Showing 1 - 18 results of 18 for search '"споживання ресурсів"', query time: 0.62s Refine Results
  1. 1
  2. 2
    Academic Journal

    Source: Economic Bulletin of National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnical Institute"; No. 23 (2022): Economic Bulletin of NTUU "Kyiv Polytechnical Institute"; 46-54
    Экономический Вестник Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт»; № 23 (2022): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 46-54
    Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»; № 23 (2022): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 46-54

    File Description: application/pdf

  3. 3
    Academic Journal

    Source: Economic Bulletin of National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnical Institute"; No. 23 (2022): Economic Bulletin of NTUU "Kyiv Polytechnical Institute"; 46-54 ; Экономический Вестник Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт»; № 23 (2022): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 46-54 ; Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»; № 23 (2022): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 46-54 ; 2412-5296 ; 2307-5651 ; 10.20535/2307-5651.23.2022

    File Description: application/pdf

  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
    Academic Journal

    Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 4 No. 13(112) (2021): Transfer of technologies: industry, energy, nanotechnology; 101-112
    Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 4 № 13(112) (2021): Трансфер технологий: промышленность, энергетика, нанотехнологии; 101-112
    Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 4 № 13(112) (2021): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології; 101-112

    File Description: application/pdf

  8. 8
  9. 9
  10. 10
    Academic Journal

    Source: Системи обробки інформації. — 2012. — № 3(101). 116-119 ; Системы обработки информации. — 2012. — № 3(101). 116-119 ; Information Processing Systems. — 2012. — № 3(101). 116-119 ; 1681-7710

    File Description: application/pdf

  11. 11
  12. 12
  13. 13
    Academic Journal

    Source: Геополітика України: історія і сучасність; № 2(23) (2019): ГЕОПОЛІТИКА УКРАЇНИ: ІСТОРІЯ І СУЧАСНІСТЬ; 95-104 ; 2078-1431

  14. 14
    Dissertation/ Thesis

    Contributors: Дуда, Олексій Михайлович, Гащин, Надія Богданівна, ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна

    Relation: 1 Kwon O, Kim YS, Lee N, Jung Y. When collective knowledge meets crowd knowledge in a smart city: a prediction method combining open data keyword analysis and case-based reasoning. J Healthc Eng 2018; 2018. https://doi.org/ 10.1155/2018/7391793.; 2 Wieclaw L.; Pasichnyk V.; Kunanets N.; Duda O.; Matsiuk O.; Falat P. Cloud computing technologies in “smart city” projects. In Proceedings of the 2017 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). Bucharest: Romania, 21–23 September 2017. pp. 339–342.; 3 Chehri A, Fofana I, Yang X. Security risk modeling in smart grid critical infrastructures in the era of big data and artificial intelligence. Sustainability. 2021;13(6):3196. https://d oi.org/1 0 .3390 / su130 63196.; 4 Duda O., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V., Cloud-based IT Infrastructure for “Smart City” Projects, in Dependable IoT for Human and Industry: Modeling, Architecting, Implementation. River Publishers, 2018. P. 389-410.; 5 Wang X, Zou Z. Open data based urban for-profit music venues spatial layout pattern discovery. Sustainability. 2021;13(11):6226. https:// doi. org/ 10. 3390/ su131 16226.; 6 Gutman AJ, Goldmeier J. Becoming a data head: how to think, speak, and understand data science and machine learning, indianapolis: statistics. 2021.; 7 Gubareva, Regina, and Rui Pedro Lopes. "Literature Review on the Smart City Resources Analysis with Big Data Methodologies." SN Computer Science 5.1 (2024): 152.; 8 Naeem M, Jamal T, Diaz-Martinez J, Butt SA, Montesano N, Tariq MI, De-la-Hoz-Franco E, De-La-Hoz-Valdiris E. Trends and future perspective challenges in big data. In: Pan J-S, Balas VE, Chen C-M, editors. Advances in intelligent data analysis and applications. Singapore: Springer; 2022. p. 309–25.; 9 Materla T, Cudney EA, Antony J. The application of Kano model in the healthcare industry: a systematic literature review. Total Qual Manag Bus Excell. 2017; 1–22. https://doi.org/10.1080/14783363.2017.1328980.; 10 Subhash S, Cudney EA. Gamified learning in higher education: a systematic review of the literature. Comput Hum Behav. 2018;87:192–206. https:// doi. org/ 10. 1016/j. chb. 2018. 05. 028.; 11 Trilles S, Belmonte O, Schade S, Huerta J. A domain-independent methodology to analyze IoT data streams in real-time. A proof of concept implementation for anomaly detection from environmental data. Int J Digit Earth. 2017;10(1):103–20. https:// doi. org/ 10. 1080/ 17538 947. 2016. 120958 3.; 12 Bermudez-Edo M, Barnaghi P, Moessner K. Analysing real world data streams with spatio-temporal correlations: entropy vs. pearson correlation. Autom Construct. 2018;88:87–100. https:// doi. org/ 10. 1016/j. autcon. 2017. 12. 036.; 13 Bordogna G, Cuzzocrea A, Frigerio L, Psaila G. An effective and efficient similarity-matrix-based algorithm for clustering big mobile social data. 2017;514–521. https:// doi. org/ 10. 1109/ ICMLA. 2016. 188.; 14 Wang G, Wei W, Jiang J, Ning C, Chen H, Huang J, Liang B, Zang N, Liao Y, Chen R, Lai J, Zhou O, Han J, Liang H, Ye L. Application of a long short-term memory neural network: a burgeoning method of deep learning in forecasting HIV incidence in Guangxi, China. Epidemiol Infect. 2019;147:194. https:// doi. org/ 10. 1017/ S0950 26881 90007 5X.; 15 Pérez-Chacón R, Luna-Romera JM, Troncoso A, Martínez-Alvarez F, Riquelme JC. Big data analytics for discovering electricity consumption patterns in smart cities. Energies 2018;11 (3). https:// doi. org/ 10. 3390/ en110 30683.; 16 Karyotis V, Tsitseklis K, Sotiropoulos K, Papavassiliou S. Big data clustering via community detection and hyperbolic network embedding in IoT applications. Sens (Switzerl ) 2018;18(4). https:// doi. org/ 10. 3390/ s1804 1205.; 17 Azri S, Ujang U, Abdul Rahman A. Dendrogram clustering for 3D data analytics in smart city. Issue: 4/W9. 2018;42:247–53. https:// doi. org/ 10. 5194/ isprs- archi ves- XLII-4- W9- 247- 2018.; 18 AlShami A, Guo W, Pogrebna G. Fuzzy partition technique for clustering Big Urban dataset. In: 2016 SAI Computing Conference (SAI), 2016; 212–216. https://d oi.org/1 0 .1109 /S AI.2016.7 555 98 4.; 19 Chang C-S, Chang C-T, Lee D-S, Liou L-H. K-sets+: a lineartime clustering algorithm for data points with a sparse similarity measure. 2018;1–8. https://d oi.org/1 0 .1109 /U IC-ATC.2 017 .83976 36.; 20 Chae S, Kwon S, Lee D. Predicting infectious disease using deep learning and big data. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(8):1596. https:// doi. org/ 10. 3390/ ijerp h1508 1596.; 21 Chen W, Huang Z, Wu F, Zhu M, Guan H, Maciejewski R. VAUD: a visual analysis approach for exploring spatio-temporal urban data. IEEE Trans Visual Comput Graph. 2018;24(9):2636–48. https:// doi. org/ 10. 1109/ TVCG. 2017. 27583.; 22 Simhachalam B, Ganesan G. Performance comparison of fuzzy and non-fuzzy classification methods. Egyp Inform J. 2016;17(2):183–8. https:// doi. org/ 10. 1016/j. eij. 2015. 10. 004.; 23 Sassite F, Addou M, Barramou F. A machine learning and multiagent model to automate big data analytics in smart cities. Int J Adv Comput Sci Appl. 2022;13(7):441–51. https:// doi. org/ 10. 14569/ IJACSA. 2022. 01307 54.; 24 Huang J, Zhu L, Liang Q, Fan B, Li S. Efficient classification of distribution-based data for internet of things. IEEE Access. 2018;6:69279–87. https:// doi. org/ 10. 1109/ ACCESS. 2018. 28796 52.; 25 Liu Q, Huan W, Deng M. A method with adaptive graphs to constrain multi-view subspace clustering of geospatial big data from multiple sources. Remote Sens. 2022;14(17):4394. https://d oi.org/ 10. 3390/ rs141 74394.; 26 Bashir S. Real-time water and electricity consumption monitoring using machine learning techniques. IEEE Access. 2023;11:11511– 28. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3241489.; 27 Charalampous A, Papadopoulos A, Hadjiyiannis S, Philimis P. Towards hydro-informatics modernization with real-time water consumption classification. In: 2021 IEEE AFRICON, 1– 6 2021. ISSN: 2153-0033. https://d oi.org/1 0 .1109 /A FRICON5133 3 .2021. 95709 09.; 28 Cao W, Zhang H, Li J. A Grey relevancy analysis on the relationship between energy consumption and economic growth in Henan Province. In: 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC). 27– 30. 2011. https://d oi.org/1 0 .1109 /A IMSEC.2011. 60101 96.; 29 Girvan M, Newman MEJ. Community structure in social and biological networks. Proc Natl Acad Sci. 2002;99(12):7821–6. https://doi.org/10.1073/pnas.122653799.; 30 Duda O., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V. Information-Communication Technolo- gies of IoT in the "Smart Cities" Projects", CEUR Workshop Proceedings. 2018. Vol. 2105. P. 317- 330.; 31 Duda, O., Pasichnyk, V., Kunanets, N., Antonii, R., Matsiuk, O. Multidimensional Representation of COVID-19 Data Using OLAP Information Technology. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2020, 2, pp. 277–280, 9321889.; 32 Категорійно-понятійний апарат з безпеки життєдіяльності, таксономія небезпек. http://opcb.kpi.ua/wp-content/uploads/2014/09/%D0%9A%D0%BE% D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%9E%D0%9F%D0%A6%D0%91-%D0%A0%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D1%96%D0%BB1.pdf; 33 Северин, Олександр Петрович, et al. "Охорона праці та безпека військової діяльності." (2018).; 34 Левченко, Олег Григорович, et al. "Безпека життєдіяльності та цивільний захист." (2019).; 35 Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с.; 36 Курепін, Вячеслав Миколайович, and Валерій Миколайович Курепін. "Актуальні питання охорони праці в енергетичної галузі України." (2019).; 37 Левченко, Олег Григорович, et al. "Охорона праці та цивільний захист." Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського (2019).; http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45700

  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
    Electronic Resource

    Additional Titles: Оптимізація управління інформаційним потоком в системах обліку споживання ресурсів
    Optimization of management informative stream in systems of resources consumption account

    Source: Системи обробки інформації. — 2012. — № 3(101). 116-119; Системы обработки информации. — 2012. — № 3(101). 116-119; Information Processing Systems. — 2012. — № 3(101). 116-119; 1681-7710