УДК 004.8

   Тонкошкур О.С. Алгоритм комп'ютерної обробки кінетичних залежностей відгуку газового сенсора з інтелектуальними компонентами / О.С. Тонкошкур, А.С. Лозовський //Системні технології. Випуск 1 (150).-Дніпро: Міністерство освіти і науки України.,2024.-c.147-157; Бібліогр.:23 назв.У даній статті розглядаються особливості алгоритму для розрахунку параметрім необхідних для обробки експериментальних даних для вирішення задач автоматизації досліджень матеріалів для газочутливих сенсорів. У статті описано проблеми реалізації повної автоматизації інформаційновимірювальної системи для дослідження основних характеристик газочутливих сенсорів, а саме вибору найбільш інформативного інтервалу часу та оптимальних аналітичних виразів уявлення тенденцій впливу параметрів зазначеної залежності того чи іншого зовнішнього чинника, що характеризують умови вимірювання.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.85

   Антіпова К. О. Використання різних видів токенізаторів в трансформерних архітектурах для задачі машинного перекладу / К. О. Антіпова, В. С. Раленко //ВІСНИК ХНТУ. № 1(88).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2024.-c.186-190; Бібліогр.:17 назв.В роботі досліджено вплив методів токенізації для речень українською, яка є мовою з обмеженою кількістю попередньо навчених мовних моделей. Для виконання цього завдання, були треновані мовні моделі невеликого розміру на основі моделі Marian з різними алгоритмами токенізації. Виконано порівняння трьох токенізаторів на різних рівнях гранулярності: їхні вихідні дані варіюються від символів до слів різної довжини. Було проведено тренування наступних токенізаторів: BPE, WordPiece, Unigram. Отримані експериментальні результати підкреслюють роль токенізації в мовному моделюванні, зокрема для морфологічно багатих мов. Крім того, вища морфологічна вірогідність токенізації Unigram призводить до кращої продуктивності виконання завдання перекладу природної мови.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8

   ЗІНОВ’ЄВА О. Г. Огляд програмних засобів для роботи з нейронними мережами / О. Г. ЗІНОВ’ЄВА //ВІСНИК ХНТУ. № 2(89).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2024.-c.157-161; Бібліогр.: 6 назв.На основі порівняння різних бібліотек можна зробити ряд висновків. Майже всі бібліотеки, крім PyTorch, показують приблизно однаковий час навчання. у випадку PyTorch довший час навчання можна пояснити підтримкою динамічного обчислювального графіка, який, очевидно, вимагає додаткових обчислювальних витрат. У свою чергу, TensorFlowlibrary показала середній результат точності, поступаючись PyTorch і Theano.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.85

   Світловський Є. АЛГОРИТМІЧНИЙ ПІДХІД РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНОГО СКРЕМБЛІНГУ АУДІОСИГНАЛІВ / Є. Світловський, К. Трапезон //Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. № 1(144).-Кременчук: КрНУ імені Михайла Остроградського.,2024.-c.273-280; Бібліогр.: 10 назв.У роботі розглянуто підхід і реалізацію програмного алгоритму для кодування текстових даних в аудіосигнал на частотах, які є нечутними для людини. Проаналізовано вплив обладнання, частот і шумів навколишнього середовища на якість передачі та декодування сигналу.
Штучний інтелект
004.85

УДК 004.048

    Застосування інструментів штучного інтелекту для аналізу часових рядів / Н.Н. Шаповалова, І.О. Доценко, А.А.Трачук, І.В. Скринніков //Вісник Криворізького національного університету. № 58.-Кривий Ріг: Криворізький національний університет.,2024.-c.46-51; Бібліогр.:15 назв.Одним із напрямів, який варто дослідити у сфері аналізу ЧР, є удосконалення архітектур та оптимізація параметрів моделей, зокрема GRU та LSTM, для забезпечення кращої адаптації до різноманітних типів ЧР. Додатково, важливим аспектом є розробка нових методів автоматичного підбору параметрів та архітектур, що дозволить зменшити необхідність експертного втручання та поліпшити ефективність моделей у різних доменних областях. Впровадження таких методів також може полегшити процес роботи з недостатньою кількістю даних.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.896:004.42

   ЛЬОВКІН В. ОСОБЛИВОСТІ ПРОГРАМУВАННЯ АЛГОРИТМІВ І СТРУКТУР ДАНИХ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ АВТОМОБІЛЬНОГО ТРАФІКУ / В. ЛЬОВКІН //Вісник Хмельницького національного університету. №1(331).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.252-258; Бібліогр.:10 назв.У роботі проаналізовано можливі варіанти організації структур і сховищ даних при побудові системи, яка передбачає моніторинг і прогнозування автомобільного трафіку. Враховано особливості реалізації цих структур даних мовою Python на основі використання пакетів NumPy, Pandas. Приділено особливу увагу використанню переліків, багатовимірних масивів та словників у якості структур даних та файлів різного типу і баз даних в якості сховищ даних. Створено вебдодаток на основі використання фреймворку розробки вебдодатків Django. Запропоновано і представлено відповідну структуру реляційної бази даних для підтримки організації сховища. Розроблений вебдодаток дозволив визначити час виконання різних сценаріїв використання структур даних на основі відповідних алгоритмів у складі програмної системи.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.89: 004.3

    АНАЛІЗ ДАНИХ ДЛЯ ПІДТРИМКИ АВТОМАТИЧНОГО ПОПЕРЕДЖЕННЯ ВОДІЯ ДЛЯ КІБЕРФІЗИЧНОЇ СИСТЕМИ ЗАПОБІГАННЯ АВАРІЙНИМ СИТУАЦІЯМ / А. БІЛІНСЬКА та ін. //Вісник Хмельницького національного університету. №1(331).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.456-461; Бібліогр.:5 назв.У цій статті було детально розглянуто систему запобігання аварійним ситуаціям для автомобілів, що базується на аналізі даних та кіберфізичних системах. Система такого типу використовує сучасні технології, такі як датчики, алгоритми машинного навчання та штучний інтелект, для постійного моніторингу стану автомобіля та оточуючого середовища.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.89.032.26

   ОНИЩЕНКО С. ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕРОРИСТИЧНИХ ТА ВОРОЖИХ ВІЙСЬКОВИХ ОБ’ЄКТІВ / С. ОНИЩЕНКО, О. ЛАКТІОНОВ, А. ГЛУШКО //Вісник Хмельницького національного університету. №3(335).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.166-171; Бібліогр.:16 назв.Завдання розробки моделі штучного інтелекту для групування терористичних та ворожих військових об’єктів вирішується шляхом використання згорткових нейронних мереж типу Sequential, що використовують шари нормалізації пакету для стабілізації і нормалізації вихідних значень зображень шару перед їх подальшою обробкою.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8: 681.5

    ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ ДІАГРАМ КАРОТАЖНИХ КРИВИХ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ЗАСОБІВ / Р. ПЕТРИШИН та ін. //Вісник Хмельницького національного університету. №3(335).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.172-181; Бібліогр.:20 назв.В представленому дослідженні використовується мережа з довгою короткочасною пам'яттю, яка під час процесів машинного навчання використовується для автоматичного доповнення каротажних кривих та генерації синтетичних каротажних діаграм. Мережа може ефективно виокремлювати патерни, які мають довготривалі просторові залежності, а також оцінювати та реконструювати каротажні криві на їх основі. Крім того, в роботі розроблено каскадну нейромережу, поєднанням каскадної системи зі стандартною мережею яка показує хороші оцінки прогнозування для задач з декількома серіями кривих каротажу
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8

   ТЕЛІШЕВСЬКИЙ П. КОНЦЕПЦІЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ОЦІНКИ ПОШКОДЖЕННЯ АВТОТРАНСПОРТУ / П. ТЕЛІШЕВСЬКИЙ, Н. БОЙКО //Вісник Хмельницького національного університету. №3(335).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.251-254; Бібліогр.:4 назв.Резюмуючи, можна відзначити, що оцінка пошкоджень транспортного засобу є актуальною проблемою. За допомогою огляду літератури стає зрозумілим, що вчені активно шукають методи розпізнавання пошкоджень автотранспорту, зокрема застосовують різновиди моделей нейронних мереж, таких як Mask R-CNN.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8: 681.5

    КОНЦЕПТУАЛЬНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ КОНТЕНТУ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ / Д. ТОЛОЧКО та ін. //Вісник Хмельницького національного університету. №3(335).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.255-268; Бібліогр.:47 назв.В даному дослідженні показано, як абдуктивні міркування можна використовувати в контексті проблем класифікації та для підвищення загальної ефективності, коли система працює з неповними даними та знаннями зовнішньої області. Запропонований підхід був застосований шляхом поєднання різних парадигм вилучення даних, таких як класифікація, асоціативні правила та кластеризація, а також використання абдуктивної структури з обмеженнями. Результати показують, що абдуктивну структуру можна розглядати як рівень, здатний отримувати знання від користувача та відповідні запити мови програмування високого рівня, а потім окреслювати рішення.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8

   ФАБРИКАТОР М. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ ДЛЯ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ТА ОПЕРАТИВНОГО ІНФОРМУВАННЯ / М. ФАБРИКАТОР, П. ЯГАНОВ //Вісник Хмельницького національного університету. №4(339).-Хмельницький: Хмельницький національний університет.,2024.-c.97-101; Бібліогр.:15 назв.Обґрунтована та практично підтверджена реалізація системи оповіщення з використанням згенерованих телекомунікаційних технологій. Апаратна частина пристрою використовує звичні функції взаємодії мікроконтролера з підсистемами вводу-виводу даних, живлення, веб-сервером. Алгоритм програмного забезпечення забезпечує ефективне функціонування процесу ініціалізації компонентів та встановлення з'єднання з бездротовою мережею. Функції для витягування значень з JSON-рядків, генерації звукових сигналів, зчитування і запису налаштувань Wi-Fi у EEPROM, а також для перевірки підключення до мережі створюють належну взаємодію з користувачем.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8:338.45:338.246.83

   Вишневський О. ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ЯК ЯДРО НОВОЇ ПРОМИСЛОВОЇ РЕВОЛЮЦІЇ: ПЕРСПЕКТИВИ ТА ОБМЕЖЕННЯ / О. Вишневський, М. Ануфрієв, М. Божик, Т. Гульчук //Економіка промисловості. № 3(107).-Київ: Інститут економіки промисловості України.,2024.-c.5-21; Бібліогр.:24 назв.Виявлено перспективи ШІ на теоретичному рівні: відчуження неявних знань від індивіда (працівника та підприємця); оптимізація системи планування; перегляд дебатів про соціалістичний розрахунок; зменшення інформаційної асиметрії; на практичному: формування нових продуктів і ринків; підвищення продуктивності праці та капіталу; масове створення нових робочих місць; оптимізація бізнес-процесів; можливість швидкого зростання для малого бізнесу та стартапів.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 681.5

   Богданова, Л.М. Методи та системи штучного інтелекту: навчальний посібник / Л.М. Богданова В.Л. Аносов.-Краматорськ: ДДМА,2023.-123 c.
Цена: 200 грн.

Штучний інтелект
681.51(07)+004(07)

УДК 004.82

   Могильний О.А. АВТОМАТИЗОВАНІ МОДЕЛІ ОБРОБКИ ВІЗУАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ / О.А. Могильний //Системні технології. Випуск 4 (147).-Дніпро: Міністерство освіти і науки України.,2023.-c.100-110; Бібліогр.:10 назв.В роботі досліджено комплексну модель обробки візуальної інформації, яка заснована на комбінованому підході, що включає застосування різних алгоритмів та методів. Це дозволило досягти високої точності та ефективності обробки візуальних даних. Автоматизована модель має широкий потенціал застосування у різних галузях, включаючи медицину, робототехніку, автоматичне водіння та інші. Її здатність автоматично обробляти та аналізувати візуальні дані може значно покращити процеси прийняття рішень та підвищити ефективність роботи в різних галузях
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8

   АЛЬБРЕХТ Й.О. СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ ДЛЯ КЕРУВАННЯ ГЕТЕРОГЕННИМИ РОЯМИ БПЛА / Й.О. АЛЬБРЕХТ, А. В. ПИСАРЕНКО //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.217-222; Бібліогр.:9 назв.У статті досліджується, як штучний інтелект і автоматизація суттєво впливають на безпілотні літальні апарати (БПЛА), переходячи від традиційних ролей до універсальних застосувань. У статті вирішується проблема оптимізації складу рою БПЛА для ефективного виконання завдань, пропонуючи систему прийняття рішень, яка інтегрує нейронні мережі та навчання з підкріпленням. Ця система динамічно обирає конфігурацію гетерогенних роїв БПЛА, зокрема, для пошуку об’єктів на незнайомій місцевості. На експериментальній фазі було впроваджено вдосконалений рівень системи шляхом поєднання нейронних мереж і навчання з підкріпленням, на основі рольових алгоритмів та алгоритму MADDPG. Для подолання перешкод зв’язку представлений децентралізований алгоритм прийняття рішень роєм на основі інформаційного злиття (IFDSDA).
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.81

   Вєчерковська А. С. Огляд алгоритмів машинного навчання та їх застосування для прогнозування цін купівлі криптовалюти / А. С. Вєчерковська, С. В. Поперешняк //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.223-229; Бібліогр.:9 назв.Було детально розглянуто концепцію ARIMA та його основні принципи. Була проведена обгрунтована аналітична робота та описано, як ARIMA може бути використана для прогнозування ціни криптовалюти. У ході дослідження було зібрано та ароанлізовано ARIMA алгоритми, для подальшого їх використання при розробці програмного забезпечення передбачення ціни криптовалюти на основі ARIMA.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004

   Головатенко І. А. Метод планування маршруту в автономних логістичних кіберфізичних системах засобами штучного інтелекту / І. А. Головатенко, А. В. Писаренко //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.230-243; Бібліогр.:12 назв.Представлена багатоетапна модифікація алгоритму A*, розроблену для розширеного планування траєкторії в умовах логістики за допомогою автономних рухомих транспортних засобів. Метод включає інноваційні елементи, такі як дотримання безпечної дистанції до перешкод, дотримання смуги руху, згладжування траєкторії, ідентифікація та виправлення небезпечних ділянок за допомогою кластеризації k-середніх, а також уникнення перешкод у реальному часі за допомогою навчання з підкріпленням. Метод демонструє ефективність у створенні траєкторій, які є не тільки оптимальними в традиційному розумінні, але й більше відповідають логістичним обмеженням реального світу. Також метод забезпечує високу адаптивність до непередбачених перешкод в реальному часі.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.75

   Гора М.В. Моделі управління ресурами для забезпечення функціональної стійкості процесу розподілених обчислень / М. В. Гора, М. О. Волк //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.244-251; Бібліогр.:15 назв.Запропоновані моделі вирішують задачі підвищення ефективності обчислювального процесу в розподілених комп’ютерних системах. Вони включають модифіковану теоретико-множинну модель РОП з підтримкою функціональної стійкості, модифіковані моделі оцінки часу виконання та енергоспоживання. Використання запропонованих моделей в стандартних методах розподілу ресурсів, стандартних планувальниках дозволило в описаних експериментах знизити час виконання обчислювальних завдань до 43%, а енергоспоживання у середньому на 26%
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.7

   Гунько М. А. Глибинна інтеграція хмарних та туманних обчислень / М. А. Гунько, В. М. Ткачов //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.252-257; Бібліогр.:7 назв.Хмарні обчислення – нова парадигма для надання послуг через Інтернет, що пропонує власникам бізнесу численні переваги. Вибір правильної конфігурації хмари є ключовим для якості обслуговування та конкурентоспроможності бізнесу. Неправильна конфігурація може збільшити витрати в рази. Ефективна хмарна конструкція призводить до значної економії для повторюваних операцій. Однак вибір оптимальної конфігурації важкий через складність досягнення високої точності та адаптованості до різних програм. Хмарне обчислення забезпечує економію коштів, масштабованість та інші переваги, що робить його важливим для компаній. Хмарна міграція супроводжує модернізацію даних та ІТ. Туманні ж обчислення відкривають нові можливості для економії енергії, даних, зменшення навантаження на мережу, здешевлення обробки даних. Але й туманні обчислення доречно використовувати в типових завдання для конкретного випадку. Робота проводилась в рамках підготовки кваліфікаційної магістерської роботи
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.738.5

   Поперешняк С.В. Дослідження розробки вимог до хмарних програм та сервісів / С. В. Поперешняк, А. С. Вєчерковська //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.258-264; Бібліогр.:14 назв.В роботі приділено увагу розробці вимог, так як це є одним з найскладніших і важливих етапів розробки будь-якого бізнес-процесу або проекту. Це дослідження намагається з’ясувати характеристики та аспекти інженерних вимог, які застосовуються хмарними обчисленнями. Розглянуто нотацію моделювання бізнес-процесів (BPMN), що якісно впливає на фіксацію процесу та внесення відповідних змін для покращення бізнес-операцій. Акцентується увага, що BPMN можна використовувати як метод розробки вимог у хмарних бізнес-операціях. Крім того, у цій роботі представлено інженерну структуру вимог для послуг і хмарних обчислень, а також обговорюватиметься еталонна архітектура для послуг і хмарних обчислень. Розробка програмного забезпечення в хмарному середовищі включає деякі основні проблеми, такі як композиція програмного забезпечення, програмування, орієнтоване на запити та програмування, орієнтоване на інтерфейс програмування додатків, доступність вихідного коду, модель виконання та керування програмами.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.921

    Огляд технологій візуалізації та їх використання у освітньому процесі / Є. А. Рехлецький та ін. //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.265-270; Бібліогр.:10 назв.Авторам було цікаво спостерігати за розвитком VR та AR технологій протягом останніх двох десятиліть саме через широко освітлювальні в літературі та розрекламовані переваги цих технологій для навчання [10]. Насправді крім військової справи (та авіації) на сьогодні використання цих технологій (у зв’язці з освітою) скорше розчаровують, бо 30-й рік поспіль в аудиторіях є PowerPoint, але немає окулярів віртуальної реальності. З іншого боку є багато технологій які явно “поховані” за останні 20 років, наприклад HD диски, так що про віртуальну реальність (та про додану реальність) скорше можна сказати що вони не “отримали обіцяної динаміки” (особливо в освіті). Тому на закінчення треба згадати про деякі технологічні розробки, які на нашу думку логічно пов’язані з VR та AR.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.04

   Шевченко С. М. Застосування кластерного аналізу для просування бізнесу у соціальних мережах / С. М. Шевченко, Ю. Д. Жданова, Т. І. Шевцова //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.271-281; Бібліогр.:19 назв.В умовах розвитку інноваційних технологій комунікація в соціальних мережах ефективно застосовується для здійснення просування послуг підприємства в Інтернеті. Саме математичні методи, зокрема кластерний аналіз, можуть забезпечити об’єктивні результати у процесі бізнес-діяльності компанії. Розробка програмного забезпечення надасть можливість здійснювати обчислення дуже швидко, що дозволить керівництву компанії та менеджерам приймати більш обґрунтовані рішення.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.89

   Парфененко Ю. ПРОГНОСТИЧНА АНАЛІТИКА ПІКОВИХ НАВАНТАЖЕНЬ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТІЙКОСТІ ЕНЕРГЕТИЧНИХ МІКРОМЕРЕЖ / Ю. Парфененко, Є. Холявка //Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. № 6(143).-Кременчук: КрНУ імені Михайла Остроградського.,2023.-c.104-112; Бібліогр.: 14 назв.У процесі проведеного дослідження ефективності моделей прогнозування пікових об’ємів споживання електроенергії була здійснена оцінка якості різних модельних підходів. Отримані результати вказують на суттєву різницю в ефективності використаних моделей. Bidirectional LSTM показала найкращі результати прогнозування, виявивши найменші значення MAE, RMSE та MAPE серед усіх використаних моделей
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.896.2:629.8.033.1

   Черниш Г.О. Система стабілізації кута нахилу самобалансуючого робота / Г.О. Черниш, О.С. Савенко //Вісник Приазовського державного технічного університету. № 47.-Дніпро: ДВНЗ «ПДТУ».,2023.-c.241-248;Бібліогр.:8 назв.Наведена математична модель самобалансуючого робота, у якій робот розглядається як перегорнутий маятник. Отримані основні рівняння, що описують рух балансуючого робота з врахуванням динаміки маятника та колеса. На основі математичної моделі створена імітаційна модель в графічному середовищі імітаційного моделювання Simulink пакета Matlab, яка дозволяє перевірити роботу системи у динаміці. У якості регулятора запропонований LQR-регулятор, який забезпечує оптимальне керування замкнутою системою.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.895.32

    АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ДЕФЕКТІВ МЕТАЛЕВИХ ПОВЕРХОНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ U-NET / Я.В. Стешенко, А.С. Момот, А.Г. Протасов, О.В. Муравйов //Технічна діагностика та неруйнівний контроль.-2023.-№2.-c.34-40; Бібліогр.: 13 назв.-Текст на англУ статті розглядається актуальне завдання автоматизованої сегментації зображень дефектів металевих поверхонь. Мета дослідження полягає у вдосконаленні алгоритмів сегментації з використанням методів глибинного навчання. Обґрунтовано доцільність використання нейронної мережі U-Net, яка є ефективною в завданнях семантичної сегментації зображень. За допомогою спеціальної архітектури мережа здатна створювати маски сегментації з високою ефективністю.
Штучний інтелект
004.895.32

УДК 004

    Класифікація чат-ботів / О.Г. Трофименко, Ю.В. Прокоп, О.В. Задерейко, Н.І. Логінова //Системні технології.-2022.-№2.-c.147-159. - Бібліогр.: 12 назвУ дослідженні проаналізовано наукові праці зарубіжних і вітчизняних дослідників з означеної проблематики, в яких пропонуються різні підходи до класифікації чат-ботів. Сформовано детальну багатофакторну класифікацію чат-ботів для чіткого розуміння їх сутності, підходів до створення, переваг і недоліків за тією чи іншою ознакою.
Штучний інтелект
004

УДК 681.51

   Говоров П. П. Автоматизація керування режимами систем електропостачання та освітлення міст / П. П. Говоров, В. П. Говоров, А. К. Кіндінова //Вісник Вінницького політехнічного інституту.-2021.-№5.-c.58-63. - Библиогр.: 5 назв.Запропоновано структуру системи автоматичного керування, критерії та параметри керування режимами систем електропостачання та освітлення міст, що відрізняються розподіленням параметрів у просторі та процесів у часі, а також низьким рівнем кореляції графіків напруги та реактивної потужності, і базуються на застосуванні концепції Smart-Light.
Штучний інтелект
681.51

УДК 004.8

   Троцько, В.В. Методи штучного інтелекту: навчально-методичний посібник: ЭБ / В.В. Троцько.-К: УЕП "КРОК",2020.-86 c.
Цена: б.ц.

Штучний інтелект
004.8(07)

УДК 004.8

    Методика формализации задачи распознавания состояний радиоизлучающих объектов на основе формально-логического подхода / Прохоров А.В., Прохоров В.П., Калюжный Н.М. и др. //Радиоэлектроника и информатика.-2019.-№1.-c.54-63. - Библиогр.: 10 назв.Рассматривается проблема формализации расчетно-логической задачи распознавания состояний радиоизлучающих объектов на основе формально-логического подхода.
Штучний інтелект
004.8