Перегляд за Автор "Топор, М. М."

Зараз показуємо 1 - 6 з 6
  • Документ
  • Документ
    Визначення сили борошна по структурно-механічним показникам тіста
    (2021) Жигайло, О. М.; Топор, М. М.; Добровольський, В. В.
    В тезах описується поняття сили борошна, його вплив на якість тіста. Розглянуто методи його визначення. Розповідається про прилади, які використовуються на підприємствах для аналізу якісних показників сировини. Запропоновано альтернативний спосіб отримання структурно-механічних показників тіста під час замісу. Проведено експерименти та представлено результати.
  • Документ
    Використання технології RestFul API в навчальному процесі
    (2021) Жигайло, О. М.; Топор, М. М.
  • Документ
    Дослідження методів оцінки якості кластеризації в WEB-додатку Zhy&Bor
    (2020) Жигайло, О. М.; Топор, М. М.; Борис, В. В.
    Кластеризація являється одним із потужніших допоміжних засобів в сфері аналізу даних, але оцінка її якості є малодослідженою областю. В роботі досліджувалися найбільш відомі методи оцінки якості результатів кластеризації, які отримані з допомогою різних програмних продуктів: Zhy&Bor, IBM SPSS Modeler, Knime Analytics Platform. При однакових умовах кластеризації результати оцінки її якості різними методами (індексами) відрізнялися, а це вказувало на необхідність проведення додаткового аналізу. Він передбачає врахування результатів оцінки всіх індексів.
  • Документ
    Кластеризація часових рядів для прогнозування збуту хлібобулочних виробів
    (2019) Топор, М. М.; Жигайло, О. М.; Добровольський, В. В.
    Дослідження процесів збуту хлібобулочних виробів та планування їх виробництва уявляє собою важливу складову діяльності підприємства. А результати цього дослідження мають велике значення для вивчення можливостей підвищення його конкурентоспроможності на ринку. Тому розробка ефективних алгоритмів управління в програмних додатках класу систем підтримки прийняття рішень, які базуються на вирішенні задач прогнозування, є досить актуальною.
  • Документ
    На шляху до Індустрії 4.0: інформаційні технології, моделювання, штучний інтелект, автоматизація
    (Астропринт, 2021) Артеменко, В. Б.; Артеменко, Л. В.; Артеменко, О. В.; Бажан, В. М.; Байцар, Р. І.; Бевз, С. В.; Бойко, А. П.; Бойко, Н. І.; Бойцова, М. П.; Бойцова, О. С.; Борис, В. В.; Борисова, Н. В.; Борцов, В. В.; Бурбело, С. М.; Винар, А. А.; Войтко, В. В.; Воінова, С. О.; Вяткін, С. І.; Габуєв, К. О.; Гончаренко, К. А.; Гречанінов, В. Ф.; Григорюк, Д. К.; Єгоров, В. Б.; Єршова, С. І.; Жигайло, О. М.; Жуковецька, С. Л.; Журавська, І. М.; Журба, А. О.; Завертайло, К. С.; Зацерковна, Р. С.; Зацерковний, Р. Г.; Зимогляд, А. Ю.; Зуб, Х. В.; Іванова, Л. В.; Іванова, Л. О.; Ізонін, І. В.; Князєва, Н. О.; Корнієнко, Ю. К.; Коробейнікова, Т. І.; Костюк, М. Т.; Котлик, С. В.; Краснієнко, Н. В.; Кудряшова, А. В.; Кулаковська, І. В.; Курінний, М. С.; Ларшин, В. П.; Лисенко, Н. О.; Ліщенко, Н. В.; Ліщинська, Л. Б.; Лопушанський, А. В.; Мазур, О. В.; Маїк, В. З.; Малахова, Н. Г.; Марущак, А. В.; Мельник, К. В.; Михайлов, П. І.; Мочурад, Л. І.; Нєнов, О. Л.; Перун, І. В.; Піх, І. В.; Потокій, М. С.; Похлєбіна, Н. О.; Пунченко, Н. О.; Романюк, О. В.; Романюк, О. Н.; Романюк, С. О.; Сакалюк, О. Ю.; Сеньківський, В. М.; Сергєєва, О. Є.; Сидорко, І. І.; Скаковський, Ю. М.; Скирський, І. В.; Скорнякова, О. В.; Соколова, О. П.; Сологуб, К. В.; Ставицький, П. В.; Степанов, М. Т.; Субботіна, О. В.; Суліма, Ю. Ю.; Суліма, Ю. Є.; Ткаченко, Р. О.; Топор, М. М.; Трішин, Ф. А.; Тюріна, Є. О.; Ушкаренко, О. О.; Федосов, С. Н.; Хобін, В. А.; Хошаба, О. М.; Храмченков, Д. В.; Чан, А. Л.; Чаплінський, Ю. П.; Чехместрук, Р. Ю.; Шаховська, Н. Б.; Шестопалов, С. В.; Шмалюх, В. А.; Ярощук, Л. Д.
    У монографії узагальнено і проаналізовано рівень сучасного стану розвитку інформаційних технологій, комп’ютерного та математичного моделювання, автоматизації процесів управління, штучного інтелекту, робототехніки, розпізнавання образів, 3D-прототипування, електромеханіки, мехатроніки — практично всіх напрямків, які об’єднуються терміном Індустрія 4.0. Монографія буде корисною як для фахівців і працівників фірм, зайнятих в області ІТ й автоматизації, так і для викладачів, магістрів, студентів і аспірантів вищих навчальних закладів, і всіх, хто цікавиться питаннями, пов’язаними з Індустрією 4.0.