Вибрані статті з наукових збірників
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/27
Переглянути
4 результатів
Результат пошуку
Документ Дослідження впливу моделі даних на ефективність роботи високонавантажених систем(КНУБА, 2014) Доманецька, Ірина Миколаївна; Матейко, Ярослав Володимирович; Федусенко, Олена Володимирівна; Хроленко, Володимир Миколайович; Федусенко, Анатолій ОлександровичРозглянуто архітектурні особливості високонавантажених інтернет-проектів та шаблони проектування їх інтерфейсів. Визначено, відповідні до інтерфейсних рішень, типові запити до баз даних. На прикладі СУБД MySQL проведено тестування та визначені залежності часу виконання запиту від об’ємів даних та схем формування результуючих наборів даних. Показана неспроможність реляційної моделі даних для забезпечення зростаючих вимог до WEB-додатків.Документ Перспективи розбудови державної системи моніторингу довкілля(КНУБА, 2017) Доманецька, Ірина Миколаївна; Серпінська, Ольга ІгорівнаПроаналізовано сучасний стан державної системи моніторингу довкілля України з точки зору її відповідності вимогам Європейського Союзу. Розглянуто результати, що одержані внаслідок участі України в багатьох міжнародних проектах технічної допомоги країнам СЄКЦА з питань комплексного запобігання та контролю забруднення. Визначено перелік першочергових задач екологічної галузі України. Надано пропозиції щодо оптимізації державної системи моніторингу довкілля в контексті нових ратифікованих Україною міжнародних документів. Розглянуто узагальнену модель координації інформаційних потоків між суб’єктами моніторингу в рамках ієрархії WEB-ресурсів, що має на меті консолідацію екологічної інформації на різних рівнях державного управління природокористуванням. Запропоновано шляхи вирішення завдання побудови реєстру викидів і перенесення забруднювачів, як центральної ланки поступової реструктуризації державної системи моніторингу довкілля.Документ Концептуальна модель адаптивної інформаційної системи навчання(КНУБА, 2017) Федусенко, Олена Володимирівна; Федусенко, Анатолій Олександрович; Доманецька, Ірина МиколаївнаСтаття присвячена питанням розробки загальної концептуальної моделі інформаційної системи, призначеної для дистанційного адаптивного навчання. Запропоновано використовувати у такій системі граф дисциплін, який включає в себе графи кожної окремої дисципліни, що поділені на змістовні модулі та теми. Крім того, дана модель включає в себе моделі студентів та підсистему перевірки знань. Дана підсистема обов‘язково містить відкриті питання, оскільки саме вони надають найбільш якісну інформацію про рівень знань кожного зі студентів. Означена інформаційна система може бути використана як в освітніх закладах різного рівня акредитації, так і для дистанційного навчання. Використання запропонованої системи дозволить підвищити якість освіти за рахунок адаптації освітньої програми під індивідуальні потреби кожного студента.Документ Застосування нейромережних технологій для вирішення завдань планування асортименту роздрібної аптеки(КНУБА, 2019) Доманецька, Ірина Миколаївна; Хроленко, Ярослав ОлексійовичУправління асортиментом є однією з найважливіших функцій будь-якого торговельного підприємства. Це зумовлює підвищення зацікавленості аптечного бізнесу щодо впровадження ефективних інструментів маркетингу, і управління асортиментом, зокрема. В роботі проведено аналіз широко використовуваних підходів до управління асортиментом аптеки, а саме метод Дібба-Сімкіна, ABC-аналіз, XYZ-аналіз, змішані методики. Крім того, розглянуто можливості новітніх нейромережних технологій для вирішення завдань прогнозування попиту. Перспективним підходом автори вважають сумісне використання традиційних та новітніх інструментів. На першому етапі за допомогою традиційних інструментів виконується маркетингова категоризація товарів аптеки. Ефективним в даному випадку буде застосування суміщеного крос-АВС-XYZ-аналізу, або багатофакторного АВС-аналізу з послідовним застосуванням XYZ-аналізу. Такий підхід до категоризації товарів допоможе виокремити групи товарів з однаковими «поведінковими» маркетинговими характеристиками. На другому етапі виконується нейромережне прогнозування обсягів споживання аптечних препаратів окремої групи. Ефективність запропонованого підходу обумовлена уникненням вирішення завдання прогнозування споживання для окремих фармацевтичних препаратів, але вирішення його для групи товарів з однаковими «поведінковими» маркетинговими характеристиками. Крім того, нейромережна технологія прогнозування попиту дає змогу врахувати набагато більше факторів.