Розглянуто методи та технології тестування мережного оточення вбудованих систем і написання тестової документації. В якості прикладу розроблено техніка тестування на основі звіту про дефекти. Розроблено тест продуктивності для перевірки навантаження мережного оточення вбудованого пристрою з використанням спеціальних bash-скриптів для тестування продуктивності.

Запропоновано новий підхід до прискорення обчислювальної реалізації базової для широкого кола механізмів криптографічного захисту даних операції піднесення до степеня за полями Галуа. Підхід заснований на використанні специфічної властивості квадрата полінома та редукції Монтгомері. Новий метод зведення в квадрат скорочує обсяг обчислень на 25 % порівняно з відомими. На основі розробленого методу модифіковано процедуру піднесення до степеня на полях Галуа, що дозволяє зменшити обсяг обчислень на 20 %.

У сфері технічної діагностики багато завдань вирішуються за допомогою автоматизованої класифікації. Для цього найкраще підходять такі класифікатори, як імовірнісні нейронні мережі, завдяки своїй простоті. Для отримання ймовірнісної матриці шаблонів нейронної мережі для технічної діагностики зазвичай використовують експертні оцінки або вимірювання. Матрицю закономірностей можна вивести прямо шляхом простого усереднення цих оцінок. Однак середні значення не завжди є найкращим способом обробки експертних оцінок. Мета роботи - запропонувати метод оптимального виведення матриці закономірностей для технічної діагностики на основі експертних оцінок. Основним критерієм оптимальності є максимізація продуктивності, до якої входить підкритерій максимізації швидкодії. Перш за все, визначається максимальна ширина матриці візерунка. Ширина не перевищує кількості експертів. Потім для кожного стану об'єкта експертні оцінки кластеризуються. Кластеризацію можна здійснити за допомогою методу k-середніх або подібного. Центроїди цих кластерів послідовно утворюють матрицю шаблону. Оптимальна кількість кластерів визначає оптимальність імовірнісної нейронної мережі шляхом максимізації її продуктивності. Загалом, більшість результатів відсотка частоти помилок імовірнісних нейронних мереж, здається, майже експоненціально зменшуються зі збільшенням кількості кластеризованих експертних оцінок. Тому, якщо оптимальна кількість кластерів визначає занадто "широку" матрицю шаблонів, швидкість роботи якої нестерпно низька, максимізація продуктивності передбачає компроміс між мінімальним відсотком помилок і максимально допустимою повільністю швидкості роботи ймовірнісної нейронної мережі. Оптимальна кількість кластерів визначається при асимптотично мінімальному відсотку частоти помилок або при прийнятному відсотку частоти помилок, який відповідає максимально допустимій повільності швидкості роботи. Оптимальність практично відноситься до одночасної прийнятності частоти помилок і швидкості роботи.

Досліджено та порівняно два способи створення векторної просторової моделі петицій міста Києва. Обидві моделі побудовані на основі векторів слів на основі гіпотези розподілу, а саме Word2Vec і FastText. Розглянуто вектори слів на наборі даних петицій міста Києва, попередньо обробляємо документи та застосовуємо усереднення для створення векторів петицій. Візуалізації векторних просторів після зменшення розмірності через UMAP демонструються в спробі показати їх загальну структуру. Показуємо, що отримані моделі можна використовувати для ефективного запиту семантично пов'язаних петицій, а також для пошуку кластерів пов?язаних петицій. Проаналізовано переваги та недоліки обох моделей.

Проаналізовано методи виділення локальної ознаки. Аналіз показує, що найбільш ефективні детектори засновані на визначенні градієнта яскравості. Зазвичай використовують детектор кутів Харріса, який є складним у розрахунках. Мінімізація складності алгоритму суперечить як ефективності детектора, так і високому динамічному діапазону аналізованого зображення. Як наслідок, високошвидкісні методи не могли розпізнати характерні точки в умовах сильної яскравості. Запропоновано модифікацію алгоритму стиснення зображень із широким динамічним діапазоном (HDR) на основі методу Retinex. Він містить адаптивний фільтр, який зберігає краї зображення. Фільтр базується на наборі детекторів ознак, які виконують перетворення Харріса-Лапласа, яке є набагато простішим, ніж детектор кутів Харріса. Розроблено прототип відеокамери HDR, яка забезпечує чітке зображення. Його структура спрощує конструкцію двигуна штучного інтелекту, який реалізується в FPGA середнього або великого розміру.

Підвищення вимог до передачі та зберігання даних зараз є одним із актуальних питань. Існує кілька способів високошвидкісної передачі даних, але вони задовольняють обмежені вимоги до їх вузькоспрямованої конкретної мети. Підхід до стиснення даних дає вирішення проблем високошвидкісної передачі та зберігання невеликих обсягів даних. Ця стаття присвячена стисненню GIF-зображень за допомогою модифікованого алгоритму LZW з деревоподібним словником. Це призвело до зменшення часу пошуку та збільшення швидкості стиснення даних, і, в свою чергу, дозволяє розробити метод побудови апаратного прискорювача стиснення під час майбутніх досліджень.

Розглянуто розробку моделі інформаційної системи автоматизації навчального процесу на базі факультету інформатики та обчислювальної техніки НТУУ "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Вивчено існуючі освітні системи різних вищих навчальних закладів; визначено основні реалізовані функції подібних платформ. У результаті дослідження отримано модель, яка дозволяє вводити дані про студентів, викладачів та інших співробітників університету, зберігати персональні дані та інформацію про наукові праці користувачів, а також здатна інтегруватися в існуючий інформаційний простір університету.

Запропоновано нову архітектуру мікроконтролера SM16, яка призначена для логічно інтенсивних програм у програмованій вентильній матриці (FPGA). Мікроконтролер має стекову архітектуру, яка забезпечує реалізацію більшості команд за один такт. Короткі, але швидкі програми виводяться завдяки 16-бітним інструкціям, які кодують до трьох незалежних операцій, і інтенсивному використанню стилю потокового коду. Розроблено структуру, яка компілює програму, моделює її та перекладає на ПЗП. Розроблене ядро SM16 з додатковими блоками з трьох стеків, хеш-таблицею та інструкціями, які прискорюють виконання операцій синтаксичного аналізу, використовується для ефективної обробки XML-документів і може часто перелаштовуватися відповідно до набору граматики документа. Швидкість розбору дорівнює одному байту за 24 такти.