Молодіжна науково-практична інтернет-конференція студентів аспірантів та молодих науковців https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36099 2026-06-16T11:14:01Z 2026-06-16T11:14:01Z Назаренко, В. О. Вовковинський, В. О. Олійниченко, А. Б. Волошина, В. О. Іванов, Ю. Ю Кривогубченко, С. Г. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44399 2025-02-13T09:25:40Z 2023-01-01T00:00:00Z

Деякі аспекти метаевристичних алгоритмів оптимізації Назаренко, В. О.; Вовковинський, В. О.; Олійниченко, А. Б.; Волошина, В. О.; Іванов, Ю. Ю; Кривогубченко, С. Г. У роботі розглянуто низку методів із групи ”м'яких обчислень”, які інспіровані природою. Дані методи дозволяють ефективно розв’язувати прикладні оптимізаційні задачі, в яких необхідно працювати зі складними функціональними залежностями в умовах невизначеності.; In this paper has been conducted the analysis set of methods from the group of "soft computing", which are inspired by nature. These methods allow effectively to solve many applied optimization tasks, in which we must to work with complex functional dependencies in conditions of uncertainty.

2023-01-01T00:00:00Z Воронюк, В. О. Квєтний, Р. Н. Іванов, Ю. Ю. Кривогубченко, С. Г https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44398 2025-02-13T09:11:55Z 2023-01-01T00:00:00Z

Математична основа кодексак турбо-добутків Воронюк, В. О.; Квєтний, Р. Н.; Іванов, Ю. Ю.; Кривогубченко, С. Г У даній роботі проаналізовано математичну основу завадостійкого кодека турбо-кодів-добутків.; In this paper has been analyzed a mathematical basis of the error-correcting turbo-product-codes.

2023-01-01T00:00:00Z Василишен, Б. В. Маркевич, М. В. Козлов, Л. Г. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44397 2025-03-19T08:33:55Z 2023-01-01T00:00:00Z

Міні-техніка: маленькі машини для великих робіт! Василишен, Б. В.; Маркевич, М. В.; Козлов, Л. Г. Ця доповідь присвячена міні-техніці, зокрема міні-тракторам, ескаваторам, навантажувачам та іншим компактним машинам. Вона охоплює історію створення цих пристроїв, їх використання і роль у різних галузях, а також найкращі моделі, які доступні на ринку. Доповідь включає у себе огляд еволюції міні-техніки, починаючи з початкових пристроїв до сучасних передових моделей. Детально розглядаються ключові етапи розвитку і технологічні прориви, що призвели до створення більш компактних, ефективних і універсальних машин. На основі дослідження ринку та аналізу експертних оцінок, доповідь пропонує виокремити найкращі моделі міні-тракторів, ескаваторів, навантажувачів та іншої міні-техніки, які володіють найвищою ефективністю, надійністю та функціональністю. Детально описуються їх характеристики, особливості та використання в різних галузях, таких як будівництво, сільське господарство, логістика та інші.; This report is dedicated to compact machinery, particularly mini tractors, excavators, loaders, and other compact machines. It covers the history of the development of these devices, their uses, and roles in various industries, as well as the top models available on the market. The report includes an overview of the evolution of mini machinery, starting from the early devices to the modern advanced models. It delves into key stages of development and technological breakthroughs that have led to the creation of more compact, efficient, and versatile machines. Based on market research and expert evaluations, the report identifies the top models of mini tractors, excavators, loaders, and other mini machinery that exhibit the highest levels of efficiency, reliability, and functionality. Their characteristics, features, and applications in different industries such as construction, agriculture, logistics, and others are described in detail

2023-01-01T00:00:00Z Хитрук, П. В. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44396 2025-03-19T08:25:20Z 2023-01-01T00:00:00Z

Діагностування обладнення фотоелектричних станцій за допомогою методу аналітики даних Хитрук, П. В. В роботі розглядається актуальність діагностування обладнання фотоелекричних станцій за допомогою методу аналітики даних, що включає в себе машинне навчання та штучний інтелект, що може допомогти виявити аномалії в роботі обладнання, класифікація несправностей та прогнозування відмов роботи станції.; The paper discusses the relevance of equipment diagnostics for photovoltaic stations using data analytics methods, including machine learning and artificial intelligence, is considered in the study. These techniques can assist in detecting equipment anomalies, classifying malfunctions, and predicting station failures.

2023-01-01T00:00:00Z