1. J.K. Pollard, S.Rohman, M.Fry. A web-based mobile medical monitoring system
2. A.Tucker. Computing Curricula 2001 and IDAACS
3. G.Mastronardi, M.Castellano, F.Marino. Steganography Effects in Various Formats of Images. A Preliminary Study
4. E.Koutsoukos, E.Angelopoulos, A.Maillis, C.Stefanis. An analytical approach to the neuronal mechanisms underlying the memory storage in the brain. (Experimental study)
5. C.Kosmatopoulos, N.Tsagourias. Using a look-up table for code execution in small microcontrollers system with dash memory
6. H.Laichour, S.Maouche, R.Mandiau. Traffic control assistance in connection nodes: Multi-Agent Applications in Urban Transport Systems
7. H.Yamamoto, T.Sano, S.Hasebe. Automatic Microinjection System using Stereoscopic Microscope
8. S.Demirsoy, R.Beck, I.Kale, A.Dempster. New recursive-DCT implementations with Goertzel filters
9. J.L.Nunez, S.Jones. X-MatchPRO: A High-Performance Full-Duplex Lossless Data Compressor on a ProASIC FPGA
10. T. Sobh, R. Mihali, A. Rosca, B. Ghimire, K. Vovk, G. Gosine, P. Batra, A. Singh, S. Pathak. Case studies in Web-Controlled  Devices and Remote Manipulation
11. S.Gorlatch, H.Kehbel. VisPar: A Visual Tool for Designing Parallel Programs
12. A.Aiello, D.Grimaldi, S.Rapuano. GMSK Neural Network Based Demodulator
13. C.Triki, L.Grandinetti. Computational Grids to Solve Large Scale Optimization Problems with Uncertain Data
14. В. Головко, Ю. Савицкий. Нейросетевой подход определения показателей Ляпунова для хаотических процессов.
15. H.Kanoh, A.Hosokawa. Learning of biological behaviour by classifier
16. G.Setlak. Fuzzy Neural Networks in Intelligent Manufacturing Systems
17. А.А. Дудкин, A.Г. Мачнев, А.М. Селиханович. Итеративный алгоритм дискретного ортогонального преобразования сигналов в базисе двумерных функций.
18. М.Дивак. Допустиме оцінювання множини параметрів статичної системи в класі багатомірних еліпсоїдів.

        Описується медична мобільна система моніторингу госпіталю. Телеметричні пристрої приєднуються до пацієнтів для збору, зберігання і безперервної обробки даних про їх стан здоров’я.
        Медичний персонал може в режимі реального часу перевіряти графічну інформацію і робити порівняння з історичними даними. Параметри можуть бути встановленими для автоматичного повідомлення на переносні пристрої відповідного персоналу, коли пацієнт вимагає негайного обстеження.
        Система використовує служби забезпечення, котрі підтримуються Інтернет та Інтрамережі для забезпечення віддаленого нагляду та консультацій.
        Прототип апаратного та програмного забезпечення розроблено для демонстрації збору даних в реальному часі, безпроводової передачі/отримання та зв’язку з WWW.
        Програмне забезпечення для контролю та віддаленого навчання в режимі реального часу розроблене та знаходиться в процесі впровадження.

        Дана стаття розглядає відношення між недавніми дослідженнями і розвитком досягнень в розробці навчальних планів комп’ютерних наук в США та інтелектуальних систем збору та обробки інформації. Недавня чернетка доповіді по навчальних планах комп’ютингу 2001 використана як первинне джерело інформації про сучасний розвиток стандартів навчальних планів в США.

        В даній статті вивчено ефект стеганографії в різних форматах зображень (BMP, GIF, JPEG та DWT-кодованих). Відносно цих форматів, ми намагались дати відповідь на такі запитання: “скільки бітів шумів (наприклад текстових секретних повідомлень) можна вставити без відчутного погіршення якості зображення?” і “як та куди вставляти ці біти для досягнення найкращого компромісу між довжиною текстового повідомлення та збереженням якості зображення?”.

        В представленому живому експериментальному вивченні, динамічні властивості електроенцефалографічної (ЕЕГ) діяльності записуються в області CA1 і зубчатого морського коника були досліджені попередні індукції і під час фази підтримки довготривалого потенціалу. Наші дослідження радять, що ця форма мозкової пластичності може бути відображеною складністю спонтанної активності ЕЕГ, як це відображено зменшенням розміру кореляції D2, показано, різні функціональні стани мозку управляються різними ступенями функціональної складності.

        Новаторські методи зміни розміру кодів, в застосуванням які використовують малі мікроконтролери з пунктирною пам’яттю, представлені в статті. Зменшення розміру коду є головною особливістю в мікропроцесорних системах цього типу, тому що ресурси мають малу спроможність. В запропонованому методі, звичайні структури рішень, які є відповідними до поточного стану системи, замінені на пошукові таблиці і прості обчислювальні алгоритми. В роботі представлений опис цього підходу.

        В даній статті ми пропонуємо модель транспортної системи основаної на Ієрархічній Мульти-Агентській Системі (ІМАС). Ця модель може використовуватись для розробки Системи Підтримки Прийняття Рішень (СППР) для полегшення роботи регулювальника пропонуючи йому різні дії по регулюванні для кожного вузла зв’язку (SARC: Systeme d’Aide e la Regulation des Correspondances). Пропонується оптимальна організація зв’язку в нормальних або напружених ситуаціях для уникнення втрати часу пасажирів. Наша модель включає агента супервізора (інтерфейс), агента зв’язку (рішення) для кожного вузла зв’язку та агента збору (сприйняття) для кожної станції регулювання. В наших дослідженнях ми використали Мульти-Агентські Системи (МАС) які добре адаптуються до розподілених систем в міських транспортних мережах.

        В даній статті ми описуємо систему візуального зворотного зв’язку з використанням стереоскопічного мікроскопа який контролює мікроманіпулятор так, що голка проникає в об’єкт на бажану глибину. По-перше, ми розробили алгоритм обробки зображення вістря голки яке торкається об’єкту. По-друге, ми розробили алгоритм передбачення позиції вістря голки всередині об’єкту. Виконуючи попередню обробку, форма головки голки зберігається як зразок. Коли головка голки проколює об’єкт, форма головки голки прогнозується вибором зразків. Таким чином, ми розробили систему мікро-ін’єкцій, яка точно по осі проколює об’єкт. Експериментальні результати показали, зо запропонована система може бути корисною при мікро-маніпуляціях, як мікро-ін’єкції мозку в нейрохірургії.

        В даній статті ми доповідаємо нові рекурсивні DCT архітектури які є більш ефективними і потужними в порівнянні з недавно опублікованими рекурсивними DCT архітектурами. Наш підхід тут використовує типи A, B і C фільтрів Гертцеля. Ці три різних реалізації фільтрів Гертцеля разом з використанням безмультиплікаційного використання петлі мультиплікації використовується для зменшення площі, затримки мультиплікатора, і небажаних переходів, а звідси і споживання енергії. Нові запропоновані DCT структури були порівняні із загальноприйнятими рекурсивними застосуваннями при різній довжині трансформування для спостереження того, що є потенціал економії як області, так і енергії.

        Дана стаття презентує повно-дуплексну архітектуру X-MatchPRO безвтратного компресора даних і його високо-інтегрованих реалізацій в довговічних перепрограмованих ProASIC FPGA. Архітектура X-MatchPRO пропонує незалежний від даних пропускну здатність 100 Мбайт/сек і одночасну компресію/декомпресію для поєднання decompression повно-дуплексного виконання таймера на 200 Мбайт/сек при 25 МГц. Канали компресії і декомпресії виконані на одній мікросхемі A500K130 ProASIC FPGA з типовим процентом компресії який вдвічі зменшує нестиснуті дані. Цей прилад особливо підходить для покращення продуктивності гігабітних мереж даних і застосувань зберігання де він може подвоїти продуктивність оригінальної системи.

        Концепція дистанційного навчання стала дедалі більш чіткою за останні кілька років і незабаром очікується поворот до практичної системи освіти у вищих навчальних закладах. Вдалим є те, що дистанційна освіта прозоро розширить можливості існуючих коледжів та навчальних закладів, і правдоподібно може наздогнати і змінити привілейований вибір вищої освіти, особливо для дорослих та працюючих студентів. Для підтримки зусиль швидшого впровадження і розгляду дистанційного навчання ми представляємо в матеріалах статті послідовність проектів які були розроблені в університеті Bridgeport і можуть добре служити в процесі дистанційного навчання від простого стилю навчання “хобі” до професійного оволодіння матеріалом. Проекти мають інженерні/лабораторні особливості, є частиною роботи яка проводиться на факультеті і студентів кафедри комп’ютерних наук та інженерії, і представлені у довільним чином вибраному порядку. Теми змінюються від систем бачення та відчуття до інженерних розробок, розпорядку, віддаленого контролю та дій.

        Ми описуємо VisPar – новий візуальний інструмент спрямований на підтримку програмування процесів розробки складних паралельних застосувань. Нові особливості інструменту є наступними: підтримка завдань і паралелізму даних одночасно з поєднанням цього, використанням аналітичних моделей цін для передбачення продуктивності, систематична розробка програм оптимізацією трансформацій, і візуалізація процесу розробки. Ми демонструємо використання VisPar на відповідному соціологічному вивченні – практичного використання алгоритму компресії Jpeg – і доповідаємо поточний стан впровадження інструменту.

        В даній статті характеристики розпізнання образів в нейронних мережах зі штучним інтелектом використана для реалізації реального демодулятора Гаусівського мінімуму сигналів клавіш з використанням GSM телекомунікацій. Демодулятор використовує нейронні мережі Learning Vector Quantisation (LVQ). Це передбачає збільшення ефективності демодулювання і зменшення чутливості до шумів. Для рішення проблеми стосовно синхронізації вхідних сигналів організована фаза попередньої обробки. Прототип демодулятора реалізовано впровадженням фази попередньої обробки і нейронної мережі LVQ на цифровому процесорі сигналів TMS320C30. Демодулятор протестовано згідно рекомендацій Європейського інституту стандартів телекомунікації.

        В даній статті ми обговорюємо використання обчислювальної сітки для вирішення проблем стохастичної оптимізації. Ці проблеми в основному важко вирішувати і часто характеризуються великою кількістю змінних і обмежень. Більше того, в багатьох додатках вимагається досягнення рішень в режимі реального часу. Досягнення прийнятних результатів є важкою метою без використання високопродуктивних обчислень. Тут ми представляємо шлях слідування алгоритму доступності використання сіток та обговорюємо деякі експериментальні результати.

        В роботі розглядаються нові методи і алгоритми ідентифікації хаотичних процесів, основані на моделях багатошарових нейронних мереж. Запропоновано нейромережевий алгоритм підрахунку найбільшого показника Ляпунова для різного роду хаотичних часових рядів. Розглянута оригінальна методика підрахунку спектра показників Ляпунова, котра базується на використанні нелінійної багатошарової нейронної мережі і методу ортогоналізації Грамма-Шмідта. Запропоновані методи характеризуються малим обсягом вхідних даних і високою швидкість підрахунку в порівнянні з традиційними. Експериментальні дослідження методів на основі часових послідовностей Енона і Лоренца демонструють високу відповідність отриманих результатів еталонним значенням.

        Метою даної роботи є дослідження біологічних особливостей віртуальних створінь на комп’ютері. Передбачається, що створіння не має складних суджень, ускладнених детекторів і має прості базові рухи. Ми називаємо його жуком. Як нижча тварина, комаха не має складного мозку, в той час здається, що вона спроможна виконувати складну роботу. Специфічно складна поведінка комахи передбачається базованою на рефлективних діях на зовнішні подразники. Класифікаційна система, яка використовується для генерації правил поведінки жука в складному оточенні була зроблена на комп’ютері. Класифікаційна система є рефлективною системою, яка генерує дію після отримання стимулу від оточення. Це є цілком подібним до особливостей функцій нижчих тварин при обробці інформації.
        Жук є виділеним в певній плямі віртуального світу де байти є розміщеними випадково та існують перешкоди і вороги. Класифікація є нагородженою тільки тоді коли жуку вдається досягнути мети щоб отримати байт. Чим більше жуків досліджено, тим більше виясняється правил класифікації: таких як правило робити крок вперед або інше правило зміни напрямку руху до байта. На цій стадії, жук вивчає шлях до отримання байта для уникнення перешкоди або ворогів.
        Результати спостереження за моделюванням експериментів показують виникнення ланцюжка послідовних змін, який складається з багаторазових класифікаторів.

        Дана стаття представляє нечіткі нейронні мережі, які є розширенням класичних нейронних мереж. Ці мережі можуть формально представляти і обробляти як якісну (лінгвістичну), так і кількісну інформацію, яка звичайно описує складні, багатовимірні системи або процес прийняття рішень. В другій частині представлено результати тестування та практичного впровадження додатків для систем підтримки прийняття рішень основану на використанні нечітких нейронних мереж для стратегічного менеджменту і визначенні стратегії розвитку виробництва.

        Пропонується паралельний алгоритм дискретного ортогонального перетворення двохмірних сигналів, котрий відрізняється від відомих меншою кількістю операцій множення та додавання і тим, що коефіцієнти перетворення вираховуються за один раз без використання одномірних перетворень. Крім того, алгоритм зручний для СБІС-реалізації. На базі цього алгоритму запропоновані алгоритми виділення контурів на напівтонових зображеннях.

        Розглянуто методи побудови допустимих еліпсоїдальних оцінок області працездатності статичної системи. Показано умови існування області допусків, коли статична система описується інтервальною моделлю і розроблено ітераційний алгоритм, який дозволяє сумістити процедури локалізації множини параметрів моделі і допустимого еліпсоїдального оцінювання. Проведено аналіз задачі допустимого оцінювання параметрів лінеаризованої інтервальної моделі в умовах ідентифікації базових функцій, який дозволив виробити підходи до вибору конфігурації допустимої еліпсоїдальної оцінки.