Управляющие системы и машины, 2018
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/142069
2024-03-28T10:02:29ZСистематический указатель статей, опубликованных в 2018 году
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161569
Систематический указатель статей, опубликованных в 2018 году
2018-01-01T00:00:00ZАлфавитный именной указатель за 2018 год
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161568
Алфавитный именной указатель за 2018 год
2018-01-01T00:00:00ZОцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161567
Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
Тутова, О.В.; Савченко, Є.А.
Проведено аналіз рейтингів розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, розроблених провідними міжнародними організаціями. Визначено шість держав, які досягли найбільшого прогресу за цими рейтингами. Проаналізовано взаємозв'язок між валовим національним доходом і положенням цих країн в рейтингу електронного уряду. Побудовано моделі на основі комбінаторного алгоритму МГУА для прогнозу валового національного доходу на два роки наперед.; Результат. Определены шесть стран, которые достигли прогресса во всех пяти или четырех рейтингах. Проведено исследование взаимосвязи между их позицией в этих рейтингах и валовым национальным доходом. Построены модели прогноза ВНД на основе составляющих индекса электронного правительства с помощью комбинаторного алгоритма МГУА для прогноза ВНД на два года вперед.; Results. Six countries were chosen as those that achieved significant progress by all five or four rankings. The interconnection between their position in these rankings and their gross national income were analysed. Also the way how the components of these indices influence gross national income in these countries was examined.
2018-01-01T00:00:00ZThe Principles of Application of Machine Learning in Classification of Network Traffic
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161566
The Principles of Application of Machine Learning in Classification of Network Traffic
Antonyuk, Ya.M.; Oleksyuk, T.N.; Kovalenko, Ya.O.; Shiyak, B.A.
Approaches to classification of network computing traffic on the basis of division of DPI and methods of structural analysis are systematized. The illustration of one of methods of structural analysis is developed. The algorithm which is possible for implementing in vitro is given. Perspectives of use of the given systematization are planned.; Цель. Целью исследования является разработка подхода к решению в общем виде задачи классификации сетевого трафика, а именно, получение на вход некоторых характеристик сетевого трафика с выдачей на выходе класса, к которому данный вид трафика относится. Результаты. Разработаны рекомендации по применению метода решения задачи классификации на основе анализа набора статистических метрик потока. Рассмотрен альтернативный способ решения одной из главных задач DPI — определение протокола прикладного уровня — на основе ограниченного количества информации, без сверки со списком известных портов (well-known ports) и без анализа полезной нагрузки.; Мета. Метою дослідження є розробка підходу до вирішення у загальному вигляді задачі класифікації мережевого трафіку, а саме, отримання на вхід деяких характеристик мережевого трафіку з видачею на виході класу, до якого даний вид трафіку відноситься. Результати. Розроблено рекомендації щодо застосування методу рішення задачі класифікації на основі аналізу набору статистичних метрик потоку. Розглянуто альтернативний спосіб вирішення однієї з головних завдань DPI — визначення протоколу прикладного рівня — на основі дуже невеликої кількості інформації, без звірки зі списком широко відомих портів (well-known ports) і без аналізу корисного навантаження.
2018-01-01T00:00:00Z