ElAr KhNURE:: Головна

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.

Зараз показано 1 - 13 з 13

Останні подання

Роль штучного інтелекту в оптимізації інформаційно-пошукових систем
(ХНУРЕ, 2026) Чмига, М. С.
У статті розглянуто роль штучного інтелекту в оптимізації інформаційно пошукових систем, що використовуються для оброблення великих масивів даних, швидкого відбору релевантних джерел і підтримки прийняття рішень. Показано, що сучасні пошукові механізми вже давно вийшли за межі простого пошуку за ключовими словами і перетворилися на адаптивні інтелектуальні платформи, здатні враховувати контекст запиту, поведінку користувача, семантичні зв’язки між термінами та пріоритети предметної області. Окрему увагу приділено використанню методів машинного навчання, оброблення природної мови, векторного подання документів, персоналізації видачі та автоматичного ранжування результатів. Обґрунтовано, що впровадження штучного інтелекту підвищує точність, повноту, швидкодію та масштабованість інформаційно-пошукових систем, але водночас висуває вимоги до якості даних, прозорості алгоритмів і захисту персональної інформації. The article considers the role of artificial intelligence in optimizing information retrieval systems used for processing large data collections, selecting relevant sources, and supporting decision-making. It is shown that modern search engines have long moved beyond simple keyword matching and have become adaptive intelligent platforms capable of taking into account query context, user behavior, semantic relations between terms, and subject-domain priorities. Special attention is paid to machine learning, natural language processing, vector-based document representations, personalized ranking, and automatic result prioritization. It is justified that the introduction of artificial intelligence improves accuracy, recall, speed, and scalability of information retrieval systems, while also imposing requirements on data quality, algorithm transparency, and personal data protection.
Інформаційна система реєстрації випромінювання з урахуванням моделювання та прогнозування властивостей наноструктур
(ХНУРЕ, 2026) Олексієнко, К. Р.; Стрілкова, Т. О.
The study explores information systems for radiation detection in nanostructures, emphasizing semiconductor modeling for optoelectronic applications. Key factors influencing hotodetector accuracy and sensitivity, including internal noise and active area size, are analyzed. Statistical modeling demonstrates the advantages of CdHgTe-based detectors due to significantly lower noise levels compared to Si and GaAs. The results highlight the potential of information technologies in optimizing weak signal detection and advancing modern optoelectronic systems.
Методи підвищення точності та ефективності систем розпізнавання образів на основі згорткових нейронних мереж
(ХНУРЕ, 2026) Кавецький, В. С.; Стрілкова, Т. О.
This work overviews the evolution of modern computer vision from handcrafted feature descriptors to deep hierarchical models that automatically learn complex visual representations. Convolutional neural networks construct multilevel feature hierarchies, complicating small object detection. Feature pyramid networks address scale variance by combining semantic richness with multiresolution maps. Fully convolutional networks with skip connections fuse deep semantics and details in segmentation, evaluated by mean Intersection over Union.
Адаптивна компенсація нерівномірності освітлення при контролі металевих поверхонь в системах технічного зору
(ХНУРЕ, 2026) Патров, Д. О.; Стрілкова, Т. О.
This work investigates the influence of illumination nonuniformity on the quality of machine vision inspection of metallic surfaces. Due to the reflective properties of metals, brightness variations and specular highlights significantly affect the reliability of defect detection algorithms. An adaptive illumination compensation method based on background estimation and brightness normalization is proposed. The approach improves the stability of defect detection under varying lighting conditions and enhances the visibility of low-contrast defects.
Мікрокваліфікації як елемент індивідуальної освітньої траєкторії у вищій освіті
(ХНУРЕ, 2026) Пятайкіна, М. І.; Стрілкова, Т. О.
The paper examines the role of microqualifications as a tool for shaping the individual educational trajectory of higher education applicants. The impact of the digital transformation of education on the development of flexible forms of learning and personalization of the educational process is analyzed. The possibilities of using digital educational platforms for implementing microqualifications programs are considered.