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) | Автореферати дисертацій (1) | Реферативна база даних (10) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Холявкіна Т$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 8 Представлено документи з 1 до 8 |
|||
| 1. | 
Куклінський М. В. Ступінь інтеграції України в міжнародну багаторівневу систему керування безпекою польотів [Електронний ресурс] / М. В. Куклінський, Т. В. Холявкіна // Вісник Національного авіаційного університету. - 2012. - № 3. - С. 52-56. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnau_2012_3_10 Розглянуто рівні керування цивільною авіацією в міжнародній багаторівневій системі керування безпекою польотів. Проведено аналіз кожного рівня системи і ступінь інтеграції України в них. | ||
| 2. | 
Холявкіна Т. В. Концептуальні рішення кабельної системи центру обробки даних [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, О. П. Шевченко, М. С. Сподобаєв // Наукоємні технології. - 2019. - № 2. - С. 169-176. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2019_2_4 Створення Центру обробки даних Adaptive Engineering Infrastructure - це дуже складний процес. Зміни сучасної економічної ситуації, надзвичайно короткі цикли IT-середовища змінили ставлення до способу досягнення цінності бізнесу, що також використовує мережеву критичну фізичну інфраструктуру. Для проектування та розгортання інтегрованої системи, яка працює відповідним чином, важливо переглянути не лише окремі компоненти, але і всю інфраструктуру. Серед старих систем мережевої критичної фізичної інфраструктури - зважаючи на їх унікальні проектні рішення та негнучку надлишкову конструкцію неможливо знайти систему, яка може оптимізувати всі три вектори виробництва (доступність, швидкість реагування, повна вартість володіння), не було способів отримання високоякісної системи (доступності) у прийнятних термінах (швидкість реакція), прийнятна ціна. У роботі розглянуто всі рівні надійності Data Center. Враховуючи необхідний рівень надійності та доступності інформаційної системи, обгрунтовано вибір необхідних підсистем інфраструктури та технологічних рішень. Економічна ефективність проекту може бути помітно підвищена завдяки запропонованому визначенню цінності бізнесу. При цьому концепція проводових з'єднань системи підвищує надійність самого проекту. | ||
| 3. |
Холявкіна Т. В. Система розпізнавання зображень з нейромережевою архітектурою на основі технології глибинного навчання [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, Я. О. Резаєв, О. О. Харченко // Наукоємні технології. - 2020. - № 1. - С. 54-66. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2020_1_8 Машинне навчання дозволяє отримувати корисну інформацію з необроблених даних, щоб швидко та ефективно вирішувати складні, насичені даними задачі. Як підгалузь штучного інтелекту машинне навчання досліджує вивчення та побудову алгоритмів, які можуть формувати процес навчання та здійснювати прогнозування на основі даних, - такі алгоритми є значно ефективнішими методики використання строго статичних програмних інструкцій. Машинне навчання застосовують в ряді обчислювальних задач, у яких проектування та реалізація явних алгоритмів з належним рівнем продуктивності є складним або взагалі нездійсненним процесом. Глибинне навчання є галуззю машинного навчання, що грунтується на наборі алгоритмів, які моделюють високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень. Дослідження в цій області намагаються зробити кращі представлення та створити моделі для навчання цих представлень з великомасштабних немічених даних. Різні архітектури глибинного навчання, такі як глибинні нейронні мережі, конволюційні глибинні нейронні мережі, глибинні мережі переконань та рекурентні нейронні мережі застосовуються в таких областях, як комп'ютерне бачення, автоматичне розпізнавання мовлення, обробка природної мови, розпізнавання звуків та біоінформатика, де вони представляють передові результати в різноманітних задачах. Робота охоплює поняття машинного навчання, глибинного навчання та розпізнавання зображень. Розглянуто конкретний приклад (з поясненням кроків) використання глибинного навчання для побудови системи розпізнавання зображень з нейромережевою архітектурою. Отримана система надає широкі можливості для автоматизації технологічних процесів та підвищення їх ефективності. При цьому концепція системи може бути адаптована відповідно до типу нових задач. | ||
| 4. |
Холявкіна Т. В. Інтелектуальна система моніторингу та аналізу цукру в організмі людини [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, В. Є. Мельник // Наукоємні технології. - 2020. - № 2. - С. 200-208. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2020_2_11 Стандартні способи перевірки і моніторингу кількості цукру в крові не дають можливість в повній мірі побачити результати, не полегшують дослідження, та надійність і їх коректність. Під час збору інформації не було знайдено пристроїв, які вміщують в собі високоякісної системи з надійністю (надійність), у прийнятних термінах (швидкість), та комфортності використання (зручність). Розглянуто принципи аналізу та моніторингу рівня цукру в крові людини. Визначено таблиці нормальних показників глюкози для різних вікових груп, включаючи аспекти давності прийому їжі та статусу захворювання. Відповідно до цієї інформації було сформовано алгоритм для визначення нормального показника цукру в крові людини, відносно характеристик які користувач додає на початку роботи програми. Крім того, розглянуто основні аспекти моніторингу, який дає змогу пришвидшити роботу системи. Відповідно до цього розроблено оптимізовану модель даних для збереження інформації про внесений результат користувача та визначено основні типи даних її змінних. Для спрощення, пришвидшення та збільшення надійності було реалізовано алгоритм запису та зчитування змінних елемента. Проведено порівняльний аналіз швидкості запису та зчитування з відповідною програмою "MedM Diabets", який в наочній формі показує результати використання алгоритму для оптимізації роботи програми. Концепція зручного інтерфейсу дає можливість людині без зайвих проблем почати використовувати програмне забезпечення. Екрани додаткової інформації використовуються для більш детального інформування користувача. А використання принципів та алгоритмів спрощення роботи з даними забезпечує оптимальність усієї системи. При цьому концепція простого інтерфейсу, який складається всього з трьох основних компонентів, покращує його швидкість та надійність. | ||
| 5. | 
Холявкіна Т. В. Cтворення веб-форуму при використанні сучасних технологій веб-розробки [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, Я. О. Резаєв, О. О. Харченко // Проблеми інформатизації та управління. - 2020. - Вип. 64. - С. 69-76. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pitu_2020_64_12 | ||
| 6. |
Холявкіна Т. В. WEB-сервіс потокової трансляції відео [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, Я. О. Резаєв, О. О. Харченко // Проблеми інформатизації та управління. - 2020. - Вип. 63. - С. 74-82. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pitu_2020_63_11 Потокова трансляція - це безперервна передача аудіо- чи відеофайлів від сервера до клієнта. Потокова трансляція відбувається в режимі реального часу, і це більш ефективно, ніж завантаження медіа-файлів. Як і інші дані, що надсилаються через Інтернет, аудіо та відео дані розбиваються на пакети даних. Кожен пакет містить невеликий фрагмент файлу, а аудіо- чи відеоплеєр у браузері на клієнтському пристрої приймає потік пакетів даних та інтерпретує їх як аудіо чи відео відповідно. Під поняттям відеострімінгові сервіси розуміють безкоштовні сервіси, або сервіси на основі передплати, що пропонують онлайн-трансляцію фільмів і телевізійних програм. Платформи потокової трансляції відео дозволяють людям переглядати відео в будь-якому місці та в будь-який час за наявності Інтернет-підключення, або навіть без нього, якщо доступна опція попереднього завантаження. Розглянуто поняття потокової трансляції, потокового медіа та сервісів потокової трансляції відео (відеострімінгових сервісів). Предметом розгляду є реалізація web-сервісу потокової трансляції відео з монолітною архітектурою. Надано обгрунтування вибору типу архітектури та пояснення конкретних деталей реалізації. Сервіс є достатньо гнучким для виконання покладених завдань та має широкі можливості для адаптації під різні апаратні платформи. | ||
| 7. |
Холявкіна Т. В. Створення та оперування базою даних за допомогою хмарних сервісів Azure [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, К. С. Безверха // Проблеми інформатизації та управління. - 2021. - Вип. 66. - С. 63-69. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pitu_2021_66_11 | ||
| 8. |
Холявкіна Т. В. Система для призначення співбесід у ІТ-компаніях [Електронний ресурс] / Т. В. Холявкіна, А. Е. Гузей // Проблеми інформатизації та управління. - 2022. - Вип. 4. - С. 63-66. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pitu_2022_4_11 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |