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

20201

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0002-3062-9286Ключові слова: search.filters.subject.software

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Information analysis method about current situations in ACS of special operations
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Khmelevskiy, S.; Pavlenko, M.; Petrov, O.
    The relevance of improvement and difficulty of establishing ERP systems and methods of their development is considered. The features of the development of special mathematical and software implements strategy ERP system shows effective ways formalized description of the classes of recognizable situations in the form of membership functions corresponding regions of the feature space. In the course of developing automated ERP systems, it is necessary to apply direct methods for characterization of classes of recognizable situations. As shown by the analysis of typical SR tasks solved in ERP systems, in practice a feature space can contain many hundreds and even thousands of attributes. In this case, the number of examples of situations belonging to a particular class, as a rule, is limited to tens of units. Therefore, for classical learning algorithms, the required length of a training sequence for SR tasks of practical importance, as a rule, many times exceeds the disposable number of examples of environment. The source of information necessary for the construction of such a priori descriptions can be experts who can solve SR tasks in a non-automated way in conditions of psychological comfort.