Наукова періодика України - НБУВ Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського

Простий
пошук

Розширений
пошук

Покажчики

Професійний
пошук

Рубрикатор
НБУВ

Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски

Журнали та продовжувані видання

Автореферати дисертацій

Реферативна база даних

Наукова періодика України

Тематичний навігатор

Авторитетний файл імен осіб

	Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox"

Вид пошуку

Повнотекстовий пошук

Знайдено в інших БД:

Книжкові видання та компакт-диски (3)

Автореферати дисертацій (1)

Реферативна база даних (16)

Список видань за алфавітом назв:

A B C D E F G H I J L M N O P R S T U V W

А Б В Г Ґ Д Е Є Ж З И І К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

Авторський покажчик Покажчик назв публікацій

Пошуковий запит: (<.>A=Куперштейн Л$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 17 Представлено документи з 1 до 17
1.	Кожем’яко В. П. Модель "быстрого" нейрона с обработкой данных по принципу разностных срезов [Електронний ресурс] / В. П. Кожем’яко, Т. Б. Мартынюк, Л. М. Куперштейн // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2009. - № 2. - С. 87-98. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2009_2_12 Попередній перегляд: Завантажити - 1.032 Mb Зміст випуску Цитування
2.	Мартынюк Т. Б. Формализация алгоритма классификации объектов [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартынюк, А. В. Кожемяко, Л. М. Куперштейн // Кибернетика и системный анализ. - 2015. - Т. 51, № 5. - С. 95-101. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2015_51_5_11 Рассмотрен алгоритм классификации объектов по критерию максимума дискриминантных функций, особенностью которого является параллельная обработка по столбцам матрицы, составленной из элементов дискриминантных функций. Приведено представление данного алгоритма в терминах системы алгоритмических алгебр В. М. Глушкова. Попередній перегляд: Завантажити - 87.864 Kb Зміст випуску Реферативна БД Цитування
3.	Мартинюк Т. Б. Різницево-зрізова обробка з використанням принципів модулярної арифметики [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, Л. М. Куперштейн // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2015. - № 2. - С. 165-168. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2015_2_32 Попередній перегляд: Завантажити - 422.534 Kb Зміст випуску Цитування
4.	Куперштейн Л. М. Прогнозування рівня інфляції в Україні [Електронний ресурс] / Л. М. Куперштейн, С. А. Журук // Регіональна бізнес-економіка та управління. - 2014. - № 3. - С. 40-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Rbetu_2014_3_8 Попередній перегляд: Завантажити - 352.628 Kb Зміст випуску Цитування
5.	Мартинюк Т. Б. Властивості матриці елементів дискримінантних функцій [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, Л. М. Куперштейн // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2015. - № 3. - С. 202-204. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2015_3_38 Попередній перегляд: Завантажити - 193.869 Kb Зміст випуску Цитування
6.	Войтович О. П. Засіб моніторингу для операційної системи android [Електронний ресурс] / О. П. Войтович, М. В. Гурський, Л. М. Куперштейн, Д. С. Сніговий // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2017. - № 3. - С. 236-241. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2017_3_45 Попередній перегляд: Завантажити - 469.598 Kb Зміст випуску Цитування
7.	Буда А. Г. Метричні ознаки в двовимірному та тривимірному просторі [Електронний ресурс] / А. Г. Буда, Т. Б. Мартинюк, Л. М. Куперштейн, А. В. Кожем’яко // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2017. - № 2. - С. 11-17. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2017_2_4 Розглянуто один із етапів розпізнавання зображення, кодування та аналіз інформації, що успішно використовується в методах штучного інтелекту. Запропоновано символьний опис зображення "центр - образ" представляється в ущільненому вигляді та передбачає більш прості перетворення для виділення метричних ознак. Створено еталони, що враховують властивості математичної моделі, розширюють інформаційний простір ознак, який прийнятний для аналізу плоских та просторових образів в технічних засобах. Для апаратурної реалізації в кожному конкретному випадку слід вибирати компромісні варіанти та забезпечувати обробку зображення в системах реального часу. Реалізація блока обробки в таких системах розпізнавання з використанням нанотехнологій надає змогу досягати високої продуктивності, забезпечувати високу швидкість, інформаційну щільність, широку полосу частот пропускання та малі витрати на передачу. Попередній перегляд: Завантажити - 708.246 Kb Зміст випуску Реферативна БД Цитування
8.	Мартинюк Т. Б. Аналіз тенденцій розвитку сучасних комп’ютерних систем [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, Л. М. Куперштейн // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2016. - № 2. - С. 5-13. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2016_2_3 Детально розглянуто основні тенденції розвитку сучасних комп'ютерних систем . Виділено такі важливі напрямки розвитку комп'ютерних систем, як інтелектуалізація, висока продуктивність і реальний час спрацювання. Наведено приклади вирішення поставлених завдань з використанням методу оброблення масивів даних за різницевими зрізами. Попередній перегляд: Завантажити - 385.16 Kb Зміст випуску Реферативна БД Цитування
9.	Мартинюк Т. Б. Особливості графічних моделей багатооперандних обчислювальних процесів [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. Г. Буда, А. В Кожем’яко, Л. М. Куперштейн // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2018. - № 1. - С. 5-13. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2018_1_3 Розглянуто моделі обчислювальних процесів з обробленням масивів даних за різницевими зрізами. Запропоновано моделі у вигляді інформаційних графів для згортки та алгебричного підсумовування елементів векторного масиву чисел. Наведено числові приклади розглянутих обчислювальних процесів, які ілюструють відповідні часові співвідношення для обчислювальних операцій багатооперандного підсумовування чисел. Попередній перегляд: Завантажити - 681.735 Kb Зміст випуску Реферативна БД Цитування
10.	Мартинюк Т. Б. Собливості інтелектуалізації в робототехніці та системах захисту інформації [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. Г. Буда, А. В. Кожем’яко, Л. М. Куперштейн // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2020. - № 1. - С. 154-157. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2020_1_25 Попередній перегляд: Завантажити - 281.303 Kb Зміст випуску Цитування
11.	Мартинюк Т. Б. Операційно-елементний базис для інтелектуальних систем [Електронний ресурс] / Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, Л. М. Куперштейн, О. С. Безкревний // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2019. - № 6. - С. 197-201. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2019_6_39 Попередній перегляд: Завантажити - 930.785 Kb Зміст випуску Цитування
12.	Куперштейн Л. М. Модель політики інформаційної безпеки для об’єктів критичної інфраструктури [Електронний ресурс] / Л. М. Куперштейн, А. В. Дудатьєв, О. П. Войтович, Я. О. Ясінська // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. - 2021. - № 2. - С. 30-38. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vott_2021_2_6 Попередній перегляд: Завантажити - 612.391 Kb Зміст випуску Цитування
13.	Куперштейн Л. М. Аналіз тенденцій розвитку пірингових мереж [Електронний ресурс] / Л. М. Куперштейн, М. Д. Кренцін // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2021. - № 4. - С. 25-29. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_tekh_2021_4_6 Попередній перегляд: Завантажити - 345.521 Kb Зміст випуску Цитування
14.	Мокін В. Б. Інформаційна технологія прогнозування курсу криптовалют на основі комплексної інженерії ознак [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, С. О. Жуков, Л. М. Куперштейн, О. В. Слободянюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2022. - № 2. - С. 81-93. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2022_2_13 Розроблено інформаційну технологію прогнозування курсу криптовалют на основі комплексної інженерії ознак. Особливість цієї технології полягає в системному підході до відбору ознак. Проведено аналіз груп зовнішніх та внутрішніх факторів потенційного впливу на криптовалютний ринок. Аналіз ознак, які характеризують зміни курсу криптовалют, показав, що окрім базових первинних ознак, які доступні на багатьох криптобіржах, важливішими для подальшого прогнозування курсу криптовалют є вторинні ознаки, які отримують з базових первинних шляхом застосування до них різних математичних операцій та/або алгоритмічних трансформацій. Аналіз великої кількості джерел показав, що криптовалюти мають низку характерних особливостей, які й зумовили їх велику популярність і які теж варто враховувати під час формування та вибору ознак. Проведено систематизацію ключових таких особливостей, а також запропоновано яким чином їх формалізувати у вигляді ознак. Формалізувати ознаки запропоновано за системним підходом, згідно з постулатами технічної кібернетики, де говориться, що будь-який об'єкт дослідження можна представити у вигляді чорного ящика, який контактує з зовнішнім середовищем у п'яти точках, що можуть у багатовимірному випадку бути множинами ознак чи змінних. Запропоновано загальну математичну модель формування цих факторів, яке полягає у генеруванні великої кількості вторинних ознак на основі простих математичних, алгоритмічних та статистичних трансформацій з подальшим відбором найрелевантніших з них. Технологія передбачає синтез нових вторинних ознак на основі інших вторинних ознак, за окремими винятками, які формалізовано у вигляді системи правил. Це дозволить зменшити перенавчання моделі та покращити її узагальнюючу здатність. Для доведення працездатності розробленої технології розглянуто приклад її застосування на базі криптовалюти біткоїн за щодобовими даними 2020 - 2021 рр. Проведені дослідження та комп'ютерні експерименти показали ефективність та працездатність запропонованої технології. Попередній перегляд: Завантажити - 793.274 Kb Зміст випуску Реферативна БД Цитування
15.	Куперштейн Л. М. Аналіз проблем безпеки пірингових мереж [Електронний ресурс] / Л. М. Куперштейн, М. Д. Кренцін, А. В. Дудатьєв, В. А. Каплун // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2022. - № 2. - С. 5-14. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itki_2022_2_3 Попередній перегляд: Завантажити - 397.295 Kb Зміст випуску Цитування
16.	Маліновський В. І. Аналіз загроз безпеки мікроконтролерів [Електронний ресурс] / В. І. Маліновський, Л. М. Куперштейн // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2022. - № 3. - С. 21-32. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itki_2022_3_5 Попередній перегляд: Завантажити - 496.663 Kb Зміст випуску Цитування
17.	Маліновський В. І. Aналіз основних інформаційних загроз і впливів у сучасних мікроконтролерних системах (аналітичний огляд) [Електронний ресурс] / В. І. Маліновський, Л. М. Куперштейн, В. А. Каплун // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2022. - № 2. - С. 100-113. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/oeiet_2022_2_15 Попередній перегляд: Завантажити - 1.462 Mb Зміст випуску Цитування

Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів

Пам`ятка користувача

Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського