Электронный каталог

32.973
А 95
Ахметжан, І. Т.
    Анализ применения различных технологий передачи данных для M2M/IoT [Текст] / І. Т. Ахметжан, А. С. Байкенов // Ізденіс= Поиск. - 2020. - №1. - Б. 257-260
ББК 32.973

Рубрики: Компьютеры

Кл.слова (ненормированные):
передача данных -- машинные коммуникации -- коммуникационная среда -- интеллектуальные сенсоры -- модули связи -- радиосвязь -- умные устройства -- дополненная реальность
Аннотация: Машинные коммуникации становятся неотъемлемой частью современного мира, их развитие идет сразу по нескольким направлениям. Тем не менее скорость проникновения технологий пока сдерживается характеристиками коммуникационной среды, над эволюцией которой активно работает вся отрасль
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Байкенов, А.С.

16
А 90
Асилбаев, Р.Н.
    IOT технологиясын кәсіпорындарда басқаруда қолдану жолдары [Текст] / Р.Н Асилбаев // Ізденіс . - 2021. - №2. - Б. 294-297
ББК 16

Рубрики: Ақпараттық технология

Кл.слова (ненормированные):
IoT -- Бизнес - процестер -- кәсіпорындар -- Ақпараттық технологиялар
Аннотация: Мақалада IoT технологиясын кәсіпорындарда басқаруда қолдану жолдары қарастырылады.
Держатели документа:
БҚУ

22.3
T71
Tolek, D. T.
    Iot-based municipal solid waste collection model [Текст] / D. T. Tolek, O. N. Dolinina, M. E. Mansurova, G. A. Tyulepberdinova // Қазақстан Республикасы Ұлттық инженерлік академиясының хабаршысы. - 2021. - №2. - б. 67-75
ББК 22.3

Рубрики: Физика

Кл.слова (ненормированные):
municipal solid waste -- lot -- smart city -- smart waste bin -- sensor -- қатты тұрмыстық қалдықтар -- ақылды қала -- ақылды қоқыс жәшігі -- сенсор -- твердые бытовые отходы -- умный мусорный бак -- датчик
Аннотация: The increase of waste generation has been counted as a significant challenge to big cities worldwide and represents a critical issue for countries with high urbanization rate. The effective use of internet of Things and cloud computing is the way to change existing MSW management by developing an efficient cos-effective, and environmentally friendly solution for MSW collection and transportation system. In this paper an Io T-based reference model is described and a comparison analysis of the available solutions is presented with the goal to highlight the most relevant approaches.
Держатели документа:
М. Өтемісов атындағы БҚУ
Доп.точки доступа:
Dolinina, O. N.
Mansurova, M. E.
Tyulepberdinova, G. A.

31.27-05
S81

    Statistical analysis of real traffic of machine-to-machine communication (m2m) [Текст] / А. D. Mukhamejanova, K. Kh. Tumanbayeva, E. M. Lechshinskaya, B. Ongar // Известия Национальной Академии наук Республики Казахстан. - 2021. - №2. - Р. 107-113
ББК 31.27-05

Рубрики: Автоматизация электрических систем

Кл.слова (ненормированные):
интернет вещей (IoT) -- трафик M2M -- сеть мобильной связи -- параметр Херста -- прогнозирование -- статистический анализ
Аннотация: Соединения в виде межмашинного взаимодействия (Machine-type Communication (MTC)) или соединения «машина с машиной» (M2M) представляют собой форму передачи данных между устройствами, которая не обязательно требует взаимодействия с человеком. Этот тип соединений будет играть важную роль в информационно-коммуникационных технологиях, обеспечивая будущее Интернета вещей (IoT). Наиболее эффективной средой передачи данных для М2М устройств является мобильная связь. Стремительный рост межмашинного трафика М2М в сети мобильной связи определяет актуальность исследуемой проблемы, ее особенности и характеристики. Результаты исследований незаменимы при сетевом моделировании, планировании, анализе влияния трафика М2М на качество обслуживания (QoS) мобильной сетевой связи. В статье анализируется реальный трафик в сети LoRaWAN. Рассматривается агрегированный трафик, поступающий на сетевой сервер со всех устройств. Для моделирования пакетного трафика М2М помимо задания статистических характеристик необходимо оценить его самоподобие. Для определения самоподобия трафика был вычислен параметр Херста. На основе пакета программ STATISTICA проведен статистический анализ и краткосрочное прогнозирование реального трафика М2М методом экспоненциального сглаживания
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Mukhamejanova, А. D.
Tumanbayeva, K. Kh.
Lechshinskaya, E. M.
Ongar, B.