Проаналізовано таксаційні характеристики насаджень з участю вільхи чорної з використанням реляційної бази даних "Лісовий фонд України" у Волинському та Житомирському Поліссі станом на 01.01.2017 року. Під час аналізу здійснено розподіл цих насаджень за едатопами, трофотопами і гігротопами загалом та окремо за областями; визначено для кожного типу лісорослинних умов середні таксаційні показники насаджень з участю вільхи чорної, зокрема вік, діаметр, висоту, відносну повноту, клас бонітету, запас. У Волинській області насадження з участю вільхи чорної зростають на площі 99593 га, Рівненській – 63912 га і Житомирській – 38495 га. Відзначено зменшення площ цих насаджень за просування із заходу на схід, що можна пояснити геоморфологічними особливостями цієї частини Полісся, її рельєфом, наявністю річок. Найбільші площі насаджень з участю вільхи чорної у борах і суборах притаманні Рівненський області – 172 та 8866 га, значно менші – у Волинській (122 і 6132 га) та Житомирській (101 і 5990 га) областях. І, навпаки, на Рівненщині встановлено значно менше площ з цими насадженнями, які зростають у грудах (332 га), тоді як на Волині їх більше у 4,4 раза, а на Житомирщині – у 8,5 раза. Максимальні величини середнього запасу деревостанів з участю вільхи чорної відзначено у вологих і сирих грудах. З'ясовано, що середній запас деревини у свіжих сугрудах становить 208 м3∙га-1 і вологих – 201 м3∙га-1. За умов, менш сприятливих для вільхи чорної (свіжі сугруди), величина цього показника вища. Це можна пояснити дещо меншим середнім віком деревостанів у вологих сугрудах, а також, можливо, проведенням інтенсивніших рубок догляду за лісом або санітарних рубок у більш вологих лісорослинних умовах. Подібну тенденцію, враховуючи більший середній вік насаджень у вологих умовах, спостережено й у суборах. Також встановлено значні величини середнього запасу деревини у найбідніших умовах – свіжих і вологих борах. У таких едатопах цей показник відповідно був 170 і 166 м3∙га-1, що потребує певного вивчення та пояснення.
{"title":"Типологічна структура та продуктивність насаджень з участю вільхи чорної у Волинському та Житомирському Поліссі України","authors":"О. В. Жуковський, В. П. Краснов, Т. В. Курбет","doi":"10.36930/40320505","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320505","url":null,"abstract":"Проаналізовано таксаційні характеристики насаджень з участю вільхи чорної з використанням реляційної бази даних \"Лісовий фонд України\" у Волинському та Житомирському Поліссі станом на 01.01.2017 року. Під час аналізу здійснено розподіл цих насаджень за едатопами, трофотопами і гігротопами загалом та окремо за областями; визначено для кожного типу лісорослинних умов середні таксаційні показники насаджень з участю вільхи чорної, зокрема вік, діаметр, висоту, відносну повноту, клас бонітету, запас. У Волинській області насадження з участю вільхи чорної зростають на площі 99593 га, Рівненській – 63912 га і Житомирській – 38495 га. Відзначено зменшення площ цих насаджень за просування із заходу на схід, що можна пояснити геоморфологічними особливостями цієї частини Полісся, її рельєфом, наявністю річок. Найбільші площі насаджень з участю вільхи чорної у борах і суборах притаманні Рівненський області – 172 та 8866 га, значно менші – у Волинській (122 і 6132 га) та Житомирській (101 і 5990 га) областях. І, навпаки, на Рівненщині встановлено значно менше площ з цими насадженнями, які зростають у грудах (332 га), тоді як на Волині їх більше у 4,4 раза, а на Житомирщині – у 8,5 раза. Максимальні величини середнього запасу деревостанів з участю вільхи чорної відзначено у вологих і сирих грудах. З'ясовано, що середній запас деревини у свіжих сугрудах становить 208 м3∙га-1 і вологих – 201 м3∙га-1. За умов, менш сприятливих для вільхи чорної (свіжі сугруди), величина цього показника вища. Це можна пояснити дещо меншим середнім віком деревостанів у вологих сугрудах, а також, можливо, проведенням інтенсивніших рубок догляду за лісом або санітарних рубок у більш вологих лісорослинних умовах. Подібну тенденцію, враховуючи більший середній вік насаджень у вологих умовах, спостережено й у суборах. Також встановлено значні величини середнього запасу деревини у найбідніших умовах – свіжих і вологих борах. У таких едатопах цей показник відповідно був 170 і 166 м3∙га-1, що потребує певного вивчення та пояснення.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43548530","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Христина Ліп’яніна-Гончаренко, М. П. Комар, А. О. Саченко, Тарас Лендюк
Розроблено метод виявлення фіктивних підприємств на підставі машинного навчання за допомогою Гаусового наївного класифікатора Байєса, що є корисним для працівників державного сектору із запобігання економічним злочинам. Встановлено, що фіктивне підприємництво, як самостійний злочин, одночасно є своєрідним засобом вчинення цілої низки інших кримінальних правопорушень у сфері економіки. Це можуть бути суб'єкти господарювання, які мають ознаки фіктивності, а саме використання неправдивої інформації щодо засновників, адміністрації, місцезнаходження. Тому виявлення таких підприємств є актуальним питанням для будь-якої держави. Розслідування економічного злочину потребує багато часу для працівників правоохоронних органів і додаткових коштів. З огляду на це, розроблення інструменту розпізнавання фіктивного підприємства на підставі класичного методу машинного навчання є одним із перспективних напрямів зі швидкого виявлення економічних злочинів. Під час дослідження робіт у сфері діяльності фіктивних підприємств виявлено, що вони не описують саме виявлення фіктивних підприємств за допомогою інформаційних технологій. Тому потрібно розробити метод виявлення фіктивного підприємства на підставі машинного навчання за допомогою Гаусового наївного класифікатора Байєса, що надалі дасть змогу розробити програмне середовище для працівників державного сектору із запобігання економічних злочинів. У роботі визначено основні типи фіктивних підприємств, зокрема за призначенням та способом створення. На підставі цього запропоновано алгоритм виявлення фіктивного підприємства на підставі класичного методу машинного навчання, такого як Гаусовий наївний класифікатор Байєса, що уможливлює відстежування фіктивного підприємства. Для побудови методу використано дані 1100 компаній, що здійснювали економічну діяльність в Україні. Виконано розподіл ймовірності, за допомогою оцінки щільності ядра KDE (англ. Kernel Density Estimation). Побудовано діаграму кореляційної матриці, встановлено дуже малі коефіцієнти кореляції між більшістю ознак. Виведено гістограми відмінностей середніх значень і дисперсії вибірки для двох класів. Для машинного навчання моделі поєднано квантильний перетворювач і Гаусовий наївний класифікатор Байєса.
{"title":"Метод виявлення фіктивних підприємств на підставі Гаусового наївного класифікатора Байєса","authors":"Христина Ліп’яніна-Гончаренко, М. П. Комар, А. О. Саченко, Тарас Лендюк","doi":"10.36930/40320513","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320513","url":null,"abstract":"Розроблено метод виявлення фіктивних підприємств на підставі машинного навчання за допомогою Гаусового наївного класифікатора Байєса, що є корисним для працівників державного сектору із запобігання економічним злочинам. Встановлено, що фіктивне підприємництво, як самостійний злочин, одночасно є своєрідним засобом вчинення цілої низки інших кримінальних правопорушень у сфері економіки. Це можуть бути суб'єкти господарювання, які мають ознаки фіктивності, а саме використання неправдивої інформації щодо засновників, адміністрації, місцезнаходження. Тому виявлення таких підприємств є актуальним питанням для будь-якої держави. Розслідування економічного злочину потребує багато часу для працівників правоохоронних органів і додаткових коштів. З огляду на це, розроблення інструменту розпізнавання фіктивного підприємства на підставі класичного методу машинного навчання є одним із перспективних напрямів зі швидкого виявлення економічних злочинів. Під час дослідження робіт у сфері діяльності фіктивних підприємств виявлено, що вони не описують саме виявлення фіктивних підприємств за допомогою інформаційних технологій. Тому потрібно розробити метод виявлення фіктивного підприємства на підставі машинного навчання за допомогою Гаусового наївного класифікатора Байєса, що надалі дасть змогу розробити програмне середовище для працівників державного сектору із запобігання економічних злочинів. У роботі визначено основні типи фіктивних підприємств, зокрема за призначенням та способом створення. На підставі цього запропоновано алгоритм виявлення фіктивного підприємства на підставі класичного методу машинного навчання, такого як Гаусовий наївний класифікатор Байєса, що уможливлює відстежування фіктивного підприємства. Для побудови методу використано дані 1100 компаній, що здійснювали економічну діяльність в Україні. Виконано розподіл ймовірності, за допомогою оцінки щільності ядра KDE (англ. Kernel Density Estimation). Побудовано діаграму кореляційної матриці, встановлено дуже малі коефіцієнти кореляції між більшістю ознак. Виведено гістограми відмінностей середніх значень і дисперсії вибірки для двох класів. Для машинного навчання моделі поєднано квантильний перетворювач і Гаусовий наївний класифікатор Байєса.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49373122","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Щорічний випуск мобільних пристроїв дедалі частіше містить оновлення щодо методів і засобів для роботи з доповненою чи віртуальною реальністю, що водночас підштовхує розробників створювати щораз більше корисних продуктів з їх використанням. Саме тому метою цієї роботи є моделювання наперед невідомого навколишнього середовища на мобільній платформі з використанням вбудованих у платформу методів і засобів, а також давачів Lidar. Для досягнення мети роботи визначено основні завдання дослідження. Проаналізовано літературні джерела із розроблення та впровадження SLAM алгоритмів на мобільних пристроях. Опрацьовано наявні рішення синтезу тривимірних середовищ на базі різних SLAM алгоритмів на мобільних операційних системах. Розроблено алгоритм функціонування системи синтезу невідомого навколишнього середовища з використанням вбудованих у мобільні пристрої Lidar сенсорів та монокамер на мобільній платформі iOS. Описано програмні особливості розроблюваної системи синтезу з використанням високорівневої мови програмування Swift та вбудованих у систему фрейморків для роботи з тривимірною графікою. Проаналізовано отримані результати синтезу та проведено порівняння сканування ідентичного середовища з наявними рішеннями. Сформовано наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів дослідження. Зроблено висновок про напрями покращення розробленої системи. Результатом цих досліджень є мобільний застосунок під платформу iOS, що дає змогу користувачу сканувати наперед невідоме середовище (як закрите, так і відкрите) та синтезувати отримані дані у тривимірну модель формату .obj, яку можна відображати в розробленому додатку або експортувати на будь-який інший пристрій для подальших взаємодій. Розроблену систему можна використовувати в інтересах виробництва та підготовки нових наукових праць, а також вона є придатною до адаптації згідно з вимогами користувача.
{"title":"Синтез моделі навколишнього середовища з використанням вбудованих у мобільні пристрої сенсорів на платформі iOS","authors":"Д. В. Островка, В. М. Теслюк","doi":"10.36930/40320512","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320512","url":null,"abstract":"Щорічний випуск мобільних пристроїв дедалі частіше містить оновлення щодо методів і засобів для роботи з доповненою чи віртуальною реальністю, що водночас підштовхує розробників створювати щораз більше корисних продуктів з їх використанням. Саме тому метою цієї роботи є моделювання наперед невідомого навколишнього середовища на мобільній платформі з використанням вбудованих у платформу методів і засобів, а також давачів Lidar. Для досягнення мети роботи визначено основні завдання дослідження. Проаналізовано літературні джерела із розроблення та впровадження SLAM алгоритмів на мобільних пристроях. Опрацьовано наявні рішення синтезу тривимірних середовищ на базі різних SLAM алгоритмів на мобільних операційних системах. Розроблено алгоритм функціонування системи синтезу невідомого навколишнього середовища з використанням вбудованих у мобільні пристрої Lidar сенсорів та монокамер на мобільній платформі iOS. Описано програмні особливості розроблюваної системи синтезу з використанням високорівневої мови програмування Swift та вбудованих у систему фрейморків для роботи з тривимірною графікою. Проаналізовано отримані результати синтезу та проведено порівняння сканування ідентичного середовища з наявними рішеннями. Сформовано наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів дослідження. Зроблено висновок про напрями покращення розробленої системи. Результатом цих досліджень є мобільний застосунок під платформу iOS, що дає змогу користувачу сканувати наперед невідоме середовище (як закрите, так і відкрите) та синтезувати отримані дані у тривимірну модель формату .obj, яку можна відображати в розробленому додатку або експортувати на будь-який інший пристрій для подальших взаємодій. Розроблену систему можна використовувати в інтересах виробництва та підготовки нових наукових праць, а також вона є придатною до адаптації згідно з вимогами користувача.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45893654","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Встановлено, що під час ведення бойових дій, а зокрема і в ході російсько-української війни, наземні роботизовані комплекси (НРК) відіграють важливу роль у збереженні життя та здоров'я військовослужбовців. Тому для якісного виконання завдань згідно зі своїм призначенням, а отже, і переваги над противником, їх необхідно мати в достатній кількості і вони повинні володіти покращеними експлуатаційними властивостями. З'ясовано, що провідні країни світу такі, як: Сполучені Штати Америки (США), Велика Британія, країни Європейського Союзу, Японія, Південна Корея, Китай – однозначно визначились, що війни майбутнього, – це війни роботів (роботизованих комплексів). Основним чинником розвитку сучасних будь-яких роботизованих систем провідних країн світу є активне впровадження інноваційних технологій, зокрема штучного інтелекту. США сьогодні в авангарді щодо розробок та впровадження НРК, про це, зокрема, свідчать їх керівні документи, а саме: Стратегія роботизованих і автономних систем армії США (RAS) до 2035 р., Операційна концепція армії США до 2040 р. та Інтегрована дорожня карта безпілотних систем на 2017-2042 роки. Визначено, що з огляду на характер покладених на НРК завдання (бойового, тилового, технічного та медичного забезпечення), найбільш доцільно класифікувати їх за функціональним призначенням та поділяти на три групи (бойові, спеціальні, багатоцільові). Проаналізовано Стратегію армійських робототехнічних і автономних систем, Операційну концепцію армії США до 2040 р. та Дорожню карту розробки та впровадження роботизованих, зокрема наземних, комплексів США та з'ясовано: як їх військово-політичне керівництво інтегруватиме нові технології в майбутні проєкти, щоб забезпечити собі перевагу над щораз більше підготовленим у технологічному плані противником, також і те, що фахівці-розробники та представники збройних сил США зіткнулися із низкою проблем, які в ході реалізації стратегії та дорожньої карти намагаються вирішити. Узагальнено структуру НРК та враховуючи світові тенденції щодо розробок відповідних систем, окреслено кроки щодо роботизації підрозділів ЗС України з проблемними питаннями та пріоритетними напрями їх вирішення. Визначено з положень Концепції розвитку та застосування НРК (платформ) у підрозділах Сухопутних Військ (СВ) ЗС України, що НРК під час застосування у складі підрозділів СВ ЗС доповнюють (замінюють) традиційні види озброєння і військової техніки практично у всіх формах і способах застосування підрозділів.
{"title":"Особливості створення та застосування наземних роботизованих комплексів у провідних країнах світу та Україні","authors":"Василь Залипка","doi":"10.36930/40320410","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320410","url":null,"abstract":"Встановлено, що під час ведення бойових дій, а зокрема і в ході російсько-української війни, наземні роботизовані комплекси (НРК) відіграють важливу роль у збереженні життя та здоров'я військовослужбовців. Тому для якісного виконання завдань згідно зі своїм призначенням, а отже, і переваги над противником, їх необхідно мати в достатній кількості і вони повинні володіти покращеними експлуатаційними властивостями. З'ясовано, що провідні країни світу такі, як: Сполучені Штати Америки (США), Велика Британія, країни Європейського Союзу, Японія, Південна Корея, Китай – однозначно визначились, що війни майбутнього, – це війни роботів (роботизованих комплексів). Основним чинником розвитку сучасних будь-яких роботизованих систем провідних країн світу є активне впровадження інноваційних технологій, зокрема штучного інтелекту. США сьогодні в авангарді щодо розробок та впровадження НРК, про це, зокрема, свідчать їх керівні документи, а саме: Стратегія роботизованих і автономних систем армії США (RAS) до 2035 р., Операційна концепція армії США до 2040 р. та Інтегрована дорожня карта безпілотних систем на 2017-2042 роки. Визначено, що з огляду на характер покладених на НРК завдання (бойового, тилового, технічного та медичного забезпечення), найбільш доцільно класифікувати їх за функціональним призначенням та поділяти на три групи (бойові, спеціальні, багатоцільові). Проаналізовано Стратегію армійських робототехнічних і автономних систем, Операційну концепцію армії США до 2040 р. та Дорожню карту розробки та впровадження роботизованих, зокрема наземних, комплексів США та з'ясовано: як їх військово-політичне керівництво інтегруватиме нові технології в майбутні проєкти, щоб забезпечити собі перевагу над щораз більше підготовленим у технологічному плані противником, також і те, що фахівці-розробники та представники збройних сил США зіткнулися із низкою проблем, які в ході реалізації стратегії та дорожньої карти намагаються вирішити. Узагальнено структуру НРК та враховуючи світові тенденції щодо розробок відповідних систем, окреслено кроки щодо роботизації підрозділів ЗС України з проблемними питаннями та пріоритетними напрями їх вирішення. Визначено з положень Концепції розвитку та застосування НРК (платформ) у підрозділах Сухопутних Військ (СВ) ЗС України, що НРК під час застосування у складі підрозділів СВ ЗС доповнюють (замінюють) традиційні види озброєння і військової техніки практично у всіх формах і способах застосування підрозділів.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42324000","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
М. В. Дендюк, Ю. С. Процик, Л. О. Флуд, С. І. Яцишин
Керування освітнім процесом і надання необхідної інформації для всіх учасників освітнього процесу може бути забезпечено завдяки ефективній локальній інформаційній системі. Для того, щоб швидко приймати правильні рішення, персонал кожного підрозділу університету, окрім знань і досвіду, повинен мати швидкий доступ до актуальної інформації. З огляду на це розроблено функціонал для відображення поданих абітурієнтом заявок, здійснено програмну реалізацію сервісу та розроблено інтерфейс користувача і програмну частину для інформування абітурієнта про успішне опрацювання замовлення та зарахування через надсилання повідомлення. У роботі використано: DAO або рівень сховища, що складається із класів і методів, які працюють з базою даних, де кожен метод є атомарним і відповідає тільки за одну операцію; метод обслуговування (сервісний шар), що складається з кількох методів dao і простих або складних операцій над ними; методи для оброблення конкретних URL-адрес і визначені HTTP методи. Розроблена інформаційна система "VSTUP_NLTU" дає змогу абітурієнтам ознайомитись із доступними факультетами та спеціальностями університету та подати замовлення на вступ на бажану спеціальність. У разі виникнення запитань від абітурієнтів ця ІС забезпечена чат-ботом, який дає змогу швидко отримати відповіді на найпопулярніші запитання чи задати власне питання, відповідь на яке буде надіслана на електронну пошту абітурієнта. Реалізовано процес реєстрації та авторизації з розподілом ролей. Розроблений функціонал для адміністрування заявок абітурієнтів містить панель адміністратора та модератора, панель для опрацювання заявок абітурієнта, панель для візуалізації даних за заданими критеріями та параметрами. Інформаційна система є повністю ізольованою і легко витримує великий обсяг заявок за одиницю часу, що водночас дає змогу платформі витримувати великі навантаження та працювати злагоджено без жодних проблем на стороні сервера або клієнта.
{"title":"Автономна інформаційна система \"Vstup_NLTU\" для роботи приймальної комісії НЛТУ України","authors":"М. В. Дендюк, Ю. С. Процик, Л. О. Флуд, С. І. Яцишин","doi":"10.36930/40320413","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320413","url":null,"abstract":"Керування освітнім процесом і надання необхідної інформації для всіх учасників освітнього процесу може бути забезпечено завдяки ефективній локальній інформаційній системі. Для того, щоб швидко приймати правильні рішення, персонал кожного підрозділу університету, окрім знань і досвіду, повинен мати швидкий доступ до актуальної інформації. З огляду на це розроблено функціонал для відображення поданих абітурієнтом заявок, здійснено програмну реалізацію сервісу та розроблено інтерфейс користувача і програмну частину для інформування абітурієнта про успішне опрацювання замовлення та зарахування через надсилання повідомлення. У роботі використано: DAO або рівень сховища, що складається із класів і методів, які працюють з базою даних, де кожен метод є атомарним і відповідає тільки за одну операцію; метод обслуговування (сервісний шар), що складається з кількох методів dao і простих або складних операцій над ними; методи для оброблення конкретних URL-адрес і визначені HTTP методи. Розроблена інформаційна система \"VSTUP_NLTU\" дає змогу абітурієнтам ознайомитись із доступними факультетами та спеціальностями університету та подати замовлення на вступ на бажану спеціальність. У разі виникнення запитань від абітурієнтів ця ІС забезпечена чат-ботом, який дає змогу швидко отримати відповіді на найпопулярніші запитання чи задати власне питання, відповідь на яке буде надіслана на електронну пошту абітурієнта. Реалізовано процес реєстрації та авторизації з розподілом ролей. Розроблений функціонал для адміністрування заявок абітурієнтів містить панель адміністратора та модератора, панель для опрацювання заявок абітурієнта, панель для візуалізації даних за заданими критеріями та параметрами. Інформаційна система є повністю ізольованою і легко витримує великий обсяг заявок за одиницю часу, що водночас дає змогу платформі витримувати великі навантаження та працювати злагоджено без жодних проблем на стороні сервера або клієнта.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48149518","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Для дослідження можливостей декомпозиції вхідних даних у задачах генерування модульних тестів застосовано методи ізолювання, структурне та функціональне моделювання. Проаналізовано наявні методи та виділено основні стратегії, які застосовуються системами символьного виконання. Описано їх переваги та недоліки. Запропоновано нові методи кластеризації вхідних даних для генерування модульних тестів. Визначено основні кроки для створення моделі кластеризації вхідних даних з використанням засобів символьного виконання. Обґрунтовано застосування коду як основного джерела даних для кластеризації. Охарактеризовано об'єкти, що містяться у вхідних даних або пов'язані з ними та є потенційними сутностями для кластеризації. Визначено функцію як множину операторів мови програмування, одиницею декомпозиції коду програми для генерування модульних тестів. Охарактеризовано її властивості за мірою придатності кількісних і якісних характеристик для створення функції подібності. Обґрунтовано вибір зв'язків з іншими функціями та звертань до даних за межами локальної області видимості функції як основних параметрів кластеризації. Визначено користувацькі типи даних, які використовуються для визначення параметрів і значення, що повертається, як можливі другорядні параметри кластеризації. Сформульовано задачу кластеризації на підставі обраних характеристик для вхідних даних, що використовуються для генерування тестів. Запропоновано методи обчислення міри близькості між окремими функціями, а також між функцією та кластером. Описано практичні методи для обчислення характеристик та сутностей з вхідних даних. Запропоновано подальші дослідження з метою визначення оптимальних значень коефіцієнтів для запропонованої моделі кластеризації та функції розпізнавання для перевірки близькості кластерів до відомих шаблонів, що створить додаткові можливості для генерування тестів.
{"title":"Декомпозиція вхідних даних у задачах генерування модульних тестів","authors":"Р. П. Базилевич, А. В. Франко","doi":"10.36930/40320412","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320412","url":null,"abstract":"Для дослідження можливостей декомпозиції вхідних даних у задачах генерування модульних тестів застосовано методи ізолювання, структурне та функціональне моделювання. Проаналізовано наявні методи та виділено основні стратегії, які застосовуються системами символьного виконання. Описано їх переваги та недоліки. Запропоновано нові методи кластеризації вхідних даних для генерування модульних тестів. Визначено основні кроки для створення моделі кластеризації вхідних даних з використанням засобів символьного виконання. Обґрунтовано застосування коду як основного джерела даних для кластеризації. Охарактеризовано об'єкти, що містяться у вхідних даних або пов'язані з ними та є потенційними сутностями для кластеризації. Визначено функцію як множину операторів мови програмування, одиницею декомпозиції коду програми для генерування модульних тестів. Охарактеризовано її властивості за мірою придатності кількісних і якісних характеристик для створення функції подібності. Обґрунтовано вибір зв'язків з іншими функціями та звертань до даних за межами локальної області видимості функції як основних параметрів кластеризації. Визначено користувацькі типи даних, які використовуються для визначення параметрів і значення, що повертається, як можливі другорядні параметри кластеризації. Сформульовано задачу кластеризації на підставі обраних характеристик для вхідних даних, що використовуються для генерування тестів. Запропоновано методи обчислення міри близькості між окремими функціями, а також між функцією та кластером. Описано практичні методи для обчислення характеристик та сутностей з вхідних даних. Запропоновано подальші дослідження з метою визначення оптимальних значень коефіцієнтів для запропонованої моделі кластеризації та функції розпізнавання для перевірки близькості кластерів до відомих шаблонів, що створить додаткові можливості для генерування тестів.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44060169","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Розроблено методологію інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій многочленом Фур'є n-го порядку в довільно розташованих вузлах інтерполяції, що дає можливість обчислювати їх проміжні значення між вузловими точками, а також чисельно їх диференціювати. Розглянуто деякі особливості інтерполяції періодичних многочленом Фур'є n-го порядку, наведено алгоритм розв'язання та математичне формулювання задачі інтерполяції, наведено її формалізований запис, а також матричний запис процедур інтерполяції для певних значень аргумента в довільно розташованих вузлах інтерполяції. Існує багато різних способів інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій. З'ясовано, що вибір найпридатнішого алгоритму залежить від того, наскільки обраний метод є точним, має необхідну стійкість та збіжність, які затрати комп'ютерних ресурсів на його використання, наскільки гладкою є крива інтерполянти, яку кількість наборів даних (значень аргументів і відповідних значень функції) вона вимагає і т.д. Наведено алгоритми розв'язання задачі інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій многочленом Фур'є 1-го, 2-го і 3-го порядків, простота й наочність якого є однією з його переваг, але він незручний для його програмної реалізації. Наведено математичне формулювання задачі інтерполяції у термінах матричної алгебри, яке зводиться до обчислення матриці Фур'є за відомими з таблиці значеннями вузлових точок, до формування вузлового вектора-стовпця за вказаними у таблиці значеннями функції, а також до розв'язання лінійної системи алгебричних рівнянь, коренем якої є числові коефіцієнти многочлена Фур'є n-го порядку. Розроблено метод розрахунку коефіцієнтів інтерполянти, заданої многочленом Фур'є n-го порядку, сутність якого полягає в обчисленні добутку матриці, оберненої до матриці Фур'є, яку визначають за значеннями вузлових точок таблично-заданої функції, на вектор-стовпець, який містить значення вузлів інтерполяції. На конкретних прикладах продемонстровано особливості розрахунку коефіцієнтів інтерполянт, заданих многочленом Фур'є 1-го, 2-го і 3-го порядків, а також для кожної з них обчислено інтерпольоване значення функції у заданій точці. Розрахунки виконано в середовищі Excel, які за аналогією можна успішно реалізувати й в будь-якому іншому обчислювальному середовищі.
{"title":"Інтерполяція таблично-заданих функцій з використанням многочлена Фур'є","authors":"Ю. І. Грицюк, В. І. Гавриш","doi":"10.36930/40320414","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320414","url":null,"abstract":"Розроблено методологію інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій многочленом Фур'є n-го порядку в довільно розташованих вузлах інтерполяції, що дає можливість обчислювати їх проміжні значення між вузловими точками, а також чисельно їх диференціювати. Розглянуто деякі особливості інтерполяції періодичних многочленом Фур'є n-го порядку, наведено алгоритм розв'язання та математичне формулювання задачі інтерполяції, наведено її формалізований запис, а також матричний запис процедур інтерполяції для певних значень аргумента в довільно розташованих вузлах інтерполяції. Існує багато різних способів інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій. З'ясовано, що вибір найпридатнішого алгоритму залежить від того, наскільки обраний метод є точним, має необхідну стійкість та збіжність, які затрати комп'ютерних ресурсів на його використання, наскільки гладкою є крива інтерполянти, яку кількість наборів даних (значень аргументів і відповідних значень функції) вона вимагає і т.д. Наведено алгоритми розв'язання задачі інтерполяції періодичних таблично-заданих функцій многочленом Фур'є 1-го, 2-го і 3-го порядків, простота й наочність якого є однією з його переваг, але він незручний для його програмної реалізації. Наведено математичне формулювання задачі інтерполяції у термінах матричної алгебри, яке зводиться до обчислення матриці Фур'є за відомими з таблиці значеннями вузлових точок, до формування вузлового вектора-стовпця за вказаними у таблиці значеннями функції, а також до розв'язання лінійної системи алгебричних рівнянь, коренем якої є числові коефіцієнти многочлена Фур'є n-го порядку. Розроблено метод розрахунку коефіцієнтів інтерполянти, заданої многочленом Фур'є n-го порядку, сутність якого полягає в обчисленні добутку матриці, оберненої до матриці Фур'є, яку визначають за значеннями вузлових точок таблично-заданої функції, на вектор-стовпець, який містить значення вузлів інтерполяції. На конкретних прикладах продемонстровано особливості розрахунку коефіцієнтів інтерполянт, заданих многочленом Фур'є 1-го, 2-го і 3-го порядків, а також для кожної з них обчислено інтерпольоване значення функції у заданій точці. Розрахунки виконано в середовищі Excel, які за аналогією можна успішно реалізувати й в будь-якому іншому обчислювальному середовищі.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44630549","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
В. В. Пасічник, Валентина Юнчик, Н. Е. Кунанець, А. А. Федонюк
Розглянуто процедури експертного оцінювання для визначення якості електронних навчальних ресурсів, що базуються на теорії нечіткої логіки та використанні методу аналізу ієрархій. Концепцію нечіткої логіки використано для кількісної оцінки якісних даних для генерування рекомендацій. Запропоновано проєкт рекомендаційної системи на підставі методів нечіткої логіки для експертного оцінювання електронних навчальних ресурсів, зокрема систем комп'ютерної математики та генерування рекомендацій щодо вибору найефективніших для використання в навчальному процесі. Розглянуто та проаналізовано поняття рекомендаційних систем залежно від сфери застосування. Введено поняття рекомендаційної системи для вибору найефективніших електронних навчальних ресурсів. Здійснено огляд наукових публікацій щодо застосування експертного оцінювання, використання методів нечіткої логіки та рекомендаційних систем. Наведено загальну архітектуру рекомендаційної системи з описом функціоналу підсистем. Показано основні можливості застосування теорії нечіткої логіки у процесах генерації рекомендацій. Розглянуто приклади практичного використання теорії нечіткої логіки в процесі вибору систем комп'ютерної математики. Наведено основні критерії оцінювання систем комп'ютерної математики. Використано метод парних порівнянь для розрахунку важливості критеріїв. Детально описано процес оцінювання електронних навчальних ресурсів з використанням методів нечіткої логіки та подано алгоритм роботи цього підходу. Внаслідок проведеного експертного оцінювання отримано перелік рекомендованих альтернатив електронних навчальних ресурсів, що відповідають заданим критеріям. Наведено загальну структуру рекомендаційної системи вибору електронних навчальних ресурсів.
{"title":"Використання нечіткої логіки у процесі експертного оцінювання електронних навчальних ресурсів","authors":"В. В. Пасічник, Валентина Юнчик, Н. Е. Кунанець, А. А. Федонюк","doi":"10.36930/40320411","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320411","url":null,"abstract":"Розглянуто процедури експертного оцінювання для визначення якості електронних навчальних ресурсів, що базуються на теорії нечіткої логіки та використанні методу аналізу ієрархій. Концепцію нечіткої логіки використано для кількісної оцінки якісних даних для генерування рекомендацій. Запропоновано проєкт рекомендаційної системи на підставі методів нечіткої логіки для експертного оцінювання електронних навчальних ресурсів, зокрема систем комп'ютерної математики та генерування рекомендацій щодо вибору найефективніших для використання в навчальному процесі. Розглянуто та проаналізовано поняття рекомендаційних систем залежно від сфери застосування. Введено поняття рекомендаційної системи для вибору найефективніших електронних навчальних ресурсів. Здійснено огляд наукових публікацій щодо застосування експертного оцінювання, використання методів нечіткої логіки та рекомендаційних систем. Наведено загальну архітектуру рекомендаційної системи з описом функціоналу підсистем. Показано основні можливості застосування теорії нечіткої логіки у процесах генерації рекомендацій. Розглянуто приклади практичного використання теорії нечіткої логіки в процесі вибору систем комп'ютерної математики. Наведено основні критерії оцінювання систем комп'ютерної математики. Використано метод парних порівнянь для розрахунку важливості критеріїв. Детально описано процес оцінювання електронних навчальних ресурсів з використанням методів нечіткої логіки та подано алгоритм роботи цього підходу. Внаслідок проведеного експертного оцінювання отримано перелік рекомендованих альтернатив електронних навчальних ресурсів, що відповідають заданим критеріям. Наведено загальну структуру рекомендаційної системи вибору електронних навчальних ресурсів.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47226630","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Л. Ф. Дзюба, Оксана Чмир, О. В. Меньшикова, Х. І. Ліщинська
Запропоновано динамічну модель поперечних коливань механізму різання круглопилкового верстата. Динамічну модель механізму різання подано за допомогою розрахункової схеми та описано диференціальним рівнянням четвертого порядку в частинних похідних. Розрахункову схему прийнято у вигляді стержня на двох опорах з консольною ділянкою. Довжину стержня розділено на дві ділянки. Довжина першої ділянки стержня відповідає відстані між опорами пилкового вала, довжина другої консольної ділянки дорівнює відстані від опори вала до місця розміщення круглої пилки. На вільному кінці консольної ділянки розміщено круглу пилку з певною масою та моментом інерції. Відповідно до розрахункової схеми для розв'язування диференціального рівняння вільних поперечних коливань механізму різання записано вісім крайових умов. Для першої ділянки між опорами пилкового вала крайові умови відповідають шарнірному обпиранню кінців ділянки. Для другої консольної ділянки пилкового вала в крайових умовах ураховано розміщення круглої пилки через її масу та момент інерції маси. Розв'язування диференціального рівняння поперечних коливань стержня з урахуванням крайових умов виконано методом розділення змінних з використанням математичного середовища Maple. Отримано трансцендентне рівняння частот поперечних коливань механізму різання та визначено величини перших двох частотних коефіцієнтів. Величини частотних коефіцієнтів відшукано з рівності нулю визначника системи. Досліджено вплив довжин обох ділянок пилкового вала на величину першого та другого частотних коефіцієнтів. Встановлено, що на їхню величину має істотний вплив довжина консольної ділянки пилкового вала, тобто відстань від опори вала до місця розміщення круглої пилки. Значення перших двох частотних коефіцієнтів зведено в таблицю з урахуванням довжин обох ділянок пилкового вала. Також досліджено вплив на першу частоту власних поперечних коливань механізму різання круглопилкового верстата маси та моменту інерції круглої пилки. Ці масові характеристики круглої пилки обчислені через її діаметр та товщину пилкового диска. Досліджено поперечні коливання механізму різання з розміщеною круглою пилкою, діаметр якої дорівнював 500, 650 та 800 мм за товщини пилкового диска 3,2 мм.
{"title":"Моделювання поперечних коливань механізму різання круглопилкового верстата","authors":"Л. Ф. Дзюба, Оксана Чмир, О. В. Меньшикова, Х. І. Ліщинська","doi":"10.36930/40320409","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320409","url":null,"abstract":"Запропоновано динамічну модель поперечних коливань механізму різання круглопилкового верстата. Динамічну модель механізму різання подано за допомогою розрахункової схеми та описано диференціальним рівнянням четвертого порядку в частинних похідних. Розрахункову схему прийнято у вигляді стержня на двох опорах з консольною ділянкою. Довжину стержня розділено на дві ділянки. Довжина першої ділянки стержня відповідає відстані між опорами пилкового вала, довжина другої консольної ділянки дорівнює відстані від опори вала до місця розміщення круглої пилки. На вільному кінці консольної ділянки розміщено круглу пилку з певною масою та моментом інерції. Відповідно до розрахункової схеми для розв'язування диференціального рівняння вільних поперечних коливань механізму різання записано вісім крайових умов. Для першої ділянки між опорами пилкового вала крайові умови відповідають шарнірному обпиранню кінців ділянки. Для другої консольної ділянки пилкового вала в крайових умовах ураховано розміщення круглої пилки через її масу та момент інерції маси. Розв'язування диференціального рівняння поперечних коливань стержня з урахуванням крайових умов виконано методом розділення змінних з використанням математичного середовища Maple. Отримано трансцендентне рівняння частот поперечних коливань механізму різання та визначено величини перших двох частотних коефіцієнтів. Величини частотних коефіцієнтів відшукано з рівності нулю визначника системи. Досліджено вплив довжин обох ділянок пилкового вала на величину першого та другого частотних коефіцієнтів. Встановлено, що на їхню величину має істотний вплив довжина консольної ділянки пилкового вала, тобто відстань від опори вала до місця розміщення круглої пилки. Значення перших двох частотних коефіцієнтів зведено в таблицю з урахуванням довжин обох ділянок пилкового вала. Також досліджено вплив на першу частоту власних поперечних коливань механізму різання круглопилкового верстата маси та моменту інерції круглої пилки. Ці масові характеристики круглої пилки обчислені через її діаметр та товщину пилкового диска. Досліджено поперечні коливання механізму різання з розміщеною круглою пилкою, діаметр якої дорівнював 500, 650 та 800 мм за товщини пилкового диска 3,2 мм.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42913208","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Досліджено особливості формування радіального приросту ранньої та пізньої фенологічних форм дуба звичайного (Quercus robur L.) у деревостанах Західного Лісостепу України. Використано стандартні статистичні та дендрохронологічні методики. Наведено основні кількісні показники приросту впродовж 1961-2010 років. Виявлено пікові мінімальні та максимальні значення приросту. Результати аналізу демонструють подібність хронологічних серій дерев дуба звичайного обох фенологічних форм. Ряди приросту обох феноформ дуба звичайного змінюються суміжно та синхронно, з незначною перевагою у прирості пізньої феноформи, яка є більш виразною у період з 1972 по 2002 роки. За межами цього періоду дендроряди феноформ дуба є практично тотожними. Розраховано такі статистичні показники, як: середньорічний темп радіального приросту; розмах варіації; стандартне відхилення; коефіцієнт варіації. Використано аналітичні результати щодо автокореляції хронологічних рядів, їх чутливості та синхронності. Розмах варіації дерев ранньої та пізньої феноформ практично не різниться і становить 1,13 та 1,11 мм відповідно. За величиною стандартного відхилення розсіювання приростів феноформ дуба звичайного різниться лише на 4,2 % і становить для ранньої та пізньої форм 0,24 та 0,25 мм відповідно. Варіація рядів приросту ранньої феноформи дуба вказує на помірні структурно-функціональні зміни усіх дендрорядів і становить 13,16 %, пізньої – 12,80 %. Усі насадження, за радіальним приростом, мають слабку чутливість до зовнішніх факторів, проте рання форма дуба звичайного є більш чутливою, ніж пізня. Щорічні коефіцієнти чутливості ранньої феноформи змінюються в діапазоні від -0,22 до 0,23, пізньої – від -0,18 до 0,20. Чутливість усіх хронологічних серій посилюється з віком деревостанів. Автокореляцію рядів приросту розраховано до п'ятого порядку включно. Вона є однаково тісною та тривалою в обох фенологічних форм дуба звичайного. Синхронність приростів ранньої та пізньої феноформ значна і становить для регіону досліджень 89,80 %, що є верхньою межею високого рівня синхронності.
{"title":"Особливості радіального приросту фенологічних форм дуба звичайного (Quercus robur L.) у Західному Лісостепу України","authors":"А. А. Новак, С. Л. Копій, В. О. Агій","doi":"10.36930/40320401","DOIUrl":"https://doi.org/10.36930/40320401","url":null,"abstract":"Досліджено особливості формування радіального приросту ранньої та пізньої фенологічних форм дуба звичайного (Quercus robur L.) у деревостанах Західного Лісостепу України. Використано стандартні статистичні та дендрохронологічні методики. Наведено основні кількісні показники приросту впродовж 1961-2010 років. Виявлено пікові мінімальні та максимальні значення приросту. Результати аналізу демонструють подібність хронологічних серій дерев дуба звичайного обох фенологічних форм. Ряди приросту обох феноформ дуба звичайного змінюються суміжно та синхронно, з незначною перевагою у прирості пізньої феноформи, яка є більш виразною у період з 1972 по 2002 роки. За межами цього періоду дендроряди феноформ дуба є практично тотожними. Розраховано такі статистичні показники, як: середньорічний темп радіального приросту; розмах варіації; стандартне відхилення; коефіцієнт варіації. Використано аналітичні результати щодо автокореляції хронологічних рядів, їх чутливості та синхронності. Розмах варіації дерев ранньої та пізньої феноформ практично не різниться і становить 1,13 та 1,11 мм відповідно. За величиною стандартного відхилення розсіювання приростів феноформ дуба звичайного різниться лише на 4,2 % і становить для ранньої та пізньої форм 0,24 та 0,25 мм відповідно. Варіація рядів приросту ранньої феноформи дуба вказує на помірні структурно-функціональні зміни усіх дендрорядів і становить 13,16 %, пізньої – 12,80 %. Усі насадження, за радіальним приростом, мають слабку чутливість до зовнішніх факторів, проте рання форма дуба звичайного є більш чутливою, ніж пізня. Щорічні коефіцієнти чутливості ранньої феноформи змінюються в діапазоні від -0,22 до 0,23, пізньої – від -0,18 до 0,20. Чутливість усіх хронологічних серій посилюється з віком деревостанів. Автокореляцію рядів приросту розраховано до п'ятого порядку включно. Вона є однаково тісною та тривалою в обох фенологічних форм дуба звичайного. Синхронність приростів ранньої та пізньої феноформ значна і становить для регіону досліджень 89,80 %, що є верхньою межею високого рівня синхронності.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44509937","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：