ISSN: 2310-8061
Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є інституціальним репозиторієм, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ, а також публікації сторонніх наукових організацій. 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
Виберіть фонд, щоб переглянути його колекції.
Останні подання
Edge Detection and Contrast Enhancement in the Examination of Megaloblastic Anemia Cells in Medical Images with Comparative Analysis of Different Approaches
(Biomedical and Pharmacology Journal, 2024) Asaad Babker; Anass Abbas; Manar Shalabi; Khalid Abdelsamea Mohamedahmed; Lyashenko, V.
Medical imaging and digital image analysis are essential tools in diagnosing and detecting various diseases. One key application is the examination of blood smears, where specific cell types, such as those indicative of megaloblastic anemia, can be identified. A critical component of this process involves analyzing and studying relevant images, as well as conducting experiments to evaluate the effectiveness of different methods and approaches in addressing this diagnostic challenge. As a result of the comparative analysis, it was found that the most effective method for the purpose of isolating the edge with megaloblastic anemia cells is the approach based on the wavelet ideology. This approach has the best indicators of assessing the quality of the resulting images in comparison with other edge detection methods. In some cases, the value of such indicators exceeds similar values for other methods by more than 2 times. In some cases, the indicators for images after contrasting are higher than without contrasting. This is also typical for other approaches to edge detection in images with megaloblastic anemia cells. First, this is typical for images with a uniform background and the absence of multiple peaks
in the histogram of the input image brightness distribution. In general, the issue of contrasting the original image for subsequent processing in order to detect edge remains open. At the same time, this study provides an answer to the most effective method for edge detection for images with megaloblastic anemia cells, using the original images contrasting procedure.
Building a Route for a Mobile Robot Based on the BRRT and A*(H-BRRT) Algorithms for the Effective Development of Technological Innovations
(SSRG, 2024) Amer Abu-Jassar; Hassan Al-Sukhni; Yasser Al-Sharo; Maksymova, S.; Yevsieiev, V.; Lyashenko, V.
The article examines the solution for the route constructing problem for a mobile robot using the BRRT (Biased Randomized Routing Table) and A*(H-BRRT) algorithms with the A*(A-star) optimizer. The use of such approaches allows to achieve the effective development of technological innovations based on mobile robots. A Python program was developed using the PhCham development environment to implement these algorithms. A study assessed the impact of changing basic parameters, such as the number of iterations and the movement step of the BRRT and A* algorithms, on the efficiency indicators of constructing a route for moving mobile robots. The study includes an analysis of execution time, length of the resulting route, route smoothness (number of turns), environmental complexity, overall route reliability and stability, and the ability to effectively deal with degenerate cases to develop technological innovation. The presented experimental results allow us to evaluate the effectiveness and applicability of the BRRT and A* algorithms for constructing optimal routes for a mobile robot in various environmental conditions. The obtained tracking results demonstrate the significant advantages of the
developed H-BRRT algorithm for large maps with a size of 5000x5000 pixels compared to other algorithms developed for maps significantly smaller. The planning hour in the fragmented H-BRRT is extremely small, amounting to 0.000011 seconds, which significantly outweighs the effectiveness of other methods, where this indicator varies from 4.9 to 18.6 seconds. Wanting to expand, H-BRRT demonstrates the largest route – 24077.0 meters- determined by the map's scale and the advances to the route at great distances. Other methods, such as TG-BRRT and CW-TG-BRRT, show good results in terms of doubling down on small maps but sacrifice the calculation speed to the new H-BRRT.
Overview of concepts of remote control and monitoring of drones
(ХНУРЕ, 2024) Sukhomlinova, D. A.
This article is dedicated to analysis of remote control and monitoring of drones concepts, which are becoming increasingly important in various sectors such as agriculture, construction, ecology, and energy. The main methods of drone control, including direct, semi-autonomous, and autonomous, are described, along with data collection tools such as cameras and GPS systems.
Special attention is given to capabilities of drones in environmental monitoring, pest detection, pollution identification, and their use in inspection of complex objects. The article also discusses key challenges, such as signal delay and security, that can impact effectiveness of unmanned systems. Trends in technology development, including implementation of 5G and autonomous systems, promise significant improvements in drone efficiency in future.
Стаття присвячена аналізу концепцій дистанційного керування та моніторингу дронів, що набувають важливості в різних сферах діяльності, таких як сільське господарство, будівництво, екологія та енергетика. Описано основні методи керування дронами, зокрема прямий, напівавтономний та автономний, а також інструменти збору даних, серед яких камери та GPS-системи. Особлива увага приділяється можливостям дронів у моніторингу навколишнього середовища, виявленню шкідників або забруднень, а також їх використанню для інспекцій складних об'єктів. Водночас розглядаються основні виклики, такі як затримка сигналу та безпека, які можуть впливати на ефективність роботи безпілотних систем.
Тенденції розвитку технологій, зокрема впровадження 5G та автономних систем, обіцяють значне підвищення ефективності дронів у майбутньому.
Key functions and capabilities of intelligent systems for modular housing
(ХНУРЕ, 2024) Polikanov, K. A.
The article examines key functions and capabilities of intelligent systems designed for modular housing. It highlights the role of IoT in integrating devices, automating climate control, energy management, security systems, and creating automation scenarios. The advantages of implementing such solutions, including improved comfort, energy efficiency, and safety, are discussed. The author analyzes how intelligent technologies adapt to modular architecture, providing scalability and flexible configuration options for modern housing.
У статті розглянуто ключові функції та можливості інтелектуальних систем, призначених для модульного житла. Зокрема, висвітлено роль IoT у забезпеченні інтеграції пристроїв, автоматизацію клімат-контролю, управління енергоспоживанням, системами безпеки та створення сценаріїв автоматизації. Обговорюються переваги впровадження таких рішень, включаючи підвищення комфорту, енергоефективності та безпеки. Проаналізовано, як інтелектуальні технології адаптуються до модульної архітектури, надаючи можливість масштабованості та гнучкого налаштування для сучасного житла.
The role of artificial intelligence in information retrieval systems optimization
(ХНУРЕ, 2024) Tverdokhlib, A. O.
The article examines role of artificial intelligence in optimization of information retrieval systems. The main challenges faced by IRS are described, such as large amount of data, variety of formats, and complexity of user requests. Key AI technologies used to improve IRS performance are examined, including Natural Language Processing, Machine Learning, and Recommendation Systems. The benefits of using AI to improve search accuracy, personalize results, and automate processes are highlighted. It also discusses ethical and technological challenges associated with the implementation of AI in IRS, and prospects for further development of these technologies.
У статті досліджується роль штучного інтелекту в оптимізації інформаційно пошукових систем. Описуються основні виклики, з якими стикаються ІПС, такі як великий обсяг даних, різноманітність форматів та складність запитів користувачів. Розглядаються ключові технології ШІ, що використовуються для покращення роботи ІПС, включаючи обробку природної мови (NLP), машинне навчання (ML) та рекомендаційні системи. Підкреслюються переваги використання ШІ для підвищення точності пошуку, персоналізації результатів та автоматизації процесів. Також обговорюються етичні та технологічні виклики, пов’язані з впровадженням ШІ в ІПС, і перспективи подальшого розвитку цих технологій.