ISSN: 2310-8061

Репозиторій Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є електронною платформою, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ. Серед них монографії, статті з наукових журналів та збірників, матеріали науково-практичних заходів, наукові публікації (розміщуються за умови наявності рецензії наукового керівника) та кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (розміщуються за дозволом автора КвР).

З усіх питань звертатися до адміністратора ElAr KhNURE за адресою: yuliia.derevianko@nure.ua

Фонди в ElAr

Виберіть фонд для перегляду його колекцій.

Останні подання

  • Зображення мініатюри
    Тип документа:Публікація,
    Аналіз сучасних методів детекції вибухонебезпечних предметів при розмінуванні
    (ХНУРЕ, 2026) Двойнікова, І. Є.
    У роботі розглянуто актуальне питання аналізу сучасних методів детекції вибухонебезпечних предметів, їхні фізичні принципи, переваги та обмеження. Використання мультисенсорних систем та алгоритмів штучного інтелекту обумовлено необхідністю підвищення точності ідентифікації загроз, мінімізації кількості помилкових спрацювань та забезпечення безпеки персоналу під час гуманітарного розмінування.
  • Зображення мініатюри
    Тип документа:Публікація,
    Research of Incremental Path Planning Methods for Mobile Robots Based on The D Lite Algorithm*
    (Kharkiv National University of Radio Electronics, 2026) Ruslan Buriak
    The article considers modern approaches to building mobile robot routes in dynamic environments. An analysis of classical and incremental routing algorithms is conducted. The feasibility of using the D* Lite algorithm for adaptive route planning tasks is substantiated. The architecture of a mobile robot route building software system based on the D* Lite algorithm is proposed. The results obtained confirm the effectiveness of using incremental methods to increase the speed and adaptability of autonomous robotic systems
  • Зображення мініатюри
    Тип документа:Публікація,
    Психологія кольору у гейм-дизайні
    (ХНУРЕ, 2026) Бедрата, Р. Р.; Трубчанінова, С. В.; Супрун, О. О.
    This paper examines the role of color psychology in game design as a tool for shaping emotional responses, cognitive perception, and player immersion. It analyzes color as a key element of visual communication that performs aesthetic, semantic, and navigational functions within interactive environments. The study highlights the importance of visual hierarchy, consistent color coding, cultural context, accessibility, and dynamic lighting in enhancing usability and engagement. The findings emphasize that a scientifically grounded application of color principles significantly contributes to immersive and coherent game experiences.
  • Зображення мініатюри
    Тип документа:Публікація,
    Семантична кольорова корекція зображень як інструмент підтримки візуальної цілісності веб-сайтів
    (ХНУРЕ, 2026) Гарбузова, Д. С.; Кулішова, Н. Є.
    Modern web systems often use dynamic content, which can disrupt the visual consistency of a website when uploaded images do not match its predefined color palette. Such mismatches may negatively affect the overall appearance of the interface and users’ perception of design quality. This work considers the use of semantic color correction as a method for adapting images to the visual style of a website. Unlike traditional global color adjustments, this approach modifies different parts of an image depending on their semantic meaning, preserving natural colors of important objects while allowing background elements to be adapted to the page palette. The application of semantic color correction helps maintain visual harmony in dynamic web environments and supports a consistent and user-friendly interface.
  • Зображення мініатюри
    Тип документа:Публікація,
    Порівняльний аналіз генеративних моделей для створення дизайну друкованих видань
    (ХНУРЕ, 2026) Глущенко, І. Д.; Супрун, О. О.
    The rapid development of AI technologies has significantly influenced the field of graphic and printing design. Generative models enable designers to create visual concepts, illustrations and graphic elements for printed products. This paper analyzes several popular generative models used in graphic design, including Midjourney, DALL-E and Stable Diffusion. Their features, advantages and limitations are considered. A comparative analysis of these models is carried out in terms of image quality, flexibility and suitability for creating design elements for printed publications. The results demonstrate the potential of generative artificial intelligence to improve the efficiency and creativity of the design process in the printing industry.