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
Тип документа:Публікація, Дослідження методів покращення контекстної пам’яті чат-боту на основі великих мовних моделей(2025) Богдан, Н. І.Об’єктом дослідження є методи покращення контекстної пам’яті чат-боту на основі великих мовних моделей. Мета дослідження – порівняти методи покращення контекстної пам’яті чат-боту на основі великих мовних моделей задля вибору та обґрунтування найкращого з них. Використано методи Метод Sliding Window Context, Summarized (Episodic) Memory та RAG для реалізації чат-боту на основі великих мовних моделей. Проведено аналіз сучасних методів покращення контекстної пам’яті. Сформовано та візуалізовано алгоритми методів блок-схемами. Наукова новизна роботи полягає у розробленні гібридної методики покращення контекстної пам’яті, враховуючи сильні та слабкі сторони існуючих методів. Взаємозв’язок з іншими роботами полягає в удосконаленні контекстної пам’яті чат-боту для вирішення складних завдань, що вимагають багатоетапних міркувань або розрахунків. Рекомендації щодо використання результатів роботи сформовано за результатами тестування та наведено у висновках. У результаті дослідження розроблено застосунки чат-боту на основі великих мовних моделей з реалізацією методів покращення контекстної пам’яті. У результаті їх тестування отримано статистику точності відповідей відносно усіх підходів.Тип документа:Публікація, Дослідження та впровадження рішень з енергозбереження для забезпечення зеленого переходу в Україні(2025) Бобейко, К. С.Об’єктом дослідження є процеси моніторингу та оптимізації енергоспоживання в житлі за допомогою IoT. Предметом дослідження виступають методи, алгоритми та програмно апаратні комплекси для ефективного управління енергоспоживанням у житлі на основі даних IoT-телеметрії. Метою дослідження є розробка комплексного методу аналізу й оптимізації енергоспоживання на базі IoT для підвищення енергоефективності житлового сектору України. Наукова новизна роботи полягає у розробці адаптивний алгоритм керування енергоспоживанням і захистом даних, що інтегрує IoT-компоненти та враховує специфіку українських мереж. Взаємозв’язок з міжнародним науковим проєктом INITIATE (грант No. 101136775-HORIZON-WIDERA-2023-ACCESS-03) програми Horizon Europe. Проєкт «INITIATE» («Підтримка європейської дослідницько-інноваційної діяльності через співпрацю стейкхолдерів та інституційну реформу») націлений на сприяння зеленому та цифровому переходу в Європі та Україні, що безпосередньо стосується підвищення енергоефективності. У результаті дослідження розроблено архітектуру програмно-апаратного комплексу, алгоритми аналізу даних, ПЗ з візуалізацією та методичні вказівки щодо впровадження систем енергозбереження.Тип документа:Публікація, Дослідження та виявлення недостовірних вакансій за допомогою методів машинного навчання(2025) Білоцерківська, В. А.Об’єктом дослідження є процес аналізу текстів вакансій з метою виявлення недостовірних або шахрайських оголошень. Предметом дослідження є методи машинного навчання та обробки природної мови, що використовуються для класифікації вакансій за рівнем достовірності. Метою дослідження є створення вебсервісу, який дозволяє автоматично оцінювати підозрілість вакансії за її текстом, використовуючи сучасні алгоритми машинного навчання. Використано методи машинного навчання, методи обробки природної мови та статистичного аналізу даних. Наукова новизна роботи полягає у створенні комплексного вебсервісу, який поєднує модель машинного навчання для аналізу вакансій у реальному часі. Взаємозв’язок з іншими роботами полягає у використанні сучасних підходів з кібербезпеки та NLP для протидії шахрайству в цифровому середовищі.Тип документа:Публікація, Дослідження точності мобільного LiDAR для оцінки геопозиціювання сонячних панелей(2025) Бєгунова, В. Д.Метою дослідження є порівняння методів оцінки точності геопозиціонування шляхом розробки мобільного застосунку для визначення придатності поверхонь під сонячні панелі. Використано методи калібрування координат через математичні моделі трансформації, статистичного аналізу похибок (RMSE, MAE), інтеграції ARKit та RealityKit, зваженого оцінювання придатності. Наукова новизна роботи полягає у встановленні кількісних показників точності мобільних LiDAR-систем та розробці комплексної методики оцінки придатності поверхонь.Тип документа:Публікація, Органічні напівпровідникові матеріали(ХНУРЕ, 2025) Галат, О. Б.; Пятайкіна, М. І.; Щербань, І. М.У навчальному посібнику містяться основні фізичні принципи функціонування органічних напівпровідникових електронних структур, описується молекулярна й електронна побудова органічних молекул, визначаються напрями розвитку молекулярної макро- та мікроелектроніки. Розглянуто найбільш поширені класи органічних напівпровідникових матеріалів: комплекси з переносом заряду, сполучені полімери, п’єзо- та піроелектричні матеріали, молекулярні органічні магнетики, рідкі кристали. Наведено сфери використання органічних матеріалів у електроніці та мікроелектроніці, оптоелектронних приладах, пристроях відтворення інформації. Увагу приділено використанню квантово-розмірних структур на основі органічних матеріалів у елементах мікро- та наноелектроніки.Матеріал підібрано на основі конспектів лекцій та методичних вказівок з відповідної дисципліни, що розробляли автори для студентів Харківського національного університету радіоелектроніки. Рекомендовано як навчальний посібник для здобувачів усіх форм навчання спеціальностей 176 Мікро- та наносистемна техніка, 171 Електроніка та G5 Електроніка, електронні комунікації, приладобудування та радіотехніка.