Автоматизована класифікація структур вуглецевих наноматеріалів на основі моделі комп’ютерного зору

Структури вуглецевих наноматеріалів мають значні перспективи в різних галузях промисловості, що вимагає точних та автоматизованих методів класифікації. Традиційні підходи спираються на ручні методи вилучення ознак, які часто не в змозі вловлювати складні просторові закономірності, властиві наноструктурам. Традиційні моделі машинного навчання (ML) та базового глибокого навчання (DL) мають низький рівень узагальнення та вимагають ручної розробки ознак, що робить їх неефективними для обробки різноманітних та шумних мікроскопічних зображень наноструктур. Метою є досягнення високоточної та автоматизованої класифікації структур вуглецевих наноматеріалів за допомогою вдосконаленої структури. Новий підхід, натхненний модифікованими водяними хвилями, згортковим автоенкодером із трансформатором Swin (MWW-CAE-ST), інтегрує методи оптимізації та класифікації для вирішення існуючих проблем. Для оцінки структури було використано колекцію мікроскопічних зображень вуглецевих наноматеріалів, включаючи алмазні частинки та нанотрубки. Для покращення якості зображення шляхом зменшення шуму та нормалізації рівнів інтенсивності було застосовано такі методи, як медіанна фільтрація та вирівнювання гістограми (HE). Для вилучення текстурних ознак, які фіксують дрібнозернисті деталі структур наноматеріалів, було використано локальні бінарні шаблони (LBP). Ознаки, згенеровані LBP, були оброблені за допомогою CAE для зменшення розмірності та уточнені за допомогою Swin Transformer, який використовує ієрархічну самоувагу для ефективної класифікації структур.Carbon nanomaterial structures hold significant promise across various industries, necessitating accurate and automated classification methods. Conventional approaches rely on handcrafted feature extraction techniques, often failing to capture complex spatial patterns inherent in nanostructures. Traditional Machine Learning (ML) and basic Deep Learning (DL) models suffer from low generalization and require manual feature engineering, making them inefficient for handling diverse and noisy microscopy images of nanostructures. The objective is to achieve a highly accurate and automated classification of carbon nanomaterial structures through an advanced framework. A novel approach Modified Water Wave-inspired Convolutional Autoencoder with Swin Transformer (MWW-CAE-ST), integrates optimization, and classification techniques to address existing challenges. A collection of microscopy images of carbon nanomaterials, including diamond particles, and nanotubes was used to evaluate the framework. Techniques, such as median filtering and histogram equalization (HE) were applied to enhance image quality by reducing noise and normalizing intensity levels. Local Binary Patterns (LBP) were employed to extract texture-based features that capture fine-grained details of the nanomaterial structures. Features generated by LBP were processed through the CAE for dimensionality reduction and refined by the Swin Transformer, which utilizes hierarchical self-attention to classify structures effectively

Методичні вказівки та завдання до практичних занять і самостійної роботи з дисципліни "Цивільне право та процес"

Метою освітнього компоненту «Цивільне право та процес» є формування у здобувачів вищої освіти фундаментальних теоретичних знань та практичних навичок у сфері цивільного права, опанування сучасних правозастосовних механізмів, розвиток здатності аналізувати та вирішувати складні юридичні казуси в цивільно-правовій площині

Чисельне моделювання процесу розтріскування в ендопротезі кульшового суглоба

На основі лінійно-пружної механіки руйнування в даній роботі досліджується процес розтріскування, який поширюється, всередині чашки протеза кульшового суглоба. Як матеріал чашки був запропонований цирконій, але він, як і вся біокераміка,крихкий. Для прогнозування розтріскування чашки за заданих умов, у чашці було створено попередній дефект у двох різних місцях. Підхід полягає у визначенні коефіцієнта інтенсивності напружень за допомогою методу екстраполяції, що включає чисельний метод інтерполяції; крім того, розмір попередньої тріщини збільшується, і виконується новий розрахунок коефіцієнта інтенсивності напружень за тією ж процедурою. Процедура повторюється до досягнення передбачуваного порогу, що дорівнює в'язкості руйнування. Чисельне моделювання було виконано за допомогою програмного забезпечення скінченних елементів Abaqus. Результати показали хорошу поведінку цирконію проти розтріскуванняBased on the linear elastic fracture mechanics, the propagating crack within the cup of total hip prosthesis was studied in this paper. Because of good advantages of zirconia it was proposed as a material of the cup, in the other hand zirconia like all bioceramics has an important weakness which is fragility. To predict the cracking of the cup under given conditions, a prior defect was created within the cup in two different locations. The approach is lying on determining the stress intensity factor by using extrapolating method involving a numerical method of interpolating; moreover the size of the prior crack is incremented and a new calculation of the stress intensity factor the same procedure is performed. The procedure is repeated until reaching a supposed threshold equal to the toughness fracture. The numerical simulation was performed using finite element software Abaqus. The results showed good behavior of zirconia against crackin

Використання прикладних програмних засобів у навчанні астрономії

Актуальність теми "Використання прикладних програмних засобів у навчанні астрономії" зумовлена зростаючою роллю цифрових технологій у сучасному освітньому процесі. Астрономія як наука є досить складною для сприйняття через абстрактність багатьох понять і явищ, які важко уявити без спеціальних візуалізацій. Використання прикладних програм, таких як Stellarium, WorldWide Telescope, Hubblesite, , Nasa`s Eyes, Planisphere, Solar System Scope та інших, дає можливість зробити навчання більш наочним, доступним і інтерактивним. Це сприяє не лише глибшому засвоєнню знань, а й підвищенню мотивації учнів до вивчення предмета. Особливо важливим є застосування програмних засобів у дистанційній та змішаній формах навчання, де традиційні методи виявляються недостатньо ефективними. Крім того, інтеграція інформаційних технологій в освітній процес відповідає сучасним вимогам до підготовки учнів, формує в них навички самостійного дослідження, критичного мислення та роботи з цифровими ресурсами. Таким чином, використання прикладних програмних засобів у навчанні астрономії є необхідною умовою модернізації освіти, що забезпечує її якість, ефективність і відповідність викликам часу. Мета кваліфікаційної роботи полягає в теоретичному обґрунтуванні й розробці методики навчання астрономії з використанням прикладних програмних засобів навчального призначення. Під час виконання роботи були використані такі методи, як аналіз стану навчання астрономії у закладах загальної середньої освіти, з’ясування труднощів у засвоєнні її змістових компонентів, виявлення рівня забезпеченості навчального процесу засобами наочності; виокремлення актуальних проблем упровадження спеціалізованих програмних засобів упроцес навчання астрономії; спостереження за освітнім процесом під час вивчення астрономії. У результаті проведених спостережень установлено, що використання прикладних програмних засобів має позитивний відгук серед вчителів та учнів. Отримані результати можуть бути використані у навчальному процесі астрономії під час пояснення нового матеріалу й практичних робіт

Автоматизація процесу сушіння зерна в агрегаті ДСП ‒ 32

В даній роботі Розглянуто конструкція зерносушарки ДСП-32, технологічний процес, а також основні елементи робочого процесу. Наведено обгрунтування необхідності контролю і регулювання технологічних параметрів. Розглянуто способи вимірювання температури і вологості, а також автоматичне регулювання відкриття випускних механізмів. Розроблено схему автоматизації на основі сучасних електронних модулів

Long COVID як мультисистемна проблема та сучасні виклики

Мета огляду – визначення та узагальнення основних теорій виникнення Long COVID, патогенезу та основних клінічних ознак. Матеріали і методи. Oпрацьовано 110 статей з бази даних PubMed, Scopus, Google Scholar, а також відомості ВООЗ та статистичні дані поширеності Long COVID за період 2022–2025 роки, які містять актуальну інформацію щодо зазначеного синдрому. Окрему увагу приділено ураженням нервової системи та психоемоційної сфери. Висновки. 1. На Long COVID хворіє понад 65 млн осіб. Висока сприйнятливість спостерігається у жінок, невакцинованих, у пацієнтів із хронічними захворюваннями. 2. Основні гіпотези розвитку Long COVID: запалення внаслідок цитокінового шторму, імунна відповідь та вироблення антитіл проти білків SARS-CoV-2, нуклеопротеїну N і шипа S, судинна дисфункція та підвищення проникності гематоенцефалічного бар'єру. 3. Патогенетичний механізм постковідного синдрому обумовлений персистенцією вірусу, дисрегуляцією імунної системи, мітохондріальною дисфункцією та продукцією протромботичних аутоантитіл, що сприяє виникненню гіперкоагуляції. Ураження нервової системи пов’язані із порушенням нейротрансмісії, запальними процесами, гіпоксією головного мозку та утворенням “струнних судин”, що призводить до розладу когнітивних функцій. 4. Провідними симптомами ураження нервової системи є: “мозковий туман”, сплутана свідомість, тривалий головний біль, хронічна втома, вегетативні нервові розлади, ортостатична недостатність та периферичні пошкодження у вигляді нейропатій, міопатій та ізольованої дисфункції черепних нервів (аносмія та агевзія). 5. Депресія, тривожний та посттравматичний стресовий розлади, порушення циркадних ритмів та сну – основні ознаки впливу SARS-CoV-2 на психоемоційну сферу та психіатричні розлади.The aim of the review is to identify and summarize the main theories of Long COVID, pathogenesis and main clinical signs. Materials and Methods. 110 articles from PubMed, Scopus, Google Scholar, as well as WHO data and statistics on the prevalence of Long COVID for the period 2022-2025, which contain relevant information on this syndrome, were processed. Special attention is paid to lesions of the nervous system and psycho-emotional sphere. Conclusions. 1. More than 65 million people are affected by Long COVID. High susceptibility is observed in women, unvaccinated people, and patients with chronic diseases. 2. The main hypotheses for the development of Long COVID are inflammation due to a cytokine storm, immune response and production of antibodies against SARS-CoV-2 proteins, nucleoprotein N and spike S, vascular dysfunction and increased blood-brain barrier permeability. 3. The pathogenetic mechanism of post-COVID syndrome is due to the persistence of the virus, dysregulation of the immune system, mitochondrial dysfunction, and production of prothrombotic autoantibodies, which contributes to hypercoagulability. Lesions of the nervous system are associated with impaired neurotransmission, inflammation, cerebral hypoxia, and the formation of “string vessels,” which leads to cognitive impairment. 4. The leading symptoms of nervous system damage are: “brain fog,” confusion, prolonged headache, chronic fatigue, autonomic nervous disorders, orthostatic insufficiency, and peripheral damage in the form of neuropathies, myopathies, and isolated cranial nerve dysfunction (anosmia and agevia). 5. Depression, anxiety and post-traumatic stress disorder, circadian rhythm and sleep disorders are the main signs of SARS-CoV-2 impact on the psycho-emotional sphere and psychiatric disorders

The relationship between computer programming and machine learning and big data analytics

Обсяг даних з часом постійно зростає, а отже їхній збір та оброблення стають все більш складною задачею. Зібрати дані – лише частина роботи. Важливо отримати з них інформацію для формування максимально ефективної бізнес-стратегії. Впровадження машинного навчання для аналітики великих даних є обов’язковим кроком для тих, хто хоче повноцінно працювати з Big Data

Podcasts on Psychological Barriers: Presentation, Popularity, and Creation Specifics

У роботі представлений авторський аудіоподкаст на психологічну тематику. Інформаційний продукт призначений для розважально-пізнавального контенту на YouTube. У своїх роботах автор детально аналізує особливості створення подкастів та їх сприйняття аудиторією. Мета створених нами подкастів – надати слухачам розуміння, що з психологічними бар’єрами, такими як синдром самозванця, невпевненість у собі, криза ідентичності стикаються всі, й це можливо подолати. Супутньою метою є визначити рівень популярності аудіоподкастів серед української спільноти та надати приклади різних подач та тем. Кваліфікаційна робота викладена на 59 сторінках, вона містить 5 рисунків, 4 додаткb та 16 використаних джерел

The Ukrainian Institute of National Remembrance as aninstitutional basis for decommunisation in Ukraine

Метою роботи є розгляд діяльності Українського інституту національноїпам’яті як інституційної основи декомунізації в Україні.Наукова новизна дослідження полягає у тому, що тут уперше комплекснопроаналізовано процеси створення й діяльності Українського інституту національноїпам’яті як інституційної основи декомунізації в Україні. У результаті автор приходитьдо висновків, що Український інститут національної пам’яті був створений ПостановоюКабінету Міністрів України у 2006 р. відповідно до ініціативи Президента В. Ющенка.Він отримав статус центрального органу виконавчої влади та мав широке коло завдань, пов’язаних з відновленням та збереженням історичної пам’яті українського народу.Упродовж 2010–2014 рр. Інститут діяв як науково-дослідна установа. Свій статусцентрального органу виконавчої влади Український інститут національної пам’ятіпоновив після Революції гідності. У цей час він перетворився на інституційну основудекомунізації в Україні.The aim of the paper is to analyse the activity of the Ukrainian Institute ofNational Remembrance as an institutional basis for decommunisation in Ukraine.The scientific noveltyis conditioned by the fact that this is the first comprehensive studywhich presents creation and activity of the Ukrainian Institute of National Remembrance as aninstitutional basis for decommunisation in Ukraine.As a result, the author comes to the conclusion that the Ukrainian Institute of NationalRemembrance was established by the Resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine in2006, in accordance with the initiative of President V. Yushchenko. The institute was createdbased on the model of memorial institutes that existed in the countries of Central andEastern Europe. The Ukrainian Institute of National Remembrance received the status of acentral executive body and had many tasks related to the restoration and preservation ofthe historical memory of the Ukrainian people. In 2010–2014, it operated as a researchinstitution. The Ukrainian Institute of National Remembrance regained its status as a centralexecutive body after the Revolution of Dignity. At that time, it became the institutionalbasis for decommunisation in Ukraine. The Institute began to coordinate and control theprocesses of decommunisation (derussification, decolonization); it took part in thedevelopment of decommunisation laws and declassified documents related to the Sovietand Nazi totalitarian regimes. In the regions, the task of decommunisation (derussification,decolonization) was also entrusted to the interregional territorial departments of theUkrainian Institute of National Remembrance. The interregional territorial departmentscooperated with local authorities and local self-government

Стратегії оптимального заряджання електромобілів з урахуванням впливу на розподільчі мережі та якість електроенергії

У відповідь на загострення екологічних проблем, зокрема зміну клімату та виснаження ресурсів, електромобілі стали важливою складовою сталого розвитку. Одночасно масове поширення електромобілів ставить нові технічні виклики перед системами розподілу електроенергії. Зокрема, значне навантаження від зарядних станцій потужністю 3-22 кВт, що перевищує звичайне побутове споживання. Без належного управління процесами заряджання це загрожує перевантаженнями мереж, збоями на підстанціях, погіршенням якості електроенергії та суттєвим зменшенням терміну служби обладнання, що веде до зростання витрат на утримання та модернізацію енергетичної інфраструктури. Таким чином виникає критична потреба в створенні й реалізації ефективних підходів до оптимізації процесу заряджання електромобілів у розподільчих мережах