<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Collection:</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17084</link>
    <description />
    <pubDate>Sat, 09 May 2026 02:44:26 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-05-09T02:44:26Z</dc:date>
    <item>
      <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>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17751</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <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>
      <pubDate>Sun, 01 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17695</guid>
      <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <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>
      <pubDate>Sun, 01 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17694</guid>
      <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <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>
      <pubDate>Sun, 01 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17693</guid>
      <dc:date>2026-03-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

