Науковий журнал "Комп'ютерні системи та мережі" Випуск 2, №1, 2020 рік

ISSN 2707-2371

Мельник А.О., Морозов Ю.В., Гаваньо Б.І., Гупало П.А. Біомедична кіберфізична система цілодобового моніторингу функцій легень у пацієнтів із COVID-19.

УДК 004.7

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.001

Легені найбільше вражає коронавірус. Саме тому легені пацієнтів із COVID-19 потребують постійного медичного моніторингу. В роботі розглядається біомедична кіберфізична система цілодобового моніторингу функцій легень у пацієнтів із COVID-19, яка дозволяє лікарям неперервно контролювати основний орган пацієнтів, що вражається коронавірусом, – легені. Її спроектовано так, щоб цілодобово та незалежно від місцеперебування пацієнта контролювати стан його легень. Відтак, створені засоби дозволяють лікареві безперервно на відстані (скажімо, зі свого кабінету) бачити рівень кисню в крові пацієнта.

Ключові слова: гіпоксія, COVID-19, пульсоксиметр, рівень кисню в крові, мобільний додаток, дистанційний моніторинг пацієнтів.

Література. 1. ShrikrushnaSubhashUnhale, QuaziBilalAnsar, ShubhamSanap, SurajThakhre, ShreyaWadatkar, RohitBairagi, SurajSagruleand K. R. Biyani. A REVIEW ON CORONAVIRUS (COVID-19). International Journal of Pharmaceutical and Life Sciences, April 2020, Vol. 6, Issue 4, 109-115. 2. Dai H, Zhang X, Xia J, Zhang T, Shang Y, Huang R, et al. High-resolution chest CT features and clinical characteristics of patients infected with COVID-19 in Jiangsu, China. Int J InfectDis IJID OffPublIntSocInfectDis. (2020) 95:106–12. doi: 10.1016/j.ijid.2020.04.003. 3. Andrew M. Luks, and Erik R. Swenson. Pulse Oximetry for Monitoring Patients with COVID-19 at Home: Potential Pitfalls and Practical Guidance. ANNALSATS Articles in Press. Published June 10, 2020 as 10.1513/AnnalsATS.202005-418FR Copyright © 2020 by the American Thoracic Society. 4. World Health Organization. Novel coronavirus (2019-nCoV) situation report – 13. 2020, [cited 2020 Mar 4]. Available from: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200202-sitrep-13-ncov-v3.pdf?sfvrsn=195f4010_6. 5. Giuseppe Di Lorenzo and Rossella Di Trolio. Coronavirus Disease (COVID-19) in Italy: Analysis of Risk Factors and Proposed Remedial Measures. Front. Med., 09 April 2020 | https://doi.org/10.3389/fmed.2020.00140. 6. O'Carroll O, MacCann R, O'Reilly A, etal. Remote Monitoring of Oxygen Saturation in Individuals with COVID-19 Pneumonia. EurRespir J 2020; in press (https://doi.org/10.1183/13993003.01492-2020). 7. Andrew M Luks , and Erik R. Swenson. Pulse Oximetry for Monitoring Patients with COVID-19 at Home: Potential Pitfalls and Practical Guidance. ANNALSATS Articles in Press. PublishedJune 10, 20оксим20 as 10.1513/AnnalsATS.202005-418FR.

Березко Л.О., Соколов С.Є. Алгоритмічний підхід до проєктування нової медичної апаратури.

УДК 616.71

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.006

Досліджено можливість алгоритмізації проєктування складної електронної медичної апаратури. Таку апаратуру розглядають як елемент біотехнічної системи, що є окремим варіантом кіберфізичної системи. Біотехнічна система – це комплекс, до складу якого входять біологічний об'єкт, електронна медична апаратура та потенційний користувач. Проєктування електронної медичної апаратури має комплексний характер і залежить від особливостей біотехнічної системи. Кожна нова розробка передбачає індивідуальний підхід, але аналіз можливих узагальнених струк-тур біотехнічних систем та особливостей їхніх елементів дає можливість систематизувати послідовність необхідних для їх створення операцій та запропонувати алгоритм проєктування, за яким отримують потрібний результат. Розглядається приклад використання алгоритмічного підходу при проєктуванні електроімпедансної медичної апаратури. Отримані результати можна використати при проєктуванні біотехнічних систем терапевтичного призначення.

Ключові слова: кіберфізичні системи, біотехнічні системи, проєктування.

Література. 1. Jones J. K. Design methods. M.: Мир, 1986, 328 p. 2. Akhutin V. M., Lurie O.B., Nemirko A. P., Popechitelev E. P. Theory and design of diagnostic medical equipment. Tutorial. L.: Iz-in Leningrad University, 1980, 146 p. 3. Edward Lee. Cyber-Physical Systems: Design Challenges // University of California, Berkeley Technical Report No USB / EECS – 2008 – 86 January 23, 2008. 4. Melnik A. Cyber-physical systems multilayer platform and research framework. Advances in cyber-physical systems, 2016, vol. 1, no. 1, p. 1–6. 5. Berezko L., Sokolov S. Biotechnical components of cyber-physical systems // Advances in cyber-physical systems, Lviv Polytechnic National University, 2017, vol. 2, no. 1, p. 1–5. 6. Popechitelev E. P. A systematic approach to solving the problems of biomedical research. // In collection: System analysis in design and management. – 2014, vol. 1, part 1, p. 137–145. 7. Popechitelev E. P. Problems of the synthesis of biotechnical systems. // Medical technology, 2013, No. 2, p. 1–6. 8. Sokolov S. Osnovnye svojstva biotekhnicheskikh sistem // Materialy XII Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferencii Suchasni informatsiini ta electronni tekhnologii, Odessa, 2011, s. 340. 9. Sokolov S. E. Development of medical equipment from the point of view of philosophy of science and technology. // Philosophical jokes, Institute of Philosophy, Logic and Sociology. Lviv: Liga-Pres, 2014, vip. 2, p. 116–131. 10. Sokolov Sergey. Medical biotechnical systems are a special area of science // Philosophical poses, 2018, vip. 1 (7), Lviv: Liga-Pres, p. 31–36. 11. Berezko L. O., Sokolov S. Є. Special features of the design of electronic biomedical equipment. // Bulletin of the National University "Lvivska Politechnika", 2014, No. 806 Computer systems and measures, p. 10–14. 12. Stupko A. I., Smerdov A. A., Sokolov S. E., Bobrovskaya N. I. A sensor for determining the dynamics of resorption of liquids in biological tissues. A. S. No. 589965, 1978. Bul. fig. No. 4, A61B 5/05. 13. Berezko L., Sokolov S., Yuzchak J. Development features of biotechnical components of cyber-physical systems. 2019 IEEE XVth International conference on the perspective technologies and methods in MEMS Design (MEMSTECH), Lviv, 2019, p. 37–40. 14. Smerdov A. A., Stupko A. I., Sokolov S. E. Study of the dynamics of resorption of liquids in biological tissues // Medical technology, 1983, No. 1, p. 44–47. 15. Berezovsky V. A., Matskevich G. V., Smerdov A. A., Stupko A. I., Sokolov S. E. Method of coating needle electrodes. A.S. No. 1409220, 1985, Bul. fig. No. 26, A61B 5/04. 16. Smerdov A. A., Stupko A. I., Sokolov S. E. Method for testing chemicals that change tissue-vascular permeability. A.S. No. 1268144, 1986, Bul. fig. No. 41, A61B 5/04.

Бочкарьов О.Ю. Структурна адаптація процесів збору даних в автономних розподілених системах з використанням методів навчання з підкріпленням.

УДК 004.75:004.896

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.013

Розроблено метод структурної адаптації процесів збирання даних на основі навчання з підкріпленням блоку прийняття рішень щодо вибору дій на структурному та підпорядкованому йому функціональному рівні, який забезпечує ефективніший розподіл вимірювальних та обчислювальних ресурсів, вищу надійність та живучість підсистем збирання інформації автономної розподіленої системи порівняно з методами параметричної адаптації. Зокрема за результатами експериментальних досліджень середня кількість зібраної інформації за один крок із використанням методу структурної адаптації на 23,2 % більша, ніж у випадку використання методів параметричної адаптації. Разом з тим кількість обчислювальних витрат на роботу методу структурної адаптації в середньому більша на 42,3 %, ніж на роботу методів параметричної адаптації. Досліджено надійність роботи методу структурної адаптації за допомогою коефіцієнта збереження ефективності для різних значень інтенсивності потоку відмов процесів збирання даних. За допомогою коефіцієнта швидкості відновлення для різних значень відносних одночасних раптових відмов досліджено живучість множини процесів збирання даних, організованих за методом структурної адаптації. За надійністю роботи метод структурної адаптації переважає методи параметричної адаптації в середньому на 21,1 %. Усереднений показник живучості для методу структурної адаптації більший ніж для методів параметричної адаптації на 18.4 %.

Ключові слова: автономна розподілена система, процес збирання даних, структурна адаптація, навчання з підкріпленням.

Література. 1. Botchkaryov A., Golembo V., Distributed contact sensing system based on autonomous intelligent agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2001, No. 437. pp. 14–20 (in Ukrainian). 2. Botchkaryov A., Golembo V., Models of collective behavior of measuring agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 463, 2002. pp. 19–27 (in Ukrainian). 3. Melnyk A., Golembo V., Botchkaryov A., The new principles of designing configurable smart sensor networks based on intelligent agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 492, 2003. pp. 100–107 (in Ukrainian). 4. Botchkaryov A., Collective behavior of mobile intelligent agents solving the autonomous distributed exploration task, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 546, 2005. pp. 12–17 (in Ukrainian). 5. Botchkaryov A., Structural adaptation of the autonomous distributed sensing and computing systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 688, 2010. pp. 16–22 (in Ukrainian). 6. Botchkaryov A., The problem of organizing adaptive sensing and computing processes in autonomous distributed systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 745, 2012. – pp. 20–26 (in Ukrainian). 7. Botchkaryov A., Golembo V., Applying intelligent technologies of data collection to autonomous cyber-physical systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 830, 2015. pp. 7–11 (in Ukrainian). 8. Botchkaryov A., Organization of adaptive processes of information collection in mobile cyberphysical systems, Proceedings of the Second Scientific Seminar "Cyberphysical Systems: Achievements and Challenges", Lviv Polytechnic National University, Lviv, June 21–22, 2016. pp. 62–67 (in Ukrainian). 9. Cyber-physical systems: data collection technologies / A. Botchkaryov, V. Golembo, Y. Paramud, V. Yatsyuk, ed. A. Melnyk, Lviv, "Magnolia 2006", 2019. 176 p. (in Ukrainian). 10. Multiagent Systems, by Gerhard Weiss (Editor), 2nd edition, The MIT Press, 2013. 920 p. 11. Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, 2nd edition, Wiley, 2009. 484 p. 12. Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, Pearson, 2020. 1136 p. 13. Rastrigin L. A., Ripa K. K., Tarasenko G. S., Random search adaptation, "Zinatne", Riga, 1978. 239 p. (in Russian). 14. E. Klavins, R. Ghrist and D. Lipsky, A Grammatical Approach to Self-Organizing Robotic Systems, IEEE Transactions on Automatic Control. Jun. 2006, Vol. 51, No. 5. pp. 949–962.

Бочкарьов О.Ю. Функціональне узгодження методів організації адаптивних процесів збору даних та методів просторової самоорганізації мобільних агентів.

УДК 004.75:001.896

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.027

Запропоновано спосіб функціонального узгодження методів організації адаптивних процесів збирання даних та методів просторової самоорганізації мобільних агентів паралельним виконанням відповідного процесу збирання даних та процесу управління переміщенням мобільного агента з використанням запропонованого протоколу їх взаємодії та алгоритму планування паралельного виконання, що дозволяє прискорити обчислення в блоці прийняття рішення мобільного агента в середньому на 40,6 %.

Ключові слова: функціональне узгодження, адаптивний процес збору даних, просторова самоорганізація, мобільні агенти.

Література. 1. Botchkaryov A., Golembo V., Distributed contact sensing system based on autonomous intelligent agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2001, No. 437. pp. 14–20 (in Ukrainian). 2. Botchkaryov A., Golembo V., Models of collective behavior of measuring agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 463, 2002. pp. 19–27 (in Ukrainian). 3. Melnyk A., Golembo V., Botchkaryov A., The new principles of designing configurable smart sensor networks based on intelligent agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 492, 2003. pp. 100–107 (in Ukrainian). 4. Botchkaryov A., Collective behavior of mobile intelligent agents solving the autonomous distributed exploration task, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 546, 2005. pp. 12–17 (in Ukrainian). 5. Botchkaryov A., Structural adaptation of the autonomous distributed sensing and computing systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 688, 2010. pp. 16–22 (in Ukrainian). 6. Botchkaryov A., The problem of organizing adaptive sensing and computing processes in autonomous distributed systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 745, 2012. pp. 20–26 (in Ukrainian). 7. Botchkaryov A., Golembo V., Applying intelligent technologies of data collection to autonomous cyber-physical systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 830, 2015. pp. 7–11 (in Ukrainian). 8. Botchkaryov A., Organization of adaptive processes of information collection in mobile cyberphysical systems, Proceedings of the Second Scientific Seminar "Cyberphysical Systems: Achievements and Challenges", Lviv Polytechnic National University, Lviv, June 21-22, 2016. pp. 62–67 (in Ukrainian). 9. Cyber-physical systems: data collection technologies / A. Botchkaryov, V. Golembo, Y. Paramud, V. Yatsyuk, ed. A. Melnyk, Lviv, "Magnolia 2006", 2019. 176 p. (in Ukrainian). 10. Multiagent Systems, by Gerhard Weiss (Editor), 2nd edition, The MIT Press, 2013. 920 p. 11. Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, 2nd edition, Wiley, 2009. 484 p. 12. Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, Pearson, 2020. 1136 p. 13. Botchkaryov A., Golembo V., Popaduk H., Self-organization of a team of mobile agents in space: the formation of a polygon, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 523, 2004. pp. 15–23 (in Ukrainian). 14. Botchkaryov A., Golembo V., Popaduk H., Development and solution of test problems of spatial self-organization of a multi-agent system, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 546, 2005. pp. 17–23 (in Ukrainian). 15. Botchkaryov A., Golembo V., Popaduk H., The problem of algorithmic support of collective behavior of autonomous mobile agents in problems of spatial self-organization, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 603, 2007. pp. 26–30 (in Ukrainian). 16. Botchkariov A., Golembo V., Popaduk H. Methods of spatial self-organization of mobile agents' collective: ways of application // Proceeding of the 3-rd International Conference ACSN-2007, Lviv Polytechnic National University, September 20–22, 2007. pp. 107–108.

Клушин Ю.С. Захарчин Ю.Б. Підвищення швидкості роботи веб-додатків.

УДК 004.021; 004.383

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.033

Односторінкові веб-додатки – це технологія веб-додатка, яка складається з однієї веб-сторінки, яка взаємодіє з користувачем, динамічно генеруючи поточну сторінку, а не завантажує цілі нові сторінки з сервера. Наведено методику створення веб-додатка на основі SPA технології (односторінковий веб-додаток) як метод підвищення швидкості роботи веб-додатків на основі використання сучасних фреймворків, інструментів та засобів розроблення клієнтської та сер-верної частини односторінкового веб-додатка. На основі цієї методики розроблений власний веб-додаток і на його основі визначена швидкість відгуку, яка є меншою ніж оптимальна швидкість відгуку для односторінкових веб-додатків. Дано роз'яснення, завдяки яким рішенням збільшується швидкість відгуку та продуктивність роботи в односторінковому веб-додатку та чому створення багатосторінкового сайту є не найкращою ідеєю.

Ключові слова: односторінковий веб-додаток, база даних, багатосторінковий веб-додаток, нереляційна база даних, реляційна база даних, Backend технології, сервер, JavaScript.

Література. 1. Black C., Building a Single Page Web Application with Knockout.js / Black C., Ly D. Packt Publishing, 2014. 152 p. 2. Monteiro F., Learning Single-page WebApplicationDevelopment / Monteiro F. – Packt Publishing, 2014. 214 p. 3. Mikovski M., Development of one-page web applications / Mikovski M. DMK Press, 2014. 512 p. 4. Brown E., Web Development with Node and Express / Brown E. O`Really, 2017. 336 p. 5. Young A., Meck B., Cantelon M., Node.js in Action / Young A., Meck B., Cantelon M. Manning, 2018. 432 p. 6. Chinnathambi K., Learning react / Chinnathambi K. – Addison Wesley, 2019. 368 p. 7. Tielens M. T, React in Action / Tielens M. T. Manning, 2019. 368 p. 8. Banker K., Bakkum P., Shaun V., Hawkins T., MongoDB in Action / Banker K., Bakkum P., Shaun V., Hawkins T. Manning, 2016. 482 p. 9. Official site of AngularJS. – Access mode https://angularjs.org/ Access date: 13.05.2020. 10. Seshardi S., AngularJS: Up and Running. / Seshadri S., Green B. – O'Reilly Media, 2014. 322 p. 11. Herrington J., Learning AngularJS. / Herrington J. – Packt Publishing, 2015. 235 p. 12. Official ReactJS website. – Access mode https://uk.reactjs.org/Access date: 13.05.2020. 13. The official website of Node.JS. Access mode https://nodejs.org/en/Access date: 13.05.2020.

Кушнір Д.О., Парамуд Я.С. Алгоритм оперативного наведення засобів вимірюваьно–керувального вузла кіберфізичної системи на рухомий об'єкт.

УДК 004.415.2

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.044

За результатами аналізу літературних джерел встановлено. що одними з основних вузлів кіберфізичних систем є вимірювально–керувальні вузли. Одним із завдань, розв'язання яких покладено на такі вузли, є наведення засобів спостереження за рухомими об'єктами. Запропоновано алгоритм наведення, який полягає в оперативному опрацюванні результатів спостережень, передбаченні найімовірнішого напрямку руху та формуванні команд для максимального наближення зображення рухомого об'єкта до центра інформаційного кадру. Розроблений алгоритм базується на алгоритмі навчання з підкріпленням DDPG. Засоби розпізнавання реалізовують можливості моделі YOLOv3. Використані додаткові програмні фільтри для покращення якості розпізнавання. Алгоритм верифіковано на експериментальній фізичній моделі з використанням дрона. Результати експериментальних досліджень підтвердили функціонування алго-ритму наведення в реальному часі.

Ключові слова: кіберфізична система, вимірювально–керувальний вузол, навчання з підкрпіленням, алгоритм наведення, дрон.

Література. 1. Melnyk А., (2016, November). Cyber–physical systems multilayer platform and research framework. Advances in Cyber–Physical Systems [Online]. Available: http://science.lpnu.ua/acps/all–volumes–and–issues/volume–1–number–1–2016/cyber–physical–systems–multilayer–platform–and. 2. Botchkaryov О., Golembo V., Paramud Y., Yazuk V., Cyber–physical systems: technologies of data collection [Text]: monography – O. Botchkaryov, V. Golembo, Y. Paramud, V. Yazuk. Editorial chiev: prof. A. Melnyk, Lviv: Magnolia 2006, 2019. 176 p. pp. 10–12. 3. Koubaa A., Qureshi B., (2018, March). DroneTrack: Cloud–Based Real–Time Object Tracking using Unmanned Aerial Vehicles, IEEE Access [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2811762 4. Ding G., Zhang L., Lin Y., Tsiftsis T., Yao Y. (2018, January). An Amateur Drone Surveillance System Based on the Cognitive Internet of Things, IEEE Communications Magazine [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/MCOM.2017.1700452 5. Pons P., Jaen J., Catala A. (2015, November). Developing a depth–based tracking system for interactive playful environments with animals, ACE '15: Proceedings of the 12th International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/2832932.2837007 6. Kushnir D., Paramud Y. (2020, June). The algorithm of Cyber–Physical system targeting on a movable object using the smart sensor unit, Scientific–Technical Journal "Advances in Cyber–Physical Systems". Vol. 5, No. 1, 2020. 7. Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, Demis Hassabis (2015, February). Human–level control through deep reinforcement learning [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/nature14236 8. Josh Achiam (2020 January). Deep Deterministic Policy Gradient [Online]. Available: https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/ddpg.html 9. John Schulman, Oleg Klimov, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford (2017 July). Proximal Policy Optimization [Online]. Available: https://openai.com/blog/openai–baselines–ppo/ 10. Josh Achiam (2020 January). Soft Actor–Critic [Online]. Available: https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/sac.html 11. Eren Unlu, Emmanuel Zenou, Nicolas Riviere, Paul–Edouard Dupouy (July 2019). Deep learning– based strategies for the detection and tracking of drones using several cameras [Online] Available: https://doi.org/10.1186/s41074–019–0059–x 12. D. Kushnir, Y. Paramud, (2019, November). Methods for real–time object searching and recognizing in video images on ios mobile platform. Computer Systems and Networks. Vol. 1, Number 1. [Online]. 1. (1). pp. 24–34. Available: https://doi.org/10.23939/csn2019.01.024

Очерклевич О.Б., Гнатович А.О.І. Методи семантичного аналізу при анотованому узагальненні текстових документів.

УДК 004.75:004.896

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.053

Розглянуто використання семантичного аналізу при узагальненні текстових документів. Проаналізовано найпоширеніші методи узагальнення текстових документів та оцінювання якості результатів оцінювання. Наведено особливості вдосконаленого методу анотаційного узагальнення текстових документів, який використовує принципи прихованого семантичного аналізу та елементи нечіткої логіки для виявлення семантично важливих речень. Запропоновано використання нового підходу до оцінювання ефективності узагальнення, основаного на елементах нечіткої логіки та на статистичному показнику, що використовується для оцінювання важливості слів у контексті та класу документа, що дає змогу визначити міру відповідності вмісту оригінального документа та його резюме. Наведено результати верифікації запропонованих засобів, що засвідчують їхню ефективність.

Ключові слова: текстовий документ, анотоване узагальнення, семантичний аналіз, нечітка логіка, оцінювання, ефективність.

Література. 1. Ahmad K., Vrusias B. PCF Oliveira: Final evaluation and categorization of the text. Proceedings of the 26th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Toronto, Canada, 2003. pp. 443–444. 2. Ginek J., Hedgehog K.: A practical approach to automatic generalization of the text. Proceedings of the ELPUB '03 Conference, Guimarães, Portugal, 2003, pp. 378–388. 3. Gong Yu., Liu X.: Generalization of the general text by means of measurement of relevance and the hidden semantic analysis. Proceedings of the 24th Annual ACM SIGIR International Conference on Information Research and Development, New Orleans, Louisiana, USA, 2001. pp. 19–25. 4. HP Edmundson: New methods for automatic removal. Journal of the Association of Computers 16 (2), 2001. pp 228–264. 5. Kupiek J., Pedersen J., Chen F.: Summary: Proceedings of the Eighteenth Annual ACM SIGIR International Conference on Information Search Research and Development, Seattle, Washington, USA, 1995. pp. 68–73. 6. Radev R., Teufel S., Saggion H., Lam V., Blitzer J., Qi H., Celebi A., Liu D., Drabek E.: Problems of evaluation in a large generalization of documents. Issue 41st Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Sapporo, Japan, 2003. pp. 375–382. 7. Understanding Inverse Document Frequency: On theoretical arguments for IDF. Stephen Robertson. Reprinted from: Journal of Documentation 60, No. 5, pp. 503–520. 8. Using Latent Semantic Analysis in Text Summarization and Summary Evaluation. Josef Steinberger, Karel Jezek/https://www.researchgate.net/publication/313673360. 9. Design System of Image Recognition Based on Neural Network / Vitaliy Yarkun, Yaroslav Paramud and Roman-Andriy Ivantsiv // 15th International Conference. The Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM`2019). Polyana (Svalyava), Ukraine, February 26 – March, 2019. – рр. 2/41–2/44. 10. Paramud Y., Yarkun V. Method rozpiznavannya symvoliv na zobragennyakh na osnovi zhortkovoii neiironnoi meregi./ Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2018, No. 905, pp. 96–105 (in Ukrainian).

Парамуд Я.С., Рак Т.Є., Торський М.В. Принципи моніторингу та керування у мережі зарядних станцій електричних автомобілів.

УДК 004.75:004.896; 681.3

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.059

Досліджено принципи побудови, моніторингу, керування та організацію безпеки у мережі зарядних станцій електричних автомобілів. Запропоновано використання елементів сучасних клієнт-серверних технологій та елементів кіберфізичних систем у таких мережах. Розроблено базову структуру кіберфізичної системи керування мережею зарядних станцій. Розроблено та досліджено серверні та клієнтські засоби мережі. Наведено структурні та функціональні рішення серверної та клієнтської частин. Проаналізовано потенційні вразливості мережі до кібератак. Запропоновано використання у мережі ефективних засобів захисту від кібератак.

Ключові слова: моніторинг, керування, мережа, зарядна станція, сервер, кібербезпека.

Література. 1. Facilitating e-mobility: EURELECTRIC views on charging infrastructure. EURELECTRIC Position Paper, March, 2012. 2. Falvo M. C., Martirano L., Sbordone D., and Bocci E. Technologies for Smart Grids: a brief review. Proc. IEEE EEEIC 2013, 12th Int. Conf. on Environment and Electrical Engineering. 3. Falvo M. C., Carmen Maria, et al. EV charging stations and modes: International standards. Power Electronics, Electrical Drives, Automation, and Motion (SPEEDAM), 2014 International Symposium on. IEEE, 2014. 4. Checkoway, Stephen, et al. Comprehensive experimental analyses of automotive attack surfaces. USENIX Security Symposium. 2011. 5. Kocher Paul, et al. Security as a new dimension in embedded system design. Proceedings of the 41st annual Design Automation Conference. ACM, 2004. 6. Samrat Acharya, Yury Dvorkin, Ramesh Karri. Public Plug-in Electric Vehicles + Grid Data: Is a New Cyberattack Vector Viable" 27 Feb, 2020. 7. Veneri O., Ferraro L., Capasso C., Iannuzzi D. Charging Infrastructures for EV: Overview of Technologies and Issues, 2012 IEEE ESARS, Electrical Systems for Aircraft, Railway and Ship Propulsion Conference, Oct. 2012. 8. Yuan Y., Li Z., and Ren K. Modeling load redistribution attacks in power systems. IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 2, no. 2, 2011. pp. 382–390. 9. Amal Ahmed Anda and Daniel Amyot. Arithmetic Semantics of Feature and Goal Models for Adaptive Cyber-Physical Systems. Sep, 2019. 10. Cyber-physical systems: data collection technologies / A. Botchkaryov, V. Golembo, Y. Paramud, V. Yatsyuk, ed. A. Melnyk, Lviv, «Magnolia 2006», 2019. 176 p. (in Ukrainian). 11. Features of classification and application of telecommunication interfaces in cyberphysical systems. Miyushkovich E.G. Paramud Y.S. Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, 2015, No. 830. PP. 106–115 (in Ukrainian). 12. Grebeniak A., Miyushkovych E., Paramud Y. Digital interfaces in cyber-physical systems// Advances in Cyber-Physical Systems. – Volume II, Number 1, 2017. pp. 6–10. 13. Ihnatovych A., Paramud Y. Metody shyfruvannya informatsii iz vykorystannyam maskuyuchyh symvoliv. Transactions on Computer sceins and information tehnologi, Lviv Polytechnic National University Press, 2015, No. 826. pp. 21–27 (in Ukrainian). 14. Melnyk A. O. Multilevel basic cyber-physical system platform : Cyber-physical systems: achievements and challenges. First scientific seminar materials (June 25-26, 2015, Lviv). 2015. pp. 5–15. 15. Raju Gottumukkala, Rizwan Merchant, Adam Tauzin, Kaleb Leon, Andrew Roche, Paul Darby. Cyber-physical System Security of Vehicle Charging Stations. April, 2019. 16. Salo A. Simulation of automatic water purification machine for vending cyber physical systems. Technology audit and production reserves. No. 2/2 (40), 2018. pp. 16–21.

Пастернак І.І. Принципи побудови програмних засобів системи налаштування інтегрованих плат.

УДК 004.382, 004.384

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.068

Висвітлено функціональні можливості та зручність використання системи налаштування інтегрованих плат. Також визначено, що всі вони надають базовий функціонал для роботи апаратними продуктами і лише деякі дозволяють використовувати розширені можливості, що часто можуть бути потрібними. Наведено способи комунікації з цією програмою. Досліджено, що із використанням інтерфейса користувача проєкт є більш зрозумілим, гнучким та зручним для використання. Описано, який саме вплив мають такі кроки, як вибір мови і середовища програмування, програмних засобів, розроблення функціонального забезпечення, а також створення алгоритмів роботи тощо. Проаналізо-вано стан сучасних системних інтегрованих плат та визначено основний набір компонентів, що потрібен планам для коректного функціонування. Розроблено блок-схеми алгоритмів для визначення основних можливостей системи налаштування інтегрованих плат. Після діагностики інтегрованої плати з використанням різних сучасних систем виявлено такі незручності: якщо особисто не слідкувати за отриманням даних і не аналізувати їх, потім потрібно буде витратити багато часу для перечитування інформації, бо немає можливості скористатися пошуком; при тривалому з'єднання вікно не очищується, тому використання пам'яті стрімко зростає, після чого помітні затримки в роботі застосунку; неможливість використання кількох з'єднань водночас, що необхідно, якщо на плату встановлено кілька операційних систем, які працюють незалежно одна від однієї.

Проаналізовано вибір середовища розробки сиестеми інтегрованих плат. Визначено актуальну проблему в середовищі використання, що потребує її вирішення з використанням системи для налаштування системних плат. Встановлено той факт, що область розроблення, діагностики та налаштуван-ня апаратних засобів стрімко розвивається і постійно потребує нововведень. Обґрунтовано, що всі програмні засоби, що розробляються, повинні поєднувати високу надійність, доступну ціну, невисокі апаратні затрати та точність наданих результатів. Визначено технічний засіб: периферійний інтерфейс для обміну інформацією. Вибір зроблено, враховуючи такі вимоги до нього: дуплексність, асинхрон-ність, надійність, ціна, доступність реалізації. Вирішено використовувати інтерфейс UART.

Ключові слова: плата, інтегрована плата, тестування інтегрованих плат.

Література. 1. Pelezhko D. D. Object technologies C ++ 11 / D. D. Pelezhko, V. M. Teslyuk. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House, 2013, 360 p. 2. Melnyk A. О. COMPUTER ARCHITECTURE / Anatoliy Oleksiyovych Melnyk. – Lutsk: Volyn Regional Printing House, 2008, 470 p. 3. Bilas O. E. Quality of software and testing / Orest Bilas. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House, 2011, 216 p. 4. Kravets P. O. Object-oriented programming / Petro Kravets. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House, 2012. 624 p. 5. Petrik M. R. Software modeling: scientific and methodical manual / MR Petrik, O. Yu. Petryk Ternopil: Ivan Pulyuy TNTU Publishing House, 2015. 200 p. 6. Robert J. Oberg "COM Technology Fundamentals and Programming = Understanding and Programming COM: A Practical Guide to Windows 2000 First Edition". M .: Williams, 2000. 480 р. 7. McGregor J., Sykes D. "Testing object-oriented software". K: Diasoft, 2002. 432 р. 8. Tamre L. Introduction to software testing. M.: Williams, 2003. 368 р. 9. Douglas Kamer, Devid L. Stevens // TCP / IP Networks, Vol. 3. Development of client / server applications. M.: Williams, 2002. 592 р.

Пуйда В.Я., Стоян А.О. Дослідження методів виявлення об`єктів на відеозображеннях.

УДК 681.3, 004.62

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.080

Завдання виявлення об'єктів на відеозображеннях характерна для сучасних систем технічого зору (СТЗ), орієнтованих на різні функціональні застосування. Виявляти об`єкти можна як на статичних відеозображеннях, так і на виділених з відеопотоку кадрах. За своєю суттю виявлення об'єктів на відеозображенні, як правило, означає виявлення яскравісних чи кольорових неоднорідностей, які на подальших етапах можна трактувати як фізичні об`єкти. Крім цього, ще можна виконувати операції визначення координат, лінійних розмірів та інших характеристик цих неоднорідностей, які надалі використовувати для розв'язання інших задач в СТЗ, наприклад, для ідентифікації об`єктів.

Досліджено три алгоритми, які можна використати для виявлення об'єктів різної природи за різними підходами: виявлення кольорових неоднорідностей, визначення міжкадрової різниці, використання детектора особливих точок. Як вхідну інформацію використовують відеопотік, що вводиться з відеокамери або з файла типу "mp4". Моделювали алгоритми на універсальному комп`ютері та на апаратній платформі з відкритим кодом, побудованій на базі процесора Broadcom BCM2711, quad-core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC із робочою частотою 1,5 GHz. Програми моделювання підготовлено в середовищі Visual Studio 2019 з використанням бібліотек OpenCV4 для Windows 10 на універсальному ПК та Linux (ОС Raspbian Buster) для платформи з відкритим кодом. Здійснено порівняльний аналіз вибраних методів. Отримані результати можна використати в наукових дослідженнях та для проєктування реальних СТЗ різного функціонального призначення.

Ключові слова: виявлення об'єктів на відеозображенні, особливі точки, детектор ORB, комп'ютерний зір, виявлення рухомих об'єктів, HSV колірна модель.

Література. 1. A Fast HSV Image Color and Texture Detection and Image Conversion Algorithm / Monika Deswal1 , Neetu Sharma2 – International Journal of Science and Research (IJSR). 2. Wenchao Huang, Yake Kang, Song Zheng. An improved frame difference method for moving target detection, Chinese Automation Congress (CAC) 2017, pp. 1537–1541, 2017. 3. An Improved ORB Algorithm of Extracting and Matching Features / Lei Yu1 , Zhixin Yu1 and Yan Gong2 - International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 8, No. 5 (2015), pp. 117–126. 4. Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua P. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features // 11th European Conference on Computer Vision (ECCV), Heraklion, Crete. LNCS Springer, September 2010. 5. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF / Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige Gary Bradski Willow Garage, Menlo Park, California. 6. Harris, C., Stephens, M., 1988, A Combined Corner and Edge Detector, Proceedings of 4th AlveyVision Conference. 7. R.P. a. T.D. Edward Rosten. Faster and better: a machine learning approach to corner detection, 2008. 8. A Fast HSV Image Color and Texture Detection and Image Conversion Algorithm / Monika Deswal1, Neetu Sharma2. International Journal of Science and Research (IJSR). 9. Max K. Agoston. Computer Graphics and Geometric Modelling: Mathematics (v. 2) 2005th Edition. 10. Jayaraman, S. Digital Image Processing. Tata McGraw Hill, 2009. 11. Multiresolution Image Processing and Analysis / A. Rosenfeld. Springer-Verlag, 1984. 12. Baya H., Essa A., Tuytelaarsb T., Van Goola L., Speeded - Up Robust Features (SURF). 13. Volodymyr Puyda. SURF features extraction in a computer vision system. advances in cyber-physical systems, Volume 1, Number 1 (2017). 14. Lozynsky V., The matching filtration on the basis of differential PCM // Proceedings of the International Conference Metody i Technika Przetwarzania Sygnaіуw w Pomiarach Fizycznyh MSM'2003, Rzeszуw, Poland, 2003. S. 193–201. 15. Kharkevych O. O. Spektry ta analiz. М.: Fizmathiz, 1962. 236 p. (in Russian).

Смолянік Я.В., Пузирьов С.В. Інтеграція камери ESP32-CAM OV2604 з мобільними месенджерами.

УДК 004.725

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.088

Розглянуто питання про створення IP-камери на основі модуля ESP-32 CAM та інтеграцію та передавання знімків до месенджеру. Запропоновано забезпечення та підвищення безпеки під час передавання даних та взаємодії з ботом. Також запропоновано створити спеціальний telegram бот за допомогою Telegram API для отримання знімків з камери в будь-який час при встановленому з'єднанні з інтернетом. Проаналізовано ефективність роботи мікроконтролера за заданої задачі. Запропоновано використання протоколу передавання MQTT та розглянуто його переваги для цієї системи. Наведено приклади вдосконалення цього проєкту, компонування цього модуля, обговорено місце та сфери застосування цього модуля. Визначено переваги модуля ESP-32 CAM саме для цієї задачі. З'ясовано, чому він кращий у своєму сегменті для початкових робіт і вдосконалення знань у цій роботі. Наведено приклади використання модуля з іншими мобільними застосунками.

Ключові слова: модуль ESP-32 CAM, месенджер, MQTT, переваги, мікроконтролер, telegram.

Література. 1. Agus Kurniawan. Internet of Things Projects with ESP32: Build exciting and powerful IoT projects using the all-new Espressif ESP32. 2019. 252 p. 2. Peter Hoddie, Lizzie Prader. IoT Development for ESP32 and ESP8266 with JavaScript: A Practical Guide to XS and the Moddable SDK. 2020. 628 p. 3. Neil Cameron. Electronics Projects with the ESP8266 and ESP32: Building Web Pages, Applications, and WiFi Enabled Devices. 2020. 723 p. 4. Craig Hunt. TCP/IP Network Administration (3rd Edition; O'Reilly Networking). 2020. 746 p. 5. Gaston C. Hillar. MQTT Essentials – A Lightweight IoT Protocol. 2017. 280 p. 6. Cuno Pfister. Getting Started with the Internet of Things: Connecting Sensors And Microcontrollers To The Cloud. 2011. 194 p. 7. Douglas Comer. Internetworking with TCP/IP Volume One. 2013. 744 p. 8. Momot M. V. Mobilnyie robotyi na baze ESP32 v srede Arduino IDE.(in Russian) 2016. 272 p. 9. Douglas Crockford. The Good Parts: The Good Parts. 2008. 176 p. 10. Pradeeka Seneviratne. Hands-On Internet of Things with Blynk: Build on the power of Blynk to configure smart devices and build exciting IoT projects. 2018. 266 p. 11. Dogan Ibrahim, Ahmet Ibrahim. The Official ESP32 Book. 2017. 286 p. 12. Marco Schwartz. Internet of Things with ESP8266. 2016. 226 p. 13. Manoj Thakur. Zero to Hero ESP8266. 2016. 127 p. 14. Y. Krainyk, A. Razzhyvin, O. Bondarenko, I. Simakova Internet-of-things device set configuration for connection to wireless local area network. In: Second International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (CMIS – 2019), 2019, pp. 885–896.

Тимощук П.В. Спрощена модель нейронної мережі дискретного часу для паралельного сортування.

УДК 004.032.026

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.094

Запропоновано модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих рівнянь і ступінчастими функціями. Модель базується на спрощеній нейронній схемі дискретного часу, призначеній для ідентифікації максимальних/minimal за значеннями вхідних даних, яка описується різницевим рівнянням і ступінчастими функціями. Визначається обмеження згори на кількість ітерацій, необхідних для досягнення пошуковим процесом збіжності до встановленого стану. Модель не потребує знання діапазону зміни вхідних даних. Для використання моделі має бути відомою мінімальна різниця між значеннями вхідних даних. Мережа придатна для обробки невідомих вхідних даних зі скінченними значеннями, розміщеними у довільному невідомому скін-ченному діапазоні. Мережа характеризується незначними обчислювальною складністю і складністю програмної реалізації, довільною скінченною роздільною здатністю вхідних даних, швидкодією. Наведено результати комп'ютерного моделювання, які ілюструють ефективність мережі.

Ключові слова: паралельне сортування, нейронна мережа, різницеве рівняння, обчислювальна складність, апаратна реалізація.

Література. 1. Knuth D. E., The Art of Computer Programming, Sorting and Searching. Reading, MA: Addison-Wesley, 1973. 2. Akl S. G., Parallel Sorting Algorithms, Orlando, FL: Academic, 1985. 3. Atkins M., "Sorting by Hopfield nets", in Proc. Int. Joint Conf. Neural Netw., Washington, DC, USA, 1989, pp. 65–68. 4. Takefuji Y. and Lee K.-S., "A super parallel sorting algorithm based on neural networks", IEEE Trans. Circuits Syst., vol. CAS–37, 1990. no. 11, pp. 1425–1429. 5. W. Chen and K. Hsieh, "A neural sorting network with O(1) time complexity", in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. III, San Diego, CA, 1990, pp. 793–798. 6. Kwon T. M. and Zervakis M., „A parallel sorting network without comparators: A neural network approach," in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. I, Baltimore, MD, 1992, pp. 701–706. 7. Tseng Y.-H. and Wu J.-L., "Solving sorting and related problems by quadratic perceptrons", Electron. Lett., 1992. vol. 28, no. 10, pp. 906–908. 8. Wang J., "Analysis and design of an analog sorting network," IEEE Trans. Neural Networks, 1995. vol. 6, no. 4, pp. 962–971, Jul. 9. Kwon T. M. and Zervakis M., "KWTA networks and their applications", Multidimensional Syst. and Signal Processing, 1995. vol. 6, no. 4, pp. 333–346, Oct. 10. Wang J., "Analysis and design of a k-winners-take-all model with a single state variable and the Heaviside step activation function", IEEE Trans. Neural Networks. Sept. 2010. vol. 21, no. 9, pp. 1496–1506. 11. Alnuweiri H. M. and Kumar V. K. P., "Optimal VLSI sorting with reduced number of processors", IEEE Trans. Comput., 1991. vol. C-40, pp. 105–110. 12. Rovetta S. and Zunino R., "Minimal-connectivity programmable circuit for analog sorting", IEE Proc. Circuits, Devices Syst., vol. 146, no. 3, pp. 108–110, Aug. 1999. 13. Cichocki A. and Unbehauen R., Neural Networks for Optimization and Signal Processing. New York, NY, USA: Wiley, 1993. 14. Tymoshchuk P. V., "A discrete-time dynamic K-winners-take-all neural circuit", Neurocomputing, vol. 72, 2009, pp. 3191–3202.

Шевченко А.Г., Пузирьов С.В. Створення апаратно-програмної платформи для сучасного застосування інтернету речей на основі туманних обчислень з використанням технологій CLOUD-NATIVE.

УДК 004.9

https://doi.org/10.23939/csn2020.01.102

Питання цифрової трансформації на цей момент є дуже актуальним у зв'язку з епідеміо-логічною ситуацією і переходом систем до цифрового середовища. IoT є одним із головних рушіїв цифрової трансформації. Internet of things (IoT) – це розширення всесвітньої мережі, яка об'єднує сенсори, контролери та інші різноманітні пристрої, так звані "things", які обмінюються даними між собою за допомогою всесвітньої мережі. Розроблення апаратно-програмного комплексу для організації туманних та граничних обчислень було поділено на три рівні: апаратний, оркестровий, прикладний, який поділяється на програмну та архітектурну частини. Апаратну частину реалізовано із застосуванням двох версій міні-комп'ютера Raspberry Pi: Raspberry Pi 4 та Raspberry Pi Zero, які підключаються в режимі master-slave. З боку оркестрової частини було використано технології K3S, Knative та Nuclio. Для реалізації програмної частини прикладного рівня було використано такі технології, як сервісна сітка Linkerd, система обміну повідомленнями NATS, реалізація протоколу RPC GRPC, бази даних TDengine, Apache Ignite, Badger. Архітектурну частину створено як стандарт розробки API, тому й можна застосовувати до різноманітних IoT програмних рішень будь-якою мовою програмування. Створену систему можна використовувати як платформу для побудови сучасних IoT-рішень за принципом туман-них граничних обчислень.

Ключові слова: Internet of Things, IoT-платформа, Контейнерні технології, Digital Twin, API.

Література. 1. Internet of Things (IoT) Applications for Enterprise Productivity / Koç, Erdinç // IGI Global. 2020. P. 26–28. 2. The Acceleration of Digitization as Result of COVID-19 [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www2.deloitte.com/global/en/blog/responsible-business-blog/2020/acceleration-of-digitization-as-result-of-covid-19.html 3. What is Digital Workspace - Digital Workspace Definition [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.citrix.com/ru-ru/glossary/what-is-digital-workspace.html 4. The Evolution of the Internet of Things [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.ti.com/lit/ml/swrb028/swrb028.pdf?ts=1606342825763&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.g oogle.com%252F 5. IoT market size worldwide 2017–2025 / Statista [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.statista.com/statistics/976313/global-iot-market-size/ 6. 2020 International Conference on Applications and Techniques in Cyber / Jemal H. Abawajy, Kim-Kwang Raymond Choo, Zheng Xu, Mohammed Atiquzzaman // Springer Nature 2020. P. 540–541. 7. The IoT Revolution: challenges and opportunities [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.gbnews.ch/the-iot-revolution/ 8. 5 challenges still facing the Internet of Things – IoT Now – How to run an IoT enabled business [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.iot-now.com/2020/06/03/103228-5-challenges-still-facing-the-internet-of-things/ 9. The Five Essential IoT Requirements and How to Achieve Them [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.cognizant.com/whitepapers/the-five-essential-iot-requirements-and-how-to-achieve-them-codex4241.pdf. 10. Internet of Things (IoT) Applications for Enterprise Productivity / Koç, Erdinç // IGI Global 2020. P. 9–16. 11. Definition of Edge Computing – Gartner Information Technology Glossary [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/edge-computing#:~:text=Edge%20computing%20is%20part%20of,produce%20or%20consume%20that%20inform ation. 12. computing-overview.pdf [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/trends/iot/docs/computing-overview.pdf. 13. Edge Computing vs. Fog Computing: What's the Difference? [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.cmswire.com/information-management/edge-computing-vs-fog-computing-whats-the-difference/#:~:text=%E2%80%9CFog%20computing%20and%20edge%20computing%20are%20effectively%2 0the%20same%20thing.&text=So%2C%20with%20Fog%20computing%2C%20the,itself%20without%20being %20transferred%20anywhere. 14. Differences between Cloud, Fog and Edge Computing in IoT – Digiteum [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.digiteum.com/cloud-fog-edge-computing-iot . 15. What is a Container? / App Containerization / Docker [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.docker.com/resources/what-container 16. Cloud Native Computing Foundation [Електронний ресурс] / Rezhym dostupu: https://www.cncf.io/ 17. Services for CNCF projects / Cloud Native Computing Foundation [Elektronnyy resurs] / Режим доступу: https://www.cncf.io/services-for-projects/ 18. CNCF Cloud Native Interactive Landscape [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://landscape.cncf.io/ 19. IoT Hardware Guide | 2019 Prototyping Boards & Development Kit Options [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.postscapes.com/internet-of-things-hardware/ 20. Raspberry Pi Microcomputers: the icing on the IoT cake / Indeema Software [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://indeema.com/blog/raspberry-pi-microcomputers--the-icing-on-the-iot-cake 21. rpi_DATA_2711_1p0_preliminary.pdf [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://www.raspberrypi.org/documentation/hardware/raspberrypi/bcm2711/rpi_DATA_2711_1p0_preliminary.pdf 22. K3s: Lightweight Kubernetes [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://k3s.io/ 23. Knative [Elektronnyy resurs] / Режим доступу: https://knative.dev/ 24. Nuclio: Serverless Platform for Automated Data Science [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://nuclio.io/ 25. The world's lightest, fastest service mesh. / Linkerd [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://linkerd.io/ 26. NATS – Open Source Messaging System / Secure, Native Cloud Application Development [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://nats.io/ 27. gRPC – A high-performance, open source universal RPC framework [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://grpc.io/ 28. Open Source In-Memory Computing Platform – Apache Ignite® [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://ignite.apache.org/ 29. TAOS Data / Big Data Platform Designed and Optimized for IoT [Електронний ресурс] / Rezhym dostupu: https://www.taosdata.com/en/ 30. GitHub-dgraph-io/badger: Fast key-value DB in Go. [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://github.com/dgraph-io/badger. 31. Implementing Domain-Driven Design / Vaughn Vernon // Academic Press. 2013. P. 1–6. 32. Event-Driven Architecture: How SOA Enables the Real-Time Enterprise / Hugh Taylor, Angela Yochem, Les Phillips, Frank Martinez // Pearson Education. 2009. P. 11–13. 33. Microservices [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://martinfowler.com/articles/microservices.html 34. Serverless [Elektronnyy resurs] / Rezhym dostupu: https://martinfowler.com/bliki/Serverless.html 35. Digital Twin Driven Smart Manufacturing / Fei Tao, Meng Zhang, A.Y.C. Nee // Wesley. 2019. P. 7–10.

Титульні сторінки

Редакційна колегія серії "Комп'ютерні системи та мережі"

Головний редактор: д-р техн.наук, проф. Анатолій Мельник, Національний університет "Львівська політехніка", Україна

Заступник головного редактора: д-р техн.наук, проф. Адріан Наконечний, Національний університет "Львівська політехніка", Україна

Відповідальний секретар: доц., канд. техн. наук Ярослав Парамуд, Національний університет “Львівська політехніка", Україна

Члени редакційної колегії

  • д-р техн. наук, проф. Валерій Глухов, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Олександр Дрозд, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Андрій Коваленко, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Сергій Лупенко, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Георгій Луцький, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Віктор Мельник, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Ігор Микитин, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Зиновій Мичуда, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Ярослав Николайчук, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Любомир Пархуць, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Оксана Поморова, Польща
  • д-р фіз. -мат. наук, доц. Роман Попович, Україна
  • д-р техн. наук, доц. Тарас Рак, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Володимир Самотий, Україна
  • д-р техн. наук, проф. Володимир Хома, Польща
  • д-р техн. наук, проф. Василь Яцків, Україна
  • проф. Лібор Досталек, Чеська Республіка
  • проф. Зденек Пліва, Чеська Республіка
  • проф. Пьотр Кульчицькі, Польща
  • проф. Таня Владімірова, Велика Британія
  • проф. Ігор Король, Польща

Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого засобу масової інформації Серія КВ №24233-14073Р від 30.10.2019 р. (Наказ Міністерства юстиціїУкраїни від 30.10.2019 №3312/5)

Рекомендувала Вчена рада Національного університету "Львівська політехніка" (протокол № 62 від 25.02.2020 р.)

У журналі надруковані статті, що відбивають результати досліджень з актуальних питань комп'ютерних систем, мереж та інформаційних технологій, виконаних науковцями Національного університету "Львівська політехніка", вченими інших регіонів України в галузі теорії та розробки обчислювальних систем загального та спеціалізованого призначення, комп'ютерних засобів розв'язування задач цифрової обробки сигналів, комп'ютерних мереж, автоматизованого проектування та керування.

Для наукових працівників, викладачів вищих навчальних закладів, інженерів, що спеціалізуються у галузі обчислювальних систем, мереж, комп'ютерних засобів розв'язання задач цифрової обробки сигналів, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Науковий журнал є правонаступником збірника наукових праць "Вісник Національного університету "Львівська політехніка", серія "Комп'ютерні системи та мережі". Виходить один раз на рік з 2019 року.

Входить до переліку фахових видань (технічні науки), затвердженого МОН України.