Політичні режими України та Грузії після "кольорових революцій"

У статті розглянуто особливості розвитку політичних режимів в Україні в період правління В. Ющенка та Грузії в період правління М. Саакашвілі до 2010 року. У порівняльному аспекті проаналізовано проблеми та перешкоди до становлення консолідованої демократії в даних пострадянських країнах

Стан національної безпеки України в постпомаранчевий період

У статті йдеться про рівень забезпечення стабільності і національної безпеки України, враховуючи внутрішньополітичну ситуацію в країні. Використовуючи метод порівняння, аналізу, прогнозування, у дослідницькій роботі стан безпеки проаналізовано у таких сферах: інформаційна, економічна, енергетична безпеки, безпека державного кордону, етнічна ситуація, гуманітарна безпека, а також дослідження охоплює вивчення такої важливої складової державної безпеки як армія. Кожна з досліджуваних сфер має важливе значення для розвитку і стабільності країн

Structural and Semantic Peculiarities of Verbal Phraseological Units with the Somatic Component “hand”.

В статті досліджуються дієслівні фразеологічні одиниці сучасної англійської мови із соматичним компонентом “hand”, виявляються їх структурні типи та значення. The article deals with the verbal phraseological units of modern English with the somatic component “hand” and highlights their structural types and meaning

ПРОБЛЕМИ ЗДОРОВ’Я СТУДЕНТСЬКОЇ МОЛОДІ

The article contains the theoretical analysis of the concepts «health», «healthy lifestyles», health patterns of students were analized.У статті міститься теоретичний аналіз понять «здоров’я», «здоровий спосіб життя», проаналізовано показники здоров’я студентської молоді

ПРОБЛЕМИ ЗДОРОВ’Я СТУДЕНТСЬКОЇ МОЛОДІ

The article contains the theoretical analysis of the concepts of «health», «healthy lifestyles», health patterns of students were analized.У статті міститься теоретичний аналіз понять «здоров’я», «здоровий спосіб життя», проаналізовано показники здоров’я cтудентської молоді

Plasmon-enhanced fluorescence in gold nanorod-quantum dot coupled systems

Plasmon-exciton coupling is of great importance to many optical devices and applications. One of the coupling manifestations is plasmon-enhanced fluorescence. Although this effect is demonstrated in numerous experimental and theoretical works, there are different particle shapes for which this effect is not fully investigated. In this work electrostatic complexes of gold nanorods and CdSe/CdZnS quantum dots were studied. Double-resonant gold nanorods have an advantage of the simultaneous enhancement of the absorption and emission when the plasmon bands match the excitation and fluorescence wavelengths of an emitter. A relationship between the concentration of quantum dots in the complexes and the enhancement factor was established. It was demonstrated that the enhancement factor is inversely proportional to the concentration of quantum dots. The maximal fluorescence enhancement by 10.8 times was observed in the complex with the smallest relative concentration of 2.5 quantum dots per rod and approximately 5 nm distance between them. Moreover, the influence of quantum dot location on the gold nanorod surface plays an important role. Theoretical study and experimental data indicate that only the position near the nanorod ends provides the enhancement. At the same time, the localization of quantum dots on the sides of the nanorods leads to the fluorescence quenching

Application of YOLOX deep learning model for automated object detection on thermograms

Запропоновано метод автоматизації аналізу даних тепловізійних систем у галузі контролю безпеки. Встановлено, що на сьогодні технології відеоспостереження мають низку недоліків, яких можна позбутись, використовуючи тепловізійні камери. Для зниження відсотків хибних спрацювань та підвищення ефективності тепловізійних систем відеонагляду аналіз інфрачервоних зображень можна автоматизувати. Недоліком в автоматизації детектування об’єктів на термографічних зображеннях є високий рівень завад, нечіткі контури об’єктів, низька роздільна здатність зображень. Розглянуто традиційні та перспективні методи аналізу термограм та підходи до створення автоматизованих систем теплового відеонагляду. На основі огляду існуючих праць як метод автоматизації детектування об’єктів на термограмах запропоновано використовувати глибинне навчання, яке за останні роки зарекомендувало себе як ефективний засіб аналізу зображень. За модель глибинного навчання запропоновано вживати YOLOX, яка має одні з найкращих показників якості та швидкості оброблення вхідних параметрів на стандартних наборах даних. Для навчання моделі використано анотований набір теплових зображень Thermal Starter від компанії FLIR. За результатами навчання моделі для розпізнавання чотирьох класів об’єктів на термограмах отримано значення mAP на рівні 55%. Проаналізовано переваги та недоліки цієї розробки. Визначено шляхи подальшого вдосконалення нейромережевого методу автоматизації тепловізійних систем контролю безпеки.A method of automating the data analysis of thermal imaging systems in the field of safety control is proposed. It has been established that today video surveillance technologies have a number of disadvantages that can be eliminated by using thermal imaging cameras. Analysis of infrared images can be automated in order to reduce percentage of false positives and increase the efficiency of thermal imaging video surveillance systems. A high level of interference, unclear object contours and low image resolution are real problems in automating the object detecting process on thermographic images. The traditional and promising methods of thermograms analysis and approaches that can lead to creating the automated thermal video surveillance systems are discussed. It is proposed to use deep learning, which in recent years has proven itself as an effective way of image analysis. The study is based on review of existing works, as methods of automating the object detection process on thermograms. It is proposed to use YOLOX as a deep learning model, which has one of the best quality indicators and speed processing input parameters on standard datasets. FLIR’s Thermal Starter annotated set of thermal images is used to train the model, which value of mAP at the level of 55% is obtained according the results of model training for recognizing 4 classes of objects on thermograms. Different advantages and disadvantages of this development are analyzed. Ways of further improvement of the neural network method of automation of thermal imaging safety control systems have been determined