Repository of Vinnytsia National Technical University
Welcome to the Institutional Repository of Vinnytsia National Technical University, which accumulates, preserves, distributes and provides continuous, permanent and reliable access to scientific works of the faculty, employees, students, postgraduates and Ph.D. of the VNTU.
ISSN 2413-6360
Publisher agreement of transfer non-exclusive rights of using the work
Терміни архівування та самоархівування документів в IR VNTU
Відеоінструкція реєстрації користувача в IR VNTU
Відеоінструкція по розміщенню публікацій в IR VNTU
Бібліографічний опис: структура та загальні вимоги до складання
Бібліографічне посилання: загальні положення та правила складання (ДСТУ 8302:2015)
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Матеріали конференцій ВНТУ [15850]
Патенти, авторські свідоцтва [3691]
Періодичні видання ВНТУ [6179]
Роботи студентів [3234]
Recently Added
-
Identifying moments of decision making on trade in financial time series using fuzzy cluster analysis
(Publications of KNEU named after Vadym Hetman, 2024) -
Комп`ютерна програма «Випадкова зміна розміру кожної літери в тексті»
(Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної власності та інновацій», 2025-03-11) -
Intelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysis
(2025)This paper discusses the problem of the long-term effects of screen use on vision and overall user wellbeing. The concept of an intelligent software application is proposed, which analyzes user activity and automatically ... -
Ніздрюваті композиційні матеріали спеціального призначення
(Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020)В роботі доведено, можливість отримання композиційного матеріалу, здатного підвищувати теплоізолювальні характеристики огороджувальних конструкцій будівель і одночасно зменшувати рівень шкідливого впливу на людину ЕМВ. -
Класифікація соняшника за допомогою згортково-капсульної моделі нейронних мереж
(ВНТУ, 2025)In this article is proposed sunflower classification using CNN-CapsNet neural network capsule model of improved architecture, which combines the convolutional neural network CNN and the capsular neural network CapsNet ...