ZARZĄDZANIE MIEJSCEM PRACY ZA POMOCĄ BADAŃ OPERACYJNYCH

The optimal location of workplaces plays an important role in the structure of occupational safety. The design of the workspace should ensure the optimal distribution of functions between person and machine in order to create safe working conditions, reduce the severity of work and the level of production injuries. Most often, workplace planning is carried out manually, by simple calculation, and then the rationality of workplace planning is evaluated, based on statistics of industrial accidents and occupational diseases, as well as indicators of labor productivity, for example, the ratio of compliance with norms. To solve the problem of optimal placement in the work mathematical models are built that can take into account various regulatory restrictions and are simple for further software implementation. It is proposed to choose the theory of φ-functions as a basis, which can be characterized as measures of proximity of objects. Thus, the set task of optimal placement of workplaces is reduced to the task of mathematical programming. The objective function determines the criterion of optimality – the minimization of the area or perimeter that will be occupied by the objects. This formulation of the problem is relevant because the use of the smallest production area, taking into account safety requirements, is an economic condition for effective production management. The constraint on the relative location of workplaces is set using φ-functions, which defines the decision domain. That, when formalizing restrictions, you can take into account all regulatory safety distances between workplaces, equipment, walls, etc. Thus, the work explores an approach that will allow automatic planning of the placement of a large number of technological objects, workplaces in accordance with occupational safety standards. Use of the software application, which can be implemented on the basis of the φ-functions apparatus, will significantly reduce the time of workplaces planning and increase its efficiency.W strukturze ochrony pracy ważną rolę odgrywa optymalna organizacja miejsc pracy. Projektowanie przestrzeni roboczej powinno zapewnić optymalny podział funkcji pomiędzy człowieka i maszynę w celu stworzenia bezpiecznych warunków pracy, zmniejszenia uciążliwości pracy i poziomu urazów odniesionych w pracy. Najczęściej planowanie miejsca pracy odbywa się ręcznie, poprzez proste obliczenia, a następnie ocenia się racjonalność planowania miejsca pracy na podstawie statystyk urazów i chorób zawodowych, a także wskaźników wydajności pracy, na przykład współczynnika zgodności z normami. Do rozwiązania problemu optymalnego rozmieszczenia budowane są modele matematyczne, które mogą uwzględniać różne ograniczenia normatywne i są proste do dalszej implementacji programowej. Proponuje się wybór teorii funkcji φ, którą można scharakteryzować jako miarę bliskości obiektów. W ten sposób problem optymalnego rozmieszczenia miejsc pracy sprowadza się do problemu programowania matematycznego. Funkcja celu określa kryterium optymalności – minimalizację obszaru lub obwodu, który ma być zajęty przez obiekty. Takie postawienie problemu jest istotne, ponieważ wykorzystanie najmniejszej powierzchni produkcyjnej, z uwzględnieniem wymogów bezpieczeństwa, jest ekonomicznym warunkiem efektywnego zarządzania produkcją. Ograniczenia wzajemnej lokalizacji miejsc pracy ustalane są za pomocą funkcji φ, co określa domenę decyzyjną. Tak więc przy formalizowaniu ograniczeń można uwzględnić wszystkie normatywne odległości bezpieczeństwa między miejscami pracy, urządzeniami, ścianami itp. W związku z tym w artykule badane jest podejście, które będzie automatycznie planować rozmieszczenie dużej liczby obiektów technologicznych, miejsc pracy odpowiednio do standardów bezpieczeństwa pracy. Zastosowanie oprogramowania, które może być realizowane na bazie funkcji φ, znacznie skróci czas planowania miejsc roboczych i zwiększy jego efektywność

The Neuropedagogical Aspects of Mental and Cognitive Activity in Younger School-Age Children

This article discusses theoretical angles of investigating the psychological development of younger school-age children and the examination of cognitive processes, due to the fact that each age group is associated with its own predominant activity. The leading activity is distinguished by the formation and alteration of other forms of activity, the restructuring of fundamental cognitive processes and personality development. It might not consume all of a child’s spare time, but it does affect his/her growth during that age. Engaging in learning activities is of paramount importance for young learners. Firstly, it establishes essential relationships between the child and society. Secondly, it serves as the groundwork for developing core personality traits and certain cognitive processes of younger school-age children. The level of success that students in this group attain will significantly determine their well-being and standing in the class. Ukrainian research has outlined various learning challenges commonly experienced by younger school-age children and the psychological factors behind them. Accordingly, learning challenges can be attributed to a lack of attention, inadequate short-term and long-term memory, visual reasoning, mental processes and general intelligence. However, not only children with learning difficulties require an individual approach. Considering the distinct cognitive mental processes of younger school-age children, teachers can create the most favourable conditions for their learning and growth. Therefore, this article aims to study the characteristics of cognitive mental processes in younger school-age children.</p

METODY WYKRYWANIA I WYRÓŻNIANIA OBSZARÓW W TEKSTUROWANYCH OBRAZACH BIOMEDYCZNYCH RAKA PIERSI

This paper is devoted to topical issues - the development of methods for analyzing texture images of breast cancer. The main problem that is resolved in the article is that the requirements for the results of pre-processing are increasing. As a result of the task, images of magnetic resonance imaging of the breast are considered for image processing using texture image analysis methods. The main goal of the research is the development and implementation of algorithms that allow detecting and isolating a tumor in the breast in women in an image. To solve the problem, textural features, clustering, orthogonal transformations are used. The methods of analysis of texture images of breast cancer, carried out in the article, namely: Hadamard transform, oblique transform, discrete cosine transform, Daubechies transform, Legendre transform, the results of their software implementation on the example of biomedical images of oncological pathologies on the example of breast cancer, it is shown that The most informative for image segmentation is the method based on the Hadamard transform and the method based on the Haar transform. The article presents recommendations for using the results in practice, namely, it is shown that clinically important indicators that make a significant contribution to assessing the degree of pathology and the likelihood of developing diseases, there are other information parameters: diameter, curvature, etc. Therefore, increased requirements for the reliability, accuracy, speed of processing biomedical images.Niniejszy artykuł poświęcony jest zagadnieniom aktualnym - opracowaniu metod analizy obrazów tekstury raka piersi.Głównym problemem, który został rozwiązany w artykule, jest to, że wymagania dotyczące wyników wstępnego przetwarzania rosną.W wyniku zadania obrazy rezonansu magnetycznego piersi są brane pod uwagę do przetwarzania obrazu za pomocą metod analizy obrazu tekstury.Głównym celem badań jest opracowanie i wdrożenie algorytmów, które pozwalają wykryć i wyizolować guz w piersi u kobiet na obrazie.Aby rozwiązać ten problem, stosuje się cechy teksturalne, grupowanie, transformacje ortogonalne.Metody analizy obrazów tekstury raka piersi, przeprowadzone w artykule, a mianowicie: transformata Hadamarda, transformacja ukośna, dyskretna transformacja cosinusowa, transformacja Daubechies, transformacja Legendre,wyniki ich implementacji oprogramowania na przykładzie biomedycznych obrazów patologii onkologicznych na przykładzie raka piersi, pokazano, że Najbardziej pouczająca dla segmentacji obrazu jest metoda oparta na transformacie Hadamarda i metoda oparta na transformacie Haara.W artykule przedstawiono zalecenia dotyczące wykorzystania wyników w praktyce, a mianowicie wykazano, że klinicznie ważne wskaźniki, które w znacznym stopniu przyczyniają się do oceny stopnia patologii i prawdopodobieństwa rozwoju chorób, istnieją inne parametry informacyjne: średnica, krzywizna itp.Dlatego zwiększono wymagania dotyczące niezawodności, dokładności, szybkości przetwarzania obrazów biomedycznych