Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095

Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep

Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.

Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

20192

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0001-9077-1658

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Fuzzy applied energyaware clustering based routing for IoT networks
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Mohammed, Amin Salih; Balaji, B. Saravana ; Basha M. S., Saleem
    The Internet of Things (IoT) depends on interconnection of clever and addressable gadgets, permitting their self-sufficiency and proactive conduct with Internet availability. Information dispersal in IoT normally relies upon the application and requires setting mindful steering conventions that must incorporate auto-setup highlights (which adjust the conduct of the system at runtime, in light of setting data). This paper proposes a methodology for IoT course determination utilizing fuzzy rationale so as to accomplish the necessities of explicit applications. For this situation, fuzzy rationale is utilized to decipher in math terms the uncertain data communicated by a lot of phonetic guidelines. The criteria of vitality status, QoS effect and hub area are taken as the fundamental factors that can impact the choice of group heads while every measure contains some sub-criteria. For routing, FEACR - Fuzzy applied energy aware clustering based routing for IoT Networks is utilized to upgrade the information conveyance dependability. The bunch based directing is a proficient way to diminish the vitality utilization. From the tests led in this examination work utilizing the proposed model, it is demonstrated that the proposed directing calculation gave better system execution as far as the measurements to be specific defer time, packetconveyance proportion, and system lifetime.
  • Ескіз
    Документ
    Conceptual analysis of iris recognition systems
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Mohammed, Amin Salih; Balaji, B. Saravana; Mawlood, Hiwa Abdulkarim
    Biometric is a reliable measurable physical feature as passwords. A biometric framework automatically provides evidence of an individual's identity based on the individual's unique features.Iris recognition is one of the physiological ways used to identify a person in the group and is one of the accurate biometric systems. This paper deals briefly about the surveys those done before about Iris recognition system and its benefits anduses in information technology and security fields.The use of low-cost equipment can help to make iris recognition other standards in security contexts, as the requirements for a secure identification are walking. As human Iris gives a phenomenal design for identification. In recent year, the acquisition, rehabilitation, quality assessment, compression of the image, divisions, noise reduction, normalization, removal of features, iris code match, large-size data base searching, applications, evaluation, performance in different conditions, and multi biometrics have been developing irises recognition in several active fields of research. This research gives at the background of iris recognition and literature of methods in various fields.