Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43393
Összes dokumentumadat
DC mezőÉrtékNyelv
dc.contributor.advisorМарценко, Сергій Володимирович-
dc.contributor.authorПеретятко, Тарас Петрович-
dc.contributor.authorPeretiatko, Taras Petrovych-
dc.date.accessioned2024-01-06T15:18:47Z-
dc.date.available2024-01-06T15:18:47Z-
dc.date.issued2023-12-27-
dc.date.submitted2023-12-13-
dc.identifier.citationПеретятко Т. П. Дослідження мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних "розумних міст" : кваліфікаційна робота освітнього рівня „Магістр“ „122 – комп’ютерні науки“ / Т. П. Перетятко. – Тернопіль : ТНТУ, 2023. – 72 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43393-
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». В першому розділі кваліфікаційної роботи описано «розумні міста», мережеві та обчислювальні підходи для інтеграції даних. При цьому виділено приклади використання міських обчислень та інтеграції даних у стійких «розумних містах». Подано методологію наукометричного пошуку мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». Висвітлено стан сучасних досліджень в царині обчислювальних технологій та інтеграції даних «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи сформована таксономія обчислень «розумних міст». Проаналізовано основні застосунки «розумних міст» з використанням мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». В третьому розділі кваліфікаційної роботи подано результати аналізу та рекомендації. Описано використання міських обчислень у «розумних містах». Розглянута проблема розрідженості та переміщення даних «розумних міст». Описано 5G Технології в «розумних містах». У розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» проаналізовано розглянуто питання організації праці при виконанні робіт в обчислювальному центрі. Описано контроль за станом охорони праці. The qualification work is devoted to the research of network and computing approaches for the integration of smart cities data. The first chapter of the thesis describes smart cities, network and computing approaches for data integration. At the same time, examples of the use of urban computing and data integration in sustainable smart cities are highlighted. The methodology of scientometric search for network and computing approaches for data integration of smart cities is presented. The state of modern research in the field of computing technologies and data integration of smart cities is highlighted. In the second section of the qualification work, a taxonomy of calculations of smart cities is formed. The main applications of smart cities are analyzed using network and computing approaches for the integration of smart cities data. The third section of the qualification work presents the results of the analysis and recommendations. The use of urban computing in smart cities is described. The problem of sparseness and data transfer of smart cities is considered. 5G technologies in "smart cities" are described. In the section "Occupational protection and safety in emergency situations" the issue of labor organization when performing work in a computer center is analyzed. Control over the state of labor protection is described.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 7 1 «РОЗУМНІ МІСТА», МЕРЕЖЕВІ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ ПІДХОДИ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ, МЕТОДОЛОГІЯ ДОСЛІДЖЕННЯ 9 1.1 «Розумні міста», мережеві та обчислювальні підходи для інтеграції даних 9 1.2 Методологія наукометричного пошуку мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст» 14 1.3 Стан сучасних досліджень в царині обчислювальних технологій та інтеграції даних «розумних міст» 16 1.4 Висновок до першого розділу 25 2 АНАЛІЗ МЕРЕЖЕВИХ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПІДХОДІВ І ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ "РОЗУМНИХ МІСТ 27 2.1 Таксономія обчислень «розумних міст» 27 2.2 Основні застосунки «розумних міст» з використанням мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст» 33 2.3 Висновок до другого розділу 40 3 РЕЗУЛЬТАТИ АНАЛІЗУ ТА РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ВИКОРИСТАННЯ МЕРЕЖЕВИХ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ "РОЗУМНИХ МІСТ" 41 3.1 Результати аналізу та рекомендації 41 3.2 Використання міських обчислень у «розумних містах» 43 3.2.1 Когнітивна кібербезпека 49 3.2.2 Якість повітря 49 3.2.3 Ресурси IoT 50 3.2.4 Кіберфізичні системи 52 3.3 Проблема розрідженості та переміщення даних «розумних міст» 53 3.4 5G Технології в «розумних містах» 54 3.5 Висновок до третього розділу 55 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 56 4.1 Організація праці при виконанні робіт в обчислювальному центрі 56 4.2 Контроль за станом охорони праці 59 4.3 Висновок до четвертого розділу 63 ВИСНОВКИ 64 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 65 ДОДАТКИuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectвеликі даніuk_UA
dc.subjectbig datauk_UA
dc.subjectінтеграція данихuk_UA
dc.subjectdata integrationuk_UA
dc.subjectміські обчисленняuk_UA
dc.subjecturban computinguk_UA
dc.subjectІнтернет речейuk_UA
dc.subjectInternet of Thingsuk_UA
dc.subjectрозумне містоuk_UA
dc.subjectsmart cityuk_UA
dc.titleДослідження мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних "розумних міст"uk_UA
dc.title.alternativeResearch of network and computing approaches to the data integration of "Smart cities"uk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Перетятко Тарас Петрович, 2023uk_UA
dc.contributor.committeeMemberОробчук, Олександра Романівна-
dc.coverage.placenameТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.subject.udc004.9uk_UA
dc.relation.references1 Zheng, Y. Unified Urban Governance Models. J. Wuhan Univ. Inf. Sci. Ed. 2022, 47, 19–25.uk_UA
dc.relation.references2 Bouroche, M.; Dusparic, I. Urban computing: The technological framework for smart cities. In Handbook of Smart Cities; Springer: Cham, Switzerland, 2021; pp. 89–112.uk_UA
dc.relation.references3 Cheng, B.; Fan, C.; Fu, H.; Huang, J.; Chen, H.; Luo, X. Measuring and Computing Cognitive Statuses of construction Workers based on Electroencephalogram: A critical review. IEEE Trans. Comput. Soc. Syst. 2022, 9, 1644–1659.uk_UA
dc.relation.references4 de Oliveira Cavalcanti, C.; Limont, M.; Dziedzic, M.; Fernandes, V. Sustainability assessment methodology of urban mobility projects. Land Use Policy 2017, 60, 334–342.uk_UA
dc.relation.references5 Bibri, S.E.; Krogstie, J. Smart sustainable cities of the future: An extensive interdisciplinary literature review. Sustain. Cities Soc. 2017, 31, 183–212.uk_UA
dc.relation.references6 Zeng, X.; Yu, Y.; Yang, S.; Lv, Y.; Sarker, M.N.I. Urban resilience for urban sustainability: Concepts, dimensions, and perspectives. Sustainability 2022, 14, 2481.uk_UA
dc.relation.references7 Hashem, Ibrahim Abaker Targio, et al. "Urban Computing for Sustainable Smart Cities: Recent Advances, Taxonomy, and Open Research Challenges." Sustainability 15.5 (2023): 3916.uk_UA
dc.relation.references8 Duda, O., et al, Selection of Effective Methods of Big Data Analytical Processing in Information Systems of Smart Cities. CEUR Workshop Proceedings 2631, pp. 68-78. 2020.uk_UA
dc.relation.references9 Zheng, Y.; Capra, L.; Wolfson, O.; Yang, H. Urban computing: Concepts, methodologies, and applications. ACM Trans. Intell. Syst. Techn. (TIST) 2014, 1–55.uk_UA
dc.relation.references10 Duda, O., Kunanets, N., Martsenko, S., Matsiuk, O., Pasichnyk, V., Building secure Urban information systems based on IoT technologies. CEUR Workshop Proceedings 2623, pp. 317-328. 2020.uk_UA
dc.relation.references11 Bodnarchuk I., Duda O., Kharchenko A., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V. Choice method of analytical information-technology platform for projects associated to the smart city class. ICTERI 2020 ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer Proceedings of the 14th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Volume I: Main Conference р.317-330.uk_UA
dc.relation.references12 Kamal, M.; Atif, M.; Mujahid, H.; Shanableh, T.; Al-Ali, A.R.; Al Nabulsi, A. IoT based smart city bus stops. Future Internet 2019, 11, 227.uk_UA
dc.relation.references13 Janssen, M.; Luthra, S.; Mangla, S.; Rana, N.P.; Dwivedi, Y.K. Challenges for adopting and implementing IoT in smart cities. Internet Res. 2019, 29, 1589–1616.uk_UA
dc.relation.references14 Liu, Y.; Dai, H.N.; Wang, Q.; Shukla, M.K.; Imran, M. Unmanned aerial vehicle for internet of everything: Opportunities and challenges. Comput. Commun. 2020, 155, 66–83.uk_UA
dc.relation.references15 Niu, X.; Zhu, Y.; Zhang, X. DeepSense: A novel learning mechanism for traffic prediction with taxi GPS traces. In Proceedings of the 2014 IEEE Global Communications Conference, Sydney, Australia, 10–14 June 2014.uk_UA
dc.relation.references16 Najafabadi, M.M.; Villanustre, F.; Khoshgoftaar, T.M.; Seliya, N.; Wald, R.; Muharemagic, E. Deep learning applications and challenges in big data analytics. J. Big Data 2015, 2, 1.uk_UA
dc.relation.references17 Usman, A.B.; Gutierrez, J. Toward trust based protocols in a pervasive and mobile computing environment: A survey. Ad Hoc Netw. 2018, 81, 143–159.uk_UA
dc.relation.references18 Courant, M.; Lüthi, A. Pervasive Computing and Sustainable Development: A case study in Mobility Management. Update 2004, 2, 1.uk_UA
dc.relation.references19 Kunanets N. et al. (2021) Designing the Repository of Documentary Cultural Heritage. In: Shakhovska N., Medykovskyy M.O. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1293, pp 1034-1044. Springer, Cham. ISBN978-3-030-63270-0.uk_UA
dc.relation.references20 Honarvar, A.R.; Sami, A. Multi-source dataset for urban computing in a Smart City. Data Brief 2019, 22, 222–226.uk_UA
dc.relation.references21 Duda, O., Palka, O., Pasichnyk, V., Matsiuk, O., Kunanets, N., & Tabachyshyn, D. (2020, September). Existing City Assessment Systems. In 2020 IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 2, pp. 238-241). IEEE.uk_UA
dc.relation.references22 Goldberg, M.; Zhang, Z. A cyber-physical system framework towards smart city and urban computing to aid people with disabilities. In Proceedings of the 2018 27th Wireless and Optical Communication Conference (WOCC), Hualien, Taiwan, 30 April–1 May 2018.uk_UA
dc.relation.references23 Xie, S.; Zheng, Z.; Chen, W.; Wu, J.; Dai, H.N.; Imran, M. Blockchain for cloud exchange: A survey. Comput. Electr. Eng. 2020, 81, 106526.uk_UA
dc.relation.references24 Rahman, M.A.; Rashid, M.M.; Hossain, M.S.; Hassanain, E.; Alhamid, M.F.; Guizani, M. Blockchain and IoT-based cognitive edge framework for sharing economy services in a smart city. IEEE Access 2019, 7, 18611–18621.uk_UA
dc.relation.references25 Chen, M.; Herrera, F.; Hwang, K. Cognitive computing: Architecture, technologies and intelligent applications. IEEE Access 2018, 6, 19774–19783.uk_UA
dc.relation.references26 Krieg, J.-G.; Jakllari, G.; Toma, H.; Beylot, A.L. Unlocking the smartphone’s sensors for smart city parking. Pervasive Mob. Comput. 2018, 43, 78.uk_UA
dc.relation.references27 Zhang, N.; Chen, H.; Chen, X.; Chen, J. ELM meets urban computing: Ensemble urban data for smart city application. In Proceedings of ELM-2015 Volume 1: Theory, Algorithms and Applications (I); Springer International Publishing: New York, NY, USA, 2016; pp. 51–63.uk_UA
dc.relation.references28 Tekler, Z.D.; Low, R.; Yuen, C.; Blessing, L. Plug-Mate: An IoT-based occupancy-driven plug load management system in smart buildings. Build. Environ. 2022, 223, 109472.uk_UA
dc.relation.references29 Malik, A.W.; Mahmood, I.; Ahmed, N.; Anwar, Z. Big data in motion: A vehicle-assisted urban computing framework for smart cities. IEEE Access 2019, 7, 55951–55965.uk_UA
dc.relation.references30 Lah, O.; Fulton, L.; Arioli, M. Decarbonisation scenarios for transport and the role of urban mobility. In Sustainable Urban Mobility Pathways; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2019; pp. 65–80.uk_UA
dc.relation.references31 da Cruz, S.M.S.; Costa, R.J.M. Enabling Smart City Provenance-Based Applications to Improve Urban Mobility in Brazilian Cities. In Sustainable Transportation and Smart Logistics; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2019; pp. 439–466.uk_UA
dc.relation.references32 Balduini, M.; Brambilla, M.; Della Valle, E.; Marazzi, C.; Arabghalizi, T.; Rahdari, B.; Vescovi, M. Models and practices in urban data science at scale. Big Data Res. 2019, 17, 66–84.uk_UA
dc.relation.references33 Souza, T.I.; Aquino, A.L.; Gomes, D.G. A method to detect data outliers from smart urban spaces via tensor analysis. Future Gener. Comput. Syst. 2019, 92, 290–301.uk_UA
dc.relation.references34 Alaba, F.A.; Othman, M.; Hashem, I.A.T.; Alotaibi, F. Internet of Things security: A survey. J. Netw. Comput. Appl. 2017, 88, 10–28.uk_UA
dc.relation.references35 Lin, I.-C.; Lin, C.Y.; Hung, H.M.; Cui, Q.; Chen, K.C. Autonomous vehicle as an intelligent transportation service in a smart city. In Proceedings of the 2017 IEEE 86th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), Toronto, ON, Canada, 24–27 September 2017.uk_UA
dc.relation.references36 Naghibi, B.; Masoum, M.A.; Deilami, S. Effects of v2h integration on optimal sizing of renewable resources in smart home based on monte carlo simulations. IEEE Power Energy Technol. Syst. J. 2018, 5, 73–84.uk_UA
dc.relation.references37 Tekler, Z.D.; Ono, E.; Peng, Y.; Zhan, S.; Lasternas, B.; Chong, A. ROBOD, room-level occupancy and building operation dataset. In Building Simulation; Tsinghua University Press: Beijing, China, 2022; Volume 15, pp. 2127.uk_UA
dc.relation.references38 Dallel, O.; Ayed, S.B.; Taher, J.B.H. Secure iot-based emergency management system for smart buildings. In Proceedings of the 2021 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Nanjing, China, 29 March–1 April 2021.uk_UA
dc.relation.references39 Dong, J.; Winstead, C.; Nutaro, J.; Kuruganti, T. Occupancy-based HVAC control with short-term occupancy prediction algorithms for energy-efficient buildings. Energies 2018, 11, 2427.uk_UA
dc.relation.references40 Aloqaily, M.; Al Ridhawi, I.; Kantraci, B.; Mouftah, H.T. Vehicle as a resource for continuous service availability in smart cities. In Proceedings of the 2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), Montreal, QC, Canada, 8–13 October 2017.uk_UA
dc.relation.references41 Garg, S.; Singh, A.; Batra, S.; Kumar, N.; Yang, L.T. UAV-empowered edge computing environment for cyber-threat detection in smart vehicles. IEEE Netw. 2018, 32, 42–51.uk_UA
dc.relation.references42 Fantin Irudaya Raj, E.; Appadurai, M. Internet of things-based smart transportation system for smart cities. In Intelligent Systems for Social Good: Theory and Practice; Springer Nature: Singapore, 2022; pp. 39–50.uk_UA
dc.relation.references43 Ray, A.K.; Bagwari, A. Study of smart home communication protocol’s and security & privacy aspects. In Proceedings of the 2017 7th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), Nagpur, India, 11–13 November 2017.uk_UA
dc.relation.references44 Pagani, G.A.; Aiello, M. From the grid to the smart grid, topologically. Phys. A Stat. Mech. Appl. 2016, 449, 160–175.uk_UA
dc.relation.references45 Zafar, R.; Mahmood, A.; Razzaq, S.; Ali, W.; Naeem, U.; Shehzad, K. Prosumer based energy management and sharing in smart grid. Renew. Sustain. Energy Rev. 2018, 82, 1675–1684.uk_UA
dc.relation.references46 Kulkarni, P.; Farnham, T. Smart city wireless connectivity considerations and cost analysis: Lessons learnt from smart water case studies. IEEE Access 2016, 4, 660–672.uk_UA
dc.relation.references47 Milanés-Montero, M.I.; Barrero-González, F.; Pando-Acedo, J.; González-Romera, E.; Romero-Cadaval, E.; Moreno-Munoz, A. Smart Community Electric Energy Micro-Storage Systems with Active Functions. IEEE Trans. Ind. Appl. 2018, 54, 1975–1982.uk_UA
dc.relation.references48 Jing, Q.; Vasilakos, A.V.; Wan, J.; Lu, J.; Qiu, D. Security of the Internet of Things: Perspectives and challenges. Wirel. Netw. 2014, 20, 2481–2501.uk_UA
dc.relation.references49 Khan, M.A.; Abbas, S.; Hasan, Z.; Fatima, A. Intelligent transportation system (ITS) for smart-cities using Mamdani fuzzy inference system. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 2018, 9.uk_UA
dc.relation.references50 Baldini, G.; Botterman, M.; Neisse, R.; Tallacchini, M. Ethical design in the internet of things. Sci. Eng. Ethics 2018, 24, 905–925.uk_UA
dc.relation.references51 Jiang, S.; Fiore, G.A.; Yang, Y.; Ferreira, J., Jr.; Frazzoli, E.; González, M.C. A review of urban computing for mobile phone traces: Current methods, challenges and opportunities. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing, Chicago, IL, USA, 11 August 2013.uk_UA
dc.relation.references52 Yuan, J.; Zheng, Y.; Xie, X. Discovering regions of different functions in a city using human mobility and POIs. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Beijing China, 12–16 August 2012.uk_UA
dc.relation.references53 Sheng, C.; Zheng, Y.; Hsu, W.; Lee, M.L.; Xie, X. Answering top-k similar region queries. In Database Systems for Advanced Applications: 15th International Conference, DASFAA 2010, Tsukuba, Japan, 1–4 April 2010; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2010.uk_UA
dc.relation.references54 Zheng, Y.; Liu, F.; Hsieh, H.P. U-air: When urban air quality inference meets big data. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Chicago, IL, USA, 11–14 August 2013.uk_UA
dc.relation.references55 Becker, R.A.; Caceres, R.; Hanson, K.; Loh, J.M.; Urbanek, S.; Varshavsky, A.; Volinsky, C. A tale of one city: Using cellular network data for urban planning. IEEE Pervasive Comput. 2011, 10, 18–26.uk_UA
dc.relation.references56 Demissie, M.G.; de Almeida Correia, G.H.; Bento, C. Exploring cellular network handover information for urban mobility analysis. J. Transp. Geogr. 2013, 31, 164–170.uk_UA
dc.relation.references57 Liu, T.; Zheng, Y.; Liu, L.; Liu, Y.; Zhu, Y. Methods for sensing urban noises. Tec. Rep. MSR-TR-2014-66 2014. Available online: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/methods-for-sensing-urban-noises/uk_UA
dc.relation.references58 Wang, Y.; Zheng, Y.; Liu, T. A noise map of New York City. In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct Publication, Seattle, WA, USA, 13–17 September 2014.uk_UA
dc.relation.references59 Santini, S.; Ostermaier, B.; Vitaletti, A. First experiences using wireless sensor networks for noise pollution monitoring. In Proceedings of the Workshop on Real-World Wireless Sensor Networks, New York, NY, USA, 1 April 2008.uk_UA
dc.relation.references60 Zhang, F.; Wilkie, D.; Zheng, Y.; Xie, X. Sensing the pulse of urban refueling behavior. In Proceedings of the 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, Zurich, Switzerland, 8–12 September 2013.uk_UA
dc.relation.references61 Shang, J.; Zheng, Y.; Tong, W.; Chang, E.; Yu, Y. Inferring gas consumption and pollution emission of vehicles throughout a city. In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, New York, NY, USA, 24–27 August 2014.uk_UA
dc.relation.references62 Dusparic, I.; Harris, C.; Marinescu, A.; Cahill, V.; Clarke, S.l. Multi-agent residential demand response based on load forecasting. In Proceedings of the 2013 1st IEEE Conference on Technologies for Sustainability (SusTech), Portland, Oregon, 1–2 August 2013.uk_UA
dc.relation.references63 Javidroozi, V.; Shah, H.; Feldman, G. Urban Computing and Smart Cities: Towards Changing City Processes by Applying Enterprise Systems Integration Practices. IEEE Access 2019, 7, 108023–108034.uk_UA
dc.relation.references64 Honarvar, A.R.; Sami, A. Towards sustainable smart city by particulate matter prediction using urban big data, excluding expensive air pollution infrastructures. Big Data Res. 2019, 17, 56–65.uk_UA
dc.relation.references66 Pinder, R.W.; Klopp, J.M.; Kleiman, G.; Hagler, G.S.; Awe, Y.; Terry, S. Opportunities and challenges for filling the air quality data gap in low-and middle-income countries. Atmos. Environ. 2019, 215, 116794.uk_UA
dc.relation.references67 Galus, M.D.; Andersson, G. Demand management of grid connected plug-in hybrid electric vehicles (PHEV). In Proceedings of the 2008 IEEE Energy 2030 Conference, Atlanta, Georgia, 17–18 November 2008; pp. 1–8.uk_UA
dc.relation.references68 Broo, D.G. Transdisciplinarity and three mindsets for sustainability in the age of cyber-physical systems. J. Ind. Inf. Integr. 2022, 27, 100290.uk_UA
dc.relation.references69 Nagarajan, S.M.; Deverajan, G.G.; Bashir, A.K.; Mahapatra, R.P.; Al-Numay, M.S. IADF-CPS: Intelligent Anomaly Detection Framework towards Cyber Physical Systems. Comput. Commun. 2022, 188, 81–89.uk_UA
dc.relation.references70 Greenland, S.; Mansournia, M.A.; Altman, D.G. Sparse data bias: A problem hiding in plain sight. BMJ 2016, 352, i1981.uk_UA
dc.relation.references71 Kanwal, M.; Malik, A.W.; Rahman, A.U. Mahmood I, Shahzad M. Sustainable vehicle-assisted edge computing for big data migration in smart cities. IEEE Internet Things J. 2019, 7, 1857–1871.uk_UA
dc.relation.references72 Zhang, D.; Rodrigues, J.J.; Zhai, Y.; Sezaki, K. 5G and Beyond Technology-Enabled Remote Health. IEEE Wirel. Commun. 2021, 28, 44–45.uk_UA
dc.relation.references73 Sajjad, M.M.; Bernardos, C.J.; Jayalath, D.; Tian, Y.C. Inter-Slice Mobility Management in 5G: Motivations, Standard Principles, Challenges, and Research Directions. IEEE Commun. Stand. Mag. 2011, 6, 93–100.uk_UA
dc.relation.references74 МІНІСТЕРСТВО СОЦІАЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ УКРАЇНИ. Наказ 14.02.2018 № 207 Про затвердження Вимог щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями. Доступно онлайн: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0508-18#Text.uk_UA
dc.relation.references75 Умови праці працівників, які використовують у роботі персональні комп’ютери. Доступно онлайн: https://zolochiv.net/umovy-pratsi-pratsivnykiv-iaki-vykorystovuiut-u-roboti-personal-ni-komp-iutery/.uk_UA
dc.relation.references76 Галузева угода між міністерством регіонального розвитку. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v_063661-08#Text.uk_UA
dc.relation.references77 Закон про охорону праці. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/main/2694-12#Text.uk_UA
dc.relation.references78 Закон про введення оперативного контролю за станом охорони праці. URL:https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0444282-01#Text/.uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Ebben a gyűjteményben:122 — комп’ютерні науки

Fájlok a dokumentumban:
Fájl Leírás MéretFormátum 
Mag_2023_SNm_61_Peretiatko_T_P.pdf1,1 MBAdobe PDFMegtekintés/Megnyitás


Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!

Admin Tools