<?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://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2675</link>
    <description />
    <pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:46:07 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-03-03T00:46:07Z</dc:date>
    <item>
      <title>Методи та засоби пошуку та ідентифікації об’єктів на основі аналізу параметрів WiFi-сигналу</title>
      <link>https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2935</link>
      <description>Title: Методи та засоби пошуку та ідентифікації об’єктів на основі аналізу параметрів WiFi-сигналу
Authors: Тогоєв, О. Р.
Abstract: Дисертаційне дослідження спрямоване на вирішення науково-практичної&#xD;
проблеми удосконалення, створення та впровадження методів та засобів аналізу параметрів WiFi-сигналу з метою підвищення ефективності пошуку об’єктів та покращення якості їх ідентифікації. Метою дослідження є розвиток методів та засобів моніторингу середовища (приміщення) для виявлення та ідентифікації об’єктів на основі&#xD;
аналізу RSSI та CSI інформації про мережу Wi-Fi. Об’єкт дослідження&#xD;
Процес виявлення та ідентифікації об’єктів на основі аналізу сигналів&#xD;
WiFi-мережі. Предмет дослідження. Методи та засоби пошуку та ідентифікації об’єктів на основі аналізу параметрів WiFi-сигналу.&#xD;
Наукова новизна отриманих результатів: - вперше запропоновано метод пошуку рухомих об’єктів як хостів бездротової мережі на основі мультиагентного підходу, що може бути використано для визначення черговості обслуговування та дозволяє прискорити на 11,2 % формування черги на обслуговування рухомих об’єктів на основі прослуховування трафіку бездротових мереж у приміщеннях корпоративної мережі; - удосконалено метод ідентифікації матеріалів за інформацією про стан&#xD;
каналу (CSI) шляхом двоступеневої обробки (калібруванням фази та&#xD;
низькочастотною фільтрацією) та використанням критерія подібності ≥ 0,95. Запропоновані зміни дали змогу підвищити точність розпізнавання металевих об’єктів на 14,38 % (з середнього базового рівня 77,62 % до 92 %) та збільшити точність визначення скляних об’єктів на 3,38 % (до 81 %), що підтверджується результатами 80 контрольних дослідів (8 класів × 10 вимірювань).- набули подальшого розвитку методи багатокласової класифікації об’єктів за амплітудними та фазовими патернами CSI: розроблено експериментальну базу з восьми різнорідних матеріалів (метал, скло, тканина, пластик, сіль, борошно, картон, селітра) й доведено можливість коректної ідентифікації у 77,62 % випадків у середньому, при цьому для картону досягнуто 89 % успіху, а для селітри – 83 %, що демонструє стійкість підходу до об’єктів з близькими діелектричними властивостями. Практичне значення отриманих результатів: - розроблена процедура віддаленого моніторингу переміщення об’єктів бездротової корпоративної мережі на основі мультиагентного підходу з урахуванням багатостороннього характеру радіоканалу, що дозволяє підвищити точність виявлення об’єктів бездротової корпоративної мережі за рахунок обчислення характеристик сигналу (CSI) під час прямого зв’язку рухомих об’єктів (peer-to-peer), а також зв’язку через WiFi-точки доступу. Впроваджено в організацію навчального процесу в умовах воєнного стану та надзвичайних ситуації для НПП та здобувачів кафедри комп’ютерної інженерії ЧНУ ім. Петра Могили; - реалізована можливість розбудови системи для моніторингу навколишнього середовища, ідентифікації змін та визначення параметрів об’єктів без потреби в додаткових датчиках чи камерах. Це сприяє заощадженню ресурсів та розширює горизонти використання технології Wi-Fi та WiFiсніферів; - методика та результати досліджень, проведених під час роботи над дисертацією, було використано при розробленні робочих програм і проведенні лекційних, практичних та лабораторних робіт з дисциплін «Комп’ютерні мережі», «Бездротові комп’ютерні мережі» та «Технології захисту інформації»&#xD;
для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальностями 123 Комп’ютерна інженерія та 122 Комп’ютерні науки;&#xD;
- практичну цінність мають комп’ютерні програми «Smart Monitor» та&#xD;
«Складання WiFi-мапи переміщення пацієнтів територією реабілітаційного центру», які дозволяють забезпечити оперативний та точний навігаційний супровід людей на території, охопленій бездротовою корпоративною мережею, за умови наявності у людей персональних гаджетів (Свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір відповідно № 107018 та № 107427). Отримані результати дослідження мають вагоме прикладне значення у сфері автоматизованих систем аналізу сигналів Wi-Fi, моніторингу місцезнаходження об’єктів, персоналізованого позиціонування та стандартизації методів ідентифікації матеріалів і пристроїв. Розроблені підходи придатні для застосування в системах безконтактного моніторингу та безпеки, корпоративних WiFi-мережах, «розумних» просторах та платформах Інтернету речей (IoT), наукових дослідженнях, розробці інтелектуальних систем класифікації об’єктів,&#xD;
а також у навчальному процесі підготовки фахівців за спеціальністю&#xD;
Комп’ютерна інженерія. Основні результати дисертаційної роботи впроваджено: - у науково-дослідну роботу (надалі – НДР) ЧНУ ім. Петра Могили «Розробка модулів автоматизації бездротових приладів відновлення постінфарктних, пост-інсультних пацієнтів в індивідуальних умовах віддаленої реабілітації» (№ держ. реєстрації 0121U109898, 2021–2022 рр.), в якій здобувач брав участь як виконавець; - у НДР ЧНУ ім. Петра Могили «Розроблення мобільних малогабаритних та стаціонарних бездротових приладів ранньої діагностики, профілактики, лікування та посттравматичних відновлень військово-цивільного застосування» (№ держ. реєстрації 0119U100422, 2019–2020 рр.), в якій здобувач брав участь як виконавець; - у навчальний процес за першим (бакалаврським) рівнем вищої освіти на кафедрі комп’ютерної інженерії Чорноморського національного університету імені Петра Могили при проведенні лекційних занять та лабораторних робіт з дисциплін «Бездротові комп’ютерні мережі», «Технології захисту інформації» українською мовою для низки спеціальностей галузі 12 Інформаційні технології.&#xD;
За темою дисертаційного дослідження опубліковано 20 наукових праць,&#xD;
з них 2 статті – у періодичних наукових фахових виданнях України (кат. Б); 3 статті у періодичних наукових фахових виданнях, проіндексованих&#xD;
у наукометричних базах Scopus та Web of Science; 12 робіт апробаційного&#xD;
характеру у форматі тез доповідей на міжнародних та всеукраїнських&#xD;
конференціях (у т. ч. 2 праці проіндексовано у наукометричній базі Scopus). Додатково відображають наукові результати дисертації 1 стаття – в зарубіжному періодичному науковому виданні (ОЕСР); 2 свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір. Апробація результатів дисертації&#xD;
Матеріали дисертаційної роботи доповідалися та обговорювалися на науково-технічних конференціях та семінарах: - CEUR Workshop Proceedings (Ukraine, Zaporizhzhia, 2019, 2020); - Всеукраїнська науково-практична конференція «Могилянські читання» (Миколаїв, 2018, 2020, 2024); - Міжнародна наукова конференція «Ольвійський форум: Стратегії країн Причорноморського регіону в геополітичному просторі» (Миколаїв, 2024); - SWorld-Ger Conference on Future in the results of modern scientific research (Germany, Karlsruhe, 2024); - Всеукраїнська науково-практична конференція «Актуальні завдання медичної, біологічної фізики та інформатики» (Вінниця, 2023); - Всеукраїнська науково-практична конференція «Інтелектуальний потенціал» (Хмельницький, 2020); - Всеукраїнська науково-практична конференція «Інтелектуальні&#xD;
інформаційні системи» (Миколаїв, 2019); - Mezinárodní vĕdecko-praktická konference “Moderní vymoženosti vědy” (Česká republika, Praha, 2018);&#xD;
- International Conference of European Academy of Science (Bundesrepublik&#xD;
Deutschland, Bonn, 2018). У вступі обґрунтовано теми дослідження методів і засобів виявлення та ідентифікації об’єктів, показано взаємозв’язок дисертації з науково-дослідними проєктами, визначено та представлено мету й завдання роботи, описано об’єкт, предмет і застосовані методи, а також наведено відомості про наукову новизну та прикладне значення здобутих результатів. Додатково подано інформацію про&#xD;
особистий внесок автора та список публікацій, що відповідають темі&#xD;
дослідження.&#xD;
Перший розділ дисертації присвячений аналізу сучасної ситуації щодо&#xD;
виявлення та ідентифікації об’єктів із застосуванням технології Wi-Fi. У ньому&#xD;
здійснений аналіз сучасного стану науково-практичної розробленості питання&#xD;
ідентифікації об’єктів з використанням Wi-Fi, викладено теоретичні основи&#xD;
виявлення та ідентифікації об’єктів у WiFі-мережі.&#xD;
Визначено, що питання виявлення та ідентифікації об’єктів&#xD;
з використанням мережі Wi-Fi вивчається сьогодні у трьох напрямках:&#xD;
дослідження фізичних змін сигналу, розробка теоретичних моделей, розробка&#xD;
класичних та глибинних методів машинного навчання.&#xD;
Другий розділ присвячено методам отримання та обробки даних про&#xD;
місцезнаходження й розпізнавання об’єктів у бездротових мережах. Розглянуто&#xD;
підходи до локалізації за допомогою WiFi-відбитків (RSSI Fingerprinting),&#xD;
що дозволяють визначати положення об’єктів у приміщеннях без використання&#xD;
GPS. Детально описано алгоритм k-найближчих сусідів (k-NN) для завдань&#xD;
позиціонування, а також переваги баєсівських моделей для роботи&#xD;
з невизначеностями та залежностями сигналів CSI. Окрему увагу приділено&#xD;
аналізу пакетів даних Wi-Fi і використанню технологій «сніфінгу» для підвищення точності позиціонування, а також методам на основі&#xD;
моделювання поширення радіохвиль і системам RADAR. Підкреслено потенціал&#xD;
CSI (Channel State Information) як джерела унікальних характеристик для&#xD;
ідентифікації людей, пристроїв і навіть предметів у середовищі, що дозволяє&#xD;
створювати комплексні системи безконтактного моніторингу.&#xD;
Третій розділ зосереджено на розробленні та дослідженні інструментів&#xD;
для реалізації експериментів з пошуку та ідентифікації об’єктів. Було&#xD;
запропоновано метод пошуку рухомих об’єктів як хостів бездротової мережі&#xD;
на основі мультиагентного підходу. Окремо обґрунтовано вибір мов&#xD;
програмування (Python для аналізу даних і побудови графічних інтерфейсів та&#xD;
C++ для роботи з апаратними компонентами ESP32) і бібліотек (Pandas, PyQt,&#xD;
routeros_api) для ефективної реалізації алгоритмів обробки сигналів та інтеграції&#xD;
з мережевим обладнанням. Проаналізовано апаратну базу – від точок доступу&#xD;
MikroTik для збору RSSI-даних до мікроконтролерів ESP32 для роботи з CSI –&#xD;
з наведенням технічних характеристик і порівнянь моделей. Визначено&#xD;
архітектуру майбутніх експериментів та алгоритми, що забезпечують поєднання&#xD;
даних із різних джерел у єдиній системі моніторингу.&#xD;
У четвертому розділі описано реалізації експериментальної частини&#xD;
дослідження та аналізу отриманих результатів. Представлено розроблені&#xD;
експериментальні алгоритми, схеми збору даних та їхнє практичне застосування&#xD;
для оцінки ефективності підходів на основі RSSI та CSI.&#xD;
Було удосконалено метод ідентифікації матеріалів за інформацією про стан&#xD;
каналів (CSI) шляхом двоступеневої обробки (калібруванням фази та&#xD;
низькочастотною фільтрацією) та використанням критерія подібності ≥ 0,95.&#xD;
Набули подальшого розвитку методи багатокласової класифікації об’єктів&#xD;
за амплітудними та фазовими патернами CSI: розроблено експериментальну базу&#xD;
з восьми різнорідних матеріалів. Проведено тестування розробленої системи на&#xD;
різних апаратних конфігураціях (MikroTik, ESP32), що дозволило оцінити&#xD;
точність, швидкодію та стійкість алгоритмів у реальних умовах. Окремо&#xD;
розглянуто порівняння отриманих результатів із класичними методами позиціонування, а також визначено обмеження та потенційні напрями&#xD;
вдосконалення. На основі отриманих даних зроблено висновок про доцільність&#xD;
інтеграції кількох методів та подальший розвиток системи для практичного&#xD;
використання в реальному середовищі.&#xD;
У висновках узагальнено ключові результати проведеного дослідження та&#xD;
визначено перспективні напрями подальшого вдосконалення методів і засобів&#xD;
виявлення та ідентифікації об’єктів. Розроблені підходи й алгоритми показали&#xD;
високу результативність у вирішенні завдань пошуку та ідентифікації,&#xD;
що підтверджує їх практичну цінність для впровадження у системи&#xD;
неінвазивного моніторингу. Застосування запропонованих методів сприяє&#xD;
підвищенню точності одержаних даних, скороченню часу обробки сигналів та&#xD;
автоматизації процесів оцінювання параметрів. The PhD thesis is devoted to solving the scientific and applied problem of&#xD;
improving, developing, and implementing methods and tools for analyzing&#xD;
the parameters of the Wi-Fi signal to increase the efficiency of object search and&#xD;
improve the quality of their identification.&#xD;
The research goal and objectives is the development of methods and means of&#xD;
monitoring the environment (premises) to detect and identify objects based on&#xD;
the analysis of RSSI and CSI information about the Wi-Fi network.&#xD;
Object of research&#xD;
The process of detecting and identifying objects based on the analysis of Wi-Fi&#xD;
signals.&#xD;
Subject of research&#xD;
Methods and tools for searching and identifying objects based on the analysis&#xD;
of Wi-Fi signal parameters.&#xD;
Scientific novelty of the obtained results&#xD;
For the first time:&#xD;
- a wireless method for determining the location of moving objects as hosts of&#xD;
a wireless network based on a multi-agent approach, which can be used to determine&#xD;
the order of service and allows to accelerate the formation of a queue for moving&#xD;
objects by 11.2% based on listening to wireless network traffic in the premises of&#xD;
the corporate network. Improved:&#xD;
- a method for identifying materials based on channel state information (CSI)&#xD;
by two-stage processing (phase calibration and low-pass filtering) and using&#xD;
a similarity criterion of ≥ 0.95. The proposed changes made it possible to increase&#xD;
the accuracy of metal object recognition by 14.38% (from the average baseline level&#xD;
of 77.62% to 92%) and to increase the accuracy of glass object detection by 3.38% (up&#xD;
to 81%), which is confirmed by the results of 80 control experiments (8 classes ×&#xD;
10 measurements).&#xD;
Have been developed further:&#xD;
- methods of multi-class classification of objects by amplitude and phase&#xD;
patterns CSI: an experimental base of eight heterogeneous materials (metal, glass,&#xD;
fabric, plastic, salt, flour, cardboard, nitrate) was developed and the possibility of&#xD;
correct identification in 77.62% of cases on average was proved, with 89% success for&#xD;
cardboard and 83% for nitrate, which demonstrates the stability of the approach to&#xD;
objects with similar dielectric properties.&#xD;
Practical significance of the obtained results:&#xD;
- a procedure for remote monitoring of the movement of objects of a wireless&#xD;
corporate network based on a multi-agent approach, taking into account&#xD;
the multilateral nature of the radio channel, which allows to increase the accuracy&#xD;
of detecting objects of a wireless corporate network by calculating the characteristics&#xD;
of the signal (CSI) during direct communication of moving objects (peer-to-peer),&#xD;
as well as communication via Wi-Fi access points. Implemented in the organization of&#xD;
the educational process in martial law and emergency situations for research and&#xD;
teaching staff and students of the Department of Computer Engineering of the Petro&#xD;
Mohyla National University;&#xD;
- the ability to develop a system for environmental monitoring, identifying&#xD;
changes and determining the parameters of objects without the need for additional&#xD;
sensors or cameras. This helps to save resources and expands the horizons of using WiFi technology and Wi-Fi sniffers; - the methodology and results of the research conducted during the work on the&#xD;
dissertation were used in the development of work programs and conducting lectures,&#xD;
practical and laboratory work in the disciplines “Computer Networks”, “Wireless&#xD;
Computer Networks” and “Information Security Technologies” for applicants for the&#xD;
first (bachelor’s) level of higher education in the specialties 123 Computer Engineering&#xD;
and 122 Computer Science (Appendix A);&#xD;
- of practical value are the computer programs “Smart Monitor” and&#xD;
“Development a WiFi map of patients’ movement on the territory of the rehabilitation&#xD;
center”, which allow for prompt and accurate navigation support of people in the&#xD;
territory covered by the wireless corporate network, provided that people have personal&#xD;
gadgets (Certificate of Copyright Registration for the work No. 107018 and&#xD;
No. 107427, respectively).&#xD;
The results of the dissertation are of significant practical importance in the field&#xD;
of automated systems for analyzing Wi-Fi signals, monitoring the location of objects,&#xD;
personalized positioning, and standardizing methods for identifying materials and&#xD;
devices. The proposed methods can be used in contactless monitoring and security&#xD;
systems, corporate Wi-Fi networks, smart spaces and Internet of Things (IoT)&#xD;
platforms, scientific research, development of intelligent object classification systems,&#xD;
as well as in the educational process of training specialists in computer engineering.&#xD;
The main results of the PhD thesis have been implemented in:&#xD;
- in the research work of the Petro Mohyla Black Sea National University&#xD;
“Development of automation modules for wireless recovery devices for postinfarction, post-stroke patients in individual conditions of remote rehabilitation” (state&#xD;
registration number 0121U109898, 2021–2022), in which the applicant participated as&#xD;
a performer;&#xD;
- in the research work of the Petro Mohyla Black Sea National University&#xD;
“Development of mobile small-sized and stationary wireless devices for early&#xD;
diagnosis, prevention, treatment and post-traumatic recovery for military and civilian&#xD;
use” (State Registration No. 0119U100422, 2019–2020), in which the applicant&#xD;
participated as a performer; - in the educational process at the first (bachelor’s) level of higher education at&#xD;
the Department of Computer Engineering of Petro Mohyla Black Sea National&#xD;
University during lectures and laboratory work in the disciplines “Wireless Computer&#xD;
Networks”, “Information Security Technologies” in Ukrainian for students of&#xD;
specialties in the field 12 Information Technology.&#xD;
On the topic of the dissertation research, 20 scientific papers were published,&#xD;
including 2 articles in periodicals of scientific professional editions of Ukraine&#xD;
(Cat. B); 3 articles in periodicals of scientific professional editions indexed in&#xD;
the scientometric databases Scopus and Web of Science; 12 works of an approbation&#xD;
nature in the format of abstracts at international and all-Ukrainian conferences&#xD;
(including 2 works indexed in the scientometric database Scopus). Additionally,&#xD;
the scientific results of the dissertation are reflected in 1 article in a foreign periodical&#xD;
scientific publication (OECD); 2 certificates of copyright registration for the work.&#xD;
The introduction substantiates the topics of research into methods and means&#xD;
of detecting and identifying objects, shows the connection between the dissertation and&#xD;
research projects, defines and presents the purpose and objectives of the work,&#xD;
describes the object, subject, and methods used, and provides information on&#xD;
the scientific novelty and applied significance of the results obtained. Additionally,&#xD;
information on the author's personal contribution and a list of publications relevant to&#xD;
the research topic are provided.&#xD;
The first chapter of the thesis is devoted to the analysis of the current situation&#xD;
regarding the detection and identification of objects using Wi-Fi technology. It&#xD;
analyzes the current state of scientific and practical development of the issue of object&#xD;
identification using Wi-Fi, outlines the theoretical foundations of detection and&#xD;
identification of objects in a Wi-Fi network.&#xD;
It is determined that the issue of detecting and identifying objects using Wi-Fi is&#xD;
being studied today in three areas: the study of physical signal changes,&#xD;
the development of theoretical models, and the development of classical and deep&#xD;
machine learning methods. The second chapter is devoted to methods of obtaining and processing data on&#xD;
the location and recognition of objects in wireless networks. Approaches to localization&#xD;
using Wi-Fi fingerprints (RSSI Fingerprinting) are considered, which allow&#xD;
determining the position of objects in the premises without using GPS. The-k-nearest&#xD;
neighbors (k-NN) algorithm for positioning tasks is described in detail, as well as the&#xD;
advantages of Bayesian models for dealing with uncertainties and dependencies of CSI&#xD;
signals. Particular attention is paid to the analysis of Wi-Fi data packets and the use of&#xD;
“sniffing” technologies to improve positioning accuracy, as-well as methods based on&#xD;
modeling radio wave propagation and RADAR systems. The potential of CSI (Channel&#xD;
State Information) as a source of unique characteristics for identifying people, devices,&#xD;
and even objects in the environment is emphasized, which allows for the creation of&#xD;
integrated contactless monitoring systems.&#xD;
The third chapter focuses on the development and research of tools for&#xD;
implementing experiments on object search and identification. The choice of&#xD;
programming languages (Python for data analysis and building graphical interfaces and&#xD;
C++ for working with ESP32 hardware components) and libraries (Pandas, PyQt,&#xD;
routeros_api) for the effective implementation of signal processing algorithms and&#xD;
integration with network equipment is separately justified. The hardware base – from&#xD;
MikroTik access points for collecting RSSI data to ESP32 microcontrollers for&#xD;
working with CSI – is analyzed, with technical characteristics and model comparisons.&#xD;
The architecture of future experiments and algorithms that combine data from different&#xD;
sources in a single monitoring system are defined.&#xD;
A method for searching for moving objects as wireless network hosts based on&#xD;
a multi-agent approach was proposed.&#xD;
The fourth chapter is devoted to the implementation of the experimental part&#xD;
of the study and the analysis of the results. We present the developed experimental&#xD;
algorithms, data collection schemes and their practical application to evaluate&#xD;
the effectiveness of RSSI and CSI-based approaches. The method of identifying materials based on channel state information (CSI)&#xD;
was improved by two-stage processing (phase calibration and low-frequency filtering)&#xD;
and using a similarity criterion of ≥ 0.95.&#xD;
Methods for multi-class classification of objects based on CSI amplitude and&#xD;
phase patterns were further developed: an experimental database of eight&#xD;
heterogeneous materials was developed.&#xD;
The developed system was tested on different hardware configurations&#xD;
(MikroTik, ESP32), which allowed us to evaluate the accuracy, speed and stability of&#xD;
the algorithms in real conditions. A comparison of the obtained results with classical&#xD;
positioning methods is considered separately, and limitations and potential areas of&#xD;
improvement are identified. Based on the data obtained, it is concluded that it is&#xD;
expedient to integrate several methods and further develop the system for practical use&#xD;
in a real environment.&#xD;
In the conclusions, summarize the main results of the study and identify&#xD;
promising areas for further improvement of methods and means of detecting and&#xD;
identifying objects.&#xD;
The developed approaches and algorithms have shown high effectiveness in&#xD;
solving search and identification tasks, which confirms their practical value for&#xD;
implementation in non-invasive monitoring systems. The use of the proposed methods&#xD;
contributes to increasing the accuracy of the data obtained, reducing signal processing&#xD;
time, and automating parameter evaluation processes
Description: Тогоєв О. Р. Методи та засоби пошуку та ідентифікації об’єктів на основі&#xD;
аналізу параметрів WiFi-сигналу = Methods and means for searching and identifying objects based on the analysis of Wi-Fi signal parameters : дис. … д-ра філософії : спец. 123 «Комп’ютерна інженерія» / О. Р. Тогоєв ; наук. керівник І. М. Журавська ; ЧНУ ім. Петра Могили. Миколаїв, 2025. 167 с.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2935</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Клініко-патогенетичні особливості та порівняльний аналіз дегенеративно-дистрофічного процесу в шийному відділі хребта у людей і тварин</title>
      <link>https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2790</link>
      <description>Title: Клініко-патогенетичні особливості та порівняльний аналіз дегенеративно-дистрофічного процесу в шийному відділі хребта у людей і тварин
Authors: Андреєва, Т. О.
Description: Андреєва Т.О. Клініко-патогенетичні особливості та порівняльний&#xD;
аналіз дегенеративно-дистрофічного процесу в шийному відділі хребта у людей і тварин = Clinical pathogenetic features and comparative analysis of the degenerative-dystrophic process in the cervical spine in humans and animals : дис. … д-ра філософії  : спец. 222 «Медицина», галузі знань 22 «Охорона здоров’я» / Т. О. Андрєєва ; наук. керівник О. М. Cтоянов. Миколаїв, 2025. 251 с.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2790</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Розвиток культурної дипломатії в реалізації зовнішньої політики України і врядуванні</title>
      <link>https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2789</link>
      <description>Title: Розвиток культурної дипломатії в реалізації зовнішньої політики України і врядуванні
Authors: Шевченко, Л. В.
Description: Шевченко Л. В. Розвиток культурної дипломатії в реалізації зовнішньої&#xD;
політики України і врядуванні = Development of cultural diplomacy in the implementation of Ukraine's foreign policy and governanc : дис. д-ра філософії : спец. 281 «Публічне управління  та адміністрування», галузь знань 28 «Публічне управління  та адміністрування» / Л. В. Шевченко ; наук. керівники : Л. В. Антонова, А. А. Халецька. Миколаїв, 2025. 224 с.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2789</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Механізми здійснення локальної ідентичності об’єднаних територіальних громад в умовах децентралізації влади</title>
      <link>https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2759</link>
      <description>Title: Механізми здійснення локальної ідентичності об’єднаних територіальних громад в умовах децентралізації влади
Authors: Суслов, М. М.
Description: Суслов М. М. Механізми здійснення локальної ідентичності об’єднаних територіальних громад в умовах децентралізації влади = Mechanisms of implementing local identity of united territorial communities in the conditions of decentralization of power : дис. … д-ра філософії : спец. 281 «Публічне управління та адміністрування», галузь знань 28 «Публічне управління та адміністрування» / М. М. Суслов ; наук. керівник О. Н. Євтушенко. Миколаїв, 2025. 232 с.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2759</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

