https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/102 Доцент кафедри, кандидат технічних наук, доцент, полковник сл. цз. Sat, 04 Apr 2026 07:03:50 GMT 2026-04-04T07:03:50Z http://sci.ldubgd.edu.ua:8080/retrieve/5954c138-1fba-4726-b350-7adc51f6a6d7/dsc_4001.jpg https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/102 https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17439 Title: Інтеграція штучного інтелекту у стратегічне управління програмами підготовки фахівців цивільного захисту в умовах невизначеності Authors: Смотр, O.; Рак, Т. Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMT https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17439 2026-02-01T00:00:00Z https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17250 Title: Імпліцитні нейронні представлення (INR) для аудіостеганографії: «Вбудована» пам’ять моделі як контейнер Authors: Смотр, Ольга; Малець, O.-С. Abstract: Анотація. У роботі розглянуто використання імпліцитних нейронних представлень (INR) як нового підходу до аудіостеганографії, де контейнером для прихованої інформації виступають вагові параметри моделі, а не сам аудіосигнал. Показано, що INR здатні відтворювати звук як неперервну функцію та одночасно зберігати додаткові дані без помітної зміни якості сигналу. Підхід демонструє вищу стійкість і непомітність порівняно з класичними методами. Abstract. This work explores the use of Implicit Neural Representations (INR) as a novel method for audio steganography, where hidden data is embedded directly into the model’s parameters rather than in the audio signal itself. INR models represent audio as a continuous function and can store additional information without affecting perceptual quality. The approach offers improved robustness and invisibility compared to traditional techniques. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17250 2025-01-01T00:00:00Z https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17249 Title: AI-асистенти в it: допомога чи загроза для розробників та дизайнерів? Authors: Смотр, Ольга; Лоза, Вікторія Abstract: Анотація. У роботі досліджується вплив AI-асистентів на професії у сфері IT, зокрема програмування та дизайн. Проаналізовано, як штучний інтелект змінює робочі процеси, підвищує ефективність спеціалістів і водночас створює нові виклики, пов’язані з автоматизацією технічних та творчих завдань. Abstract. The paper explores the impact of AI assistants on professions in the IT field, particularly programming and design. It analyzes how artificial intelligence transforms work processes, enhances specialists’ efficiency, and at the same time creates new challenges related to the automation of technical and creative tasks. Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 GMT https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17249 2025-11-27T00:00:00Z https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17248 Title: Архітектурні підходи до розроблення PWA-застосунку психологічної підтримки військовослужбовців із застосуванням технологій штучного інтелекту Authors: Смотр, O.; Кукулекський, В. Abstract: Abstract. The paper explores architectural approaches to developing a PWA-based application for psychological support of military personnel using artificial intelligence technologies. The choice of Progressive Web Application format is justified by the need for stable operation under unreliable internet connectivity, and an “offline-first” architecture is proposed, incorporating Service Worker, IndexedDB, and synchronization mechanisms. The core component of the system is an integrated AI module based on a Large Language Model (LLM), providing adaptive recommendations and mental health screening. Special attention is given to security and anonymity. The proposed solution aims to improve accessibility of psychological assistance in combat conditions. Анотація. У роботі розглянуто архітектурні підходи до створення PWA-застосунку психологічної підтримки військовослужбовців із використанням технологій штучного інтелекту. Обґрунтовано вибір формату Progressive Web Application для роботи в умовах нестабільного інтернет-з’єднання та запропоновано архітектуру «offline-first» із використанням Service Worker, IndexedDB та механізмів синхронізації. Ключовим елементом системи є інтегрований AI-модуль на базі великої мовної моделі (LLM), що забезпечує адаптивні рекомендації та скринінг психоемоційного стану. Особливу увагу приділено питанням безпеки та анонімності. Запропоноване рішення спрямоване на підвищення доступності психологічної допомоги в умовах бойових дій. Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 GMT https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17248 2025-11-27T00:00:00Z