Бази даних


Наукова періодика України - результати пошуку


Mozilla Firefox 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 (27)Реферативна база даних (20)Авторитетний файл імен осіб (1)
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=Мінухін С$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 9
Представлено документи з 1 до 9
1.

Мінухін С. 
Алгоритми мінімізації сумарного запізнювання робіт на одиночному пристрої на основі визначення найкоротшого гамільтонового шляху в графі та правил домінування [Електронний ресурс] / С. Мінухін // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2013. - № 771. - С. 371-380. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNULPKNIT_2013_771_52
Запропоновано метод мінімізації сумарного запізнювання на одиночному пристрої на основі визначення найкоротшого гамільтонового шляху в довільному графі та алгоритми його реалізації з використанням правил домінування, які покращують їх ефективність та не зменшують час виконання. Запропоновано метрики для оцінки ефективності використання правил домінування. Наведено результати експериментальних досліджень алгоритмів, які обгрунтовують ефективність запропонованої модифікації за рахунок одержання локальних оптимальних рішень.
Попередній перегляд:   Завантажити - 292.11 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Мінухін С. В. 
Оптимізація плану вибірки завдань з черги кластеру на основі паралельного вирішення булєвих нелінійних рівнянь з обмеженнями [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, О. О. Ганжа // Системи обробки інформації. - 2010. - Вип. 7. - С. 38-43. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2010_7_10
Розглянуто метод групової обробки завдань, що надходять до черги кластера, на основі моделі рангового підходу. Метод реалізовано на мові програмування МС<35>. Проведено аналіз результатів паралельної реалізації методу.
Попередній перегляд:   Завантажити - 545.572 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Мінухін С. В. 
Дослідження алгоритмів мінімізації сумарного часу запізнювання завдань з директивними строками виконання на основі рангового підходу [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, Д. С. Лєнько, М. І. Сухонос // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 4(1). - С. 35-41. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_1_4_11
Розглянуто та проаналізовано методи вирішення задачі мінімізації сумарного часу запізнювання завдань з директивними строками виконання на обчислювальному ресурсі. Досліджено евристичні алгоритми вирішення задачі на основі рангового підходу. Проведено обчислювальні експерименти щодо обгрунтування ефективності досліджуваних алгоритмів на основі розрахунку відносної похибки та часу реалізації для різної кількості завдань вхідної черги. Доведено можливість використання алгоритмів в системах реального часу.
Попередній перегляд:   Завантажити - 448.386 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
4.

Мінухін С. В. 
Дослідження методів локальних планувальників ресурсів та їх модифікації в Грід-системах [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, О. В. Мєзєнцев // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 4(1). - С. 42-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_1_4_12
Розглянуто дворівневу архітектуру планування ресурсів у Грід-системах. Проаналізовано локальні системи управління розподіленими обчисленнями та методи планування ресурсів. Проаналізовано алгоритми локального планування ресурсів на прикладі планувальника Maui. Наведено програмну базу системи управління розподіленими обчисленнями. Досліджено поширення можливостей планувальника Maui шляхом інтеграції в програмне забезпечення нових алгоритмів планування ресурсів.
Попередній перегляд:   Завантажити - 523.412 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
5.

Мінухін С. В. 
Дослідження засобів створення обчислювального кластеру на основі технологій віртуалізації [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, В. М. Задачин // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 2016. - № 3. - С. 38-49. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Ikszt_2016_3_7
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.205 Mb    Зміст випуску     Цитування
6.

Мінухін С. В. 
Оптимізаційна модель розташування та постачання альтернативної енергії з використанням просторових даних [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, М. Г. Сизранцев // Системи обробки інформації. - 2018. - Вип. 1. - С. 61-67. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2018_1_11
Проаналізовано характеристики просторових даних, моделі просторових даних та типи запитів до них. Розглянуто метод розміщення кліматичних даних PRISM. Для доступу до даних запропоновано архітектуру Entity Framework 6. Розроблено модель знаходження можливих джерел альтернативної енергії на базі сучасних інформаційних технологій. Розв'язок задачі оптимізації постачання енергії споживачам реалізовано алгоритмом Дейкстри з використанням SQL Builder API та функцій Entity Framework.
Попередній перегляд:   Завантажити - 452.788 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
7.

Мінухін С. В. 
Дослідження впливу використання індексів в таблицях реляційних баз даних [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін, В. Ю. В’юненко // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. - 2018. - № 3. - С. 127-133. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ZKhUPS_2018_3_21
Досліджено вплив структури таблиць бази даних Microsoft SQL Server на швидкість виконання запитів до цих таблиць, а також вплив використання індексів на швидкість виконання запитів вибірки даних. За результатами дослідження визначено рекомендації щодо вибору структури таблиць баз даних та використання кластеризованих та некластеризованих індексів для підвищення продуктивності виконання запитів додавання, видалення та вибірки даних. Результати дослідження можна використати для подальшої розробки бази даних з використанням індексів для отримання гарних показників продуктивності виконання запитів.
Попередній перегляд:   Завантажити - 465.424 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
8.

Мінухін С. В. 
Дослідження моделі сегментації зображень з використанням розподілених режимів TensorFlow та згорткової нейронної мережі U-Net [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін // Системи обробки інформації. - 2020. - Вип. 1. - С. 115-122. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2020_1_17
Розглянуто модель сегментації медичних зображень з використанням різних розподілених режимів бібліотеки машинного навчання TensorFlow та згорткові мережі U-Net. Проведено аналіз можливостей розподілених обчислень для їх використання в TensorFlow. Описано побудовану архітектуру кластера робочих станцій та послідовність кроків для проведення експериментальних досліджень. Одержано оцінки втрат при навчанні у вигляді коефіцієнта Дайса, які свідчать про переваги використання синхронного режиму розподіленого навчання та в умовах масштабованості розгорнутого кластера.Розглянуто модель сегментації медичних зображень з використанням різних розподілених режимів бібліотеки машинного навчання TensorFlow та згорткові мережі U-Net. Проведено аналіз можливостей розподілених обчислень для їх використання в TensorFlow. Описано побудовану архітектуру кластера робочих станцій та послідовність кроків для проведення експериментальних досліджень. Одержано оцінки втрат при навчанні у вигляді коефіцієнта Дайса, які свідчать про переваги використання синхронного режиму розподіленого навчання та в умовах масштабованості розгорнутого кластера.
Попередній перегляд:   Завантажити - 587.231 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
9.

Мінухін С. В. 
Дослідження продуктивності кластера Apache Spark на платформі Azure для методів машинного навчання [Електронний ресурс] / С. В. Мінухін // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. - 2020. - № 1. - С. 81-88. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ZKhUPS_2020_1_13
Розглянуто та досліджено питання підвищення продуктивності застосування моделей та методів задач машинного навчання з використанням Apache Spark Azure HDInsight. Для підвищення обгрунтованості отриманих результатів використано один з найбільш відомих бенмарків для тестування бібліотек машинного навчання Spark-Perf. Наведені кроки щодо встановлення, розгортання та налаштування Apache Spark на платформі Azure. Для оцінки ефективності розподілених обчислень використано метрики продуктивності щодо середнього часу навчання та тестування та їх відношення. Проведений порівняльний аналіз результатів розв'язку задач з бібліотеки MLlib для кластерів з гомогенною та гетерогенною архітектурою, які свідчать про високу ефективність їх використання.
Попередній перегляд:   Завантажити - 632.077 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

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