Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37915| Назва: | Система штучного інтелекту на основі нейронних мереж для оцінювання стану рослин у “розумних” теплицях |
| Інші назви: | Artificial intelligence system based on neural networks for assessment of the condition of plants in "smart" greenhouses |
| Автори: | Данильців, Ольга Богданівна Danyltsiv, Olha |
| Приналежність: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Данильців О. Б. Система штучного інтелекту на основі нейронних мереж для оцінювання стану рослин у “розумних” теплицях : кваліфікаційна робота освітнього рівня „Магістр“ „122 – комп’ютерні науки“ / О. Б. Данильців. – Тернопіль : ТНТУ, 2022. – 93 с. |
| Дата публікації: | 25-тра-2022 |
| Дата подання: | 6-тра-2022 |
| Дата внесення: | 27-тра-2022 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Науковий керівник: | Никитюк, Вячеслав Вячеславович |
| Члени комітету: | Тиш, Євгенія Володимирівна |
| УДК: | 004.05 |
| Теми: | теплиця greenhouse штучний інтелект artificial intelligence нейронна мережа neural network інформаційна система information system стан state рослина plant багатошарова multilayer тренування training |
| Короткий огляд (реферат): | Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи штучного інтелекту на основі нейронних мереж для оцінювання стану рослин у “розумних” теплицях. В першому розділі роботи проведено огляд літературних джерел за тематикою “розумні” теплиці та керування ними, використання штучного інтелекту для дослідження та роботи з теплицями. Також розкрито поняття smart-технологій у глобальному розумінні. Проаналізовано вже існуючі в світі рішення, схожі до описуваної розробки. Другий розділ дипломної роботи відведено, щоб розкрити можливості штучного інтелекту в рамках сучасних технологій та перспективи розвитку. Тут також описано прототип дослідження, його складові і методику дослідження. В третьому розділі розглянуто інформаційну складову системи, математичний апарат “розумної” теплиці та методи фільтрації зображень. Наведена архітектура розробленої інформаційної системи. Розкрито зміст побудови нейронної мережі Deep Learning для оцінювання стану рослин. The qualification work is devoted to the development of an artificial intelligence system based on neural networks for assessing the condition of plants in "smart" greenhouses. The first section of the paper reviews the literature on "smart" greenhouses and their management, the use of artificial intelligence for research and work with greenhouses. The concept of smart technologies in a global sense is also revealed. The existing solutions in the world, similar to the described development, are analyzed. The second section of the thesis is devoted to the possibilities of artificial intelligence in the framework of modern technologies and prospects for development. It also describes the prototype of the study, its components and research methodology. The third section considers the information component of the system, the mathematical apparatus of the "smart" greenhouse and methods of image filtering. The architecture of the developed information system is given. The content of building a Deep Learning neural network for assessing the condition of plants is revealed. |
| Зміст: | ВСТУП 10 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 12 1.1 ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ ЗА ТЕМАТИКОЮ ДОСЛІДЖЕННЯ 12 1.2 ПОНЯТТЯ SMART-ТЕХНОЛОГІЙ У ГЛОБАЛЬНОМУ РОЗУМІННІ 15 1.3 ОГЛЯД НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЯКІ ВИКОРИСТОВУЮТЬ В “РОЗУМНИХ” ТЕПЛИЦЯХ 18 1.4 АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ РІШЕНЬ ТА ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМАТИКИ 22 1.5 ВИСНОВОК ДО ПЕРШОГО РОЗДІЛУ 25 2 МОЖЛИВОСТІ ВПРОВАДЖЕННЯ ІННОВАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ “РОЗУМНИХ” ТЕПЛИЦЬ 26 2.1 МОЖЛИВОСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В РАМКАХ СУЧАСНИХ ТЕХНОЛОГІЙ 26 2.2 ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В “РОЗУМНИХ” ТЕПЛИЦЯХ 32 2.3 РОЗВИТОК ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ГАЛУЗІ РОЗРОБКИ SMART-ТЕПЛИЦЬ 41 2.4 ФІЗИЧНИЙ ОПИС ПРОТОТИПУ SMART-ТЕПЛИЦІ 43 2.5 СЕНСОРИ ТА ТЕХНІЧНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТЕПЛИЦІ 45 2.6 ОПИС МЕТОДИКИ ДОСЛІДЖЕННЯ 47 2.7 ВИСНОВОК ДО ДРУГОГО РОЗДІЛУ 52 3 ПРИНЦИП ФУНКЦІОНУВАННЯ ПРОТОТИПУ ТА ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ 54 3.1 ІНФОРМАЦІЙНА СКЛАДОВА 54 3.2 АЛГОРИТМ РОБОТИ “РОЗУМНОЇ” ТЕПЛИЦІ 65 3.3 ФІЛЬТРАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ 69 ОЧИЩЕННІ СИГНАЛІВ ТА ЗОБРАЖЕНЬ ВІД ІМПУЛЬСНИХ ШУМІВ. 70 3.4 РЕЗУЛЬТАТИ ТРЕНУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТИЛЕКТУ 71 3.5 ВИСНОВКИ ДО ТРЕТЬОГО РОЗДІЛУ 72 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 74 4.1 ПРАВИЛА ОХОРОНИ ПРАЦІ В "РОЗУМНИХ" ТЕПЛИЧНИХ ПРИМІЩЕННЯХ 74 4.2 ОХОРОНА ПРАЦІ І ПРАВИЛА РОБОТИ З ПРИЛАДАМИ, ЯКІ ГЕНЕРУЮТЬ ВИПРОМІНЮВАННЯ 79 ВИСНОВКИ 85 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 86 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37915 |
| Власник авторського права: | © Данильців Ольга Богданівна, 2022 |
| Перелік літератури: | 1. Раві Кішор Кодалі,. Розумна теплиця на основі IoT / Раві Кішор Кодалі,, Вішал Джайн, Суміт Карагвал. – С. 1–5. 2. Проектування та виготовлення розумної теплиці с Наглядовий контроль параметрів навколишнього середовища / Ю. Алавіян, Н. Агасієдабдолла, М.Садафі, А. Яздізаде. // Іранська конференція з обробки сигналів та інтелектуальних систем (ICSPIS). – 2020. – С. 3. 3. Алехандро Кастаньеда-Міранда. Розумний контроль заморозків в теплицях за допомогою моделей нейронних мереж / Алехандро Кастаньеда-Міранда, Віктор М. Кастаньо. // http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2017.03.024. – 2017. – С. 3–7. 4. Часовий аналіз моделей глибинних нейронних мереж для прогнозування кліматичних умов всередині теплиці / Де-Хьон Чон, Хен Сок Кім, Чанхо Джін та ін.]. // Комп'ютери та електроніка в сільському господарстві. – 2019. – С. 2–10. 5. Про класифікацію тепличного середовища для врожаю троянд на основі сурогатних моделей на основі штучного інтелекту / Шоукат Ахмад Бхат, Нен-Фу Хуан, Хусейн2 та ін.]. // ї Creative Commons Attribution (CC BY) (https:// creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/). – 2021. – С. 9–17. 6. Шува Павло. Огляд Smart Technology (Smart Grid) та її особливості / Шува Павло, Саджед Раббані,, Ріпон Кумар Кунду. // Міжнародної конференції з нетрадиційної енергетики. – 2014. – С. 1–3. 7. Курильчук М. Блог [Електронний ресурс] / Марина Курильчук. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://weekend.today/kolonki/sho-take-smart-tehnologii-ta-dlja-chogo-voni-potribni.htm. 8. Роберто Моро Вісконті. РОЗУМНІ ЛІКАРНІ ТА ПАЦІЄНТ-ЦЕНТРИРОВАНЕ УПРАВЛІННЯ / Роберто Моро Вісконті, Лаура Мартіньєлло. // Корпоративна власність та контроль / Том 16, випуск 2. – 2019. – С. 4–12. 9. Чжи-Тін Чжу. Дослідницька основа розумної освіти / Чжи-Тін Чжу, Мін-Хуа Ю, Пітер Різебос. // Розумні навчальні середовища. – 2016. – С. 2–16. 10. SMART-технології в анестезії та інтенсивній терапії [Електронний ресурс] / Н. И. Тикко, А. А. Мещеряков, Е. И. Скобелев, И. Н. Пасечник – Режим доступу до ресурсу: https://www.rumex.ru/information/smart-tehnologii_v_anesteziologii_i_intensivnoj_terapii-525. 11. Ткаченко Т. І. Сталий розвиток туризму: теорія, методологія, реалії бізнесу : монографія / Т. І. Ткаченко. - К. : Київ. нац. торг.-екон. ун-т, 2006. – 537 с. 12. Дімітріос Бухаліс. Технології в туризмі – від інформаційно-комунікаційних технологій до еТуризму та розумного туризму до туризму з навколишнім інтелектом: перспективна стаття / Дімітріос Бухаліс. // http://dx.doi.org/10.1108/TR-06-2019-0258. – 2020. – С. 4–5. 13. Applications of Artificial Neural Networks in Greenhouse Technology and Overview for Smart Agriculture Development / Axel Escamilla-García, Genaro M Soto-Zarazúa, Manuel Toledano-Ayala, Edgar Rivas-Araiza. // DOI:10.3390/app10113835. – 2020. – С. 4–6. 14. Kwon, S.J. Artificial Neural Networks. Artif. Neural Netw. 2011, 1–426, doi:10.4324/9781315154282-3. 15. Офіційний сайт [Електронний ресурс]. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://shop.ponix-systems.com/. 16. Платформа для продаж бізнес-продукту [Електронний ресурс]. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://asia.clickandgrow.com/. 17. Сайт "Click&Grow" [Електронний ресурс]. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://asia.clickandgrow.com/products/the-click-and-grow-25. 18. ТОП-10 досягнень штучного інтелекту [Електронний ресурс]. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://umn.ua/news/4716. 19. Відеоновини в мережі YouTube [Електронний ресурс]. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://youtu.be/jr4PC6JOZNA. 20. Сфери застосування штучного інтелекту [Електронний ресурс] // AI Conference Kyiv 2021. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://aiconference.com.ua/uk/news/oblasti-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-92253. 21. Савчук Т. 10 прикладів, як штучний інтелект може змінити ваш спосіб життя [Електронний ресурс] / Тетяна Савчук // Радіо Свобода. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://www.radiosvoboda.org/a/29015231.html. 22. Paresh Dave. Exclusive: Ukraine has started using Clearview AI’s facial recognition during war [Електронний ресурс] / Paresh Dave, Jeffrey Dastin // REUTERS. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.reuters.com/technology/exclusive-ukraine-has-started-using-clearview-ais-facial-recognition-during-war-2022-03-13/?fbclid=IwAR39WQ13K-SWZd93Z-ErOVLAWXTruebHFT7nxrjNTkvzF2OD7jFMhSsZuNs. 23. Hill, Kashmir (January 18, 2020). "The Secretive Company That Might End Privacy as We Know It". The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved January 18, 2020. 24. Офіційний сайт програмного продукту [Електронний ресурс]. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.clearview.ai/. 25. Штучний інтелект: як він працює і де використовується? [Електронний ресурс] // YouTube. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.youtube.com/watch?v=9PrqlYpI-gA. 26. Відеоматеріал [Електронний ресурс] // ROBOCODE Школа Робототехніки та Програмування. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.youtube.com/channel/UCnrQ113OjfXe8T2zuDvRmrw. 27. Robotics // проєкт: Розумна теплиця [Електронний ресурс] // ROBOCODE Школа Робототехніки та Програмування. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.youtube.com/watch?v=1YTvd2OGWVw. 28. Artificial intelligence approaches to predict growth, harvest day, and quality of lettuce (Lactuca sativa L.) in a IoT-enabled greenhouse system / Chung-LiangChang, Sheng-ChengChung, Wen-LunFu, Cheng-ChiehHuang. // Biosystems Engineering. – 2021. – С. 2–5. 29. C.R. Mehta. Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things / C.R. Mehta, A. Subeesh. // Artificial Intelligence in Agriculture. – 2021. – С. 2–13. 30. Мікрокомп'ютер BeagleBone Black [Електронний ресурс] // EBOKOM.ЮA. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://evo.net.ua/beaglebone-black/. 31. Raspberry Pi. Архів оригіналу за 16 липня 2013 «What Linux distros will be supported at launch? Debian, Fedora and ArchLinux will be supported from the start.» [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi. 32. Raspberry Pi 4B mit 8 Gigabyte RAM. c't Artikel. 25 червня 2020. [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.amazon.de/Raspberry-Pi-ARM-Cortex-A72-Bluetooth-Micro-HDMI/dp/B07TC2BK1X. 33. Інтелектуальна схема моніторингу та контролю теплиці: розташування сенсорів, вбудована система на базі Raspberry Pi та платформа IoT / Джехангір Аршад, Різван Тарік, Сакіб Салім, Аамір Салім8. // ННДІЙСЬКИЙ ЖУРНАЛ НАУКИ І ТЕХНОЛОГІЇ. – 2020. – С. 3–5. 34. Халдун І. Аріф. Проектування та впровадження розумної теплиці / Халдун І. Аріф, Хінд Фадхіл Аббас. // Міжнародний журнал комп'ютерних наук і мобільних обчислень. – 2015. – С. 7–11. 35. A. Subeesh, C.R. Mehta. Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things / A. Subeesh, C.R. Mehta. // Artificial Intelligence in Agriculture. – 2020. – С. 12–13. 36. He, F., & Ma, C. (2010). Моделювання вологості повітря теплиці за допомогою штучної нейронної мережі та аналізу головних компонентів.Комп'ютери та електроніка в сільському господарстві,71, С 19-23. 37. Мадд, GM, Weng, Z., Memary, R., Northey, S., Giurco, D., Mohr, SH, & Mason, LM (2013). Майбутні викиди парникових газів від видобутку міді: оцінка сценаріїв чистої енергії. 38. Ширлі, DRA, Ranjani, K., Arunachalam, G., & Janeera, DA (2020). Автоматична розподілена система садівництва з використанням розпізнавання об'єктів та візуального обслуговування. Inventive Communication and Computational Technologies (С. 359-369). 39. Хошневісан Б., Рафі С., Омід М., Юсефі М. та Мовахеді М. (2013). Моделювання споживання енергії та викидів ПГ (парникових газів) у виробництві пшениці в провінції Ісфахан в Ірані за допомогою штучних нейронних мереж.Енергія,52, С. 333-338. 40. Дистанційне керування тепличним овочевим виробництвом із штучним інтелектом — тепличний клімат, зрошення та рослинництво / Силке Хеммінг, Фейє де Зварт, Енн Елінгс, , Ізабелла Рігін. // Університет Вагенінгена та дослідження, бізнес-підрозділ "Тепличне садівництво". – 2019. – С. 13–20. 41. Пінар Кірч. Розумна теплиця та розумне сільське господарство / Пінар Кірч, Ердінч Озтюрк, Явуз Челік. // ISSN 2305-7254. – 2020. – С. 1–5. 42. Review on greenhouse microclimate and application: Design parameters, thermal modeling and simulation, climate controlling technologies / NoureddineChoab, AmineAllouhi, АnasEl Maakou, AbdelmajidJami. // Solar Energy. – 2019. – С. 5–8. 43. K.G.Arvanitis. Multirate adaptive temperature control of greenhouses / K.G.Arvanitis, P.N.Paraskevopoulos, A.A.Vernardosb. // Computers and Electronics in Agriculture. – 2000. – С. 2–9. 44. Назаревич О. Б. Багаторівнева інформаційна система екомоніторингу та керування кліматконтролем smart growing box / Назаревич О. Б., Волоха А. О., Зимницький О. Г. Матеріали xvi науково-технічної конференції студентів, аспірантів, докторантів та молодих уч. 45. Xia, F, Yang, L, Wang, L &Vinel, A (eds) 2012, Editorial: Internet of Things. International Journal of Communication Systems, no. 9, vol. 25, Wiley. 46. Что такое MQTT и для чего он нужен в IIoT? Описание протокола MQTT [Електронний ресурс] // Промислова платформа IPC2U. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://ipc2u.ru/articles/prostye-resheniya/chto-takoe-mqtt/. 47. Rafal Kuc, Marek Rogozinsk. Mastering Elasticsearch, Second Edition, February 27. 2015. 48. Все, що потрібно знати про початок роботи з Raspberry Pi [Електронний ресурс]. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://ua.phhsnews.com/articles/howto/everything-you-need-to-know-about-getting-started-with-the-raspberry-pi.html. 49. Matthes A. Independently published «Python Programming: 3 Menuscripts Crash Course Coding With Python Data Science (3 Books in 1)» / Matthes A., Tacke J. 2020. С. 222. 50. Deep Learning Techniques and Optimization Strategies in Big Data Analytics / J. Joshua Thomas, P. Karagoz,, B. Bazeer Ahamed, P Vasant. 2020. 355 с. 51. Програмування числових методів мовою Рython / А. В. Анісімова, Ю. Дорошенко, С. Д. Погорілий, Я. Ю. Дорогий. Київ: Видавничо-поліграфічний центр «Київський університет», 2014. 640 с. 52. Chin L. NumPy Essentials / Chin L., Dutta T., 2016. 156 с. 53. Vyacheslav Nykytyuk, Vasyl Dozorskyy, Nataliia Kunanets, Volodymyr Pasichnyk, Oleksandr Matsiuk, Ihor Bodnarchuk: Electrical Probe-Signal Processing and Criterion for the Determination of Time Parameters of the Teeth Filling Material Polymerization Process in Dentistry. 4th IDDM 2021: Valencia, Spain. P. 54-63. 54. Порівняльний аналіз алгоритмів фільтрації медичних зображень / Бондіна Н.М., Калмичков О.С., Кривенцов В.Е. // Вісник НТУ "ХПІ". Серія: Інформатика тамоделювання. – Харків: НТУ "ХПІ". – 2012. – No 38. – С. 14 – 25. 55. Адитивний білий гаусів шум [Електронний ресурс] // Вільна електронна енциклопедія. – 2013. – Режим доступу до ресурсу: https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B1%D1%96%D0%BB%D0%B8%D0%B9_%D0%B3%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%96%D0%B2_%D1%88%D1%83%D0%BC. 56. Цифрова обробка зображень [Текст] : метод, рекомендації до викон. лаборатор. робіт для студ. спеціальності 7.05080302, 8.05080302 «Аудіо-, відео- та кінотехніка» усіх форм навчання / Уклад.: В. С. Лазебний, П. В. Попович. - К.: НТУУ «КПІ», 2016. - 73 с. 57. Медіанний фільтр сигналу. Медіанний фільтр на службі розробника [Електронний ресурс]. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://steklo-servise.ru/median-signal-filter-median-filter-on-the-developer-service.html. 58. Danyltsiv O. Usage of Artificial Intelligence Systems and Working with the Neural Network in Assessing the Condition of Plants in Smart Greenhouses / O. Danyltsiv, A. Khomiak, O. Nazarevych. // MoMLeT+DS 2021: 3 rd International Workshop on Modern Machine Learning Technologies and Data Science. – 2021. – №3. – С. 1–12. 59. Наказ «Про затвердження Правил охорони праці у сільськогосподарському виробництві» [Електронний ресурс] // МІНІСТЕРСТВО СОЦІАЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ УКРАЇНИ. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1090-18#Text. 60. НПАОП 40.1-1.21-98. Правила безпечної експлуатації електроустановок споживачів [Електронний ресурс] // ДНАОП. – 1998. – Режим доступу до ресурсу: https://dnaop.com/html/2029/doc-%D0%9D%D0%9F%D0%90%D0%9E%D0%9F_40.1-1.21-98. 61. Наказ "Про затвердження Правил технічної експлуатації електроустановок споживачів" [Електронний ресурс] // МІНІСТЕРСТВО ПАЛИВА ТА ЕНЕРГЕТИКИ УКРАЇНИ. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1143-06#n22. 62. Наказ "Про затвердження Інструкції з дотримання вимог охорони праці в приміщеннях Міністерства аграрної політики та продовольства України" [Електронний ресурс] // МІНІСТЕРСТВО АГРАРНОЇ ПОЛІТИКИ ТА ПРОДОВОЛЬСТВА УКРАЇНИ. – 2016. – Режим доступу до ресурсу: https://minagro.gov.ua/npa/nakaz-minagropolitiki-pro-zatverdzhennya-instruktsii-z-dotrimannya-vimog-okhoroni-pratsi-v-primishchennyakh-ministerstva-agrarnoi-politiki-ta-prodovolstva-ukraini. 63. Наказ "Про затвердження Вимог щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями" [Електронний ресурс] // МІНІСТЕРСТВО СОЦІАЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ УКРАЇНИ. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0508-18#Text. 64. Джерела і характеристики електромагнітних полів на робочому місці користувачів комп’ютерів [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://cpo.stu.cn.ua/Oksana/posibnik/920.html. 65. Захист від електромагнітних випромінювань [Електронний ресурс] // Навчальні матеріали онлайн. – 2010. – Режим доступу до ресурсу: https://pidru4niki.com/1321110938193/bzhd/zahist_vid_elektromagnitnih_viprominyuvan. 66. Правила безпечного застосування джерел іонізуючого випромінювання в медичній практиці та промисловості [Електронний ресурс] // Головне управління держпродспоживслужби в Коївській області – Режим доступу до ресурсу: http://oblvet.org.ua/novini/pravila-bezpechnogo-zastosuvannya-djerel-ionizuyuchogo-viprominyuvannya-v-medichniy-praktici-ta-promislovosti/. 67. Електромагнітні випромінювання комп'ютера [Електронний ресурс] // Основи охорони праці. – 2005. – Режим доступу до ресурсу: https://library.if.ua/book/9/967.html. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 122 — комп’ютерні науки |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| MAg_SNnv-61_2022_Danyltsiv_O_B_diplpm 06.05.2022_final.pdf | 4,68 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора