National University of Food Technologies
eNUFTIR Electronic National University of Food Technologies Institutional RepositoryNot a member yet
47954 research outputs found
Sort by
Розробка конструкції та технології виготовлення гнучкої упаковки для мультизлакових снеків
No full textДослідження використання конопляної олії в рецептурі цукрового печива
No full textВ роботі було проаналізовано вплив конопляної олії на органолептичні характеристики цукрового печива. Встановлено раціональне дозування конопляної олії у кількості 13,5 %. Досліджено, що вироби можуть зберігатися протягом двох місяців без втрати органолептичних характеристик.The study analyzed the effect of hemp oil on the organoleptic characteristics of sugar biscuits. The rational dosage of hemp oil in the amount of 13.5 % was established. It was found that the products can be stored for two months without losing their organoleptic characteristics
Розроблення інформаційної системи для підтримки діяльності начальника виробництва заводу виробництва високотехнологічних протезів
No full text
Визначення оптимальної кількості штучних виробів у магазинах-накопичувачах пакувальних машин
No full textМісткість накопичувача визначається із умови забезпечення безперервної подачі штучних виробів у пакувальну машину. При цьому мають бути виконані умови надійності безперервної подачі виробів та раціональні геометричні параметри накопичувача. В ідеальних умовах, коли ймовірність безвідмовності роботи дорівнює одиниці, габарити накопичувача можуть бути недопустимо великими. Залежно від компонування потокової лінії виготовлення виробів, накопичувачі можуть бути горизонтальними, вертикальними, криволінійними, комбінованими, а також одно і багатопотоковими
Використання інтелектуального аналізу даних та машинного навчання в закладах громадського харчування
No full textУ роботі проаналізовано інтегрування сучасних інтелектуального аналізу даних та машинного навчання забезпечить прогнозування поведінки споживачів, підвищення точності управлінських рішень і адаптації до мінливих ринкових умов. Методи аналізу зображень, зокрема моделі глибокого навчання, призначені для обробки візуальної інформації, можуть автоматизувати перевірку стандартів і спостерігати за дотриманням правил у закладах харчування.
The paper analyzes how the integration of modern intelligent data analysis and machine learning will provide prediction of consumer behavior, increase the accuracy of management decisions, and adapt to changing market conditions. Image analysis methods, including deep learning models designed to process visual information, can automate the verification of standards and monitor compliance in food establishments
Socio-spatial «magnets» in inclusive territories of Ukraine: designing HoReCa facilities
No full textThe paper examines the role of HoReCa facilities as socio-spatial “magnets” within inclusive territories of Ukraine and substantiates architectural and ecological principles for their design in the context of post-war recovery. У матеріалах розглянуто роль закладів HoReCa як соціально-просторових «магнітів» у структурі інклюзивних територій України та обґрунтовано архітектурно-екологічні принципи їх проєктування в умовах післявоєнного відновлення
