Показано, що ключові властивості реактивності та передбачуваності в клієнт-серверних системах реального часу, які реалізують технологію ОРС (OLE for Process Control), можна досягти під час розробки програмного забезпечення, яке реалізує алгоритмічний та ресурсний способи адаптації. Сформульовані обмеження на актуальність даних та часову цілісність інформації дозволяють розглядати процес планування запитів у клієнт-серверних системах реального часу як задачу динамічного програмування, розв'язання якої дає політику керування запитами.

Наведено методологію синтезу систем випробувань сонячних енергоустановок космічних апаратів з урахуванням суб'єктивності критеріїв оцінки ефективності випробувань та невизначеності представлення вихідної інформації. Запропоновано методи аналізу результатів випробувань і розробки математичних моделей джерел і нагромаджувачів енергії сонячних енергоустановок, що базуються на методах ідентифікації, статистичного та інтервального аналізу, а також штучних нейронних мереж. Зазначено, що дане методичне забезпечення використано для розробки математичних моделей кремнієвих фотоперетворювачів і лужних акумуляторів космічного призначення.

Наведено основні відомості про комп'ютерні мережі (КМ), їх компоненти та технології. Розглянуто різновиди локальних і глобальних КМ, базові особливості їх побудови. Описано традиційні та перспективні технології локальних і глобальних мереж, способи створення великих складених мереж та особливості управління.

Розглянуто основні складові авторського права у програмній інженерії, процедури оформлення свідоцтв на твір і патентів на винахід і корисні моделі. Показано особливості оформлення авторських прав на програми. Наведено основні види комп'ютерного піратства й описано методи боротьби з ним.

Розкрито мету та принципи побудови математичних моделей, об'єктів і процесів програмної інженерії, наведено поняття структури математичної моделі та узагальнено алгоритм її побудови. Розглянуто вимоги до експериментальних даних, оцінок параметрів і безпосередньо самих моделей об'єктів і процесів програмної інженерії. Викладено найбільш поширені у програмній інженерії типи моделей і відповідні їм методи ідентифікації та прогнозування.

Практичність сучасних електронних пристроїв, які носять, визначається автономністю їх джерел енергоживлення. Концепція збору і перетворення допоміжної, фонової енергії з енергетичних джерел навколишнього середовища пропонує різні варіанти вирішення проблеми такої енергозалежності. Проте на даний момент, проблема не має комплексного рішення і фактично переноситься у нові площини. Одна з них: як оцінити доцільність і ефективність застосування і використання таких малопотужних і непостійних енергетичних джерел. Обговорено і аргументовано можливість застосування електронно-механічних мікродатчиків, які доступні в будь-якому смартфоні, для вивчення потенційного енергетичного ефекту від використання фонових джерел енергії. Мета роботи - розповісти всім, кому цікаві сучасні технології збору та перетворення різних видів енергії навколишнього середовища, про можливість застосування широкодоступного і бюджетного смартфона з операційною системою Android для дослідження індивідуальних характеристик руху людини як джерела допоміжної, фонової енергії. Крім цього, розказано про застосування енергії, що збирається і накопичується, виконано огляд технологій і проведено порівняння енергетичної щільності різних методів збору енергії. Наведено результати архітектурного моделювання і приклад прототипу програмного забезпечення для дослідження механічних джерел енергії. Для отримання результату розроблено додаток, що зчитує дані з датчиків акселерометра із заданою частотою, призначений для вивчення та оцінки можливості використання механічної енергії руху людини як джерела електричної енергії живлення автономних електронних пристроїв. Незважаючи на виконану роботу, яка була спрямована на досягнення зазначеної мети, продовження досліджень вимагає розширення можливостей розробленого додатка з одного боку за рахунок спільного використання різних датчиків для комплексного дослідження можливості отримання енергії взаємодії людини з навколишнім середовищем і з іншого боку - застосування сучасних методів і алгоритмів цифрової фільтрації для забезпечення точності і достовірності вимірювань.

Предмет вивчення - цифрова платформа для вібраційної діагностики промислового обладнання. Метою є підвищення інформативності процесів вібраційної діагностики промислового обладнання шляхом розробки та впровадження IoT-орієнтованих рішень, заснованих на концепції інтелектуальних датчиків та виконавчих механізмів відповідно до стандарту IEEE 1451.0-2007. Завдання: обгрунтувати доцільність використання платформоорієнтованих технологій для вібраційної діагностики промислового обладнання та обрати хмарний сервіс для реалізації платформи, розробити програмно-апаратні рішення IoT-платформи для вібраційної діагностики промислового обладнання; відкалібрувати систему вібраційної діагностики та перевірити точність вимірювання. Використовуваними методами є: мікросервісний підхід, багаторівнева архітектура, методи оцінки стану обладнання за вібраційними показниками. Отримано такі результати. В якості хмарної обчислювальної платформи для системи вібраційного діагностики промислового обладнання обрана платформа Microsoft Azure IoT, що забезпечує інфраструктуру для створення і управління програмами в хмарі. Azure Internet of Things Suite є однією з служб Microsoft Azure IoT та призначена для інтеграції та організації потоків даних, аналізу та представлення даних у форматі, який допомагає людям приймати обгрунтовані рішення. Архітектура розробленої і представленої в статті IoT-системи вібраційного діагностики промислового обладнання є трьохрівневою. Рівень автономних сенсорів забезпечує зчитування показників вібраційного прискорення і через канал цифрової бездротової передачі даних BLE передає дані на рівень Hub, який реалізовано на базі одноплатного мікрокомп'ютера BeagleBone. Обчислювальна потужність BeagleBone забезпечує роботу з алгоритмами штучного інтелекту. На третьому рівні платформи-сервера вирішуються завдання діагностування і прогнозування стану обладнання, для чого застосовано алгоритм Dictionary Learning, реалізований на мові програмування Python. Висновки. Випробування IoT-системи для вібраційної діагностики промислового обладнання було виконано з використанням спеціального стенду, який дає можливість калібрування сенсорів і перевірки точності вимірювальної системи. Коректність роботи всієї системи підтверджена збігом очікуваних і виміряних результатів. Напрямком розвитку IoT-системи для вібраційної діагностики промислового обладнання є розробка додаткових мікросервісів, які додадуть можливість застосування сучасних технологій штучного інтелекту для комплексного діагностування і прогнозування стану обладнання.