| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Константинова, Ю. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-06-09T08:06:07Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-09T08:06:07Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Константинова, Ю. С. Цифровой мониторинг температурных условий в холодовой цепи продовольствия = Digital monitoring of temperature conditions in the food chilling chain / Ю. С. Константинова // Компьютерные системы и сети : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 618–621. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64089 | - |
| dc.description.abstract | Работа посвящена мониторингу температур при перевозке продуктов. Автором создана модель, учитывающая теплоту дыхания плодов. Алгоритмы на языке C интегрированы в датчики для расчета срока годности в реальном времени. Новизна заключается в переходе к предиктивному анализу, повышающем точность на 15–20 %. Практическая значимость: сокращение логистических потерь на 15–20 % и обоснование схем расстановки датчиков. Результаты применимы в цифровизации логистики и проектировании IoT-систем. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | логистика скоропортящихся продуктов | en_US |
| dc.subject | микроконтроллеры | en_US |
| dc.subject | IoT-системы | en_US |
| dc.subject | предиктивное моделирование | en_US |
| dc.subject | срок годности | en_US |
| dc.subject | датчики температуры | en_US |
| dc.title | Цифровой мониторинг температурных условий в холодовой цепи продовольствия | en_US |
| dc.title.alternative | Digital monitoring of temperature conditions in the food chilling chain | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The study focuses on temperature monitoring in food logistics. The author developed a model accounting for respiration heat of produce. Algorithms in C language are integrated into sensors to calculate shelf life in real-time. The novelty lies in the shift to predictive analysis, increasing accuracy by 15–20 %. Practical value: reduction of logistics losses by 15–20 % and optimization of sensor placement. Results are applicable to logistics digitalization and IoT system design. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2026)
|
