Python

У статті досліджено систему для проведення безконтактних платежів методами технології NFC. Розглянуто практику еквайрингу як методу торгівлі, що збільшує привабливість бізнесу для клієнта та спрощує процеси в торгівлі для власників та працівників. Визначено актуальність такої системи в Україні та перспективи її розвитку. Проаналізовано наявність на ринку таких систем, комбінації систем, що дозволяють отримати таку ж привабливість для бізнесу та клієнтів.

The goal of the work is to develop a software system for motion detection of and tracking object. It consists of the user interface which is presented as a desktop application. This paper describes the process of developing a desktop software system stage using the latest technologies which will be relevant and easy to maintain in future development and upgrade.

У зв’язку із широкомасштабними змінами економіки у світі й, зокрема, в Україні останнім часом спостерігається значне підвищення інтересу до завдань теорії інвестицій. Прикладом може слугувати активізація останніми роками купівлі акцій великих міжнародних компаній та криптовалют і відповідно стрімке зростання їх вартостей. Відомо, що як особливий випадок у теорії інвестицій розглядають завдання оптимізації інвестиційних портфелів.

An overview of the basic principles and approaches for extracting information and processing information from web pages has been conducted. A methodology for developing a client-server system based on a tool for automation of work in Selenium web browsers based on the analyzed information about data parsing has been created. A third-party API as a user interface to simplify and speed up system development has been used. User access without downloading additional software has been enabled. Data from web pages have been received and processed.

У роботі розроблено програмне забезпечення для передбачення за допомогою часових рядів за допомогою мови програмування Python. Для розроблення системи було використано модель SARIMA.

Ця ро­бо­та прис­вя­че­на проб­ле­мі іден­ти­фі­ка­ції ре­оло­гіч­них па­ра­мет­рів де­ре­ви­ни з ви­ко­рис­тан­ням штуч­них нейрон­них ме­реж з роз­па­ра­ле­ле­ним ал­го­рит­мом нав­чан­ня за до­по­мо­гою мо­ви прог­ра­му­ван­ня Python, фреймвор­ку Cha­iner та тех­но­ло­гії CU­DA. Роз­роб­ле­но ін­те­лек­ту­аль­ну сис­те­му іден­ти­фі­ка­ції ре­оло­гіч­них па­ра­мет­рів де­ре­ви­ни. Ство­ре­на сис­те­ма міс­тить мак­си­маль­но зро­зу­мі­лий ін­тер­фейс ко­рис­ту­ва­ча, весь не­об­хід­ний ком­плекс інстру­мен­тів для ав­то­ма­ти­за­ції про­це­су ві­зу­алі­за­ції та ана­лі­зу да­них.