• A computer vision as a tool for automated quality control in smart manufacturing 

  Suprun, О.; Korotin, D.; Kravchenko, K.; Goriachev, G.; Tverdokhlib, А.; Горячев, Г. В. (Research and Development Academy, 2026)

  Computer vision (CV) has emerged asone of the most significant enablers ofintelligent factoring system quality control,automated in the context of the AI revolution in the industrial setting today. ...

• Метод пошуку і аналізу Е-домішок та інших складників у продуктах харчування населення 

  Бісікало, О. В.; Сторчак, В. Г.; Здітовецький, Ю. С.; Горячев, Г. В.; Bisikalo, O. V.; Storchak, V. G.; Zditovetskyi, Yu. S.; Goryachev, G. V. (ВНТУ, 2025)

  The research is dedicated to the development of a formal method and a corresponding intelligent IT-system that allows consumers to automatically determine the content of food additives (E-additives) and provide an ...

• Пояснюваний штучний інтелект у підтримці управлінських рішень для великих системіз вимірюваним впливом на KPI підприємства 

  Горячев, Г. В.; Goryachev, G. V. (Херсонський державний аграрно-економічний університет, 2025)

  The article is devoted to researching the possibility of using explanatory artificial intelligence (hereinafter referred to as EAI) to optimize management decisions in large systems, determining the impact of such decisions ...

• Molecular sensitization pattern to house dust mites is formed the frst years of life and includes group 1, 2, Der p 23, Der p 5, Der p 7 and Der p 21 allergens 

  Yuriev, S.; Rodinkovа, V.; Mokin, V.; Varchuk, I.; Sharikadze, О.; Marushko, Yu.; Halushko, B.; Kurchenko, A.; Мокін, В. Б.; Варчук, І. В. (Springer Nature, 2023)

  Background As the process and nature of developing sensitivity to house dust mites (HDMs) remain not fully studied, our goal was to establish the pattern, nature and timeframe of house dust mite (HDM) sensitization ...

• Нейромережевий ансамбль для прогнозування часових рядів на основі Prophet та LSTM 

  Лосенко, А. В.; Козачко, О. М.; Варчук, І. В.; Losenko, A. V.; Kozachko, O. M.; Varchuk, I. V. (ВНТУ, 2024)

  У статті розглядається застосування моделей машинного навчання для оптимізації прогнозування часових рядів, що є актуальним завданням у багатьох галузях, включаючи охорону здоров'я. Особлива увага приділяється використанню ...

• Оптимальне прогнозування та керування майнінгом як гнучкою системою для балансування енергосистеми на основі методу FCR 

  Бондарчук, О. В.; Мокін, Б. І.; Bondarchuk, O. V.; Mokin, B. І. (ВНТУ, 2025)

  The paper considers the concept of using cryptocurrency mining farms as a flexible load for balancing modern power systems through the Frequency Containment Reserve (FCR) mechanism. The combination of solar generation ...

• Метод оцінки частково згенерованих даних 

  Ісаєнков, Я. О.; Мокін, О. Б.; Isaienkov, Ya. O.; Mokin, O. B. (Український інститут науково-технічної експертизи та інформації, 2024)

  Generative models, such as autoencoders, generative adversarial networks, and diffusion models, have become an integral part of innovation in various fields in recent years, including art, design, medicine, and more. Due ...

• Гібридна байєсівська-нейромережева архітектура для передбачення ризику діабету 

  Бралатан, Р. А.; Жуков, С. О.; Zhukov, S. O. (ВНТУ, 2025)

  У цьому дослідженні розглядається актуальна проблема створення інтерпретованих моделей із високою точністю передбачення ризиків у сфері охорони здоров`я. Основну увагу приділено задачі ранньої діагностики цукрового діабету. ...

• Системний аналіз стану атмосферного повітря регіону, з урахуванням впливу аномалій 

  Шмундяк, Д. О.; Мокін, В. Б.; Крижановський, Є. М.; Shmundiak, D.; Mokin, V.; Kryzhanivskiy, Ye. M. (ВНТУ, 2025)

  В монографії представлена технологіясистемного аналізу стану атмо-сферного повітря регіону, з урахуванням аномалій, з використаннямінтеле-ктуальних моделей прогнозування даних спостережень та розкриття основ-них видів ...

• Автоматизація використання природномовних запитів для комплексного аналізу стану поверхневих вод басейну Південного Бугу 

  Крижановський, Є. М.; Караваєв, В. О.; Штельмах, І. М.; Войцеховська, О. О.; Kryzhanovskyi, Ye. M.; Karavaev, V. O.; Shtelmakh, I. M.; Voitsekhovska, O. O. (ВНТУ, 2025)

  The article considers a modern approach to a comprehensive analysis of the state of surface waters in the Southern Bug River basin by integrating digital technologies necessary for the automation of natural language ...

• Інтелектуальна технологія аналізу темпоральної упорядкованості елементів структурно-логічної схеми освітньої програми 

  Білецький, Б. С.; Мокін, В. Б.; Biletskyi, B.; Mokin, V. (Хмельницький національний університет, 2024)

  The article presents an intelligent technology that enables automated analysis of educational components within higher education curriculum and determines the logical sequence of their teaching based on the structuring ...

• Нечітка експертна система для пошуку оптимальних місць встановлення давачів для ІоТ-моніторингу лісового господарства 

  Гончаренко, Д. В.; Мокін, В. Б.; Honcharenko, D. V.; Mokin, V. B. (Національний лісотехнічний університет України, 2025)

  The approach to developing a fuzzy expert system for determining the optimal locations for sensor deployment in energy-efficient IoT solutions based on Sigfox technology is presented in the paper. Particular attention is ...

• Метод автоматизованого генерування PFD-діаграм для проєктування ІоТ-системи на базі мережі Sigfox 

  Гончаренко, Д. В.; Мокін, В. Б.; Honcharenko, D. V.; Mokin, V. B. (Національний лісотехнічний університет України, 2025)

  New approaches to automating the design process of information systems based on Internet of Things (IoT) technologies have been proposed, taking into account the specifics of energy-efficient networks such as Sigfox. It ...

• Системний аналіз стану природних середовищ з урахуванням аномалій 

  Шмундяк, Д. О.; Мокін, В. Б.; Shmundiak, D.; Mokin, V. B. (ВНТУ, 2024)

  The article presents a neural network approach for determining the temporal orientation in texts, which allows reconstructing the chronology of events even in the absence of explicit time markers. This approach determines ...

• Визначення темпоральної спрямованості в текстах: нейромережевий підхід для хронологічного впорядкування на основі аналізу пар слів 

  Білецький, Б. С.; Мокін, В. Б.; Biletskyi, B.S.; Mokin, V. B. (ВНТУ, 2024)

  The article presents a neural network approach for determining the temporal orientation in texts, which allows reconstructing the chronology of events even in the absence of explicit time markers. This ...

• Метод синтезу бенчмарку для оцінювання робастної стійкості великих мовних моделей до дезінформації та маніпуляцій з фактами 

  Левіцький, С. М.; Мокін, В. Б.; Levitskyi, S. M.; Mokin, V. B. (ВНТУ, 2025)

  With the development and widespread adoption of intelligent assistants based on large language models (LLMs), testing these models by various criteria is becoming incringly important. One of the most crucial factors is ...

• Method for constructing a cognitive map of processes in a dynamic system using cooperation of large language models 

  Varer, B.; Mokin, V.; Варер, Б.; Мокін, В. Б. (ВНТУ, 2025)

  In the context of growing demands for rapid decision-making and in-depth analysis of complex dynamic systems – particularly when available data are limited and the involvement of experienced experts is either impractical or ...

• Технологія розроблення рекомендаційного чат-бота на основі великих мовних моделей для проєктування ІоТ-системи 

  Гончаренко, Д. В.; Мокін, В. Б.; Honcharenko, D. V.; Mokin, V. B. (ВНТУ, 2025)

  Modern development of information technologies, particularly the Internet of Things (IoT), opens new opportunities for automating the design of systems operating on low-power wide-area networks (LPWAN). This requires novel ...

• Оптимізація глибоких нейронних мереж для класифікації емоційного стану мовлення з використанням динамічного квантування 

  Жуков, С. О.; Рудзевич, О. В.; Zhukov, S. O. (ВНТУ, 2025)

  У статті представлено результати системного дослідження з аналізу емоційної тональності аудіозаписів із використанням методів глибокого навчання. Основною метою є створення моделі, здатної ефективно класифікувати емоції ...

• Автоматичне видобування знань з екологічних звітів з прив’язкою до часу та до просторових координат масивів вод 

  Бондалєтов, К. О.; Мокін, В. Б.; Штельмах, І. М.; Слободянюк, О. В.; Bondalietov, K. O.; Mokin, V. B.; Shtelmakh, I. M.; Slobodianiuk, O. V. (ВНТУ, 2025)

  The paper presents a new method for automatically extracting environmental knowledge from reports and news texts related to facts about the state of river waters or their pollution. Knowledge extraction is carried out ...

Переглянути більше