Розглянуто питання використання технологій відкритих джерел для інтелектуалізації навчального процесу дистанційної освіти, засобів комп'ютерної графіки для створення сучасних інформаційних ресурсів, моніторингових технологій для моделювання науково-освітнього простору. Проаналізовано дослідницьку діяльність студентів як невід'ємний компонент навчання за умов інформаційно-освітнього середовища. Наведено загальні характеристики та евристичні моделі телекомунікаційної інфраструктури навчально-технологічного середовища. Розкрито основи інформаційних технологій для дошкільників. Описано автоматизовану систему підтримки освітнього процесу для людей з вадами зору.

Рассмотрены вопросы использования технологий открытых источников для интеллектуализации учебного процесса дистанционного образования, средств компьютерной графики для создания современных информационных ресурсов, мониторинговых технологий для моделирования научно-образовательного пространства. Проанализирована исследовательская деятельность студентов как неотъемлемый компонент обучения в условиях информационно-образовательной среды. Приведены общие характеристики и эвристические модели телекоммуникационной инфраструктуры учебно-технологической среды. Раскрыты основы информационных технологий для дошкольников. Описана автоматизированная система поддержки образовательного процесса для людей с дефектами зрения.

Розглянуто питання підтримки колоборативного навчання за допомогою порталу EMERECU - електронного медійного ресурсного центру України, впровадження архітектури електронного навчання на базі системи Microsoft Class Server 4.0, інтеграції комп'ютерних технологій до навчальних планів і програм середньої школи та ВНЗ, використання інформаційних технологій у процесі реалізації концепції неперервної освіти. Проаналізовано досвід роботи Міжнародного науково-навчального центру щодо інформаційно-комунікаційних технологій в освіті. Наведено результати дослідження готовності викладачів і студентів ВНЗ до дистанційної освіти. Описано алгоритми і методи дистанційного діагностування рівня знань студентів технічних спеціальностей.

Рассмотрены вопросы поддержки колоборативного обучения с помощью портала EMERECU - электронного медийного ресурсного центра Украины, внедрения архитектуры электронного обучения на базе системы Microsoft Class Server 4.0, интеграции компьютерных технологий к учебным планам и программам средней школы и ВУЗ, использования информационных технологий в процессе реализации концепции непрерывного обучения. Проанализирован опыт работы Международного научно-учебного центра относительно информационно-коммуникационных технологий в образовании. Приведены результаты исследования готовности преподавателей и студентов ВУЗ к дистанционному образованию. Описаны алгоритмы и методы дистанционного диагностирования уровня знаний студентов технических специальностей.

Розглянуто питання оптимізації вивчення іноземних мов з використанням інформаційно-комунікаційних технологій. Наведено тематичну класифікацію структурованих та частково структурованих текстових документів освітньої спрямованості. Описано методи педагогічної діагностики та особливості їх реалізації в автоматизованих системах, нові інформаційні технології в професійній освіті майбутніх вихователів дітей дошкільного віку, сучасному навчально-творчому процесі та музичній діяльності. Висвітлено перспективи використання електронних бібліотек під час навчання студентів. Розкрито аспекти створення інформаційної системи планування наукових досліджень АПН України.

Рассмотрены вопросы оптимизации изучения иностранных языков с использованием информационно-коммуникационных технологий. Приведена тематическая классификация структурированных и частично структурированных текстовых документов образовательной направленности. Описаны методы педагогической диагностики и особенности их реализации в автоматизированных системах, новые информационные технологии в профессиональном образовании будущих воспитателей детей дошкольного возраста, современном учебно-творческом процессе и музыкальной деятельности. Освещены перспективы использования электронных библиотек при обучении студентов. Раскрыты аспекты создания информационной системы планирования научных исследований АПН Украины.

Розглянуто моделі автоасоціативної розподіленої пам'яті, які можуть бути природним чином реалізовані нейронними мережами. Моделі використовують для запам'ятовування векторів в основному локальному правилі навчання шляхомнозв'язні мережі). У розподіленій пам'яті різні вектори запам'ятовуються в одних і тих самих елементах пам'яті, яким в цьому випадку нейронної мережі відповідають одні і ті ж зв'язки. Зазвичай досліджують запам'ятовування векторів, випадково вибраних з деякого розподілу. Якщо на вхід автоасоціативної пам'яті подаються спотворені варіанти запам'ятованих в ній векторів, здійснюється витяг (відновлення) найближчого раніше запам'ятованого вектора. Це реалізується за рахунок ітераційної динаміки нейронної мережі на основі локально доступної в нейронах інформації, отриманої від інших нейронів мережі. До певної кількості запам'ятованих в мережі векторів і ступеня їх спотворення на вході, в результаті динаміки мережа із симетричними зв'язками приходить в стійкий стан, відповідний запам'ятованому в мережі вектору, який має найбільшу схожість з вхідним вектором (схожість зазвичай вимірюють як скалярний добуток). Такі нейромережні варіанти автоасоціативної пам'яті дозволяють запам'ятати з можливістю відновлення таку кількість векторів, яка може перевищувати розмірність векторів (що збігається з кількістю нейронів в мережі). Для векторів великої розмірності це відкриває можливість пошуку наближеного найближчого сусіда з складністю, сублінейною від кількості запам'ятованих в нейронній мережі векторів. До недоліків такої пам'яті відноситься те, що відновлений динамікою мережі вектор може не бути найближчим до вхідного або навіть може взагалі не належати до множини запам'ятованих векторів і значно відрізнятися від будь-якого з них. Дослідження різних типів нейромережної автоасоціативної пам'яті спрямовано на виявлення діапазонів параметрів, при яких зазначені недоліки проявляються з малою імовірністю, а достоїнства виражені в максимальному ступені. Увагу приділено мережам з парними зв'язками типу Hopfield, Willshaw, Potts і роботі з бінарними розрідженими векторами (векторами з кількістю одиничних компонентів, яке є малим у порівнянні з кількістю їх нульових компонентів), так як тільки для таких векторів вдається запам'ятати з можливістю відновлення велику кількість векторів. Крім функції автоасоціативної пам'яті, для цих мереж також обговорюється функція узагальнення. Обговорено неповнозв'язкові мережі. Крім того, розглянуто автоасоціативну пам'ять в нейронних мережах зі зв'язками вищого порядку - тобто зі зв'язками не між парами, а між великою кількістю нейронів. Розглянуто також автоасоціативна пам'ять в нейронних мережах зі структурою двудольного графа, де одна множина нейронів надає вектори, які запам'ятовуються, а інша - лінійні обмеження, яким вони підкорюються. Ці мережі виконують функцію автоасоціативної пам'яті також для небінарних даних, які відповідають заданій моделі обмежень.

Розподілено подання (РП) даних і форма векторного подання, де кожний об'єкт надано безліччю компонентів вектора і кожний компонент вектора може належати поданню багатьох об'єктів. Це нейромережевий підхід, оснований на моделюванні подання інформації в мозку, до якого привели ідеї про "розподілене" або "голографічне" подання. РП мають велику інформаційну ємкість, надають змогу застосовувати багатий арсенал методів, розроблених для векторних даних, добре масштабуються для оброблення великих обсягів даних, мають низку інших переваг. Методи перетворення в РП розроблено для даних різного типу - від скалярних і векторних до графів. Мета роботи - надати опис частини робіт відділу нейромережевих технологій оброблення інформації Міжнародного Центру в галузі нейромережевого розподіленого подання. Підхід є розвитком ідей академіка М. М. Амосова і його наукової школи про моделювання структури і функцій мозку. Розглянуто формування розподіленого подання з початкового векторного подання об'єктів за допомоги випадкового проектування. За допомоги РП можна ефективно оцінювати схожість початкових об'єктів і числових векторів, що надає змогу розробляти методи регуляризації для одержання стійкого рішення дискретних некоректних обернених задач, підвищити обчислювальну ефективність і точність їх розв'язання, аналітично досліджувати точність рішення. Висновки: РП даних різних типів може бути використано для підвищення ефективності та рівня інтелектуальності інформаційних технологій. Розроблено РП як для слабо структурованих даних (вектори), так і для складно структурованого подання об'єктів (послідовності, графи ситуацій (епізодів) баз знань тощо). Перетворення різнотипних даних в векторний формат РП надає змогу уніфікувати базові інформаційні технології їх оброблення та домогтися надійної масштабованості зі збільшенням обсягів оброблюваних даних.

Мета роботи - проаналізувати морфологічну будову плодів рідкісних степових видів Iris halophila, I. pumila та I. hungarica в умовах інтродукції в лучно-степовому культурфітоценозі; встановити морфологічні параметри спільні для плодів I. halophila, I. pumila, I. hungarica, а також виявити морфологічні особливості плодів, які можуть бути додатковими діагностичними ознаками цих видів. Дослідження проводили у 2015 - 2019 рр. Матеріалом слугували плоди I. halophila, I. pumila та I. hungarica, зібрані у Національному ботанічному саду ім. М. М. Гришка НАН України на ботаніко-географічній ділянці "Степи України". Морфологічні терміни наведено згідно з З. Т. Артюшенко та О. О. Федоровим. У всіх досліджених видів плід - локуліцидна, тричленна, тримірна, тригнізда, багатонасінна, прямостояча, пряма, шкіряста, гола, розкривна зверху вниз по стулкам вздовж дорзальних жилок плодолистків коробочка. Виявлено морфологічні особливості плодів, які можуть бути додатковими діагностичними ознаками цих видів. Зокрема, коробочки I. halophila циліндричні. Верхня частина коробочки видовжена в апікальний носик (довгий, тонкий, відігнутий у бік). Поверхня гладка, матова, шести-ребриста. Ребра попарно зближені по обидва боки від дорзальних жилок. Коробочка розкривна повністю. Верхні частини стулок розходяться, при основі стулки з'єднані. Коробочки I. pumila еліпсоїдальні. Верхня частина коробочки видовжена в апікальний носик (короткий, товстий, шиловидний). Поверхня зморшкувата, без ребер. Комісуральні (септальні) шви та дорзальні жилки виступаючі. Коробочка розкривна повністю. Розкривається трьома щілинами; стулки коробочки з'єднані в апікальній частині та при основі. Коробочки I. hungarica продовгувато-еліпсоїдальні. Верхня частина коробочки без апікального носика. Поверхня жилкувата, горбиста, з шістьма борозенками вздовж дорзальних жилок плодолистків і септальних перегородок, без ребер. Коробочка розкривна до половини. Верхні частини стулок розходяться, у нижній частині коробочки та при основі стулки залишаються сполучені. Висновки: встановлено, що морфологічні особливості форми, верхньої частини коробочок, апікального носика (або його відсутність), поверхні коробочок, особливості швів, розташування ребер (або їх відсутність), а також ступінь та особливості розкриття коробочок є константними параметрами і можуть використовуватись, як додаткові діагностичні ознаки I. halophila, I. pumila та I. hungarica. З'ясовано, що розміри і колір коробочок, а також кількість насінини в коробочках цих видів відрізняються, що потребує детальнішого вивчення.

Шифр НБУВ: Ж22632 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Шифр НБУВ: Ж22632 Пошук видання у каталогах НБУВ 

У 2020 - 2022 рр. на ботаніко-географічній ділянці "Степи України" національного ботанічного саду ім. М. М. Гришка НАН України (НБС) було вивчено повний таксономічний склад флори та проведено його аналіз. Ця ділянка була заснована у 1949 р. для демонстрації флористичного різноманіття Українських Степів ex situ. За результатами досліджень у флорі ділянки було зафіксовано 347 видів та внутрішньовидових таксонів вищих судинних рослин із 196 родів та 53 родин. Степову сутність цієї ділянки відображає колекційний фонд живих рослин, який об'єднує 213 видів та внутрішньовидових таксонів (61,38 %) флори Степів України, із яких 126 таксонів (36,31 %) інтродуковані рослини та 87 таксонів (25,07 %) місцеві рослини. В ході повної інвентаризації було детально вивчено спонтанно зростаючи рослини, які не входять до колекційного фонду. Місцевими не степовими рослинами є 46 видів та внутрішньовидових таксонив (13,26 %); чужориднімі рослинами є 88 видів та внутрішньовидових таксонів (25,36 %), у їх числі ергазіофігофіти (45 таксонів, 12,97 %) та ксенофіти (43 таксони, 12,39 %). рослини колекційного фонду кількісно переважають на ділянці і саме вони домінують у її рослінному покрові. Таксономічний склад флори ділянки нині подібний до характеристик регіональних лучних степів. У біоморфологічній структурі флори ділянки переважають трав'янисті багаторіники (63,69 %), що характерно для степових фітоценозів. Значна кількість дерев (5,48 %), що присутні тут, пояснюється оточенням ділянки лісовими угрупованнями та пов'язаним з цим активним формуванням тут самосіву дерев. Тут переважають гемікриптофіти (60,52 %). Втім, колекційний фонд ділянки відрізняється відсутністю дерев, більшою кількістю трав'янистих багаторічників (79,34 %) та гемікриптофітів (72,77 %). В екологоценотичному відношенні у колекційному фонді переважають степові (33,33 %) та узлісні (33,33 %) рослини, а також значною є присутність лучних рослин (18,78 %). Більшість рідкісних інтродукованих рослин сформували на ділянци "Степи України" стійкі гомеостатичні інтродукційні ценопопуляції. П'ятнадцять раритетних видів та внутрішньовидових таксонів внесені до Червоної книги України.