класифікація

Національний кластер кібербезпеки України функціонально орієнтований на побудову систем захисту різних платформ інформаційної інфраструктури, зокрема створення безпечних технологій виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення на основі нейронних мереж у кіберпросторі.
У цьому просторі запропоновано концептуальний підхід до виявлення deepfake-модифікацій, який розгорнуто на основі функціонування згорткової нейронної мережі та алгоритму роботи класифікатора біометричних зображень за структурою «чутливість – показник Юдена – оптимальний поріг – специфічність».

The food industry is going through constant improvements and is subject to analyzing consumer needs, product quality research is essential to striking this balance. In this regard, meat quality, the most essential food category, should be studied with unbiased methods that give precise and correct results. Classification algorithms are considered one of the main components of developing an objective and reliable method of meat quality assessment.

Для зменшення часових затрат пошуку зображень у базах даних великих розмірів запропоновано підхід, що ґрунтується на визначенні силуетів яскравості зображень різних типів: фронтального та бічного для двох видів яскравості. Подальше приско- рення пошуку відбувається за рахунок заміни кривих силуетів поліноміальними функціями чебишовського типу. Додатковою ознакою є відстань до піків силуетів. Як приклади практичних даних використано зображення із відомих баз образів. Критеріями прийняті силуети та відстані до них.

Анотація. Розгляд положень, які пов’язані з адміністративною протиправністю, спрямованою на посягання на суспільні відносини, передбачає аналіз основних її складових і причин виникнення у звичайних умовах функціонування суспільства, а також в особливих, до яких належить, зокрема, правовий режим воєнного стану. Складність соціально-економічної та політичної ситуації в Україні обумовлена введенням Президентом України в лютому 2022 року воєнного стану (через військову агресію Російської Федерації).

У статті досліджено сутність та основні результати впровадження циркулярної економіки (економічної системи замкненого циклу), розглянуто планування у системі циркулярних бізнес-моделей, що поділяється на стратегічне і тактичне. Досліджуючи етапи стратегічного планування, вказано на місце методів тактичного планування у системі циркулярних бізнес-моделей підприємств.

Досліджено методи та засоби визначення об’єктів радіотехнічної розвідки з використанням технологій машинного навчання та онтологічного підходу. Для визначення об’єктів радіотехнічної розвідки використано наївний байесівський класифікатор. Наївний Байесівський класифікатор є алгоритмом машинного навчання, який використовується для класифікації об’єктів на підставі ймовірностей. Встановлено, що наївний Байесівський класифікатор використовується для визначення класів, до яких належать об’єкти радіотехнічної розвідки.

Досліджено особливості класифікації та використання заходів нетарифного регулювання. Встановлено, що єдиної прийнятої у всьому світі класифікації заходів нетарифного регулювання поки що не вироблено, а найбільш популярними та вживаними класифікаціями є класифікації розроблені Світовою організацією торгівлі (СОТ), Міжнародною конференцією з торгівлі і розвитку ООН (ЮНКТАД), Міжнародним банком реконструкції та розвитку, Тарифною комісією США.

In this work, we propose a deep prediction diabetes system based on a new version of the support vector machine optimization model.  First, we determine three types of patients (noisy, cord, and interior) basing on specific parameters. Second, we equilibrate the clinical data sets by suppressing noisy and cord patients.  Third, we determine the support vectors by solving an optimization program with a reasonable size.