| dc.contributor.author | Будаш, М. В. | uk |
| dc.contributor.author | Прикмета, А. В. | uk |
| dc.contributor.author | Олійник, А. О. | uk |
| dc.contributor.author | Грабчак, Н. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T11:04:56Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T11:04:56Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Будаш М. В., Прикмета А. В., Олійник А. О., Грабчак Н. В. Програмно-керовані мережі із периферійним штучним інтелектом. // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21370. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47123 | |
| dc.description.abstract | Досліджено переваги граничних обчислень в контексті мереж ШІ та Інтернету речей (IoT) для підтримки розподілених застосунків ШІ та IoT з метою забезпечити ефективну обробку даних та розширені можливості для майбутніх технологій. Розглянуто особливості використання периферійного обчислення для оптимізації обробки даних та покращення функціональності сучасних додатків та програмно-керованих мереж. | uk |
| dc.description.abstract | The advantages of edge computing in the context of AI networks and the Internet of Things (IoT) are investigated to support distributed AI and IoT applications in order to provide efficient data processing and enhanced capabilities for future technologies. The features of using edge computing to optimize data processing and improve the functionality of modern applications and software-defined networks are considered. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21370 | |
| dc.subject | периферійний штучний інтелект | uk |
| dc.subject | граничні обчислення | uk |
| dc.subject | інформаційно-комунікаційнітехнології | uk |
| dc.subject | мережа інтернету речей | uk |
| dc.subject | peripheral artificial intelligence | uk |
| dc.subject | edge computing | uk |
| dc.subject | information and communication technologies | uk |
| dc.subject | Internet of Things network | uk |
| dc.title | Програмно-керовані мережі із периферійним штучним інтелектом | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 621.391 | |
| dc.relation.references | A. Boudi, M. Bagaa, P. Pyhnen, T. Taleb, and H. Flinck, AI-based resource management in beyond 5G cloud native environment, IEEE Network, vol. 35, no. 2, 2021., pp. 128135 | |
| dc.relation.references | D. C. Nguyen, Q.-V. Pham, P. N. Pathirana, M. Ding, A. Seneviratne, Z. Lin, O. Dobre, and W.-J. Hwang, Federated learning for smart healthcare: A survey, ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 55, no. 3, 2022., pp. 137 | |
| dc.relation.references | T. Huynh-The, Q.-V. Pham, T.-V. Nguyen, and D.-S. Kim, Deep learning for coexistence radar-communication waveform recognition, in 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) IEEE, 2021, pp. 17251727. | |
| dc.relation.references | . , . , . , 6G, , . 4, . 6270, 2022. | |
| dc.relation.references | . , . , . , . | |
