2023

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/63222

Переглянути

Фільтри

20232

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.automation

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Публікація
    Дослідження поточного стану розвитку систем керування та автоматизації гідравлічних машин
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Ярошенко, Олексій Андрійович; Гасюк, Олександр Іванович
    Майбутні гідравлічні системи значною мірою включатимуть AI та ML, підвищуючи точність керування та забезпечуючи прогнозоване обслуговування. Алгоритми, керовані штучним інтелектом, все частіше використовуватимуться для прогнозованого технічного обслуговування, покращуючи надійність і термін служби гідравлічних систем. Ця інтеграція призведе до розумнішої та ефективнішої роботи та подовжить термін служби обладнання. Інтеграція технології IoT має вирішальне значення для збору та аналізу даних у реальному часі, полегшуючи віддалений моніторинг і контроль, що призводить до підвищення ефективності роботи та управління техобслуговуванням. Використання хмарних платформ для аналізу та зберігання даних, ймовірно, збільшиться, забезпечуючи більш складну обробку даних і доступність. Вдосконалені датчики та прогнозне обслуговування значно сприяють безпеці, передбачаючи збої системи. Надійність також підвищується завдяки скороченню часу простою та розумнішим графікам технічного обслуговування. Зростаюча конвергенція вдосконаленої робототехніки з гідравлічними системами спрямовує ці системи до збільшення автономності. Розширені функції безпеки стануть пріоритетом завдяки розумнішим датчикам і алгоритмам керування. Зростаюча складність гідравлічних систем підкреслює потребу в спеціалізованому навчанні та освіті з проектування, обслуговування та експлуатації систем. Очікується, що майбутні гідравлічні машини будуть більш адаптованими та гнучкими, з модульними конструкціями, які задовольнятимуть конкретні потреби конкретної галузі. Значною проблемою є адаптивність моделей AI та ML в динамічних умовах реального світу. Для вирішення цієї проблеми розробляються методи безперервного навчання. Підводячи підсумок, можна сказати, що майбутнє систем керування та автоматизації гідравлічних машин спрямоване на більшу розумність, зв'язок, ефективність та адаптивність. Ці тенденції будуть підкріплюватися постійним технологічним прогресом, зокрема у сфері штучного інтелекту, машинного навчання, інтернету речей.
  • Ескіз
    Публікація
    Algorithm and software of medical personnel selection system
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Yamburenko, Viktor Viktorovych; Liutenko, Iryna Viktorivna; Kopp, Andrii Mykhailovych; Holovnia, Dmytro Mykolaiovych
    There is a lot of routine work in any organization, including in recruitment agencies. Effective management organization and automation of activities of employees of recruiting agencies is not an easy task. The system should automate the routine actions of workers of recruiting agencies and be convenient for their clients. This paper proposes an approach to automating the selection of necessary medical staff. Not all information systems used by recruiting agencies can compare candidates and generate results that include several of the best candidates. Based on the analysis of the subject area, groups of parameters that significantly affect the choice of medical personnel were determined. The proposed approach is to analyze the request from the client, and then in the system find requests of other clients similar to it in terms of parameters, for which a candidate has already been found. The next step is to take the profiles of healthcare professionals that have been suggested for these requests (they act as benchmarks) to further compare them with existing candidates. Each employee profile parameter has its own similarity function. Available candidates will receive scores and will be ranked. We also additionally adjust the assessment by comparing candidates with the current request. Software was developed to automate the selection of medical personnel. For its implementation, a three-level client-server architecture is proposed. MVC (Model View Controller) architecture was chosen for the server part. The Single Page Application architectural template is used for the client part. The server part is divided into three layers, which further demarcate and structure the responsibilities of the system components. .NET technologies are used to implement business logic. SQL Server is used for the server and database provider. The use of the software implementation of the developed system demonstrated quite good results. The average time for selecting the 10 best candidates out of 500 is 0.4 seconds, and the processing of only 1 resume by a person takes several minutes.