Цифрова економіка та інформаційні технології

ПРОБЛЕМИ ВИКОРИСТАННЯ ЕЛЕМЕНТІВ ДІДЖИТАЛІЗАЦІЇ У ПРОЦЕСАХ ПЛАНУВАННЯ МАРКЕТИНГОВИХ СТРАТЕГІЙ ПРИ ЗЛИТТЯХ ТА ПОГЛИНАННЯХ

2023-10-20T12:06:18+00:00

У роботі представлено інтегративний аналіз джерел, який дозволяє виявити сучасні тренди в розвитку методів, технологій, інструментів маркетингу, де в умовах глобальної конкуренції зазначається, що раціональним способом збільшення капіталу підприємства є злиття і поглинання, які адекватно реагують на виклики зовнішнього середовища створенням вертикально-інтегрованих структур, що самостійно впливають на зовнішню конкуренцію середовища, знижуючи тім самим ступінь невизначеності. Окрім цього слід зазначити, що використання процесів диджиталізації, використання інструментів автоматизації у процесі прийняття управлінських рішень, в тому числі з точки зору злиттів та поглинань, дозволяє мінімізувати ризики втрати капіталу, ринкової частки, та як результат маркетингового потенціалу компанії в цілому.

МЕТОДИКА ВИБОРУ ПРОТОКОЛУ VPN ПРИ ОРГАНІЗАЦІЇ ВІДДАЛЕНОГО ДОСТУПУ В КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖАХ

2023-01-30T08:42:08+00:00

Метою роботи став аналіз і порівняння продуктивності сучасних рішень віртуальних приватних мереж в умовах стабільного та ненадійного мережевого з’єднання, а також розробка рекомендацій для вибору найліпшого рішення для організації віддаленого доступа в корпоративних мережах.

Для цього були досліджені проблеми вибору протоколу віртуальної приватної мережі; визначений перелік протоколів для порівняльного аналізу; визначені метрики та інструменти для вимірювання продуктивності; проведені експериментальні дослідження продуктивності, що дозволилоі порівняти продуктивність різних рішень, у різних середовищах та умовах застосування та обґрунтувати рекомендації з вибору найліпшого протоколу.

ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ПАРАЛЕЛЬНИХ ОБЧИСЛЕНЬ НА GPU В СЕРЕДОВИЩІ ADOBE AFTER EFFECTS

2023-09-07T12:44:32+00:00

У роботі розглядаються особливості використання паралельних обчислень на базі графічної підсистеми комп’ютера у середовищі Adobe After Effects. Той факт, що використання паралельних обчислень на GPU може значно зменшити час обробки відео приймається більшістю користувачів та розробників плагінів, як беззаперечний, однак на практиці більш висока ефективність GPU в порівнянні з обчисленнями на СPU стає помітною далеко не завжди, а лише при певних обставинах.

Аналіз показав, що Adobe After Effects підтримує декілька способів використання GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units), зокрема це CUDA, OpenCL та Metal [1]. Достовірну оцінку доцільності використання GPGPU в даному випадку забезпечить урахування двох складових:

добре відомої проблеми розпаралелювання програм, пов’язаної з забезпеченням правильної послідовності взаємодій між різними обчислювальними процесами та координації ресурсів, що розділяються між ними;
дихотомії програм, що використовують CUDA, OpenCL abo Metal, представленої стандартним кодом для CPU та кодом для GPU (kernel).

В даній статті наведено дослідження факторів, які впливають на ефективність використання паралельних обчислень на GPU та вплив цих факторів на результати роботи різних технологій GPGPU при виконанні типових операцій у середовищі Adobe After Effects. Результати дослідження можуть бути використані на етапі конфігурування графічної підсистеми комп’ютера для роботи з середовищем.

ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛІ BERT ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПОШУКУ В ІНЖЕНЕРНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ

2022-11-22T08:33:02+00:00

У сучасному цифровому світі, де щодня створюється та поширюється величезна кількість даних, для інженерів стає дедалі складніше знайти відповідну інформацію, намагаючись вирішити свої технічні проблеми або вдосконалити свою технологію. Поточні програми пошуку та керування знаннями значною мірою покладаються на автоматизацію на основі NLP. Останні досягнення в навчанні трансферу NLP призвели до створення потужних моделей, таких як BERT, які добре виконують завдання текстового пошуку у загальній сфері. У цій роботі ми оцінюємо різні підходи до адаптації BERT до галузі інженерії. Ми порівнюємо кілька предметно-спеціальних моделей щодо їхньої здатності ідентифікувати нові технології та призначати теми інженерним статтям. Наші експерименти показують, що доменно-адаптаційна стратегія подальшого попереднього навчання на предметно-специфічних даних без розширення словника забезпечує найкращу продуктивність у вирішенні цих завдань. Після оцінки ми описуємо проблеми та обмеження нашого підходу та надаємо напрямки для майбутніх досліджень.

ПОСЛІДОВНОСТЬ ДІЙ ОПЕРАТОРА: НЕЧІТКИЙ АНАЛІЗ

2023-09-07T12:53:39+00:00

Роботу присвячено рішенню актуальної науково-технічної проблеми удосконалення оцінювання помилковості дій оператора. Обґрунтовано нечітку природу помилковості результатів дій та послідовності дій оператора. Для визначення нечіткої міри помилковості послідовності дій модифіковано відстань Левенштейна. Розглянуто можливості формального аналізу даних когнітивного характеру. Обґрунтовано застосування нечіткого підходу до структурного аналізу часових рядів когнітивних факторів на основі кластеризації нечітких середніх і нечітких множин другого типу. Схема реалізації нечіткого підходу модифікована методом визначення кількості кластерів та методами визначення рівня нечіткості для алгоритму кластеризації нечіткого середнього. Визначено нечіткі ціни операцій вставлення, видалення, заміни дій. Визначено умови виконання та перевірено справедливість обмежень на застосування нечіткої відстані Левенштейна.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ПРОТИ КЛАСИЧНОЇ БІЗНЕС-АНАЛІТИКИ: СУЧАСНІ ТРЕНДИ

2023-08-29T06:38:06+00:00

У роботі представлено інтегративний аналіз джерел, який дозволяє виявити сучасні тренди в розвитку методів, технологій, інструментів бізнес-аналізу. Доводиться, що існує тенденція до впровадження в бізнес-аналіз на всіх рівнях корпоративного управління нових підходів, які дозволяють перейти від реактивного до проактивного аналізу, від статичних до динамічних даних, від аналізу на історичних даних, до оперативного аналізу. В роботі описані методи та практичні реалізації методів, які дозволяють реалізувати: обробку великих даних в різних форматах, які додаються з великою швидкістю, нові алгоритмічні ріення у сфері машинного навчання (ML), інтелектуального аналізу даних (DM) , когнітивних обчислень, обробки природної мови (NLP) і глибокого навчання (DL), мобільні аналітичні додатки, технології візуалізації даних, хмарні технології, аналітику реального часу тощо.