https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/139 2026-02-05T13:03:45Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38705 Назва: Choice of information tools for learning under modern challenges Автори: Solodovnyk G.; Shapovalova O. Короткий огляд (реферат): The study addresses the problem of selecting information and communication tools for learning under conditions of rapid digital transformation in science and education. It justifies the need for a systematic, multi-criteria decision-making approach and defines a model for rational selection of educational technologies. Based on a comparative analysis of existing methods, the analytic hierarchy process is identified as the most flexible framework for evaluating digital learning tools. A criteria-based decision model and algorithm are developed and implemented as a spreadsheet-based decision support system for selecting online educational platforms. The proposed approach is adaptable, practically applicable across educational institutions, and supports digital transformation while accounting for evolving technologies, formats, and user needs. 2025-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38688 Назва: Study of the Impact of Changes in Image Informative Features in Navigation Control Systems on the Operation of Unmanned Aerial Vehicles Автори: Sotnikov A. М.; Tiurina V. Yu.; Petrov K. E.; Lukyanova V. A.; Dmitriiev O. N.; Udovenko S. G.; Kobzev I. V. Короткий огляд (реферат): The objective of this article is to determine the permissible changes in the informative characteristics of navigation control systems under the influence of destructive effects used to describe objects on the observation surface (OS), while maintaining a given level of unmanned aerial vehicles (UAV) efficiency. This objective is achieved by establishing an analytical relationship between the UAV efficiency indicator and the probability of localizing a reference object in the image; by studying the dependence of this probability on the characteristics of the decision-making function (DMF) it generates, with subsequent determination of its relationship with the permissible changes in the informative characteristics (IC). The solution to the first problem is based on a probabilistic approach to assessing the effectiveness of UAVs under destructive effects on objects on the observation surface (OS). The solution to the second problem is based on establishing a mathematical relationship between the probability of localizing a reference object and the characteristics of the decision-making function (DMF) it generates. The solution to the third problem consists in assessing the permissible changes in stable informative features of an image (IF), at which the computer vision system (CVS) remains operational. The study was conducted in the MATLAB software environment using images obtained from Google Earth. It has been shown that the permissible changes caused by destructive impacts, in terms of the change in the area of the reference object, are within the range of (10–15)% of their total area, regardless of the type of observation surface (OS). 2026-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38670 Назва: Розподілена система штучного інтелекту з агентно-оркестрованою архітектурою Автори: Корабльов М. М.; Новосельцев І. В.; Кобзев І. В.; Ткачук О. К. Короткий огляд (реферат): У сучасних системах штучного інтелекту агенти відіграють ключову роль у створенні гнучких та адаптивних робочих процесів, і їхня важливість продовжує зростати. Агенти – це невеликі компоненти, які виконують цілеспрямовані завдання та обмінюються результатами за допомогою чітких правил, що робить їх корисними для побудови надійних адаптивних систем. У цій статті представлено архітектуру, оркестровану агентами, для адаптивних систем штучного інтелекту. Вона складається з оркестратора та агентів домену, які працюють разом. Оркестратор підтримує невеликий план із захищеними кроками, застосовує чіткі правила, коли вхідні дані відсутні або впевненість низька, та записує потік для кожного випадку для аудиту. Агенти домену (моделі, інструменти, сервіси) підключаються за стабільними контрактами та обробляють спеціалізовані завдання. Як практична реалізація, архітектура демонструється за допомогою робочого процесу діагностики меланоми: один агент збирає структуровані відповіді за допомогою цілеспрямованих запитань, а інший надає оцінку ризику на основі зображень. Робочий процес є практичним, піддається аудиту та адаптується до місцевої практики без додавання складності. Запропонована архітектура застосовна до областей, де невизначеність та часткова інформація є поширеними, забезпечуючи структурований спосіб забезпечення безпеки, зрозумілості та адаптивності систем. За межами медичної сфери підхід узагальнюється на реагування на інциденти, фінансовий моніторинг та підтримку клієнтів, де адаптивність є критично важливою. Внесок полягає в поєднанні оркестрації, міркування та спостережуваності як першокласних елементів дизайну, пропонуючи відтворювану основу для створення безпечніших та готових до регулювання систем штучного інтелекту. 2025-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38635 Назва: Development of intelligent models based on artificial intelligence methods to improve the efficiency of human resource management in service companies Автори: Brynza N.; Zadrykin S. Короткий огляд (реферат): This paper examines the application of intelligent models based on artificial intelligence methods to improve the efficiency of human resource management in service companies. The aim of the study is to develop and substantiate the concept of an intelligent human resource management model for service companies based on artificial intelligence methods. To achieve this aim, the study addresses the following objectives: analyzing contemporary approaches to HR analytics, investigating the potential applications of machine learning methods in personnel management, and developing a conceptual model for intelligent support of managerial decision-making in the HR domain. 2026-01-01T00:00:00Z