оптимізація

This article discusses modern approaches to organizing continuous integration (CI) and continuous delivery (CD) processes in software development using artificial intelligence (AI) technologies. The historical development of CI/CD is analyzed, along with their role in ensuring high-quality software, the main advantages and disadvantages of traditional approaches, and the prospects for integrating AI technologies to automate and optimize these processes.

У статті сформульовано переваги та виклики, зумовлені впровадженням принципів циркулярної економіки у фармацевтичній галузі. Обґрунтовано основні стратегічні аспекти оптимізації бізнес-процесів в умовах сталого розвитку. За результатами дослідження висвітлено специфіку впровадження принципів циркулярної економіки у фармацевтичній галузі через актуалізацію екологічних, економічних та соціальних переваг такого переходу, а також аналізування потенційних можливостей та викликів на цьому шляху.

У статті досліджено трансформаційний вплив цифрових технологій на функціону- вання ринку енергетичних напоїв в умовах інтенсифікації цифровізації глобального біз- нес-середовища. Сформульовано ключові напрямки впровадження цифрових інструмен- тів у маркетингові, логістичні та комунікаційні процеси компаній, а також обґрунтовано значення Big Data, штучного інтелекту (AI), технологій IoT та блокчейну в оптимізації бі- знес-процесів і підвищенні конкурентоспроможності виробників.

У статті досліджено адміністрування кадрового потенціалу на прикладі ТОВ «Торговий дім „Галка“. Зокрема, проаналізовано теоретичні аспекти адміністрування кадрового потенціалу, розглянуто ключові методи та фактори впливу. Проведено загальний аналіз виробничо-господарської діяльності, а також оцінено стан адміністрування кадрового потенціалу на підприємстві. Було встановлено, що поточна система управління кадровим потенціалом є недостатньо ефективною та потребує вдосконалення.

У статті запропоновано інноваційний підхід до оптимізації маршрутизації в розподілених мережах із використанням методів машинного навчання, зокрема підкріплювального навчання. Використання цього підходу дозволяє значно підвищити ефективність керування потоками даних, оскільки алгоритм адаптивно визначає оптимальні шляхи передачі на основі поточного стану мережі. Це сприяє зменшенню затримок, покращенню використання пропускної здатності та підвищенню загальної продуктивності мережевої інфраструктури.

Зростаюча складність кіберзагроз вимагає розробки ефективних методів виявлення та класифікації атак у мережевому трафіку. У даному дослідженні проаналізовано ефективність трьох популярних алгоритмів машинного навчання: Random Forest, який використовується для виявлення аномалій, Support Vector Machines (SVM), що виконує класифікацію кіберзагроз, та автоенкодерів, які застосовуються для попередньої обробки даних та глибокого аналізу трафіку.

Проведено огляд публікацій, присвячених математичному моделюванню процесу нанофільтрації, встановлено переваги, обмеження та сфери застосування різних підходів до моделювання. Виявлено, що найефективніші підходи ґрунтуються на розширеному рівняння Нернста-Планка, рівновазі Доннана, а також методах обчислювальної гідродинаміки та молекулярної динаміки. Розглянуто використання програмного забезпечення для вирішення завдань моделювання нанофільтрації.

The paper describes a constant time clustering algorithm that can be applied on wireless sensor networks. The scheme for rate control, scheduling, routing, and power control protocol for wireless sensor networks based on compressive sensing has been shown. Using network utility maximization formulations, cross-optimization solutions using Lagrangian multipliers in network access control and physical layers have been presented. The optimization solutions have been developed by solving the optimization model of network utility maximization.