In the paper, the concept of the formation of the national spatial data infrastructure (NSDI) in Ukraine has been investigated, the complex NSDI industry standards and the classes of objects of the urban-planning cadaster have been analyzed. The complex of problems influencing the development of geo-informational resources in Ukraine has been determined. Given the current state of the national infrastructure of geospatial data and the urgency of the problems of the use of archival geospatial databases (GDB), a need to develop algorithms for the creation of a unified basis for geographic information systems has been shown. The method of automation of the conversion of differentiated GDBs according to the updated rules for the digital description of all geospatial objects instances is proposed. The sets of digital maps are considered as three-dimensional arrays of data. This approach allows us to better navigate in algorithmic processes taking into account a lot of rules for the conversion of objects between two classifiers of different structures.
Швидкий розвиток комп'ютерної техніки формує передумови для розробок нейрокомп'ютерів (тобто комп'ютерів 6-го покоління), які, за прогнозами в галузі штучного інтелекту, активно будуть використані для перероблення будь-якої інформації, за тими ж принципами, що й біологічні нейронні мережі – такі як людський мозок. Тому попит на використання нейромережеві технології поступово охоплює дедалі ширший коло користувачів зокрема й у галузі охорони здоров'я. Досліджено можливості застосування штучних нейронних мереж для оброблення даних регіональної охорони здоров'я. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень управління пацієнтопотоком у медичних закладах. Запропоновано інформаційну технологію оброблення медичних даних за допомогою штучних нейронних мереж, що дасть змогу підвищити ефективність надання медичної допомоги під час профілактичних медоглядів, ніж відомі інформаційні технології класифікації. Розглянуті такі положення: принципи дії штучних нейронних мереж, переваги і недоліки їх використання та основні функції. Також наведено перспективи використання штучних нейронних мереж щодо класифікації пацієнтів для проходження профілактичного медичного огляду.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.