Comprehensive automated system for studying the theory of electrical circuits

The article considers the implementation of a package of application software that performs a number of specific tasks for students and teachers of disciplines related to the studying of electrical circuits in higher educational institutes. The C++ programming language tecnologies were used with Qt5 framework, window of WinForms with a graphical context OpenGL

Графовые технологии в интеллектуальной системе комплексного анализа данных интернет-источников

The purpose of the work outlined in the article is to review and demonstrate the use of graph technologies for deep data analysis. The first part of the article discusses the Intelligent System for the Comprehensive Analysis of Internet Sources Data and its possible directions for its further development. This system is a multi-purpose cluster using technologies for constructing a knowledge graph, methods and models of machine learning for in-depth analysis of data from Internet sources (for example, scientific publications, social networks, media). The purpose of the analysis is to identify the most important publications in a certain area (for example, in robotics, space research, healthcare, in the social sphere), thematic analysis of these publications, to identify the leader of a scientific direction and to predict trends in the development of directions and interaction of groups of people. When developing this system, we utilized probabilistic machine learning algorithms and methods for constructing and maintaining a graph model of the social network of authors and their publications, determining the rating of a particular author, determining the topics of publications and classifying them by areas of knowledge. The basis for the creation of intelligent applications is graph technology, which allows you to make predictions that are more accurate. The combined application of methods and algorithms of machine learning with graph technologies allows you to get hidden dependencies and perform predictive analysis of information, get answers in real time, and implement artificial intelligence algorithms. Methods of collaboration with graph technologies and a learning machine (for example, using neural networks) are based on graph embedding. This technology allows you to perform a comprehensive, deep and intelligent analysis of information. At the end of the article, there are analytical reports obtained using graph technologies in the Intelligent System for Complex Analysis of Internet Sources Data.Целью работы, изложенной в статье, является рассмотрение и демонстрация применения графовых технологий для глубокого анализа данных. В статье рассматривается интеллектуальная система комплексного анализа данных интернет-источников и возможные направления ее дальнейшего развития. Данная система представляет собой многоцелевой кластер с использованием технологий построения графа знаний, методов и моделей машинного обучения для глубокого анализа данных интернет-источников (например, научных публикаций, социальных сетей, СМИ). Целью анализа является выявление наиболее важных публикаций в некоторой области (например, в робототехнике, космических исследованиях, здравоохранении, в социальной сфере), тематический анализ этих публикаций, выявление лидера научного направления, предсказание тенденций развития направлений и взаимодействия групп людей. При разработке данной системы были применены вероятностные алгоритмы машинного обучения и методы построения и обслуживания графовой модели социальной сети авторов и их публикаций, определение рейтинга конкретного автора публикаций, определение тематик публикаций и классификация их по областям знаний. Основой для создания интеллектуальных приложений являются графовые технологии, которые позволяют делать более точные прогнозы. Совместное применение методов и алгоритмов машинного обучения с графовыми технологиями позволяет получать скрытые зависимости и выполнять предиктивный анализ информации, получать ответы в режиме реального времени, реализовывать алгоритмы искусственного интеллекта. В основу методов совместной работы с графовыми технологиями и машиного обучения (например, применение нейронных сетей) положен графовый эмбеддинг. Данная технология позволяет выполнять всесторонний, глубокий и интеллектуальный анализ информации. Приведены аналитические отчеты, полученные с помощью графовых технологий в интеллектуальной системе комплексного анализа данных интернетисточников

Biological approaches to artificial photosynthesis: general discussion

Metals in Catalysis, Biomimetics & Inorganic Material

колективна монографія

Кримінальний процесуальний кодекс 2012 року: ідеологія та практика правозастосування: колективна монографія / за заг. ред. Ю. П. Аленіна ; відпов. за вип. І. В. Гловюк. - Одеса : Видавничий дім «Гельветика», 2018. - 1148 с

Synthetic approaches to artificial photosynthesis: general discussion

Metals in Catalysis, Biomimetics & Inorganic Material

Інвертор автоматизованої системи визначення характеристик напівпровідникових приладів

This article is devoted to the issues of building the inverter for automated determination system of semiconductor devices volt-ampere characteristics. In the article the structure of such a system is considered and it is proposed to use a half-bridge inverter with an inductive-capacitive filter to regulate the test voltage. In order to control the output current of such an inverter, it is proposed to use relay control, and control of the output voltage is proposed to be carried out indirectly through current regulation. The structure of the control device of such an inverter that implements the proposed approach to control is developed. Using the software environment MATLAB Simulink a virtual model of the inverter and its control device is built. The research of the developed system operation during the determining the volt-ampere characteristic of the semiconductor diode has been carried out. Obtained results confirmed the efficiency of the proposed approach.Данная статья посвящена решению вопросов построения инвертора для автоматизированной системы определения вольт-амперных характеристик полупроводниковых приборов. В статье рассмотрена структура такой системы и предложено для регулирования тестового напряжения использовать полумостовий инвертор с индуктивно-емкостным фильтром. Для управления выходным током такого инвертора предложено использовать релейное регулирование, а управление выходным напряжением предложено осуществлять опосредованно через регулирование тока. Разработана структура устройства управления таким инвертором, реализующего предложенный подход к управлению. С использованием программной среды MATLAB Simulink построена виртуальная модель инвертора и устройства управления ним. Проведенные исследования работы разработанной системы при определении вольт-амперной характеристики полупроводникового диода. Полученные результаты подтвердили работоспособность предложенного подхода.Дана стаття присвячена вирішенню питань побудови інвертора для автоматизованої системи визначення вольт-амперних характеристик напівпровідникових приладів. В статті розглянута структура такої системи та запропоновано для регулювання тестової напруги використовувати напівмостовий інвертор з індуктивно-ємнісним фільтром. Для керування вихідним струмом такого інвертору запропоновано використати релейне регулювання, а керування вихідною напругою запропоновано здійснювати опосередковано через регулювання струму. Розроблено структуру пристрою керування таким інвертором, що реалізує запропонований підхід до керування. З використанням програмного середовища MATLAB Simulink побудована віртуальна модель інвертору та пристрою керування ним. Проведені дослідження роботи розробленої системи при визначені вольт-амперної характеристики напівпровідникового діоду. Отримані результати підтвердили працездатність запропонованого підходу

Graph technologies in an intelligent system of complex analysis of data from Internet sources

The purpose of the work outlined in the article is to review and demonstrate the use of graph technologies for deep data analysis. The first part of the article discusses the Intelligent System for the Comprehensive Analysis of Internet Sources Data and its possible directions for its further development. This system is a multi-purpose cluster using technologies for constructing a knowledge graph, methods and models of machine learning for in-depth analysis of data from Internet sources (for example, scientific publications, social networks, media). The purpose of the analysis is to identify the most important publications in a certain area (for example, in robotics, space research, healthcare, in the social sphere), thematic analysis of these publications, to identify the leader of a scientific direction and to predict trends in the development of directions and interaction of groups of people. When developing this system, we utilized probabilistic machine learning algorithms and methods for constructing and maintaining a graph model of the social network of authors and their publications, determining the rating of a particular author, determining the topics of publications and classifying them by areas of knowledge. The basis for the creation of intelligent applications is graph technology, which allows you to make predictions that are more accurate. The combined application of methods and algorithms of machine learning with graph technologies allows you to get hidden dependencies and perform predictive analysis of information, get answers in real time, and implement artificial intelligence algorithms. Methods of collaboration with graph technologies and a learning machine (for example, using neural networks) are based on graph embedding. This technology allows you to perform a comprehensive, deep and intelligent analysis of information. At the end of the article, there are analytical reports obtained using graph technologies in the Intelligent System for Complex Analysis of Internet Sources Data

Crystal structure of high-spin tetraaquabis(2-chloropyrazine-κN4)iron(II) bis(4-methylbenzenesulfonate)

The title salt, [FeII(C4H3ClN2)2(H2O)4](C7H7O3S)2, contains a complex cation with point group symmetry 2/m. The high-spin FeII cation is hexacoordinated by four symmetry-related water and two N-bound 2-chloropyrazine molecules in a trans arrangement, forming a distorted FeN2O4 octahedron. The three-dimensional supramolecular structure is supported by intermolecular O—H...O hydrogen bonds between the complex cations and tosylate anions, and additional π–π interactions between benzene and pyrazine rings. The methyl H atoms of the tosylate anion are equally disordered over two positions

Pressure effect on superconductivity in FeSe_0.5Te_0.5

Due to the simple layered structure, isostructural FeSe and FeSe0.5Te0.5 are clue compounds for understanding the principal mechanisms of superconductivity in the family of Fe-based superconductors. High-pressure magnetic, structural and Mossbauer studies have been performed on single-crystalline samples of superconducting FeSe0.5Te0.5 with T-c=13.5K. Susceptibility data have revealed a strong increase of T-c up to 19.5K for pressures up to 1.3GPa, followed by a plateau in the T-c(p) dependence up to 5.0GPa. Further pressure increase leads to a disappearance of the superconducting state around 7.0GPa. X-ray diffraction and Mossbauer studies explain this fact by a tetragonal-to-hexagonal structural phase transition. Mossbauer parameters of the non-superconducting high-pressure phase indicate less covalency of FeSe bonds. Based on structural and susceptibility data, we conclude about a common character of T-c(p) diagrams for both FeSe and FeSe0.5Te0.5 superconductors. (C) 2016 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinhei