хмарні обчислення

This study examines the capabilities and limitations of small, 4-bit quantized language models that run locally on Apple Silicon. Four models have been benchmarked on a dataset of natural language prompts, with runtime metrics including inference time, memory usage, and token throughput, as well as output behavior. The study provides an empirical assessment of the feasibility of deploying language models on resource-constrained devices.

У роботі представлені підходи до створення автоматизованої інтернет-доступної лабораторії напівпровідників, зокрема керуючого програмного комплексу, що забезпечує інтернет-доступність лабораторії. Описано функціонал і структуру програмно-апаратного комплексу, розробленого з урахуванням відомих рішень, а також варіанти його реалізації з використанням інтернету, хмарних і граничних обчислень. Розглянуто варіанти локальної реалізації з підвищеною стійкістю до форс-мажорних факторів і кіберзагроз.

У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ.

The rapid growth of the Internet of Things (IoT) has revolutionized the logistics industry by enabling real-time tracking and monitoring of goods throughout the supply chain. However, the immense volume of telemetric data generated by IoT devices presents significant challenges in terms of scalability, data integrity, and security for traditional database solutions. This paper explores the applicability of blockchain technology as an alternative for storing and managing IoT telemetric data in logistics.

Integrating AI agents within serverless architectures offers a modern approach to deploying and executing intelligent applications. Leveraging the advantages of serverless computing, AI agents can dynamically respond to varying workloads without the overhead of managing the underlying infrastructure. This article explores the concept of scalable serverless AI agents in the cloud, detailing their architecture, benefits and drawbacks, challenges, and real-world applications. The paper provides advantages and drawbacks of the serverless approach.

The design of modern Cyber-Physical Systems (CPS) connects physical and digital realms from cloud systems to edge devices. Microservice architecture has been widely used for IT solutions and emerges as a promising approach for supporting CPS that are more efficient, adaptable, and interconnected. However, there is an increasing need to improve the availability, reliability, and resilience of microservice systems according to the needs. This paper summarizes the challenges and drawbacks of microservice architecture used for CPS.

Запропоновано нову хмарну модель обчислень — ПЛІС як послуга, що покликана забезпечити масове використання ПЛІС для організації високопродуктивних обчислень.

New cloud computing model — FPGA as a Service is offered, that called to provide more mass use of FPGA for high-performance computing.

У даній статті досліджено особливості роботи систем управління складом. Запропоновано алгоритм первинного розпізнавання об’єктів в комірках складу. Наведено принципи та реалізацію власної програмної системи управління складом з використанням технології комп’ютерного зору.

In this review article for a smart vending refrigerator, the contours of the future device are thought out and outlined and all its advantages are described. This device will be controlled using Computer Vision and some other features. The main control unit will be Raspberry PI, since it is the best for this device. Also, a web application was developed in which the user registers, and the applica- tion itself transmits the user's information through an API that will be developed to communicate with the web server, and the web server will store this information.

In this study, we explore the intricacies of cloud computing technologies, with an emphasis on the challenges and concerns pertinent to resource allocation. Three opti- mization techniques—Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Genetic Algorithm (GA) — have been meticulously analyzed concerning their applications, objectives, and operational  methodologies. The study underscores these algorithms' pivotal role in enhancing cloud resource optimization, while also elucidat- ing their respective merits and limitations.