The study of the influence of the elemental composition of batteries on environmental parameters has been carried out. The authors propose to predict the states of ecosystem development on the basis of their studies in stationary and dynamic modes, the latter of which is based on the solution of systems of differential equations using the numerical Runge - Kutta method of the fourth order. The methodology of forecasting and modelling situations, mapping sources of risks and monitoring ecological changes allows to develop the corrective measures of ecological catastrophe prevention.
Based on the analysis of the results of the study of the multicomponent composition of waste batteries using an X-ray fluorescence analyser “EXPERT 3L” the indicators of the danger of their multicomponent composition were evaluated and corrected taking into account the proportion of each element of the studied batteries. The article describes the new approach proposed by the authors to assess the impact of multicomponent battery composition on the environment, the peculiarity of which is to determine the resilience of ecosystems on the base of mathematical modelling of the rates of the reactions of formation and removal of individual substances in the system. In particular, quantitative indicators of resilience and loss of natural ecosystems are analysed.
This work presents main approaches to developing a programmable mixed-signal front-end for sensor electronics based on signal transimpedance amplification and integration. In accordance to Internet of Things concept requirements a Programmable System on Chip PSoC 5LP is used for mixed-signal front-end implementation. In comparison to the basic transimpedance amplification and integration circuits, the output voltage of new solution is modulated over the whole voltage range of the power supply. As a result, the enhanced resolution and accuracy of further analog-to-digital conversion are obtained. Simulation and experimental results of parameters investigations have been presented.
УДК 614.2. : 658.562
Дослідженовикористання медичних інформаційних систем в медичних закладах. Основні акценти зосереджено на процесах, що забезпечують автоматизацію різних напрямків діяльності роботи лікарів різного профілю.Розглянутоможливість впровадження ризик-підходу всистеми менеджменту якості у медичнихустановах, визначено вимоги до системи управління ризиками, яка відповідає характеру та масштабаммедичних закладів різного профілю.Використання медичних інформаційних систем пов’язане з різними внутрішніми та зовнішніми загрозами, які можуть призвести до ризиків для пацієнтів. Об’єктом дослідження є медичні інформаційні системи та їхняадаптація до робочих процесів у закладах охорони здоров’я.Предметом дослідження стали результати опитування щодо використання лікарями окремого модул ямедичної інформаційні системи, а саме електронної медичної карти пацієнта на різних рівнях надання медичної послуги.У процесі цього дослідження, за допомогою анонімного анкетуванняпроаналізовано ступінь пристосованості медичної інформаційної системи до роботи лікаря, визначено рівень адаптованості медичної інформаційної системи до потреб медичних працівників та аналіз можливих ризиків в процесах надання медичної послуги, а саме, наетапі роботи з електронною медичної карткою. Аналіз недоліків дозволяєпереглянути робочі процеси медичного закладу, оцінити вплив потенційних ризиків на результати роботи лікарів, змінити процеси, щоб зменшити або усунути виявлені ризики в процесі роботиз медичними інформаційними системами.Актуальною проблемою є розроблення коригувальних і запобіжних заходів для зниження і мінімізації ризиків, а впровадження системи управління ризиками в медичних закладах в рамках системи менеджменту якості, сприятиме підвищенню якості надання медичних послуг та збільшенню задоволеності пацієнтів.Обґрунтовано підходи до ідентифікації ризиків які виникають в процесі роботи з медичними інформаційними системами згідно з вимогами міжнародних стандартів.
Application of intelligent expert systems for structuring and automation of laboratory activities in the educational process has been analysed. It is shown that combination of teaching materials with cross-references and transitions by the means of expert systems allows educators to make optimal decisions on time, set priorities and prepare more effective laboratory classes. The implementation of expert systems for classification sections of academic disciplines in both engineering and technical sciences and humanities has been discussed. An algorithm for making decisions by an expert system, where the main emphasis is given to laboratory tasks and work with laboratory equipment, is proposed. It is shown how to develop a new expert system which can help university educators prepare remote laboratory work, and also to use of virtual simulators or effective practical training. The proposed expert systems can be used for classifying thematic sections of a wide range of disciplines, including natural sciences, engineering, and humanities. They can be used for preparing new courses and training new educators in different areas. Thus expert systems are described as high-scale software units without restrictions on the depth of the question tree and the number of logical branches of the classifier.