереж загального призначення. Проведено аналіз існуючих методів прогнозування у комп'ютерних мережах та запропоновано критерій для способу підвищення точності і швидкодії прогнозування навантаження. Проведено експеримент та визначено найбільш ефективний метод прогнозування навантаження на вебсервер.

Використання САПР у проектуванні систем автоматизації.

У статті визначено і досліджено актуальні системи автоматизованого проектування. А також проаналізовано існуючі CAD системи і спрогнозовано розвиток ринку в цій сфері. Викладено особливості проектування систем автоматизації в програмах AutoCAD, Solidworks, LibreCAD, MagiCAD, ZWCAD.

Порівняння властивості засвоєння семантичних зв’язків між словами природної мови моделями методу Word2Vec у задачі аналізу настроїв.

Дана робота присвячена дослідженню ефективного визначення настрою англомовних постів з соціальних мереж, що базується на перетворенні слів у векторні представлення за допомогою методу Word2Vec. У роботі описані та проаналізовані існуючі методи сентимент аналізу, проаналізовано моделі Continuous Bag of Words (CBOW) та Skip-gram у складі методу Word2Vec, проведено порівняння їх властивостей при засвоєнні семантичних зв’язків між словами природної мови. Описано експериментальне дослідження щодо використання зазначених моделей при різних функціях тренування.

Дослідження статичних характеристик по розробці мобільного додатку

У цій статті розглядаються питання щодо дослідження статичних характеристик. Проводиться аналіз отриманих результатів, виходячи з яких формується базова платформа зі створення програмного забезпечення. Здійснюється порівняльна оцінка. Для дослідження використовуються найбільш доступні та практичні інструменти, які дозволяють провести аналіз статичних характеристик для подальшого застосування у побудові мобільних додатків

Моделі структурно-топологічного синтезу складу підприємства.

Розроблено загальну постановку задачі структурно-топологічного синтезу складу підприємства, яку запропоновано декомпозувати на послідовність розв’язання шести задач структурно-топологічного синтезу складу підприємства. Розроблено математичні моделі вибору полиць, компонування стелажів, компонування складів. Для кожної представленої моделі вхідними даними є розв’язки попередніх задач.

Адаптація методу Distilling Knowledge в обробці природної мови для аналізу тонального забарвлення текстів.

У цій статті описано, як адаптувати прикладний метод «дистиляції знань» для аналізу настроїв для української та російської мов. Показано, як мінімізувати ресурси без втрати значної точності, але прискорити розпізнавання тексту, а також як зменшити витрати на хмарі за допомогою методу «перегонки знань». Для дослідження ми використовували два типи архітектури різних нейронних мереж для обробки природної мови: BERT замість моделей ансамблю та FastText як невелику модель. Поєднання цих двох нейронних мереж (BERT як викладач і FastText як учень) дозволило нам досягти прискорення до 5 разів і без великої точності в задачі аналізу настроїв.

Нейронна мережа для діагностики хвороби Паркінсона за зображенням спіралі Архімеда.

У статті розглянуто актуальну проблему встановлення діагнозу Паркінсона на ранніх стадіях захворювання. Вибір теми дослідження обумовлено невиліковністю хвороби Паркінсона, отже вкрай гостро, на думку авторів є нагальне виявлення захворювання на ранніх стадіях. Констатовано, що діагностики, для точного встановлення діагнозу нині не існує, тому залишається проведення тестів для виявлення симптомів. Одним з таких, як слушно зауважують автори є малювання спіралі Архімеда, яке має доволі високу точність під час виявлення тремору спокою. Створення алгоритму для автоматичної обробки таких зображень може допомогти у проведені діагностики, а також моніторингу розвитку хвороби. Поєднання штучного інтелекту та інтернет медичних речей з часом зробить підключені пристрої для моніторингу стану здоров’я більш інтелектуальними. Нейронні мережі та величезні обсяги даних, що генеруються інтернет медичних речей, також можуть використовуватися для встановлення діагнозу. Авторами статті наголошено на фундаментальних можливостях нейронних мереж, їх сприятливій ролі у трансформації сфери радіології, шляхом заощадження часу та грошей медичних організацій. Розроблено нейронну мережу, яка зможе за зображенням намальованої спіралі Архімеда встановити діагноз. Дану мережу можна використовувати для проведення ранньої діагностики, а також подальшого моніторингу стану хвороби. Зважаючи на невелику вибірку зображень для навчання та тренування моделі авторами статті було прийняте рішення про збільшення вибірки шляхом перетворення зображень, а також використання згорткової нейронної мережі з попереднім навчанням. У результаті проведеної роботи було створено модель, яка має точність 93.7 відсотків яка дозволить автоматизувати процес діагностики хвороби на ранніх стадіях.