Рассматривается искусство программирования в среде Visual C++ 6 с использованием как Windows API, так и библиотеки Microsoft Foundation Classes (MFC). Освещается построение Windows-приложений с применением последних инструментальных средств и компонент Microsoft, искусство использования элементов управления, программирование графики и мультимедиа. Анализируется работа с мощными и многофункциональными интерфейсами Windows API, применение технологий ODBS (Open Database Connectivity - открытое соединение с базами данных) для построения приложений баз данных. Представлена разработка высокоэффективных приложений с использованием программных компонент, а также разработка приложений баз данных, основанных на элементах управления ActiveX. Описывается построение интерактивных программ рисования, создание документов со множеством связанных представлений и др.

Приведено описание системы программирования Visual C++ 6.0, наиболее авторитетной из средств для операционных систем Windows. Рассмотрены интегрированная среда разработки Visual Studio, в частности, работа с App-Wizard. Освещены стандартные методы программирования с использованием библиотеки классов MFC, методы программирования с применением Win32API, сетевая обработка данных.

Запропоновано методику складання програм мовою С з використанням функцій API Windows і мовою С++ з використанням бібліотеки класів MFC програмного пакета Visual C++ 6.0. Розкрито основи об'єктивно-орієнтованого програмування мовою C++. Описано особливості використання DLL-бібліотек у MFC-програмах, а також програмування діалогу в API-програмах.

Предложена методика составления программ на языке С с учетом функций API Windows и на языке С++ с учетом библиотеки классов MFC программного пакета Visual C++ 6.0. Раскрыты основы объективно-ориентированного программирования на языке С++. Описаны особенности применения DLL-библиотек в MFC-программах, а также программирования диалога в API-программах.

Викладено проблеми розробки програмного забезпечення у середовищі Visual C++ 6.0. На підставі програмної бібліотеки MFC досліджено побудову Windows-програм. Розглянуто елементи побудови багатопотокових програм та програм обробки баз даних. Висвітлено питання стосовно розробки програм використання тривимірної графіки на основі бібліотеки OpenGL. Наведено приклади практичного застосування технологій програмування.

Изложены проблемы разработки программного обеспечения в среде Visual C++ 6.0. На основе программной библиотеки MFC исследовано построение Windows-программ. Рассмотрены элементы построения многопоточных программ и программ обработки баз данных. Освещены вопросы, касающиеся разработки программ использования трехмерной графики на основе библиотеки OpenGL. Приведены примеры практического применения технологий программирования.

Рассмотрена интегрированная среда разработки Visual Studio, изложены основы работы в данной среде, вопросы создания приложений с помощью AppWizard29. Представлены стандартные методы программирования с использованием MFC, методы программирования с использованием Win32 API. Освещены особенности сетевой обработки данных, системного программирования, методы создания приложений баз данных.

Індекс рубрикатора НБУВ: З973-018

Рубрики:

Комп'ютери та програмування

Шифр НБУВ: Ж69231 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Для создания системы верификации диктора предложена методика верификации на основе шипящих звуков, которая использует авторские методы, осуществляющие обобщенную классификацию звуков посредством дискретного и непрерывного вейвлет-преобразования. Для шипящих звуков, выделенных этими методами, проведен количественный анализ систем признаков, основанных на линейном предсказании, нормированном количестве импульсов равной длины и мел-частотных кепстральных коэффициентах (MFCC). Полученные признаки используются в методе верификации, основанном на алгоритме DTW.

Розглянуто питання розв'язання наукової задачі підвищення якості автоматичного розпізнавання слів у мовному сигналі (МС). Проаналізовано проблему побудови автоматичних систем розпізнавання мови. Наведено альтернативну схему обробки МС, що базується на багаторівневому врахуванні акустичної інформації про сигнал. Розроблено й експериментально обгрунтовано метод автоматичної сегментації МС, що враховує, поряд зі швидкістю зміни MFCC-кепстра, ступінь кепстральної гладкості ділянки сигнала. Викладено підхід до зважування мовних сегментів на основі просодичних параметрів сигнала й урахування ваг на етапі постобробки. Описано модель звукового образу фонеми на основі перетворення Карунена - Лоева. Розроблено нечітку когнітивну модель FCAS постобробки МС, що містить сітку елементарних фонетичних процесорів ознакового, фонемного та словесного рівней. Прийнято рішення щодо розпізнаного слова на основі вихідних значень процесорів. Експериментально встановлено, що запропоновані моделі й методи зменшують кількість помилок розпізнавання слів. Розроблено інформаційну технологію та програмний комплекс CogniSPEECH розпізнавання мовних команд і пошуку ключових слів у файлах. Досліджено характеристики системи, доведено доцільність її застосування у програмах голосового набору телефонних номерів, мовного керування роботом і пошуку слів у мовних файлах.

Наведено основні поняття мови програмування C++. Розглянуто систему програмування Microsoft Visyal Studio та її компоненти, описано інтерфейс. Надано відомості про змінні та базові типи даних, математичні оператори та функції, логічні оператори, розгалуження обчислювальних процесів. Описано циклічні обчислювальні процеси, масиви, функції, рядки та покажчики, динамічні масиви, структури. Увагу приділено організації списків, пошуку та сортуванню. Розглянуто основні поняття об'єктно-орієнтованого програмування, структуру Windows-програм, створених на базі MFC.

Описана архитектура действующей прогностической системы Международного центра морских прогнозов (BS MFC). Изложены результаты валидации продуктов BS MFC, полученных за 2012 г.

Проведено численное исследование сонорных согласных звуков команд водителя посредством нерасширяющих равномерно непрерывных отображений, основанных на мел-частотных кепстральных коэффициентах для формирования вектора вещественных признаков и преобразовании вектора вещественных признаков к вектору целых признаков посредством нормирования, масштабирования и округления.

Проведено численное исследование гласных звуков команд водителя посредством нерасширяющих равномерно непрерывных отображений, основанных на мел-частотных кепстральных коэффициентах (MFCC) для формирования вектора вещественных признаков и преобразовании вектора вещественных признаков к вектору целых признаков посредством нормирования, масштабирования и округления.

Приведено численное исследование гласных звуков команд водителя посредством нерасширяющих равномерно непрерывных отображений, основанных на мел-частотных кепстральных коэффициентах (MFCC) для формирования вектора вещественных признаков и преобразовании вектора вещественных признаков к вектору целых признаков посредством нормирования, масштабирования и округления.

Проведено численное исследование сонорных согласных звуков команд водителя посредством нерасширяющих равномерно непрерывных отображений, основанных на мел-частотных кепстральных коэффициентах для формирования вектора вещественных признаков и преобразовании вектора вещественных признаков к вектору целых признаков посредством нормирования, масштабирования и округления.

Для вербального управления автомобилем предложена структура интеллектуальной системы, разработаны методики формирования эталонов речевых команд и распознавания речевых команд. Количественно проанализированы речевые команды с использованием: коэффициентов КЛП и коэффициентов отражения КЛП; автокорреляции КЛП; кепстра КЛП; площади поперечных сечений акустической трубы КЛП; нормированной автокорреляции, нормированного энергетического спектра КЛП и ДПФ; меры контрастности ДПФ, ДВП, НВП; нормированного количества импульсов равной длины; MFCC.

Розглянуто процес програмування на C++ ISO/ANSI із застосуванням бібліотеки MFC. Подано інформацію про налагодження проекту консольного додатка Win 32. Приділено увагу роботі з комбінованими полями та бігунками під час програмування на C++ ISO/ANSI. Надано відомості про серіалізацію стандартних і нестандартних об'єктів під час роботи з файлами, а також результатів табуляції функції за використання діалогу.

Індекс рубрикатора НБУВ: Д443.426.3 в641.8

Рубрики:

Нейтронний гамма-каротаж (НГК)

Шифр НБУВ: Ж24199 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: Р281.7/9 + Л662.947

Рубрики:

Окремі групи лікарських речовин, засобів і препаратів

Похідні імідазолу

Шифр НБУВ: Ж16789 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: Н761.204

Рубрики:

Очищання стічних вод

Шифр НБУВ: Ж14165 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Порівняно сім популярних класифікаторів Python-біблотеки scikitlearn у контексті ефективності роботи системи голосової біометрії. Для виділення векторів ознак голосу особи, що верифікується, застосовано метод MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients). У дослідженні використано такі класифікатори: K-NN (K-Nearest neighbours classifier), MLP (Multilayer perceptron), SVM (Support vector machine), DTC (Decision tree classifier), GNB (Gaussian Naive Bayes classifier), ABC (AdaBoost classifier), RFC (Random forest classifier). Як аналізовану вибірку взято голосові зразки 40 осіб тривалістю в середньому дев'ять хвилин на особу. Критерії ефективності класифікаторів вибрано відповідно до потреб систем голосової біометрії. У межах роботи виконано моделювання шахрайства у процесі аутентифікації. Найефективнішим у голосовому розпізнаванні виявився класифікатор K-NN, який за нульової кількості неправильно допущених осіб, забезпечив на 3 - 85 % вищу точність верифікації, ніж інші класифікатори.