Contents
Academic literature on the topic 'Дерево Мерклі'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Дерево Мерклі.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Дерево Мерклі"
Shlapak, V. P., A. V. Kodzhebash, I. V. Kozachenko, M. I. Parubok, and S. A. Maslovata. "Оцінювання сучасного стану парку села Іванівка Уманського району та проект його реконструкції." Scientific Bulletin of UNFU 28, no. 6 (June 27, 2018): 47–51. http://dx.doi.org/10.15421/40280609.
Full textРижков, Вадим Генієвич, Карина Володимирівна Бєлоконь, and Євгенія Анатоліївна Манідіна. "ЗАСТОСУВАННЯ ДЕРЕВА ВІДМОВ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЕЛЕКТРОТРАВМАТИЗМУ У МЕТАЛУРГІЇ І ВИБОРУ ЗАСОБІВ ЗАХИСТУ." Scientific Journal "Metallurgy", no. 2 (February 22, 2022): 124–32. http://dx.doi.org/10.26661/2071-3789-2021-2-15.
Full textBuksha, I. F., M. I. Buksha, and T. S. Pyvovar. "Оцінка репрезентативності даних моніторингу лісів України за різної щільності мережі ділянок спостережень." Forestry and Forest Melioration, no. 134 (November 26, 2019): 66–77. http://dx.doi.org/10.33220/1026-3365.134.2019.66.
Full textShevchenko, N. Yu, S. G. Bagach, and D. S. Potapov. "Математичне обґрунтування вибору архітектури обчислювальної мережі як елемента інформаційної інфраструктури освітнього закладу." HERALD of the Donbass State Engineering Academy, no. 2 (46) (October 1, 2019): 165–70. http://dx.doi.org/10.37142/1993-8222/2019-2(46)165.
Full textБілецький, Т. П., and Д. В. Федасюк. "Прогнозування дефектів у програмному забезпеченні алгоритмами глибинного навчання CNN та RNN." Scientific Bulletin of UNFU 31, no. 2 (April 29, 2021): 114–20. http://dx.doi.org/10.36930/40310219.
Full textPyzhyk, I. S., and I. M. Shpakivska. "Актуальні запаси органічного карбону в мортмасі та ґрунті лісових екосистем Стрийсько-Сянської верховини на території Верхньовисоцького лісництва (ДП "Боринський лісгосп")." Scientific Bulletin of UNFU 29, no. 9 (December 26, 2019): 15–21. http://dx.doi.org/10.36930/40290902.
Full textКасаткін, М. В. "Стохастичне моделювання сумісного прийняття рішень “екіпаж – керівник польотів” в особливому випадку в польоті." Системи озброєння і військова техніка, no. 4(64), (December 17, 2020): 67–74. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2020.64.09.
Full textDanchuk, O. "Лісонасінна база в Україні: сучасний стан та шляхи розвитку." Наукові праці Лісівничої академії наук України, no. 15 (November 30, 2017): 45–53. http://dx.doi.org/10.15421/411706.
Full textКоваль, Марта Романівна. "Колір і світло у «пейзажах відчуттів» у романах Мерилін Робінсон про Галаад." Наукові записки Харківського національного педагогічного університету ім. Г. С. Сковороди "Літературознавство" 1, no. 95 (February 2020): 96–109. http://dx.doi.org/10.34142/2312-1076.2020.1.95.05.
Full textKustov, Maksym, Oleksander Sobol, and Oleg Fedoryaka. "Територіальне розміщення пожежних підрозділів різної функціональної спроможності." Problems of Emergency Situations, no. 33 (2021): 181–92. http://dx.doi.org/10.52363/2524-0226-2021-33-14.
Full textDissertations / Theses on the topic "Дерево Мерклі"
Марухненко, О. С., and Г. З. Халімов. "Використання гіпер-дерев у криптографії." Thesis, ЧДТУ, НТУ "ХПІ", ВА ЗС АР, УТіГН, ДП "ПД ПКНДІ АП", 2019. https://openarchive.nure.ua/handle/document/15773.
Full textФалілеєва, Дар'я Миколаївна. "Методи оцінки впливу рекламних кампаній на попит." Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45243.
Full textDiploma work: 111 pages, 32 figures, 9 tables, 2 appendixes, 28 sources. The object of the study is data on the sales brand's market share and advertising ratings of the brand and competitors for 2016-2021. The subject of research is the methods of building a model for forecasting using neural networks. Python was chosen as the programming language. In this paper, a study of the impact of advertising campaigns on demand. The following algorithms were used to build models: random trees, decision trees, gradient boosting method. The best model was chosen to implement the time series forecast. The LSTM neural model was used for prediction. An analytical study of the impact of advertising campaigns on sales, seasonality and popularity on the Internet was also conducted. The direction of development of work is in expansion of a possible dataset with the best level of correlation, and also a possibility of addition of attributes of model.