Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (2) | Журнали та продовжувані видання (1) | Реферативна база даних (7) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Liashenko O$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 19 Представлено документи з 1 до 19 |
|||
| 1. | 
Liashenko O. Dynamic model for multistructural economy [Електронний ресурс] / O. Liashenko // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Економіка. - 2012. - Вип. 141. - С. 10-14. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_Ekon_2012_141_5 | ||
| 2. | 
Zelentsov D. G. Decomposition method for solving systems of differential equations for the problems of modelling corrosion deformation processe [Електронний ресурс] / D. G. Zelentsov, O. A. Liashenko // Комп'ютерне моделювання: аналіз, управління, оптимізація. - 2017. - № 2. - С. 28-34. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/kmauo_2017_2_7 | ||
| 3. | 
Liashenko O. Determination of the environmental tax on the basis of modified input-output Leontief-Ford model [Електронний ресурс] / O. Liashenko, L. Khrushch // Technology audit and production reserves. - 2018. - № 3(4). - С. 41-46. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tatrv_2018_3(4)__6 | ||
| 4. | 
Neyezhmakov P. I. Increasing the reliability of calculation methods for determining illuminance [Електронний ресурс] / P. I. Neyezhmakov, O. M. Liashenko, E. P. Timofeev // Український метрологічний журнал. - 2018. - № 2. - С. 26-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Umlzh_2018_2_6 | ||
| 5. | 
Liashenko O. Yu. Peculiarities of the nucleation and growth of the intermetallic phases at soldering: ambiguous experimental results and recent developments in modelling [Електронний ресурс] / O. Yu. Liashenko // Вісник Черкаського університету. Серія : Фізико-математичні науки. - 2014. - № 16. - С. 15-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VchuFM_2014_16_4 Досліджено процес реакційної взаємодії між оловом чи люттю на основі олова (як в твердому так і в рідкому стані) і твердою міддю. Показано, що під час оплавлення (англ. reflow) проміжна <$E eta>-фаза (Cu | ||
| 6. | 
Liashenko O. SEO: aspects of implementation when developing an educational website [Електронний ресурс] / O. Liashenko, N. Solodka // Вісник Херсонського національного технічного університету . - 2020. - № 3. - С. 99-106. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vkhdtu_2020_3_15 | ||
| 7. | 
Osadcha O. Methodology of financial and economic analysis of innovative activities of enterprises in the conditions of the digital economy [Електронний ресурс] / O. Osadcha, O. Liashenko, O. Pavelko, R. Markov, N. Yurkiv // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. - 2020. - № 4. - С. 202–211. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Fkd_2020_4_23 Актуальність дослідження зумовлена необхідністю системного дослідження питань методичного забезпечення аналізу інноваційної діяльності (ІД) підприємств в умовах розвитку цифрової економіки. Встановлено, що особливістю інформаційно-аналітичної системи управління ІД є використання комплексу методів: статистичних, економіко-математичних і специфічних методів прогнозування результатів ІД. При цьому система методів і методик аналізу ІД значно відрізняється від традиційного інструментарію, оскільки здебільшого об'єкт управління є унікальним у своєму роді, а предмет інноваційного проєкту (ІП) (інноваційний продукт), як правило, не має аналогів. Обгрунтовано необхідність застосування аналітичних процедур на всіх етапах реалізації ІП. Запропоновано проводити процес оцінювання ефективності реалізації ІП за такими етапами: моніторинг зовнішнього середовища, визначення інноваційного потенціалу підприємства, вивчення ефективності ІП, кількісний та якісний аналіз ризиків ІД, економічний аналіз ІД, розроблення інноваційної стратегії. Запропоновано методику визначення ціни інноваційної продукції як важливу складову оцінювання ефективності ІП, а також виокремлено основні показники ефективності ІД. Результати розрахунку окреслених показників формують основу для ухвалення рішень щодо адміністрування ІД, а їхній факторний аналіз надасть можливість визначати невикористані резерви зростання ефективності ІД суб'єкта господарювання. Встановлено, що в умовах цифрової економіки класичні методи економічного аналізу ІД доповнюються інноваційними - такими, як імітаційне моделювання, дерево рішень, аналіз чутливості, кореляційно-регресійні та дисперсійні методи, метод імовірностей, метод аналогів, SWOT-аналіз, PEST-аналіз, SNW-аналіз, R-аналіз та ін. Визначено, що аналіз ІД в умовах цифрової економіки передбачає створення принципово нової інформаційної моделі з використанням сучасних технічних і технологічних засобів збору й обробки значних масивів даних, в основі функціонування якої мають бути покладені принципи "послідовності" та "зв'язку". | ||
| 8. | 
Liashenko O. Modernisation of the general secondary education content as the basis of reforming the Ukrainian school [Електронний ресурс] / O. Liashenko // Education: Modern Discourses. - 2019. - # 2. - С. 126-133. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/edmd_2019_2_17 | ||
| 9. |
Kremen V. General secondary education in Ukraine in the context of education in other European countries: duration and structure [Електронний ресурс] / V. Kremen, O. Liashenko, O. Lokshyna // Education: Modern Discourses. - 2020. - # 3. - С. 28-41. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/edmd_2020_3_5 | ||
| 10. |
Liashenko O. Application of artificial Intelligence to bitcoin course modelling [Електронний ресурс] / O. Liashenko, T. Kravets, Y. Repetskiyi // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Економіка. - 2020. - Вип. 2. - С. 14-20. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_Ekon_2020_2_4 | ||
| 11. |
Liashenko O. Yu. Processing of hybrid structures by partial sintering of Ti-6Al-4V powder into ebm lattices [Електронний ресурс] / O. Yu. Liashenko, D. Bouvard, R. Dendievel // Вісник Черкаського університету. Серія : Фізико-математичні науки. - 2020. - № 1. - С. 16-25. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VchuFM_2020_1_5 | ||
| 12. | 
Diachenko V. Intelligent approaches to organizing remote quality control of storage of GRAIN products [Електронний ресурс] / V. Diachenko, O. Liashenko, O. Mikhal, M. Umanets // Сучасні інформаційні системи. - 2021. - Т. 5, № 4. - С. 96-102. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2021_5_4_15 | ||
| 13. |
Gusak A. M. Models of phase formation, growth and competition in soldering - some new results [Електронний ресурс] / A. M. Gusak, O. Yu. Liashenko, F. Hodaj // Вісник Черкаського університету. Серія : Фізико-математичні науки. - 2013. - № 16. - С. 3-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VchuFM_2013_16_3 Представлены простые феноменологические модели формирования, конкуренции и роста промежуточных фаз в процессе пайки. Предпринята первая попытка оценить ширину жидких каналов между зернами фазы Cu | ||
| 14. | 
Martovytskyi V. Devising an approach to the identification of system users by their behavior using machine learning methods [Електронний ресурс] / V. Martovytskyi, О. Sievierinov, O. Liashenko, Y. Koltun, S. Liashenko, V. Kis, V. Sukhoteplyi, A. Nosyk, D. Konov, D. Yevstrat // Eastern-European journal of enterprise technologies. - 2022. - № 3(3). - С. 23-34. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2022_3(3)__5 One of the biggest reasons that lead to violations of the security of companies' services is obtaining access by the intruder to the legitimate accounts of users in the system. It is almost impossible to fight this since the intruder is authorized as a legitimate user, which makes intrusion detection systems ineffective. Thus, the task to devise methods and means of protection (intrusion detection) that would make it possible to identify system users by their behavior becomes re-levant. This will in no way protect against the theft of the data of the accounts of users of the system but will make it possible to counteract the intruders in cases where they use this account for further hacking of the system. The object of this study is the process of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The subject is the process of identifying users of the system by their behavior in the system. This paper reports a functional model of the process of ensuring the identification of users by their behavior in the system, which makes it possible to build additional means of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The identification model takes into consideration the statistical parameters of user behavior that were obtained during the session. In contrast to the existing approaches, the proposed model makes it possible to provide a comprehensive approach to the analysis of the behavior of users both during their work (in a real-time mode) and after the session is over (in a delayed mode). An experimental study on the proposed approach of identifying users by their behavior in the system showed that the built patterns of user behavior using machine learning methods demonstrated an assessment of the quality of identification exceeding 0,95. | ||
| 15. | 
Taha M. D. The impact of the COVID-19 pandemic and Russia's war against Ukraine on the quality of life in the context of threats to global food security [Електронний ресурс] / M. D. Taha, O. Liashenko // Вчені записки університету "КРОК". Серія : Економіка. - 2022. - Вип. 2. - С. 53-62. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vzuk_2022_2_9 | ||
| 16. | 
Hnatushenko V. V. Non-relational approach to developing knowledge bases of expert system prototype [Електронний ресурс] / V. V. Hnatushenko, V. V. Hnatushenko, N. L. Dorosh, N. O. Solodka, O. A. Liashenko // Naukovyi visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. - 2022. - № 2. - С. 112-117. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2022_2_21 Purpose. Use of a non-relational database management system is proposed while developing a database of a prototype of expert system with using a semantic model of the knowledge. Methodology. The study compares traditional relational approach with the proposed non-relational one in terms of the formation of certain queries. The following indices are used to compare efficiency of two management systems for the databases: particular query set (in MySQL and Cypher languages); runtime for the specified record size (i.e. their processing speed); ease of understanding: and software support of the queries. Findings. It has been identified that the graph model is a more expedient solution in the process of designing semantic networks and their development where complex hierarchical relationships between objects have to be stored and processed. Architecture of the graph database has been applied in terms of the specific example. A prototype of an expert system has been developed to demonstrate the capabilities of the created system of logical inference. The classifier of sciences was chosen as an example in the subject area. Originality. A prototype of the expert system, using the proposed non-relational approach, has been designed involving modern service-oriented architecture (SOA). The abovementioned helped separate the database from the inference engine and the user interface, facilitate perception as well as update and code debugging. Service-oriented architecture makes the system more flexible and robust. Practical value. The developed software is meant to develop both simple expert systems and medium-complex ones. | ||
| 17. |
Dashkov D. Захоплення руху за допомогою датчиків MEMS [Електронний ресурс] / D. Dashkov, O. Liashenko // Сучасні інформаційні системи. - 2023. - Т. 7, № 2. - С. 57-62. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2023_7_2_10 | ||
| 18. | 
Vyshnivskyi D. Human pose estimation system using deep learning algorithms [Електронний ресурс] / D. Vyshnivskyi, O. Liashenko, N. Yeromina // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2023. - Вип. 2. - С. 75-79. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2023_2_17 Мета роботи - програмна реалізація нейронної мережі, яка може вирішити задачу оцінки пози людини. Завдяки швидкому вдосконаленню моделей нейронної мережі та обчислювальних ресурсів за останні 10 років стало можливим автоматизувати багато процесів, проводити дослідження та покращувати якість життя. Одним із напрямків є комп'ютерний зір: він дозволяє розпізнавати об'єкти, відстежувати рухи, сегментувати зображення, розпізнавати обличчя тощо. Оцінка пози людини є частиною напряму досліджень комп'ютерного зору. Це дозволяє захопити людську позу з відео або зображення та має багато застосувань у медицині, спорті, доповненій реальності, відеоіграх тощо. Таким чином, ціль цієї роботи полягає в тому, щоб знайти та оптимізувати алгоритм, який є відносно точним, для ідентифікації та класифікація суглобів в тілі людини. Для досягнення поставленої мети були вирішені наступні завдання: розглянуто та проаналізовано сучасні методи та технології, які зазвичай використовуються для вирішення задачі оцінки пози людини, використано штучні нейронні мережі як математичний апарат для моделі, програмна реалізація для оцінки пози людини. Розроблено та протестовано, результати моделі проаналізовано та оцінено, результати та висновки сформульовано. | ||
| 19. | 
Liashenko O. Modeling an investment decisions support system in grocery retail [Електронний ресурс] / O. Liashenko, B. Yakymchuk. // Ефективна економіка. - 2023. - № 8. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/efek_2023_8_9 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |