<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Intelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysis

dc.contributor.authorKozachenko, M. R.en
dc.contributor.authorChekhmestruk, R. Y.en
dc.contributor.authorЧехместрук, Р. Ю.uk
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5362-8796
dc.titleIntelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysisen
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationKozachenko M. R., Chekhmestruk R. Y. Intelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysis // Матеріали LIV науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23297.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23297
dc.identifier.udc681.004.58
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/46241
dc.description.abstractThis 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 adjusts screen parameters according to the working conditions. Methods such as computer vision, machine learning, and behavior monitoring are employed. This approach allows for dynamic changes in brightness, contrast, and color temperature, reducing visual strain and improving user comfort. The architecture of the application is outlined, along with the prospects for its further development, including integration with operating systems and enhancement of adaptation algorithms.en
dc.subjectadaptive controlen
dc.subjectscreen parametersen
dc.subjectuser activity analysisen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectintelligent systemsen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesSingh, S., McGuinness, M. B., Anderson, A. J., & Downie, L. E; Digital eye strain – A comprehensive review. Clinical and Experimental Optometry. – 2022. 140pen
dc.relation.referencesSen A., Richardson S. Computer Vision Syndrome: A Worldwide Health Concern // Journal of Clinical and Diagnostic Research. – 2015. Vol. 9, Issue 10. – P. 1–3.en
dc.relation.referencesFilatov, D., & Filatov: Evolutionary algorithm based adaptive navigation in information retrieval interfaces. – 2015, 10pen
dc.relation.referencesCharu C. Aggarwal; Neural networks and deep learning. – 2023, 529p.en
dc.date.accessioned2025-04-04T11:02:14Z
dc.date.available2025-04-04T11:02:14Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
175460.pdf
Розмір:
520,59 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис: