оптимізація

АДАПТИВНИЙ ВИБІР ВУЗЛІВ CDN У ДИНАМІЧНИХ ІНФОРМАЦІЙНО КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ЗАСОБАМИ ОНЛАЙН КОНТРОЛЬОВАНИХ ЕКСПЕРИМЕНТІВ ТА АЛГОРИТМУ БАГАТОРУКИХ БАНДИТІВ З ВИЯВЛЕННЯМ ЗМІН

Сучасна інфраструктура інформаційно-комунікаційних систем, зокрема мережі доставки контенту (CDN), протребує постійного налаштування низькорівневих параметрів для забезпечення високої продуктивності в умовах динамічного навантаження та нестабільного мережевого середовища. У цій статті досліджується застосування та порівнянна контрольованих експериментів різного типу для оптимізації вибору вузлів CDN. Метою оптимізації є зменшення середньої затримки, що вважається одним із базових показників ефективності мережевої інфраструктури.

ОПТИМІЗАЦІЯ НАВЧАЛЬНОЇ ВИБІРКИ З ДОПОМОГОЮ ВИПАДКОВИХ ТОЧКОВИХ ПРОЦЕСІВ

В роботі розглядаються методи оптимізації навчальних вибірок для алгоритмів глибокого навчання із застосуванням випадкових точкових процесів, таких як Матерна першого і другого типу, Гіббсівський, Гауссівський та Пуассонівський процеси. Запропоновано підхід до скорочення навчальних даних без втрати їхньої інформативності, що дозволяє зменшити обчислювальні витрати та проблеми із перенавчання.

INTEGRATION OF MODERN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN THE PROCESSES OF CONTINUOUS INTEGRATION AND DEPLOYMENT OF SOFTWARE

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.

Оптимізація бізнес-процесів у фармацевтичній галузі в умовах циркулярної економіки

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.

Цифрові інструменти на ринку енергетичних напоїв

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.

Оптимізація адміністрування кадрового потенціалу засобами бізнес-аналітики

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.

ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ МАРШРУТИЗАЦІЇ В РОЗПОДІЛЕНИХ МЕРЕЖАХ З ВИКОРИСАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

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.

ГІБРИДНА МОДЕЛЬ ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ АНОМАЛІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

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.

ДИСКРЕТНА АПРОКСИМАЦІЯ У ЗАДАЧАХ РОЗМІЩЕННЯ ВЕКТОРНИХ ГРАФІЧНИХ ОБ'ЄКТІВ НА ПЛОЩИНІ

У статті розглянуто новий підхід до пошуку можливих варіантів розміщення векторних об'єктів на площині на основі дискретної апроксимації. Запропонований метод дозволяє значно зменшити обчислювальну складність задачі за рахунок перетворення векторних зображень у дискретну форму, представлену у вигляді піксельної сітки. Це забезпечує швидшу перевірку перетинів між об'єктами шляхом аналізу зайнятих елементів сітки, що спрощує процес моделювання розміщення графіків.

Математичне моделювання процесу нанофільтрації: аналітичний огляд

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.