Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
32 результатів
Результати пошуку
Документ Інформаційно-методичні основи підтримки прийняття рішень для комплексного дослідження системних об'єктів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаУ монографії надано теоретичні положення щодо обґрунтування концепції корпоративної екологічної системи чи комплексної екологічності систем (КЕС), ентропійного підходу з аналізу складноструктурованих системних об’єктів (ССО), систем-системних методів вивчення та моделювання стану і процесів в складних системах будь-якого рівня дослідження і вирішення різноманітних завдань, які стосуються умов стійкості та якості забезпечення сталого розвитку ССО і безпеки. Монографія призначається для ознайомлення з питаннями моделювання, новими підходами системного аналізу складних систем аспірантами і викладачами, пов’язаних з роботою та підготовкою спеціалістів і магістрів для наукових інформаційно-екологічних досліджень.Документ Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія МихайлівнаМетою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.Документ Грін-комп'ютінг. Частина 1(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаУ першій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Грін комп’ютінг» надані матеріали 3-х варіантів лабораторних роботі, що відносяться до першого модулю курсу «Green computing». Ця частина комп’ютерного практикум присвячена питанням з основ екології, системної екології, екології навколишнього середовища, екологічного інформаційного суспільства. У роботі відзначені теоретичні аспекти, методичне забезпечення та самостійні завдання для комп’ютерного виконання лабораторного практикуму відповідно до наданих тем дисципліни з урахуванням ймовірних об’єктів екологічних досліджень. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи екології, зелених інформаційних технологій і зеленого програмного забезпечення (практика інформаційно-програмного забезпечення Green computing) для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Грін-комп'ютінг. Частина 1(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаУ першій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Грін комп’ютінг» надані матеріали 3-х варіантів лабораторних роботі, що відносяться до першого модулю курсу «Green computing (дисципліна загальної підготовки)». Ця частина комп’ютерного практикум має завдання, що стосуються тем з основ екології, системної екології, екології навколишнього середовища, екологічного інформаційного суспільства. У практикуму відзначені теоретичні аспекти, методичне забезпечення та самостійні завдання для комп’ютерного виконання лабораторної роботи відповідно до наданих тем першого модулю за обраним студентом об’єктом дослідження. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи екології, зелених інформаційних технологій і зеленого програмного забезпечення (практика інформаційно-програмного забезпечення Green computing) для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Початок роботи з Python і робота з даними. Частина 2. Робота з Python: функції, класи, вбудовані модулі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Марія Михайлівна; Козуля, Тетяна ВолодимирівнаУ другій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Основи програмування Python» надані матеріали до практичного виконання задач з тем, що стосуються вивчення функцій, класів, вбудованих модулів Python. Практикум містить 3 лабораторні роботи з поясненням понятійно-термінологічного апарату щодо інструментарію використання функцій, класів і модулів у програмах збудованих на Python. Наведено багато прикладів, які ілюструють реалізацію конкретних завдань. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи програмування Python для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у галузях науково-практичних досліджень. Рекомендовано для самостійної роботи для практичних завдань з дисципліни «Green computing» для спеціальності 101 «Екологія».Документ Інформаційне забезпечення для розв’язання задач екобезпеки(Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, 2018) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаДокумент Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"(2023) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія МихайлівнаМетою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.Документ Програмна підтримка ентропійно-інформаційної оцінки відповідності стану складних систем(ESC "IASA" NTUU "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute",, 2017) Козуля, Марія Михайлівна; Моїсєєв, Віктор ФедоровичДокумент Початок роботи з Python і робота з даними. Частина 1(2022) Козуля, Марія Михайлівна; Козуля, Тетяна ВолодимирівнаУ першій частині лабораторного практикуму з дисципліни "Основи програмування Python" надані матеріали 3-х лабораторних робіт з завданням до практичного виконання задач щодо набуття початкових знань з Python. У практикуму відзначені перші кроки роботи з даними для набуття студентами професійних умінь (компетенцій) та практичних навичок при роботі з мовою програмування Python. Наведено багато прикладів, які ілюструють реалізацію конкретних завдань. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи програмування Python для практичного застосування при створенні додатків для розвязку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Determine recommendation systems to search for books by preferences of web users(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Kozulia, Mariia Mykhailovna; Sushko, Vladislava VladimirovnaCurrently, the question of state, formation and development of the information source interaction system, the scientific interac tion and users' requests in certain fields of activity remains relevant under the conditions of the development of the use of Internet services. Recommendation systems are one of the types of artificial intelligence technologies for predicting parameters and capabilities. Due to the rapid increase in data on the Internet, it is becoming more difficult to find something really useful. And the recommendations offered by the service itself may not always correspond to the user's preferences. The relevance of the topic is to develop a personal recom mendation system for searching books, which will not only reduce time and amount of unnecessary information, but also meet the user's preferences based on the analysis of their assessments and be able to provide the necessary information at the right time. All this makes resources based on refer ral mechanisms attractive to the user. Such a system of recommendations will be of interest to producers and sellers of books, because it is an opportunity to provide personal recommendations to customers according to their preferences. The paper considers algorithms for providing recommender systems (collaborative and content filtering systems) and their disadvantages. Combinations of these algorithms using a hybrid algorithm are also described. It is proposed to use a method that combines several hybrids in one system and consists of two elements: switching and feature strengthening. This made it possible to avoid problems arising from the use of each of the algorithms separately. A literature web application was developed using Python using the Django and Bootstrap frameworks, as well as SQLite databases, and a system of recommendations was implemented to provide the most accurate suggestion. During the testing of the developed software, the wo rk of the literature service was checked, which calculates personal recommendations for users using the method of hybrid filtering. The recommendation system was tested successfully and showed high efficiency.