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

Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно- змагальних мереж

Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник роботи: д.т.н., професор, зав. кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Синєглазов Віктор МихайловичIn today's world of rapid technological development, artificial intelligence (AI) is taking a special place, being implemented in various areas of human activity, ranging from industrial automation to creative professions. Among the areas of AI research, generative adversarial networks (GANs) have proven to be a promising tool for generating new data that mimics real-world patterns. GANs play a key role in the development of machine learning, in particular, in image synthesis, natural language processing, music creation, and other tasks. The relevance of the research topic is due to the rapid development of neural networks and the need to create efficient and reliable systems that can adapt to changing production conditions and market needs. Despite the large number of studies in this area, the structural-parametric synthesis of ANNs still requires in-depth study to optimize the network training process and improve the quality of the generated data. The purpose of this master's thesis is to develop structural-parametric synthesis methods for optimizing GANs, which will improve the accuracy and diversification of the generated data. As part of the work, the author of the master's thesis investigated the following aspects: analysis of existing GAN architectures, development of new methods of structural synthesis and parametric optimization, experimental verification of the developed methods on real data. The object of research is generatively adversarial networks, and the subject is methods of their structural and parametric synthesis. In the course of the work, the author used such research methods as analysis of scientific literature, computer modeling, experimental methods, and statistical data processing. As a result of the work, it is expected to obtain a model of GAN with improved characteristics, which will expand the possibilities of their practical use in various fields, such as visual art, design automation, game development, and other areas where it is necessary to generate high-quality content.У сучасному світі стрімкого розвитку технологій штучний інтелект (ШІ) займає особливе місце, впроваджуючи його в різні сфери людської діяльності, починаючи від промислової автоматизації і закінчуючи творчими професіями. Серед сфер досліджень штучного інтелекту генеративні змагальні мережі (GAN) виявилися перспективним інструментом для створення нових даних, які імітують моделі реального світу. GAN відіграють ключову роль у розвитку машинного навчання, зокрема, в синтезі зображень, обробці природної мови, створенні музики та інших завданнях. Актуальність теми дослідження зумовлена швидким розвитком нейронних мереж та необхідністю створення ефективних і надійних систем, здатних адаптуватися до мінливих умов виробництва та потреб ринку. Незважаючи на велику кількість досліджень у цій галузі, структурно-параметричний синтез ШНМ все ще потребує поглибленого вивчення для оптимізації процесу навчання мережі та підвищення якості генерованих даних. Метою даної магістерської роботи є розробка методів структурно-параметричного синтезу для оптимізації GAN, що дозволить підвищити точність та диверсифікацію згенерованих даних. В рамках роботи автором магістерської роботи були досліджені наступні аспекти: аналіз існуючих архітектур GAN, розробка нових методів структурного синтезу та параметричної оптимізації, експериментальна перевірка розроблених методів на реальних даних. Об’єктом дослідження є генеративно змагальні мережі, а предметом – методи їх структурного та параметричного синтезу. У ході роботи автор використовував такі методи дослідження, як аналіз наукової літератури, комп’ютерне моделювання, експериментальні методи, статистична обробка даних. В результаті роботи очікується отримати модель GAN з покращеними характеристиками, що розширить можливості їх практичного використання в різних сферах, таких як візуальне мистецтво, автоматизація проектування, розробка ігор та інших сферах, де це можливо. необхідні для створення якісного контенту

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