<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17084">
    <title>DSpace Collection:</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17084</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17751" />
        <rdf:li rdf:resource="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17695" />
        <rdf:li rdf:resource="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17694" />
        <rdf:li rdf:resource="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17693" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-05-09T02:44:43Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17751">
    <title>Machine Learning Method for Predicting Smoke Blockage Time at Apartment Evacuation Exits</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17751</link>
    <description>Title: Machine Learning Method for Predicting Smoke Blockage Time at Apartment Evacuation Exits
Authors: Smotr, О.; Khlevnoi, O.; Zhezlo-Khlevna, N.; Malets, I.; Golovatyi, R.
Abstract: The article explores the application of machine learning methods to study the time of smoke blockage of&#xD;
evacuation routes during the initial stage of a fire in residential premises. A dataset was formed through&#xD;
numerical experiments conducted in the PyroSim software, where 140 fire scenarios were modeled with&#xD;
varying values of the fire spread angle, distance to the exit, total area of opened doors and windows.&#xD;
Correlation analysis was performed to assess relationships between parameters, and polynomial&#xD;
regression of the second degree with variable scaling was employed for modeling, yielding interpretable&#xD;
coefficients. The results were validated using mean squared error (MSE) and coefficient of determination&#xD;
(R²), complemented by visualizations of dependencies. The study demonstrates the effectiveness of&#xD;
combining numerical modeling with machine learning for predicting smoke blockage time, offering&#xD;
practical implications for enhancing evacuation safety</description>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17695">
    <title>Розробка системи інтерактивного навчання для підготовки медичних спеціалістів на базі UNITY</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17695</link>
    <description>Title: Розробка системи інтерактивного навчання для підготовки медичних спеціалістів на базі UNITY
Authors: Смотр, Ольга; Намазило, Віктор</description>
    <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17694">
    <title>Гібридні генеративні моделі та бітове шифрування в латентному просторі нейроаудіостеганографії</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17694</link>
    <description>Title: Гібридні генеративні моделі та бітове шифрування в латентному просторі нейроаудіостеганографії
Authors: Смотр, Ольга; Малець, Остап-Святослав</description>
    <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17693">
    <title>Адаптивна навчальна платформа для підготовки фахівців цивільного захисту на основі технологій штучного інтелекту</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17693</link>
    <description>Title: Адаптивна навчальна платформа для підготовки фахівців цивільного захисту на основі технологій штучного інтелекту
Authors: Смотр, Ольга; Лоза, Вікторія</description>
    <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

