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基于 Arduino 的简单自主安全系统......
a 尤里·费德科维奇切尔诺夫策国立大学，Kotsybynsky 街 2 号，切尔诺夫策，58012，乌克兰 b 国立大学“扎波罗热理工学院”，Zaporizhzhia 朱可夫斯基街 64 号，扎波罗热，69063，乌克兰 c 穆罕默迪亚塔西克马来亚大学，Jl. Tamansari No. KM 2,5，Mulyasari，Kec. Tamansari，塔西克马来亚，Jawa Barat，46196，印度尼西亚 摘要 在本文中，我们介绍了一种简单的自主安全系统。该安全系统基于 Arduino Uno 和指纹扫描仪模块。Arduino 通过 USB 端口连接到计算机，并使用类似于 C++ 的语言进行编程。使用程序软件 ArduinoIDE 将编程代码（草图）上传到 Arduino。给出了连接方案和实验结果，可用于教育。 关键词 1 指纹扫描仪，安全系统，Arduino
最大限度地减少激光诱导纳米融合的损失
Nour Jalal Abdulameer，MárkAladi，L.Balázs，BalázsBánhelyi，TamásS。Biró，AttilaBonyár，AlexandraBorók，Larissa Bravina，IstvánCsarnovics，lászlóPálcálcálsai，mrancan chris a. Scsörgő，OlivérFekete，L。Himics，RománHolomb，L。Juhász，GáborKasza，JuditKámán，MiklósKámán，RebekaKovács，S.Kökényesi NesMolnár，Anton Motornenko，ÁgnesNagynéSzokol，IstvánPapp，PetraPál，BélaRáczkevi，PéterRácz，JohannRaácz，Johann Rafelski， Zántó，AndrásSzenes，Karolis Tamosiunas、Nóra Tarpataki、Bálint Ferenc Tóth、Emese Tóth、Dávid Vass、Miklós Veres、Shereen Zangana、Károly Osvay、P. Varmazyar、Konstantin Zhukovsky，（NAPLIFE 合作）~ 50 名参与者
支持协同决策的智能系统...
a 国立航空大学飞行学院，Dobrovolskogo Str., 1, Kropyvnytskyi, 25005, Ukraine b 国立航空大学，Liubomyra Huzara ave., 1, Kyiv, 03058, Ukraine c 国立航空航天大学 H.E.朱可夫斯基“哈尔科夫航空学院”，Chkalov Str., 17, Kharkiv, 61070, 乌克兰 d 哈尔科夫国立空军大学（I. Kozhedub 命名），Sumska Str., 77/79, Kharkiv, 61023，乌克兰 摘要 为了全面考虑影响飞行紧急情况（FE）中飞行员/空中交通管制员的协同决策（CDM）过程的因素，提出了一个自适应智能支持协同决策系统（ISSCDM）的概念模型，该系统考虑了管制对象（飞机）、环境（空中交通管制区和机场的特征）和空中导航系统运营商（飞行员/空中交通管制员的特征）的状态的动态、静态和专家信息。 div>FE 中的飞行员/空中交通管制员的 ISSCDM 使用基于人工神经网络的 CDM 模型。为了评估飞行员和空中交通管制员在 FE 中发生 CDM 的风险，开发了一个四层循环神经网络，并附加输入 - 偏差：第一层（输入） - FE 中的损失FE 取决于飞行情况；第二层（隐藏）——FE 格挡技术程序的规范时间；第三层（隐藏）——FE 格挡技术程序的规范顺序；第四层（输出）——风险FE 评估。由于偏差而开发的神经网络模型使得在执行 FE 规避技术程序时可以考虑飞行员和空中交通管制员之间的相互作用，并借助反馈来根据运营商对时间协调标准和规范行动序列遵守情况的动态数据，修正预测的CDM风险评估。借助 NeuroSolutions 神经模拟器（版本 7.1.1.1），以 FE“飞机起飞后爬升时发动机故障并起火”为例，构建了具有偏差的多层前馈感知器，并通过误差反向传播过程与老师一起训练。关键词 1 人工神经网络，偏差，协调行动，交互，神经模拟器，风险评估，技术程序