Scientific Bulletin of UNFU (Ukrainian National Forestry University)
Not a member yet
2661 research outputs found
Sort by
Вплив низьких температур на рослини роду хвилівник (Aristolochia L.) та їх здатність витримувати зимові умови Києва
Get PDFThe paper presents the results of the study of frost resistance and winter resistance of lianas of the genus Aristolochia L., which grow on the territory of the M. M. Hryshko National Botanical Garden, located in the region of the Right Bank Forest Steppe of Ukraine. These include the following species: Aristolochia macrophylla Lam., Aristolochia tomentosa Sims., Aristolochia manshuriensis Kom. Literary sources related to the resistance of the lianas and other species of creeping plants, which grow in Ukraine, to a decrease in temperature were analyzed and a comparison was made for the further recommendation of their use in landscaping. Winter hardiness of plants in field conditions was evaluated; the results obtained show that they belong to winter hardy and medium winter hardy. They have slight and moderate freezing in severe winters. Therefore, these creeping plants are suitable for cultivation in the winter conditions of the city of Kyiv. It was found that in recent years there has been a trend of increasing winter temperatures in the city. Winter hardiness of the plants mentioned is affected by many factors, e.g., agricultural technology, climatic conditions, transition of the plant to a state of rest, as well as exit from the period of rest. Experiments on the effect of low temperatures on plants were carried out in laboratory conditions in February-March 2023. It is noted that studies of this nature in the conditions of the city of Kyiv have not been conducted in the last 15 years. Artificial freezing of vines was carried out in laboratory conditions in a freezer at –5 ⁰C with a gradual decrease to –25 and –30 ⁰C. As a result of the effect of low temperatures on three types of vines, it was established that Aristolochia manshuriensis Kom. is the most resistant to low temperatures. The total damage score due to the maximum effect of low temperatures is 22.5. Less hardiness is characteristic to Aristolochia tomentosa Sims., with a total damage score of –30 ⁰C – 31.5. The least resistant to frost is Aristolochia macrophylla Lam. with a total frost damage score of 37.7. As the temperature decreases, the total damage score increases, so plants have an adaptive ability to adapt to low temperatures. In general, all plants withstand the influence of winter factors, enter a state of rest in time and meet the climatic conditions of the Right Bank Forest Steppe. The main methods of caring for plants in the winter period, features of planting for better tolerance of frost and methods of their protection are described.Наведено результати дослідження морозо- та зимостійкості ліан роду хвилівник (Aristolochia L.), які ростуть на території Національного ботанічного саду ім. М. М. Гришка, що розташований в районі Правобережного Лісостепу України. До них належать такі види: хвилівник великолистий (Aristolochia macrophylla Lam.), хвилівник пухнастий (Aristolochia tomentosa Sims.), хвилівник маньчжурський (Aristolochia manshuriensis Kom.). Проаналізовано літературні джерела, пов'язані зі стійкістю цих ліан та інших родів витких рослин, які зростають в Україні, до зниження температури та здійснено порівняння для подальшої рекомендації використання їх в озелененні. Оцінено зимостійкість рослин у польових умовах, унаслідок чого встановлено, що вони належать до зимо- та середньозимостійких. Мають незначне та середнє підмерзання у суворі зими. Отже, ці виткі рослини придатні для вирощування в умовах зими міста Києва. Виявлено, що останніми роками триває тенденція до підвищення зимової температури в місті. На зимостійкість таких рослин впливає багато чинників, наприклад, агротехніка, кліматичні умови, перехід рослини у стан спокою, а також вихід з періоду спокою. Досліди впливу низьких температур на рослини здійснено в лабораторних умовах у лютому-березні 2023 року. Зауважено, що дослідження такого характеру в умовах Києва не проводили впродовж останніх 15 років. Здійснено штучне проморожування ліан у лабораторних умовах в морозильній камері за контролю –5 ⁰С з поступовим зниженням до температури –25 та –30 ⁰С. Унаслідок дії низьких температур на три види ліан встановлено, що вид хвилівник маньчжурський (Aristolochia manshuriensis Kom.) є найбільш витривалим до низьких температур. Сумарний бал пошкоджень максимальною дією низьких температур становить 22,5. Менша витривалість характерна для хвилівника пухнастого (Aristolochia tomentosa Sims.) із сумарним балом пошкодження за температури –30 ⁰С – 31,5. Найменш витривалим до морозів є хвилівник великолистий (Aristolochia macrophylla Lam.) – із сумарним балом пошкодження морозом 37,7. Зі зниженням температури зростає сумарний бал пошкодження, а отже, рослини мають адаптивну здатність пристосування до низьких температур. Загалом всі рослини витримують вплив зимових чинників, вчасно входять у стан спокою і відповідають кліматичним умовам Правобережного Лісостепу. Описано основні способи догляду за рослинами в зимовий період, особливості висаджування для кращого перенесення морозів та методи їх захисту
Адаптування користувацьких сервісів для зберігання даних у процесі розроблення програмного забезпечення
Get PDFThe article introduces a novel library architecture designed for key-value data storage utilizing external user API endpoints. This approach aims to simplify and economize data storage and configuration by leveraging public APIs, thus reducing dependence on complex cloud infrastructure. The developed architecture prioritizes internal component modularity, data safety, storage process optimization, and developer-friendly settings. The presented library architecture comprises the following key components: an encryption component ensuring secure data storage, a compressor component optimizing data storage in key-value format, an API integration component enabling key-value storage capabilities, and a serialization component for storing and retrieving serialized data. This article analyzes prior research on simplifying interactions with key-value storages, emphasizing enhanced efficiency and reduced costs. Examining various studies, it synthesizes insights aimed at streamlining configuration, usage, and cost-effectiveness of key-value storage systems. The delineation of key features of the research data is outlined, and the shortcomings of the analyzed solutions are presented to enhance the user experience in utilizing key-value storage. The paper includes the analysis of popular key-value storage solutions on cloud platforms such as Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure, outlining their features, advantages, and drawbacks in both free and paid plans. Additionally, the integration of the GitHub API as a key-value storage system is explored, highlighting its features and capabilities based on Git and GitHub functionalities. The article concludes with an analysis of API integration tests, emphasizing the productivity and efficiency of the GitHub API integration compared to conventional cloud storage solutions. Based on the thorough analysis and comparison, conclusions have been derived regarding the applicability and viability of implementing the investigated solution in software development.Подано розробку та результати оцінювання нової бібліотечної архітектури для зберігання даних у форматі ключ-значення, яка використовує зовнішні кінцеві точки користувацьких API. Це дасть змогу полегшити та здешевити процес збереження даних і конфігурації сховища завдяки можливості безоплатного використання публічних API та мінімізації взаємодії з складною інфраструктурою хмарних провайдерів. Розроблена архітектура дає змогу зберегти модульність внутрішніх компонент, забезпечити безпеку збережених даних, оптимізувати процес зберігання даних і спростити налаштування для розробників. Проаналізовано попередні дослідження щодо спрощення взаємодії зі сховищами ключ-значення, з основним акцентом на підвищенні ефективності та зменшенні витрат. Під час аналізу акцентовано увагу на деталях щодо оптимізації конфігурації та ефективності використання систем ключ-значення. Окреслено ключові особливості цих досліджень та подано недоліки проаналізованих рішень для покращення користувацького досвіду використання сховищ. Наведено результати аналізу популярних рішень для зберігання ключів і значень на підставі хмарних платформ, зокрема Amazon Web Services (AWS) і Microsoft Azure. Встановлено особливості, переваги та недоліки використання цих хмарних рішень, а також особливості як безкоштовних, так і платних планів. Досліджено інтеграцію API GitHub, як системи зберігання ключів і значень, визначено основні функції та можливості цього методу зберігання, який ґрунтується на Git і функціях GitHub. Проаналізовано результати тестів інтеграції API, акцентуючи увагу на продуктивності та ефективності цього рішення. Проведено порівняння сховища "ключ-значення" на підставі інтеграції з GitHub API із традиційними хмарними рішеннями для зберігання. На підставі аналізу та порівняння сформульовано висновок щодо випадків використання та доцільності впровадження дослідженого рішення в розробленні програмного забезпечення
Використання нейромережевих засобів для розпізнавання об'єктів у мобільних системах з обходом перешкод
No full textAn improved neural network-based method of object recognition for searching relevant objects in scope of given context is presented. The study includes analysis of existing approaches aiming to solve the problem of object recognition and discovers key features of several neural network architectures. The improved method is a combination of neural network-based approach for pattern recognition and algorithms aiming to remove redundant objects, namely a duplicated objects removal algorithm and a context-aware objects filtering algorithm. The base for the object detection neural network is Single Shot Detector model architecture, trained on COCO dataset with extensive data. The objects filtering algorithm anticipates creating configuration to determine sets of relevant object classes for different contexts. If necessary, this configuration can be modified and extended with new types of contexts without any additional changes in program code. The paper provides results of several conducted experiments aiming to estimate the performance of the developed system in new environments by finding accuracy using ODSR-IHS dataset, that contains images of sweeping robots working in various situations. The experiments determined that the accuracy of detecting 5 classes of objects is 83 %. After the analysis of experiments the ability to find more relevant objects than was intended by dataset authors was discovered, including a person, it testifies that applying such a system in different environments is promising. Using diverse dataset for training that consists of 80 objects classes and selecting only significant objects makes the developed system an effective tool for working in different situations. The benefits of this study are that the developed method enables solving the problem of reusing the same object detection system in varying situations, simplifying system usage in mobile systems that can work in multiple environments.Запропоновано вдосконалення нейромережевого методу розпізнавання об'єктів для пошуку доречних об'єктів в межах заданого контексту. Проаналізовано останні дослідження та підходи до вирішення проблеми розпізнавання об'єктів і виявлено ключові особливості декількох архітектур нейронних мереж. Наведено метод, що базується на поєднанні нейронної мережі, пристосованої до пошуку образів, та застосуванні додаткових алгоритмів для вилучення зайвих об'єктів, а саме алгоритму видалення дублікатів об'єктів та алгоритму фільтрації об'єктів відповідно до контексту. Застосовано готову архітектуру Single Shot Detector як основу нейронної мережі для розпізнавання об'єктів, треновану на наборі даних COCO. Розроблено алгоритм фільтрації об'єктів, який містить попереднє створення конфігурації, для визначення множин доречних класів об'єктів для різних контекстів. Розроблено гнучку конфігурацію, яка може бути модифікована та розширена новими умовами роботи, за потреби, без додаткових змін у логіці програмної частини. Проведено низку експериментів для визначення точності роботи системи у нових середовищах, під час яких систему протестовано з використанням набору даних ODSR-IHS, який містить зображення, отримані під час роботи роботів-порохотягів, і досягнуто точності розпізнавання 5 класів об'єктів на рівні 83 %. Виявлено під час проведення експериментів здатність системи знаходити більшу кількість значущих об'єктів, ніж передбачалось авторами набору даних, зокрема людей у кадрі, що свідчить про перспективність використання системи у різному оточенні. Встановлено, що завдяки використанню диверсифікованого набору даних із 80 класами об'єктів та відбором тільки значущих предметів розроблена система є ефективною під час використання у різних середовищах. Запропонований метод вирішує проблему перевикористання єдиної системи розпізнавання об'єктів у різних середовищах, що спрощує її використання у мобільних системах, які можуть працювати у різному оточенні
Узагальнена аналітична модель попередніх налаштувань для нейроподібного криптографічного шифрування даних
No full textThe paper presents some results of development of a generalized analytical model of presetting for the implementation of neural data encryption. In the course of research, its main components are found to be as follows: a building block of the neural network architecture, a calculation block of weighting coefficient matrices, and a calculation block of macroparticle product tables, the implementation of which ensures reducing setup time. We have analyzed recent research and publications on the relevance of problems in the implementation of neural cryptography data encryption. This is where the generalized analytical model of presetting appears to be useful. Some rules for creation of the neural network architecture are formulated in the paper. The structure of a neural network for cryptographic data encryption is determined by the number of neural elements. A calculation block of weighting coefficient matrices has also been developed. Therefore, the method of singular value decomposition of the matrix and the Jacobi rotation method was used to find eigenvectors and eigenvalues. A simulation model was developed to demonstrate the operation of this calculation block using a 13×16 training matrix with a predefined architecture as an example. A macroparticle product calculator based on a table-algorithmic method was developed as well. A simulation model was developed based on a weighting coefficient matrix with a bit depth of 8 and a given neural network architecture. Moreover, a flexible user interface has been developed for both calculation blocks, and a detailed description of its use has been provided as well. The C# programming language and the Visual Studio 2022 development environment were chosen to implement the tasks. Windows Forms was chosen as the development technology. The Accord. Math library was used for matrix operations. The practical value is that the developed tools provide fast calculation of coefficients for the given neural network architecture. As a result, the use of such a generalized presetting model will ensure the speed and security of data encryption.Розроблено узагальнену аналітичну модель попередніх налаштувань для реалізації нейроподібного шифрування даних. Основними компонентами є блок формування архітектури нейроподібної мережі, блок обчислення матриць вагових коефіцієнтів і блок обчислення таблиць макрочасткових добутків, реалізація якої забезпечує зменшення часу налаштування. Проаналізовано останні дослідження та публікації щодо актуальності проблем під час реалізації нейроподібного криптографічного шифрування даних. Саме тут на допомогу приходить узагальнена аналітична модель попередніх налаштувань. У роботі сформульовано правила для формування архітектури нейроподібної мережі. Структура нейроподібної мережі для криптографічного шифрування даних визначається кількістю нейроподібних елементів. Також розроблено блок обчислення матриць вагових коефіцієнтів. Для цього використано метод сингулярного розкладу матриці та метод обертання Якобі, для знаходження власних векторів і власних значень. Розроблено імітаційну модель для демонстрації роботи цього блоку обчислення, як приклад використано навчальну матрицю розмірністю 13×16 з попередньо заданою архітектурою. Розроблено блок обчислення макрочасткових добутків на підставі таблично-алгоритмічного методу. Розроблено імітаційну модель на підставі матриці вагових коефіцієнтів з розрядністю 8 та заданою архітектурою нейроподібної мережі. Також для обох блоків обчислення розроблено гнучкий користувацький інтерфейс та описано детальне користування ним. Для реалізації поставлених задач обрано мову програмування C# і середовище розроблення Visual Studio 2022. Як технологію розроблення обрано Windows Forms. Для матричних операцій було підключено бібліотеку Accord.Math. Практичною цінністю є те, що розроблені засоби забезпечують швидке обчислення коефіцієнтів для заданої архітектури нейромережі. У підсумку використання такої узагальненої моделі попередніх налаштувань забезпечить швидкість та безпеку шифрування даних
Зміна вмісту фотосинтетичних пігментів у листках рослин Phlox paniculata L. під впливом збудника борошнистої роси в умовах НБС імені М. М. Гришка НАН України
Get PDFPlants damage by powdery mildew (Erysiphe cichoracearum DC. f. phlogis Jacz.), which adversely affects their decorative and physiological state, is a serious problem in floriculture. The studies of the stability and decorativeness of Phlox paniculata L. plants in connection with the content and ratio of pigments have become particularly relevant and necessary as they have not been studied in Ukraine and abroad. Therefore, the aim of our work was to investigate the content of photosynthetic pigments in the leaves of plants affected by powdery mildew of Phlox paniculata L. in the Forest-Steppe of Ukraine and their impact on plant stability. The objects of research were new and old varieties of domestic and foreign selection of the collection fund of M. M. Gryshko National Botanical Garden of NAS of Ukraine with varying degrees of powdery mildew. In the process of determining the content of photosynthetic pigments (chlorophyll and carotenoids), generally accepted domestic methods by M. M. Musienko were used. Plants of Phlox paniculata varieties in the Forest-Steppe of Ukraine are very vulnerable to the pathogen of powdery mildew, which is manifested in changes in the qualitative composition and quantitative content of pigments in plant leaves. The quantitative content and qualitative composition of photosynthetic pigments, in particular chlorophylls a and b and carotenoids in the affected and unaffected by powdery mildew pathogen leaves of plant varieties Phlox paniculata in the Forest-Steppe of Ukraine have been determined. There is a tendency to significantly increase the content of chlorophyll in powdery mildew affected plants compared to unaffected ones. The most resistant varieties were Mohuchii, Katharine, and Tenor. The highest content of chlorophyll b was found in plants of Katharine, Novinka, Rembrandt, and Holubka varieties, which indicates that plants are under stress and may be related to the preparation of plants for flowering. The effect of fungal infection on plants to reduce the ratio of chlorophyll a to b and, in contrast, a significant increase in the ratio of chlorophyll to carotenoids has been assessed. Thus, we may draw the conclusion that a high level of the ratio of chlorophyll to carotenoids is an important indicator, which also shows that the plants are under stress due to damage. The highest ratio of chlorophyll to carotenoids 89.19 was recorded in affected plants of variety Katharine, average 14.42 – variety Rembrandt, and the lowest values in unaffected plants 2.89 – variety Holubka respectively. The regularities are characterized, and the use of the ratio of photosynthetic pigments in Phlox paniculata plants as a marker of variety stability is proposed.Ураження рослин збудником борошнистої роси (гриб Erysiphe cichoracearum DC. f. phlogis Jacz.), що негативно позначається на їх декоративності та фізіологічному стані, є серйозною проблемою квітникарства. Дослідження питань стійкості та декоративності рослин Phlox paniculata L. через вміст і співвідношення пігментів набули особливої актуальності, оскільки їх не досліджували в Україні та за її межами. У процесі встановлення вмісту фотосинтетичних пігментів (каротиноїдів та хлорофілів) використовували загальноприйняті вітчизняні методики М. М. Мусієнка. Визначено якісний склад і кількісний вміст фотосинтетичних пігментів, зокрема хл.а і хл.b та каротиноїдів у неуражених та уражених збудником борошнистої роси листках сортів рослин Phlox paniculata в умовах Лісостепу України. Встановлено тенденцію до істотного підвищення вмісту хлорофілів в уражених борошнистою росою рослин порівняно із неураженими. Найстійкішими встановлено сорти 'Mohuchii', 'Katharine', 'Tenor'. Виявлено максимальний вміст хлорофілу b у сортів 'Katharine', 'Novinka', 'Rembrandt' та 'Holubka', що вказує на свідчить про стан рослин та пов'язаний із входженням рослин у фазу цвітіння. Оцінено вплив ураження рослин інфекцією на зниження показника співвідношення хл.а до хл.b та, на відміну, істотного збільшення показників відношення суми хлорофілів до каротиноїдів. Зроблено висновок, що високий рівень співвідношення вмісту хлорофілів до вмісту каротиноїдів є вагомим показником, який також свідчить про стресовий стан рослин після ураження. Максимальні показники співвідношення хлорофілів до каротиноїдів 89,19 зафіксовано в уражених рослин сорту 'Katharine', середні 14,42 ‒ у сорту 'Rembrandt' та найнижчі показники 2,89 ‒ у неуражених рослин сорту 'Holubka'. Охарактеризовано закономірності та запропоновано використання показника співвідношення хлорофілів до каротиноїдів у рослин Phlox paniculata, як маркера стійкості сортів
Комплексне оцінювання функціональності лісового середовища
Get PDFThe ecological component of assessment of forest environment functioning is a significant part of the social value of forests, nonetheless its value is complex depending on other useful functions of the forest. A comprehensive ecological and economic assessment of the functionality of the forest environment is based on forestry and relative indicators derived from their system connection, which is proposed on the basis of a correspondingly defined area of the forest ecosystem. The object of our research was forest environment defined by the corresponding area. The subject of research is the functional features of the forest environment. The purpose of the work is to provide a comprehensive ecological and economic assessment of the functionality of the forest environment based on its area and forestry indicators. To achieve the specified goal, the following main tasks of the research are defined: within the limits of related types of forest and researched territories, give a comprehensive functional assessment of such indicators as forest type, natural potential, formation potential, loss of stability, soil runoff index, soil characteristics, meteorological factors, deposition carbon. Based on the results of the performed work, the scientific novelty and practical significance of the research results were formulated. To determine the ecological stability of forest stands (i.e., protective properties of the forest environment) and, subsequently, the stability of forest ecosystems, it is logical to take as a basis a forest allocation (site) or a corresponding set of allocations, territorially defined as a forest ecosystem, as a calculation unit. Based on the evaluated material and prospects for the formation of parameters that ensure the functioning of forest ecosystems, it is advisable to divide them into the following functional states: stable, conditionally stable, and unstable forest ecosystems. The total value of useful functions of forests is considered together with the assessment of the value of eco-services and for planning the perspectives of forestry management, evaluating the useful functions of forests, one cannot do without taking into account the value of forest wood, in the perspective of the value of bioproductivity of the forest environment. It is advisable to use such an approach for the appropriate strategic еnvironmental assessment (SEA) of forestry and its planning for specific areas. To assess the state of forest ecosystems, gradations in numerical value can be set based on experimental data for each object. The division and the material on its justification given in the paper demonstrate the direction of evaluation, for which mentioned parameters are available, based on the basic materials of forest management and the data of economic activities.Наведено методику оцінювання функціонування лісового середовища, яка має комплексний характер і враховує екологічну та економічну складові, а також має соціальне значення лісів й інших корисних його функцій. Комплексне еколого-економічне оцінювання функціональності лісового середовища базується на лісівничих показниках, пов'язаних у системному зв'язку, що пропонується на підставі відповідно визначеної за площею лісової екосистеми. У межах споріднених типів лісу та досліджуваних територій (полігонів) наведено комплексну функціональну оцінку таким показникам: тип лісу, природний потенціал, потенціал формування, втрата стійкості, показник ґрунтового стоку, характеристики ґрунтів, метеофактори, депонування вуглецю. Встановлено, що для визначення екологічної стійкості лісостанів (захисних властивостей лісового середовища) розрахунковою одиницею за основу логічно взяти лісовий виділ чи ділянку, територіально визначену, як лісова екосистема. Виходячи з оцінюваного матеріалу та перспектив формування параметрів, що забезпечують функціонування лісових екосистем, їх доцільно поділяти на такі функціональні стани: стабільні, умовно стабільні і нестабільні лісові екосистеми. Загальну вартість корисних функцій лісів потрібно розглядати у комплексі з оцінкою вартості послуг екосистем. Для планування перспектив ведення лісового господарства, оцінюючи корисні функції лісів, слід враховувати вартість біопродуктивності лісового середовища. Такий підхід доцільно використовувати для відповідної стратегічної екологічної оцінки лісогосподарювання та його планування для визначених територій
Модель та засоби збирання та оброблення даних з використанням машинного навчання
Get PDFThe influence of the iterative method of weighting the respondents data based on certain factors on the accuracy of the machine learning model in solving classification tasks was studied. Data collection and processing is a critical step in the process of developing and using machine learning models, after the quality and visibility of the data have a direct impact on the accuracy and effectiveness of the models. Developed software for working with machine learning models. An analysis of the mathematical support of algorithms of classification models was carried out. A review of literary sources and related to the topic of the article was carried out. Data sets available on the network for solving classification problems were analysed. Classification models such as naive Bayesian classifier, random forest classifier, Gaussian naive Bayesian classifier, as well as an iterative method of data weighting were used. These models are integrated into the software developed for data processing, preparation, and storage. Preliminary preparation of input data for training and testing of selected models was carried out. Research was carried out using pre-prepared data using software according to defined scenarios. According to the results of the study, a positive trend was found for the quality of model training with correct data preparation and selection of appropriate variables for weighting the respondents data. Indicators of efficiency and accuracy of algorithm training show positive dynamics and are comparable to the results of testing models without using data weighting. The results of the study confirm the significant impact of the iterative data weighting method on the results of learning, training, and testing machine learning models, namely the multiplicative Bayesian classifier.Досліджено вплив ітеративного методу зважування даних респондентів на підставі певних факторів на точність навчання моделі машинного навчання для вирішення завдань класифікації. Збір та оброблення даних є критичним етапом в процесі розроблення та використання моделей машинного навчання, оскільки якість та наочність даних безпосередньо впливають на точність та ефективність моделей. Проаналізовано математичне забезпечення алгоритмів моделей класифікації. Здійснено огляд літературних джерел, пов'язаних із тематикою статті. Проаналізовано набори даних, доступні у мережі для вирішення завдань класифікації. Розроблено програмне забезпечення для роботи із моделями машинного навчання. Проведено попередню підготовку вхідних даних для навчання та тестування вибраних моделей. Використано такі моделі класифікації, як наївний класифікатор Байєса, класифікатор випадкового лісу, наївний байєсів класифікатор Гауса, а також ітеративний метод зважування даних. Ці моделі інтегровано у програмне забезпечення, розроблене для оброблення, підготовки, зберігання даних. Досліджено обрані моделі із використанням попередньо підготовлених даних за допомогою програмного забезпечення відповідно до визначених сценаріїв. Згідно з результатами дослідження виявлено позитивний тренд на якість навчання моделей за коректної підготовки даних і вибору відповідних змінних для зважування даних респондентів. Показники ефективності, точності навчання алгоритму показують позитивну динаміку порівняно з результатами тестування моделей без використання зважування даних. Результатами дослідження підтверджується значущий вплив ітеративного методу зважування даних на результати навчання, тренування та тестування моделей машинного навчання, а саме мультиплікативного класифікатора Байєса
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Get PDFAn evaluation and analysis of literature sources, in which the methods of machine learning for predicting software defects, were investigated. The main characteristics of software defects are identified, such as complexity indicators, keywords, changes, software code size, and structural dependencies. The main methods and means of predicting software defects based on metrics by machine learning methods are characterized. A general scheme for predicting software defects is described, which makes it possible to conduct experiments and determine the presence or absence of a defect in a software module. The performance of a software defect prediction model strongly depends on the choice of data set, which is the first step in conducting research. Previous studies have been found to be mostly based on open-source datasets, and the software metrics used to build the models are mostly product metrics. The PROMISE data set is the most common in research, although the project data in the data set is outdated and dates back to 2004, 2005 and 2006. While performing this work, modern scientific research in the field was analyzed. The classification methods used in the prediction of software defects have been revealed. It has been established that Logistic Regression, followed by Naive Bayes and Random Forest, are the most widely used classification methods in such models. An important stage for understanding the effectiveness of the model is its evaluation. Indicators of the evaluation of the effectiveness of the software defect forecasting model, which are most often used in research, have been revealed. It is found that f-measure, followed by recall and AUC, is the most common metric used to evaluate the performance of software defect prediction models. It has been found that in recent years there has been an increased interest in the use of software defect models and the classification of software defects based on code metrics and project characteristics. The relevance of evaluating and predicting software defects using machine learning methods is substantiated. Some aspects that require additional research have been identified. The directions of future research are determined, namely: feature selection methods, classifier selection methods, data preprocessing methods, construction of defect prediction models, development of software defect prediction methods and tools.Здійснено оцінювання та виконано аналіз літературних джерел, в яких досліджено методи машинного навчання для прогнозування дефектів програмного забезпечення. Визначено основні характеристики дефектів програмного забезпечення, такі як показники складності, ключові слова, зміни, розмір програмного коду та структурні залежності. Охарактеризовано основні методи та засоби прогнозування дефектів програмного забезпечення на основі метрик методами машинного навчання. Описано загальну схему прогнозування дефектів програмного забезпечення, яка дає змогу проводити експерименти та визначати наявність чи відсутність дефекту в програмному модулі. Продуктивність моделі передбачення дефектів програмного забезпечення істотно залежить від вибору набору даних, що є першим кроком проведення дослідження. Встановлено, що попередні дослідження здебільшого базуються на наборах даних з відкритим кодом, а програмні показники, які використовують для створення моделей, переважно є метриками продукту. Набір даних PROMISE (обіцянки) використовується в дослідженнях найчастіше, хоча дані проектів у наборі є застарілими та датуються 2004, 2005 та 2006 роками. Під час виконання цієї роботи проаналізовано сучасні наукові дослідження у галузі. Виявлено методи класифікації, що використовують під час прогнозування дефектів програмного забезпечення. Встановлено, що логістична регресія (англ. Logistic Regression), за якою слідує наївний Баєс (англ. Naive Bayes) та випадковий ліс (англ. Random Forest), є найбільш застосовуваними методами класифікації в таких моделях. Важливим етапом для розуміння ефективності моделі є її оцінювання. Виявлено показники оцінювання ефективності моделі прогнозування дефектів програмного забезпечення, що найчастіше використовують дослідженнях. З'ясовано, що f-measure, за якою слідує recall та AUC, є найпоширенішим показником, який використовується для оцінювання ефективності моделей передбачення дефектів програмного забезпечення. Виявлено, що за останні роки зріс інтерес до використання моделей дефектів програмного забезпечення та класифікації програмних дефектів на основі метрик коду та характеристик проекту. Обґрунтовано актуальність оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення методами машинного навчання. Встановлено деякі аспекти, які потребують додаткового дослідження. Визначено напрями майбутніх досліджень, а саме: методи вибору ознак, методи вибору класифікаторів, методи попереднього оброблення даних, побудова моделей прогнозування дефектів, розроблення методів і засобів прогнозування дефектів програмного забезпечення
Вегетативне розмноження рослин роду дерен (Cornus L.): сучасний стан та перспективи використання
Get PDFThe paper presents the analysis of existing scientific research on the vegetative reproduction of plants of the genus Cornus L. In the course of research, vegetative reproduction is revealed to be an important technique for the reproduction of the studied genus. This technique involves using such vegetative parts of a plant as stems, leaves, and roots to produce new plants. The purpose of this paper is to elaborate the latest research and publications on the vegetative propagation of plants of the genus Cornus L., as well as the analysis of the current state and prospects of using the method mentioned. Moreover, various methods and terms of vegetative propagation are considered. Therefore, the main purpose of the researched type of reproduction is to obtain high-quality planting material. Vegetative reproduction is defined to be an important process for the reproduction of plants of the genus Cornus L. The species and intraspecific diversity of the genus are found to have great decorative value and be used in landscape design and horticulture. The analysis of existing research on the issue of vegetative reproduction of Cornus L. plants, including methods, factors affecting the process, and its practical application, was carried out. It is found that in the micropropagation of plants of certain species and cultivars, there are specific features that can be observed from the selection of explants to the adaptation of regenerating plants. The rates of rooting and adaptation are quite different, in one case 5 % and another almost 80 %, which indicates that the change in the environment and micro-regulators affect the final result of research. It is also determined that propagation by lignified cuttings shows lower rates of engraftment and rooting, in particular, the lowest rate is 20 %, and the highest rate is 60 %. At the same time, the value of the result of summer cuttings shows a positive result of 75-80 % in the period from June to July. The lowest rate of 6 % was observed during research in late May and early June with the used growth stimulator heteroauxin at a concentration of 0.02 % with an exposure time of 8 hours. Thus, studies in the field of genetics of plants of the genus Sornus L. are also important for understanding the mechanisms of vegetative reproduction. Examining the genetic diversity of vegetatively reproducing plant populations can reveal some features of evolution and adaptation.Проаналізовано наявні наукові дослідження з вегетативного розмноження рослин роду дерен (Cornus L.), що передбачає використання вегетативних частин, таких як стебла, листя та коріння, для отримання нових рослин. Наведено останні дослідження та публікації з вегетативного розмноження рослин роду Cornus L., а також встановлено сучасний стан і перспективи використання досліджуваного методу. Проаналізовано різні методики та терміни його виконання, щоб отримати якісний садивний матеріал, який наразі є невід'ємною частиною ландшафтного будівництва. Вегетативне розмноження є важливим процесом для розмноження рослин роду Cornus L. Встановлено, що його видове різноманіття має важливе декоративне значення та використовується в ландшафтному дизайні та садівництві. Здійснено аналіз сучасних досліджень з питання вегетативного розмноження рослин роду Cornus L., враховуючи методи, фактори, що впливають на процес, та його практичне застосування. Для мікророзмноження видів і культиварів характерні специфічні особливості, які можна спостерігати від відбору експлантів до адаптації рослин-регенерантів. Показники вкорінення та адаптації істотно різняться (5 і 80 %), що свідчить про те, що зміна середовища та мікрорегуляторів впливає на остаточний результат досліджень. З'ясовано, що розмноження здерев'янілими живцями дає менші показники приживлюваності та укорінення (найнижчий 20 %, а найбільший – 60 %). Водночас визначені значення літніми живцями показує позитивний результат у 75-80 % із червня по липень. Найменший показник (6 %) був під час досліджень наприкінці травня – на початку червня з використаним стимулятором росту гетероауксином у концентрації 0,02 % з часом експозиції 8 годин. Дослідження в галузі генетики рослин роду Cornus L. також важливі для розуміння механізмів вегетативного розмноження. Вивчення генетичного різноманіття рослинних популяцій, що розмножуються вегетативно, може розкрити особливості еволюції та адаптації
Сучасні методи подолання наслідків екологічної катастрофи на прикладі Каховської ГЕС
No full textThe paper deals with the research of ways to minimize and overcome the consequences of environmental disasters using the situation with the Kakhovka hydroelectric power plant as an example. The authors analyze in detail the history of the creation and operation of hydroelectric power plants, the consequences for the ecosystem of the region and the impact on the life of local communities. They offer a number of strategies and recommendations for overcoming existing environmental problems and preventing possible ones in the future. Among these recommendations are the improvement of water resources management, the introduction of the latest environmental technologies and the activation of public control. The paper is a valuable source of information for researchers, politicians, ecologists, and anyone interested in preserving and restoring nature after anthropogenic impacts. In a general conclusion, modern methods of overcoming the consequences of environmental disasters on the example of the Kakhovskaya hydroelectric power plant include a comprehensive approach to restoration that uses natural, scientifically based techniques and technologies. They make it possible to effectively restore ecosystems after disasters, minimizing the impact on the environment and ensuring their sustainable future. The paper emphasizes the importance of observing environmental safety during the operation of hydropower facilities and finding a balance between energy needs and the preservation of natural resources. The basis of the analysis is scientific data, statistics, as well as the results of the authors' own experiments, which highlight changes in the ecosystem as a result of the operation of the Kakhovka hydroelectric power plant. This includes research on the impact of hydroelectric power plants on the hydrological regime of the region, flora and fauna, as well as socio-economic consequences for local communities. The importance of implementing the principles of sustainable development in energy including the production of green energy and the rational use of natural resources is considered. Special attention is paid to effective work with the public to ensure support and understanding of the need to implement the proposed solutions. An interdisciplinary approach to the problem was used. Data from various fields of science were involved, which helps create a more accurate picture of the impact of Kakhovka hydroelectric power plant on the environment and possible ways to solve the problems that have arisen. Thus, the paper is a comprehensive study of the problem of the interaction of hydropower facilities and the surrounding natural environment offering constructive ways to solve it.Подано результати досліджень з мінімізації та подолання наслідків екологічних катастроф, використовуючи для прикладу ситуацію з Каховською ГЕС. Проаналізовано історію створення та експлуатації ГЕС, наслідки для екосистеми регіону та вплив на життєдіяльність місцевих громад. Запропоновано низку стратегій і рекомендацій для подолання вже виниклих екологічних проблем і запобігання можливим у майбутньому. Зокрема, потрібно покращити управління водними ресурсами, запровадити новітні екологічні технології та активізувати громадський контроль. Наведено інформацію для дослідників, політиків, екологів та всіх, хто зацікавлений у збереженні та відновленні природи після антропогенних впливів. Сучасні методи подолання наслідків екологічних катастроф на прикладі Каховської ГЕС ґрунтуються на комплексному підході до відновлення із застосуванням природних, науково обґрунтованих технологій. Наголошено на важливості дотримання екологічної безпеки під час експлуатації гідроенергетичних споруд і пошуку балансу між енергетичними потребами та збереженням природних ресурсів. Проаналізовано наукові дані, статистику, а також наведено результати власних експериментів, що висвітлюють зміни в екосистемі внаслідок експлуатації Каховської ГЕС. Зокрема, досліджено вплив ГЕС на гідрологічний режим регіону, флору і фауну, а також соціально-економічні наслідки для місцевих громад. Обґрунтовано важливість впровадження принципів сталого розвитку в енергетиці, враховуючи виробництво зеленої енергії і раціональне використання природних ресурсів. Приділено увагу ефективній роботі з громадськістю, щоб забезпечити підтримку та розуміння потреби у запровадженні запропонованих рішень. Використано міждисциплінарний підхід до проблеми. Наведено дані із різних галузей науки для дослідження впливу ГЕС на навколишнє середовище та можливих способів вирішення виниклих проблем. Отже, здійснено комплексне дослідження проблеми взаємодії гідроенергетичних об'єктів і навколишнього природного середовища, запропоновано конструктивні методи її вирішення