Scientific Bulletin of UNFU (Ukrainian National Forestry University)
Not a member yet
2661 research outputs found
Sort by
Технологія декомпозиції фронтенд-монолітних вебзастосунків на мікрофронтенди методом кластеризації їх гетерогенних графів
No full textThis paper presents a comprehensive approach to decomposing frontend monolithic web applications into microfrontends using heterogeneous graph clustering powered by graph neural networks (GNNs). We integrated and analyzed various types of relationships among components, in particular, structural, functional and test-driven, to identify functionally cohesive interface groups. The results of the research show that considering both static dependencies and dynamic interaction scenarios derived from test cases reveals hidden contextual links that traditional code analysis methods often miss. By applying the GraphSAGE model for node embeddings in combination with the k-means clustering algorithm, we achieved a more robust and meaningful partitioning of the monolith into groups of components aligned with the main functional domains of the application. Comparative analysis against the baseline Louvain method demonstrated that the proposed GNN-based technique reduces excessive fragmentation and efficiently brings together components with similar usage patterns, defining potential boundaries for future microfrontends. Furthermore, our assessment of various graph construction strategies indicates that optimal cluster selection balances detail and generalization, while the inclusion of multiple relationship types improves the identification of logical subsystems. In summary, our findings confirm the effectiveness of heterogeneous graph clustering for architectural refactoring and modernization of complex information systems. The proposed method offers a practical tool for automating the migration from frontend monoliths to microfrontends in enterprise software development and provides a foundation for further research on optimizing structural transformations in software systems.Здійснено дослідження та аналіз закономірностей декомпозиції фронтенд-монолітних вебзастосунків на мікрофронтенди методом кластеризації їх гетерогенних графів із використанням графових нейронних мереж GNN (англ. Graph Neural Networks). Досліджено вплив поєднання різних типів зв'язку між компонентами (структурних, функціональних і тестових) на якість виділення функціонально цілісних груп елементів інтерфейсу. З'ясовано, що врахування не тільки статичних залежностей, а й динамічних сценаріїв взаємодії у тестах дає змогу ідентифікувати приховані контекстні зв'язки, недоступні для стандартних методів аналізу коду. Доведено, що застосування моделі GraphSAGE (англ. Sample and AggregatE) для побудови векторного подання вузлів гетерогенного графа поєднано з кластеризацією методом k-середніх (k-means) забезпечує обґрунтованіший поділ моноліту на групи компонентів, які відповідають основним доменам функціоналу вебзастосунку. Виконано порівняльний аналіз із результатами кластеризації базовим алгоритмом алгоритму Louvain (виявлення спільнот), що дало можливість визначити переваги та обмеження запропонованого підходу. З'ясовано, що підхід на підставі графових нейронних мереж дає змогу уникнути надмірної фрагментації та об'єднати компоненти з подібними сценаріями використання, визначаючи потенційні межі майбутніх мікрофронтендів. Досліджено вплив різних підходів до формування графа на кінцевий результат декомпозиції. Виявлено, що оптимальний вибір кількості кластерів забезпечує баланс між деталізацією та узагальненням, а врахування різноманітних типів зв'язку сприяє виділенню найбільш логічних підсистем. Результати дослідження підтверджують ефективність використання кластеризації гетерогенних графів для завдань архітектурного рефакторингу та модернізації складних інформаційних систем, а також доводять, що запропонований підхід можна рекомендувати для автоматизованої підтримки процесів міграції від фронтенд-монолітів до мікрофронтендів у практиці корпоративного розроблення промислових вебзастосунків та слугувати основою для подальших досліджень у сфері вдосконалення структурних трансформацій програмних систем
Стратегії адаптації дерев до умов урбанізованого середовища
No full textThe study analyzes the role of trees in urban environments, emphasizing their importance in providing shade, reducing temperatures, preventing flooding, minimizing noise and pollution, supporting plant pollination, and enhancing aesthetic appeal. In the course of research, it is established that the effectiveness of these ecosystem services depends significantly on tree size and vitality, with larger, healthier trees offering greater benefits. The importance of selecting suitable tree species for specific locations and functional purposes to maximize their potential is highlighted as well. The article investigates strategies for tree adaptation in urban areas characterized by high anthropogenic pressure, altered microclimates, and resource limitations. The fundamental role of trees in Earths biogeochemical processes, such as soil formation, hydrological, nutrient, and carbon cycles, and their impact on the global climate, is examined. It is determined that urban trees play a critical role in maintaining ecosystem balance, mitigating climate change effects, and enhancing urban quality of life, making them indispensable for sustainable urban development. Approximately 30 % of the worlds 70,000 known tree species are identified as being at risk of extinction due to deforestation, urbanization, climate change, and biosecurity threats. This study explores the adaptive mechanisms of urban trees to abiotic stressors, focusing on their physiological and biochemical responses, including the synthesis of secondary metabolites such as phenolic compounds that enhance resilience to extreme temperatures and other stress factors. The research evaluates the challenges that urban trees face in Poltava, Ukraine, including limited root space, high urban density, drought, heat stress, and the spread of invasive pests and pathogens. A total of 380 trees were analyzed, of which 21.2 % were healthy, 60.9 % were partially damaged, and 17.9 % were severely damaged or showed signs of decay. The highest percentage of healthy trees was recorded in Peremoga Park (30.0 %), while the lowest was in Regional Hospital Park (10.0 %). The highest level of severe damage was observed in the green spaces near the Regional Hospital (26.0 %) and along Myru Avenue (20.0 %). The obtained data indicate varying levels of anthropogenic impact and the environmental state of urban plantations. The findings underscore the importance of integrated approaches, such as biodiversity conservation and proactive green space management, to sustain urban forests and their ecosystem services. Future research directions are outlined, focusing on refining species selection and developing innovative management practices to address the dynamic challenges posed by urbanization and climate change.Проаналізовано роль дерев в урбанізованих середовищах, зокрема – їх значення для забезпечення тіні, зниження температури, запобігання затопленням, зменшення шуму і забруднення, сприяння запиленню рослин, а також естетичної привабливості. Досліджено залежність ефективності надання екосистемних послуг від розміру та життєздатності дерев. Встановлено, що більші, здорові дерева надають значно більше користі. З'ясовано, що близько 30 % із понад 70 000 відомих видів дерев у світі перебувають під загрозою зникнення через вирубування лісів, урбанізацію, зміну клімату та біобезпекові ризики. Встановлено, що площа світових лісів зменшилася на 40 % за останні три століття, що супроводжується значними екологічними втратами. Оцінено внесок міських дерев у регулювання клімату, очищення повітря, збереження біорізноманіття та забезпечення рекреаційних функцій. Виявлено, що густота міської забудови, дефіцит води, тепловий стрес, поширення шкідників і патогенів значно обмежують тривалість життя дерев у міських умовах. Оцінено вплив урбанізованого середовища Полтави на життєздатність дерев та охарактеризовано основні виклики, такі як "теплові острови", посухи, обмеження простору для кореневих систем, поширення інвазивних видів. Встановлено, що місцеві види дерев, зокрема – липа дрібнолиста (Tilia cordata), демонструють високу адаптацію до несприятливих умов міського середовища. У дослідженні наведено результати оцінювання стану дерев у Полтаві на семи дослідних ділянках. Проаналізовано 380 дерев, з яких 21,2 % були здоровими, 60,9 % – частково пошкодженими, а 17,9 % – значно пошкодженими або з ознаками відмирання. Найбільшу частку здорових дерев виявлено у парку "Перемога" (30,0 %), а найменшу – у парку обласної лікарні (10,0 %). Найвищий рівень значних пошкоджень зафіксовано у паркових насадженнях біля обласної лікарні (26,0 %) та вздовж проспекту Миру (20,0 %). Отримані дані свідчать про різний рівень антропогенного впливу та екологічного стану міських насаджень. Розроблено рекомендації з підвищення стійкості міських насаджень, зокрема – впровадження адаптованих видів, забезпечення належного догляду та створення оптимальних умов для розвитку дерев. Результати дослідження підтверджують доцільність впровадження комплексних заходів для покращення стійкості зелених зон до змін клімату, збереження екосистемних послуг та підвищення якості життя міського населення
Вибір ефективної моделі для розпізнавання військових об'єктів у режимі реального часу на спеціалізованих наборах даних
No full textReal-time object recognition is a fundamental component of modern computer vision, especially in complex scenarios such as military operations, where the speed and accuracy of targeted object detection are critical for effective decision-making in dynamic and unpredictable battlefield environments. This study examines the problem of real-time detection and classification of military objects, focusing on the comparative analysis of different object detection methodologies. As part of this research, three following object detection models were trained and fine-tuned: Faster R-CNN, SSD (Single Shot MultiBox Detector), and YOLO (You Only Look Once). The study investigates the performance of both two-stage and one-stage detection algorithms and the suitability of the models for rapid deployment in operational conditions. To ensure realistic testing scenarios, a specialized dataset was compiled and adapted for training, validation, and testing, consisting of diverse images of armored vehicles, including tanks, infantry fighting vehicles (BMP), and armored personnel carriers (BTR). Model performance was evaluated using key metrics, including Precision, Recall, F1-Score, Mean Average Precision (mAP), and Frames per Second (FPS). The NVIDIA Jetson platform was used to test the model inference to simulate real-time deployment in resource-constrained environments. The results indicate that the trained YOLOv8n model demonstrates the highest efficiency, achieving a mAP of 91.8 % and an FPS of 55, confirming its suitability for real-time recognition tasks. Faster R-CNN with ResNet50 exhibited quite high accuracy (mAP – 89.2 %, F1-Score – 89.4 %) but was constrained by its low inference speed (FPS – 7), significantly limiting its practical deployment in time-sensitive operational environments. SSD with MobileNetV3 provided balanced results (mAP – 81 %, F1-Score – 83.4 %, FPS – 36), offering a trade-off between accuracy and speed; however, its overall performance was affected by occasional misclassification and missed detections. The findings emphasize the practical significance of selecting and adapting object detection models to specific operational requirements, particularly in the military domain. The results of this study establish a foundation for further research aimed at enhancing one-stage detection algorithms, expanding dataset diversity, and refining state-of-the-art methods to improve the performance of edge computing devices in complex and dynamic environments.Розпізнавання об'єктів у режимі реального часу є ключовим елементом сучасного комп'ютерного зору, особливо в складних сценаріях їх отримання, таких як військові операції, де швидкість і точність виявлення цільових об'єктів є критично важливими для успішної навігації в динамічних і непередбачуваних умовах поля бою. У цьому дослідженні проаналізовано проблему виявлення та класифікації військових об'єктів у режимі реального часу. Навчено та налаштовано три моделі для виявлення військових об'єктів: Faster R-CNN (англ. Region-based Convolutional Neural Networks), SSD (англ. Single Shot MultiBox Detector) та YOLO (англ. You Look Only Once). Досліджено продуктивність двоетапних і одноетапних алгоритмів й оцінено придатність моделей для оперативного розгортання в динамічних середовищах. Розроблено спеціалізований набір даних, що містить різноманітні зображення бронетехніки (танків, бойових машин піхоти та бронетранспортерів) та адаптований набір для навчання, валідації та тестування моделей для виявлення військових об'єктів у реальних умовах. Оцінено продуктивність навчених моделей для виявлення військових об'єктів за ключовими показниками: точність, влучність, F1-міра, середня точність та частота кадрів. Застосовано платформу NVIDIA Jetson для тестування продуктивності моделей за умов обмежених обчислювальних ресурсів. Встановлено, що модель YOLOv8n є найефективнішою, досягнувши найвищих значень mAP (91,8 %) та FPS (55), що підтверджує її придатність для вирішення завдань розпізнавання зображень у режимі реального часу. Водночас, модель Faster R-CNN разом із залишковою нейронною мережею ResNet50 (англ. Residual Neural Network) забезпечила належну точність (mAP – 89,2 %, F1-Score – 89,4 %), однак її низька швидкість оброблення вхідних кадрів (FPS – 7) значно обмежує використання в оперативних сценаріях. Модель SSD разом з легкою згортковою нейронною мережею MobileNetV3 продемонструвала збалансовані результати (mAP – 81 %, F1-Score – 83,4 %, FPS – 36), пропонуючи компроміс між точністю та швидкістю, проте поступається за загальною ефективністю через випадки хибної класифікації або пропуску цільових об'єктів. Вказано на практичну значущість вибору та адаптації моделей відповідно до конкретних оперативних потреб, зокрема у військовій сфері. Отримані результати слугують основою для подальших досліджень, спрямованих на вдосконалення одноетапних алгоритмів розпізнавання військових об'єктів у режимі реального часу, розширення набору даних, удосконалення сучасних методів підвищення продуктивності периферійних пристроїв у складних і динамічних середовищах
Вплив параметрів текстових документів на точність роботи мультимодальної моделі GPT-4 vision у завданнях розпізнавання тексту
No full textThe impact of textual document parameters on the effectiveness of the multimodal large language model GPT-4 Vision, widely applied for digitizing documents with complex structures, has been analyzed. The study investigates the dependency of the model accuracy on such factors as font size, physical document size (number of A4 pages), and total text volume (number of characters). Particular attention is given to the problem of the model generating incorrect information ("hallucinations"), which remains a significant drawback of this approach to text digitization. Five experimental datasets of PDF documents with varying font sizes, text volumes, and page counts were developed, enabling evaluation of the individual and combined impact of these factors. The ROUGE-L accuracy metric was used to quantitatively assess the frequency of hallucinations. It has been established that hallucination frequency significantly increases in documents exceeding 5000 characters or consisting of more than two A4 pages. For instance, a four-page document containing approximately 12,000 characters had a ROUGE-L accuracy of 0.51. In contrast, a document with the same amount of text compactly placed on a single page by reducing the font size to 6 pt showed considerably higher accuracy (ROUGE-L = 0.87). These results highlight the substantial influence of physical document parameters on the accuracy of multimodal models. Practical recommendations for the optimal use of GPT-4 Vision in digitizing complex documents have been formulated as follows: the recommended minimum font size is 6 pt; the maximum processed text volume should not exceed 5000 characters or two pages at a time; empty spaces should be minimized by removing unnecessary margins and blank pages. The obtained results are practically valuable for further improving digitization algorithms for structurally complex documents and enhancing the reliability of multimodal models. The proposed evaluation methodology can also serve as a foundation for future research aimed at reducing the frequency of hallucinations in automated text recognition tasks.Проаналізовано вплив параметрів текстових документів на ефективність мовної мультимодальної моделі GPT-4 Vision, яку активно застосовують для цифровізації документів зі складною структурою. Досліджено залежність точності роботи моделі від таких факторів, як розмір шрифту, фізичний розмір документа (кількість сторінок формату А4) та загальний обсяг тексту (кількість символів). Особливу увагу приділено проблемі генерування моделлю некоректної інформації ("галюцинацій"), яка залишається істотним недоліком цього підходу до цифровізації текстів. Розроблено п'ять експериментальних наборів PDF-документів із варіативними параметрами шрифту, обсягу тексту та кількості сторінок, що дало змогу оцінити вплив кожного з факторів окремо й у їхніх комбінаціях. Для кількісного оцінювання частоти появи галюцинацій застосовано метрику точності ROUGE-L. Встановлено, що частота виникнення галюцинацій значно зростає у документах, які містять понад 5000 символів тексту зі шрифтом в 14 pt або більш ніж дві сторінки формату А4. Наприклад, для чотиристорінкового документа з обсягом тексту близько 12000 символів значення метрики ROUGE-L становило 0,51, тоді як для аналогічного за обсягом тексту, компактно розташованого на одній сторінці за рахунок зменшення розміру шрифту до 6 pt, показник точності був значно вищим (ROUGE-L = 0,87). Це свідчить про значний вплив фізичних параметрів документа на точність роботи мультимодальних моделей. Розроблено практичні рекомендації щодо раціонального використання моделі GPT-4 Vision для цифровізації складних документів: мінімальний рекомендований розмір шрифту – 6 pt; максимальний обсяг тексту – до 5000 символів або не більше двох сторінок за одне оброблення; потреба мінімізації пустих ділянок шляхом видалення зайвих полів і порожніх сторінок. Отримані результати мають практичну цінність для подальшого вдосконалення алгоритмів цифровізації документів зі складною структурою та для підвищення надійності роботи мультимодальних моделей. Запропоновану методику оцінювання впливу параметрів текстових документів на точність роботи моделі GPT-4 Vision можна використати для наступного дослідження, спрямованого на зменшення частоти виникнення галюцинацій у завданнях автоматизованого розпізнавання тексту
Ідентифікація користувачів за райдужною оболонкою ока в автоматизованій системі управління
No full textThis study explores user identification within an automated budget management system for homeowner associations (HOAs) using biometric authentication based on iris recognition. The study is driven by the need to ensure a high level of security within collective management systems. Conventional authentication methods, such as passwords, often fail to meet modern security standards due to vulnerabilities like data breaches, loss, or human error. Leveraging biometric traits significantly enhances system protection by relying on the unique physiological characteristics of each individual. The architecture of the biometric identification system is presented, encompassing a database of biometric templates, as well as mechanisms for authentication and authorization. The proposed approach involves preprocessing iris images, segmenting key structural features, extracting distinctive attributes, and classifying them using neural networks. An iris recognition algorithm based on a modified ResNet-50 architecture was developed, achieving high accuracy and processing speed. The proposed system was experimentally evaluated using the publicly available CASIA-IrisV4 dataset. Results obtained in the course of research demonstrate that applying image augmentation techniques and specialized normalization algorithms improves the system robustness against noise, varying lighting conditions, and other external factors. The developed system is adaptable to other types of collective entities, such as community initiatives, charitable foundations, or coworking spaces, where transparency in financial transactions and protection of personal data are critical. Implementing iris-based biometric identification substantially reduces the risk of unauthorized access and fosters greater trust among community members.Досліджено особливості ідентифікації користувачів в автоматизованій системі управління, наприклад, бюджетом об'єднань співвласників багатоквартирних будинків (ОСББ) із використанням біометричної автентифікації на підставі райдужної оболонки ока. Актуальність дослідження зумовлена потребою забезпечення високого рівня безпеки у системах колективного управління бюджетом. Традиційні підходи до автентифікації користувачів, такі як паролі, часто не відповідають сучасним вимогам безпеки через ризики їх компроментації, втрати даних або людського фактору. Використання біометричних характеристик дає змогу значно підвищити рівень захисту системи завдяки унікальності фізіологічних параметрів кожного користувача. Наведено архітектуру системи біометричної ідентифікації користувачів, яка містить базу даних біометричних шаблонів, а також механізми автентифікації та авторизації користувачів. Запропоновано метод, який передбачає попереднє оброблення зображень райдужної оболонки ока, сегментацію ключових структур, екстракцію ознак та їх подальшу класифікацію за допомогою нейронних мереж. Реалізовано алгоритм розпізнавання зображень на підставі модифікованої архітектури ResNet-50, який демонструє високі показники точності та швидкодії. Проведено експериментальне оцінювання запропонованої системи на підставі відкритого набору даних CASIA-IrisV4. Встановлено, що використання методів аугментації зображень і спеціальних алгоритмів їх нормалізації дає змогу підвищити стійкість системи до шумів, зміни освітлення та інших зовнішніх факторів. Запропоновану систему можна адаптувати для інших типів колективних організацій, таких як громадські ініціативи, благодійні фонди або коворкінг-простори, де важливо забезпечити прозорість фінансових операцій та захист персональних даних. Впровадження біометричної ідентифікації на підставі райдужної оболонки ока дає змогу значно знизити ризики несанкціонованого доступу та підвищити рівень довіри до системи серед учасників спільноти
Оцінювання біорізноманіття та санітарного стану деревних насаджень парку села Ладижинка Уманського району
No full textThe article discusses the preservation and assessment of the condition of historic green spaces in rural settlements, using the example of the park in the village of Ladyzhynka in the Uman district of the Cherkasy Region. The park, established in 1927-1928, is an important part of the communitys historical and cultural space, combining the natural environment with elements of cultural memory. The work emphasizes the relevance of studying such objects in the context of urbanization processes, the loss of authentic elements, and the need for scientifically based reconstruction. An analysis of literary sources confirms the growing interest in dendrological and landscape studies of parks, especially in rural areas, as such garden and park objects have long been neglected. The research methodology included route surveys, tree inventory, and determination of diversity and health indices. It was established that representatives of both divisions grow in the park: gymnosperms and angiosperms, a total of 27 species of trees and shrubs belonging to 20 genera and 11 families. The most represented genera are Acer – 4 species (Acer platanoide L., Acer campestre L., Acer pseudoplatanus L., Acer negundo L.) and Ulmus – 3 species (Ulmus laevis Pall., Ulmus carpinifolia Rupr ex. Suckow., Ulmus glabra Huds.). The species composition of the plantings was analyzed in terms of their relationship to environmental factors. It was found that 38 % of species belong to mesophytes, 37 % to xeromesophytes, 17 % to mesohygrophytes, and 8 % to xerophytes. In terms of light, the following were identified: relatively non-hardy (54 %), light-loving (29 %), and facultative heliophytes (17 %). In terms of moisture, there are megatrophs (42 %), oligotrophs (37 %), and mesotrophs (21 %). Calculation of the sanitary condition index of tree plantations showed that they belong to the weakened category (Index = 1.58), which indicates the need for remedial measures and points to the need to reconstruct the park in the village of Lakdyzhynka and carry out regular maintenance. Thus, the next stage of research on this garden and park facility will be the development of proposals for reconstruction with the preparation of a corresponding project.Розглянуто питання збереження та оцінювання стану зелених насаджень у сільських населених пунктах на прикладі парку села Ладижинка Уманського району Черкаської області. Парк, закладений у 1927-1928 рр., є важливою частиною історико-культурного простору громади, що поєднує природне середовище з елементами культурної пам'яті. Акцентовано увагу на актуальності дослідження таких об'єктів у контексті урбанізаційних процесів, втрати автентичних елементів та необхідності науково обґрунтованої реконструкції. Проведено аналіз літературних джерел, що підтверджує зростання інтересу до дендрологічного та ландшафтного вивчення парків, особливо в сільській місцевості, адже такі садово-паркові об'єкти тривалий період лишалися без належної уваги. Методологія дослідження містила маршрутне обстеження, інвентаризацію деревних рослин, визначення індексів різноманіття та санітарного стану. Встановлено, що на території парку зростають представники обох відділів: голонасінні та покритонасінні, усього 27 видів дерев та кущів, які належать до 20 родів і 11 родин. Найбільш представленими є роди Acer – чотири види (Acer platanoide L., Acer campestre L., Acer pseudoplatanus L., Acer negundo L.) та (Ulmus – три види (Ulmus laevis Pall., Ulmus carpinifolia Rupr ex. Suckow., Ulmus glabra Huds.). Видовий склад насадження проаналізовано за їх відношенням до екологічних факторів. Встановлено, що 38 % видів належать до мезофітів, 37 % до ксеромезофітів, 17 % до мезогігрофітів та 8 % до ксерофітів. За відношенням до світла виокремлено: відносно тіньовитривалі (54 %), світлолюбні (29 %), факультативні геліофіти (17 %). За відношенням до вологи трапляються: мегатрофи (42 %), оліготрофи (37 %) та мезотрофи (21 %). Розраховано індекси різноманіття Шеннона, який становить 1,034, та Сімпсона (0,23). Це вказує на досить низький рівень видового багатства. Розрахунок індексу санітарного стану деревних насаджень показав їхню належність до категорії ослаблених (Індекс = 1,58), що свідчить про потребу в оздоровчих заходах та вказує на необхідність реконструкції парку с. Лакдижинка та проведення регулярного догляду. Отже, наступним етапом дослідження цього садово-паркового об'єкта стане розроблення пропозицій з реконструкції досліджуваного парку зі складанням відповідного проєкту
Созофіти та раритетний ценофонд судинних рослин зони впливу Хмельницької АЕС за умов зростання антропопресії через її розбудову
No full textTo stabilize the energy system of Ukraine, which under wartime conditions relies mainly on nuclear generation, construction of four new power units at the Khmelnytskyi Nuclear Power Plant (KhNPP) began in 2024. In connection with this, we conducted detailed scientific floristic research on the rare phyto- and coenotic diversity of vascular plants within the industrial site of the NPP, the water area and shores of its cooling reservoir, the dam, and throughout the entire impact zone of the energy facility. We determined that, according to the geobotanical zoning of Ukraine, the KhNPP territories belong to the Central European Province of Broadleaf Forests, the South-Polish – Western-Podillian Subprovince of Broadleaf Forests, and the Malopoliissia District characterized by hornbeam – oak and pine forests, floodplain meadows, and eutrophic mires. According to floristic regionalization, the territory belongs to the Malopoliissia Pohoryn Floristic Region, the Malopoliissia Subdistrict, and the Lublin – Volhynian – Malopoliissia Floristic District. We found that within the KhNPP territories, 654 native and 72 invasive species of vascular plants grow. Among them, 17 species have national protection status and 39 species have regional protection status. We established that 164 species possess international conservation status (118 species – IUCN Red List of Threatened Species; 38 – European Red List; and 8 species – CITES). Four species belong to the rare aquatic macrophytes of Ukraine, and seven communities represent the rare phytocoenotic component of the Green Book of Ukraine (Ceratophylleta submersi, Nuphareta luteae, Sparganieta minimi, Nymphaeeta albae, Salvinieta natantis and Sagittarieta sagittifoliae, Alneta incanae). We recorded a population of the rare species Epipactis helleborine (Orchidaceae), which has both national and international conservation status, directly on the KhNPP construction site. This population has survived in a technogenic zone covering about 40 m² in a forest remnant dominated by Pinus sylvestris. The population is small, consisting of no more than 40 individuals of different ages, and its age spectrum is fully represented and bimodal, dominated by generative and virginal individuals. We analyzed the rare phyto- and coenotic components of the KhNPP impact zone, identified the main anthropogenic factors, and forecasted the influence of the construction of new power units on population structures and community composition. We developed and proposed measures that will significantly reduce the negative impact of KhNPP construction on the flora, rare components, and unique coenoses. We also introduced population-level phytomonitoring of sozophyte and expansive invasive species.Для стабілізації енергосистеми України, яка за умов війни фактично тримається на атомній генерації, у 2024 р. розпочалося будівництво чотирьох нових енергоблоків на Хмельницькій АЕС. З огляду на це здійснено флористичне дослідження раритетного фіто- та ценорізноманіття судинних рослин на території проммайданчика АЕС, акваторії та узбережжях її водойми-охолоджувача, дамби та в межах всієї зони впливу енергообʼєкта. Встановлено, що території ХАЕС за геоботанічним районуванням України належать до Центральноєвропейської провінції широколистяних лісів, Південно-Польсько-Західноподільської підпровінції, Малополіського округу грабово-дубових, соснових лісів, заплавних луків та евтрофних боліт. Виявлено, що на досліджуваних територіях зростають 654 аборигенні та 72 інвазійні види судинних рослин. З них 17 видів мають національний та 39 видів – регіональний статуси охорони. Встановлено, що міжнародний охоронний статус мають 164 види рослин (118 видів – IUCN Red List of Threatened Species; 38 – European Red List та вісім видів – CITES). З'ясовано, що раритетний фітоценофонд у зоні впливу ХАЕС та суміжних з нею територіях представлений рослинними угрупованнями семи формацій, з-поміж яких більшість представляють водну та прибережну рослинність (Ceratophylleta submersi, Nuphareta luteae, Sparganieta minimi, Nymphaeeta albae, Salvinieta natantis та Sagittarieta sagittifoliae), також виявлено рідкісні ценози заплавних лісів (Alnetа incanae). Безпосередньо на будмайданчику ХАЕС відзначено популяцію раритетного виду державного та міжнародного статусів охорони – Epipactis helleborine (з родини Orchidaceae), яка збереглася тут у техногенній зоні на площі близько 40 м2 у лісовому останці зі сосни звичайної (Pinus sylvestris). Її популяція малочисельна, віковий спектр повностановий, бімодальний із домінуванням генеративних та віргінільних особин. Проаналізовано раритетну фіто- та ценокомпоненту зони впливу ХАЕС, визначено профільні антропогенні чинники та здійснено прогноз впливу будівництва нових енергоблоків на структури популяцій та склад угруповань. Розроблено та запропоновано для реалізації заходи з мінімізації негативного впливу будівництва ХАЕС на раритетну фітокомпоненту. Запроваджено популяційний фітомоніторинг созофітів
Використання видів роду "Верба" (Salix L.) для заліснення верхового та низового укосів дамби Кременчуцького водосховища
No full textIt has been found that the creation of the Kremenchug Reservoir led to increased wave abrasion of the banks and, as a result, their destruction. Bank erosion is engulfing arable land, forest protection plantations, and household plots, creating a threat of destruction to residential buildings and outbuildings. It has been proven that tree vegetation on the upper slopes protected unfortified slopes from wave damage. It has been established that dangerous areas of coastal erosion in the upper reaches of the reservoir are located in the Kaniv and Cherkasy districts. Urgent coastal reinforcement is needed in these areas. Seasonal regulation of flow and water level fluctuations up to 5.25 m, and therefore, to reduce the volume of wave-breaking fillings on the embankments, species of the genus Willow were planted to dampen the waves, i.e., to reduce the height of the waves and their roll onto the embankment slope. Since willow can grow when flooded for no more than 1.5-2.0 months, such protection can only be used in flood zones. In addition to their wave-breaking effect, the planted species of the genus Salix perform other important functions, protecting the embankments and soil from erosion by rain and meltwater, protecting them from sudden temperature changes, draining the soil, etc. It has been established that in the Chygyryn area, when planting wave-breaking tree strips in the reservoir zone, two main elements were taken into account: the height of the waves and the width of the protective strip, which was 33-43 m, where 20 rows of plantings were placed: the lower and upper six rows – 1.5 m apart, and the middle eight rows – 3 m apart. Between the rows of these plantings, on a 0.5×0.3 and 0.5×0.5 m grid, cuttings of tripartite willow (on the lower slopes) and red alder (on the upper slopes) were planted. It was found that the protective function against wave damage to the slopes of dams in shallow water is performed by grass vegetation growing in aquatic and marsh environments. These are broad-leaved cattail, common reed, narrow-leaved cattail, large pondweed, water milfoil, white water lily, and dark green pondweed. Agrotechnological methods of afforestation of the reservoir coastline with species of the genus Salix on the upper slopes and common oak and Scots pine on the lower slopes have been revealed.Виявлено, що створення Кременчуцького водосховища призвело до активізації хвильової абразії берегів і, як наслідок, їх руйнування. Берегообвалення захоплює рільні землі, лісозахисні насадження, присадибні ділянки, виникає загроза руйнування житлових будинків і підсобних будівель. Доведено, що деревна рослинність на верхових укосах захищала від пошкодження хвилями неукріплені схили. Встановлено, що небезпечні місця розмивання берегів у верхів'ї водосховища є у Канівському і Черкаському районах. На цих ділянках потрібне термінове укріплення берега. Відбувається сезонне регулювання стоку та коливання рівня води до 5,25 м, а тому для зменшення об'єму хвилегасних підсиплень на дамбах обвалування було посаджено види роду "Верба" задля гасіння хвиль, тобто зменшення висоти хвилі і накату її на схил обвалування. Оскільки верба може рости в разі затоплення не більше 1,5-2,0 місяців, застосовувати такий захист можна тільки в зоні паводків. Окрім хвилегасної дії, висаджені види роду "Верба" виконують й інші важливі функції, які захищають дамби обвалування і ґрунт від розмивання дощовими і талими водами, оберігають їх від різких температурних змін, осушують ґрунт і т. інше. Встановлено, що в районі Чигирина під час закладання хвилегасних деревних смуг у зоні водосховища враховувалися два основні елементи: висота хвиль і ширина захисної смуги, яка становила 33-43 м, де було розміщено по 20 рядів насаджень: нижні і верхні шість рядів – через 1,5 м, а середні вісім рядів – через 3 м. Між рядами цих насаджень по сітці 0,5×0,3 і 0,5×0,5 м було висаджено живці верби тритичинкової (на низових схилах) і шелюги червоної (на верхових схилах). Виявлено, що захисною функцією від пошкодження хвилями схилів дамб на мілині є трав'яна рослинність, що росте у водному та болотному середовищі, а саме: цицанія широколиста, очерет звичайний, рогіз вузьколистий, лепешняк великий, одесник водяний, біле латаття, кушир темно-зелений. Розкрито агротехнологічні прийоми заліснення берегової лінії водосховища видами роду "Верба" на верхових укосах, а дуба звичайного і сосни звичайної – на землях низових укосів
Модель еволюції процесів поширення фейкових інформаційних повідомлень у соціальних мережах
No full textThe article presents a study of the evolution of false (fake) information message diffusion processes in social networks. The main stages of the development of the fake news phenomenon are examined – from centralized media to algorithmic recommendation systems that create information bubbles and amplify the echo chamber effect. A comparison of the structural characteristics of true and fake content is conducted, showing that fake messages spread faster and form denser clusters within the network. The key factors influencing the evolution of fake news diffusion are identified: automation, social bots, machine learning algorithms, and the emergence of generative models based on artificial intelligence. A conceptual model is proposed and a generalized model of fake news diffusion is constructed, based on the graph representation of a social network. It is concluded that the further development of counteraction technologies requires the integration of graph analysis methods, neural networks, and adaptive information flow monitoring systems. The research further identifies the influence of algorithmic recommendation systems and automated agents (bots) as structural amplifiers of disinformation cascades. The proposed mathematical model, based on a weighted directed graph G = (V, E), describes the probabilistic dynamics of fake news propagation as a stochastic process. Key structural indicators such as clustering coefficient, average path length, and Freeman centralization are used to assess the resilience and intensity of diffusion. The findings indicate that misinformation diffusion in modern social networks is largely determined by algorithmic reinforcement and user behavior feedback loops. The study concludes that effective counteraction strategies require integrating graph-based analytical models, deep learning approaches, and adaptive monitoring of information flows. This integrated perspective enables the early detection of disinformation patterns and supports the design of intelligent systems capable of mitigating the societal risks associated with large-scale misinformation diffusion.Проаналізовано етапи еволюції процесів поширення неправдивих (фейкових) інформаційних повідомлень у глобальних соціальних мережах та охарактеризовано ключові механізми, що визначають їхню інтенсивність і напрям розвитку. Встановлено, що феномен фейкових новин поступово еволюціонував від традиційних централізованих медіа до високодинамічних децентралізованих комунікаційних структур, де критичну роль відіграють алгоритмічні системи рекомендацій, персоналізовані стрічки та механізми інформаційної селекції. З'ясовано, що сучасні соціальні мережі формують умови для пришвидшеної дифузії неправдивого контенту завдяки високій щільності локальних зв'язків, наявності впливових вузлів-хабів і підсиленню ефектів ехо-камер і когнітивної упередженості користувачів. Охарактеризовано закономірності впливу бот-мереж, автоматизованих агентів, алгоритмів машинного навчання, механізмів гіпертаргетингу та генеративних моделей штучного інтелекту на збільшення масштабів і швидкості формування інформаційних каскадів. Оцінено вплив топологічних характеристик соціальних графів, таких як коефіцієнт кластеризації, середня довжина шляху, щільність зв'язків, міжкластерна взаємодія, міра центральності та структурна кореляція між групами, на ймовірність виникнення швидких і довготривалих хвиль поширення дезінформації. Встановлено експоненційний та нелінійний характер зростання кількості репостів, скорочення глибини каскадів і збільшення темпу оновлення інформаційних потоків у період 2015-2025 рр., що свідчить про перехід системи до режиму стійкого самопідсилення. Охарактеризовано запропоновану графову модель, побудовану на підставі ймовірнісних процесів і структурно-динамічних залежностей, яка дає змогу відтворювати еволюцію фейкових каскадів із врахуванням локальних аномалій, впливу хабів і стохастичної природи взаємодій між користувачами. Обґрунтовано можливість застосування цієї моделі як базового інструменту для розроблення інтелектуальних систем моніторингу, прогнозування та раннього виявлення аномального контенту, а також для розроблення стратегій протидії дезінформації у складних соціальних екосистемах
Ефективне міжракурсне зіставлення зображень, отриманих з камер БПЛА
No full textWe address the problem of visual geo-localization for unmanned aerial vehicles operating under GNSS,0 degradation and study how Sample4Geo-type cross-view methods can be deployed on onboard hardware with limited resources. We analyze the behavior of lightweight feature extractors within the Sample4Geo framework and investigate how systematic backbone downscaling, together with training configuration and input image resolution, affects the accuracy of cross-view geo-localization. We introduce a unified evaluation protocol on a standard cross-view dataset and train a set of convolutional and transformer architectures (ConvNeXt-Base/Nano, ViT-Small/Tiny, MobileNetV3/V4, LeViT) under shared baseline settings at 224×224 resolution, followed by a targeted hyperparameter search for each backbone. We further examine resolution scaling by re-training the tuned models at 384×384. We construct an efficiency frontier using Recall@1 and the number of trainable parameters as axes. Our results show that compact backbones already provide competitive accuracy with a simple single-epoch training scheme, while hyperparameter tuning yields a substantial additional gain for MobileNetV4 and ViT-Small and confirms that an almost uniform training schedule is sufficient for ConvNeXt-Nano, ViT-Tiny, and MobileNetV3. We establish that increasing input resolution consistently improves all models: ConvNeXt-Nano approaches the accuracy of ConvNeXt-Base while remaining significantly smaller, and ViT-Small surpasses ViT-Tiny when richer spatial detail is available. We construct the Pareto frontier and identify MobileNetV3 and ViT-Tiny as attractive options at very low capacity, while highlighting ConvNeXt-Nano as a knee point that offers a favorable compromise between accuracy and model size for onboard deployment. In comparative experiments against recent cross-view baselines, including LPN, LCM, SAIG-D, DWDR, MBF, and MSBA, the proposed lightweight ConvNeXt-based configurations consistently outperform or match prior state-of-the-art methods under comparable or lower model complexity. Finally, we provide practical recommendations for selecting feature extractors and training settings in resource-constrained cross-view geo-localization.Розглянуто завдання візуальної геолокації безпілотних літальних апаратів за умови деградації GNSS та проаналізовано особливості застосування крос-в'ю підходів типу Sample4Geo на бортовому обладнанні за обмежених ресурсів. Досліджено поведінку компактних екстракторів ознак у фреймворку Sample4Geo та проаналізовано вплив систематичного зменшення їх ємності, конфігурації навчання та роздільної здатності вхідних зображень на точність крос-в'ю геолокації. Запроваджено уніфікований протокол оцінювання фреймворку на стандартному крос-в'ю наборі даних та виконано навчання низки згорткових і трансформерних архітектур (ConvNeXt-Base/Nano, ViT-Small/Tiny, MobileNetV3/V4, LeViT) за спільними базовими налаштуваннями за роздільної здатності 224×224 із подальшим цілеспрямованим пошуком гіперпараметрів. Досліджено особливості масштабування роздільної здатності зображення шляхом повторного навчання налаштованих моделей для 384×384 та змодельовано перелік ефективності за показниками Recall@1 і кількості навчовуваних параметрів. Показано, що компактні бекбони забезпечують конкурентну точність уже за простої одноепохової схеми навчання, а налаштування гіперпараметрів дає істотний додатковий приріст для MobileNetV4 і ViT-Small та підтверджує достатність майже однакового режиму навчання для ConvNeXt-Nano, ViT-Tiny і MobileNetV3. Встановлено, що підвищення роздільної здатності вхідних зображень стабільно покращує результати роботи всіх моделей. При цьому ConvNeXt-Nano наближається за точністю до ConvNeXt-Base, залишаючись значно компактнішою, а ViT-Small перевершує ViT-Tiny за наявності детальнішої просторової інформації. Побудовано множину Парето, на якому MobileNetV3 та ViT-Tiny визначено як привабливі варіанти за дуже низької ємності, а ConvNeXt-Nano окреслено як "точку згину" з вигідним компромісом між точністю та розміром моделі для бортового застосування. Сформульовано практичні рекомендації щодо вибору екстракторів ознак і параметрів навчання для ресурсно-обмеженої крос-в'ю геолокації та окреслено напрями етапів подальшого дослідження, пов'язаних з аналізом затримок та енергоспоживання на реальних платформах БПЛА