Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Not a member yet
10487 research outputs found
Sort by
Встановлення залежності каталітичної активності калій гліцерату від умов зберігання
No full textThe object of the study is the catalytic activity of potassium glyceroxide in the chemical transesterification reaction of palm olein.
Transesterification is an important method for obtaining fats with desired properties, surfactants, alternative biofuels, etc. Industrial catalysts for chemical transesterification are explosive, flammable, and quickly lose activity. Alkali metal glyceroxides are safer and more stable catalysts.
The dependence of potassium glyceroxide catalytic activity (CAS Number 43110-90-3) on storage conditions was examined. The criterion for the catalyst's effectiveness was an increase in palm olein melting point by more than 12 °C after transesterification. Refined, bleached, and deodorized palm olein (DSTU 4438:2005, CAS Number 93334-39-5) was used, with the following parameters: peroxide value 0.18 ½ O mmol/kg, acid value 0.12 mg KOH/g, melting point 22.2 °C.
The conditions under which potassium glyceroxide retains its effectiveness were determined: storage time of 8 weeks at a temperature of 20 °C; storage time of 15 weeks at 5 °C. The melting point difference between original and transesterified olein was 12.5 °C and 13.6 °C, respectively. The chromatographic analysis confirmed changes in the triglyceride composition of the transesterified olein.
It was found that the industrial catalyst sodium methoxide, stored under these conditions, lost its effectiveness. The melting point difference between original and transesterified olein was 7.5 °C and 9.7 °C, respectively.
The obtained data allow for efficient transesterification of fats using potassium glyceroxide as a more stable catalyst, which can be pre-produced and stored at the enterpriseОб’єктом дослідження є каталітична активність калій гліцерату в реакції хімічного переетерифікування пальмового олеїну.
Переетерифікування є важливим методом отримання жирів з необхідними показниками, поверхнево-активних речовин, альтернативного біопалива тощо. Промислові каталізатори хімічного переетерифікування є вибухо-, пожежонебезпечними, швидко втрачають активність. Більш безпечними та стійкими каталізаторами є гліцерати лужних металів.
Досліджено залежність каталітичної активності калій гліцерату (CAS Number 43110-90-3) від умов зберігання. Як критерій ефективності каталізатору використано підвищення температури плавлення пальмового олеїну в результаті переетерифікування більше ніж на 12 °С. Використано олеїн пальмовий рафінований вибілений дезодорований (ДСТУ 4438:2005, CAS Number 93334-39-5) з показниками: пероксидне число 0,18 ½ О ммоль/кг, кислотне число 0,12 мг КОН/г, температура плавлення 22,2 °С.
Встановлено умови, за яких калій гліцерат зберігає ефективність: тривалість зберігання 8 тижнів за температури 20 °С; тривалість зберігання 15 тижнів за температури 5 °С. Різниця температур плавлення початкового та переетерифікованого олеїну склала 12,5 °С та 13,6 °С відповідно. За методом хроматографічного аналізу підтверджено зміну тригліцеридного складу переетерифікованого олеїну.
Встановлено, що промисловий каталізатор натрій метилат, який зберігався за цих же умов, втратив ефективність. Різниця температур плавлення початкового та переетерифікованого олеїну склала 7,5 °С та 9,7 °С відповідно.
Одержані дані дозволяють ефективно проводити процес переетерифікування жирів у присутності більш стійкого каталізатору калій гліцерату, який може бути попередньо вироблений та зберігатися на підприємств
Розробка системи виявлення та класифікації внутрішніх дефектів труб
No full textThe object of the research is in-pipe defect detection and classification. The primary problem to be solved is the inefficiency, high cost, and inaccuracy of traditional manual inspection methods, which are often time-consuming and prone to human error. The results obtained include the creation of a multi-modal platform that integrates Red-Green-Blue (RGB) imaging and depth data with advanced artificial intelligence algorithms, Canny edge detection, and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) clustering, achieving a 93 % mean Average Precision (mAP) in detecting and classifying various defects such as cracks, corrosion, and debris. A brief interpretation of the findings reveals that the high performance is due to the synergy between multi-modal sensing, artificial intelligence pattern recognition, and robust robotic navigation. This integrated approach ensures that the system not only detects defects accurately but does so in real time. Features and characteristics of the obtained results that directly address the identified problem include real-time high-precision defect identification, and reduced inspection downtime. As a result, inspection time is shortened, costs are lowered, and the safety of the pipeline system is increased, leading to accurate measurement of indicators (93 % mAP) and a reduction in occupational safety risks. The developed system is designed for use in traditional industrial environments, especially in large pipeline networks and in conditions where traditional methods are ineffectiveОб'єктом дослідження є виявлення та класифікація внутрішніх дефектів труб. Основною проблемою, що вимагає вирішення, є неефективність, висока вартість та низька точність традиційних методів ручного контролю, які часто вимагають великих витрат часу та схильні до людських помилок. Отримані результати включають створення мультимодальної платформи, що поєднує дані RGB-візуалізації та глибини з передовими алгоритмами штучного інтелекту, виявленням меж методом Кенні та заснованою на щільності просторовою кластеризацією для додатків з шумами (DBSCAN), забезпечуючи узагальнену середню точність (mAP) 93 % при виявленні та класифікації різних дефектів, таких як тріщини, корозія та засмічення. Короткий аналіз результатів показує, що висока продуктивність досягається завдяки синергії мультимодального зондування, розпізнавання образів за допомогою штучного інтелекту та надійної роботизованої навігації. Такий комплексний підхід забезпечує не тільки точність виявлення дефектів, але і їх виявлення в режимі реального часу. Особливості отриманих результатів, що безпосередньо спрямовані на вирішення визначеної проблеми, включають в себе високоточне виявлення дефектів в режимі реального часу та скорочення часу простою під час перевірки. Як наслідок, скорочується час перевірки, знижуються витрати та підвищується безпека трубопровідної системи, що забезпечує точне вимірювання показників (mAP 93 %) та зниження ризиків для безпеки праці. Розроблена система призначена для використання в традиційних промислових умовах, особливо у великих трубопровідних мережах та у випадках, коли традиційні методи малоефективн
Виявлення впливу наномодифікаторів на закономірності процесів структуроутворення в системі гіпс-глиноземистий цемент
No full textGypsum alumina cement is resistant to magnesium solutions, seawater, and concentrated Na2SO4 and Mg2SO4 solutions, but it is less resistant to sodium chloride solutions. One of the ways to improve the gypsum alumina cement durability and enable its use in aggressive calcium chloride waters is to design a composition by incorporating modifiers. Thus, the composite is applicable for well-casing under conditions involving aggressive water exposure. However, such cements have their limitations: they are not suitable for processing at high temperatures in autoclaves. Up to now, the ettringite phase stability dependence on curing conditions and temperature has remained an unresolved issue.
It has been theoretically proven and experimentally confirmed that the optimal calcium sulfate content in gypsum alumina cement and gypsum grade G-5 (GAC+G5) compositions, according to calculations, ranges from 28 % to 38 % of the mass of the alumina binder. That makes it possible to increase ettringite formation and obtain cement stone structure with predefined characteristics. As a result of modification with nano additives, the strength indicators of the composite materials have been improved: gypsum alumina cement GAC gypsum grade G-5:G (70:30) %+0.18 % nanotubes+0.4 % Sika – up to 70.2 MPa compared to 14.67 MPa in the reference composition.
The scope of practical application includes the development of road surfaces and waterproofing materials, as well as hydraulic engineering. A condition for the practical implementation of results is the temperature range from –15 to 80 °С. Expected effects of application are shrinkage deformation reduction, improved crack resistance, increased strength, and enhanced durability of concrete articles under challenging operating conditionsГіпсоглиноземистий цемент стійкий у розчинах магнію і морській воді та в концентрованих розчинах Na2SO4 і Mg2SO4 і менш стійкий в розчинах хлористого натрію. Одним із способів підвищення стійкості гіпсоглиноземистого цементу і використання його в агресивних у хлорокальцієвих водах є створення композиції шляхом використання модифікаторів. Це дозволяє використовувати його при тампонуванні свердловини в умовах дії агресивних вод. Однак такі цементи мають свої обмеження: вони не придатні для обробки при високих температурах у автоклавах та до впливу деяких кислотних і лужних середовищ. Наразі не вирішеним являється проблема стійкості етрингітової фази в залежності від умов твердіння та температури.
Теоретично встановлено і експериментально підтверджено, що оптимальний вміст сульфату кальцію в композиціях ГЦ+Г5 знаходиться згідно розрахунку в діапазоні від 28 % до 38 % від маси алюмінатного в’яжучого. Це сприяє збільшенню утворення етрингіту та дозволяє отримати структуру цементного каменю зі спеціальними характеристиками. В результаті модифікування нанодобавками досягнуто збільшення міцних показників композиційних матеріалів: ГЦ:Г (70:30) %+0,18 % Нанотрубок+0,4 % Sika до – 70,2 МПа в порівнянні з 14,67 МПа еталонного складу.
Сферами практичного використання є створення дорожніх покриттів та гідроізоляційних матеріалів, гідротехнічне будівництво. Умови практичного застосування отриманих результатів – температурний інтервал в межах від – 15 до 80 °С. Очікувані ефекти від застосування – зменшення усадочних деформацій, покращення тріщиностійкості, підвищення міцності, збільшення довговічності бетонних виробів у складних умовах експлуатаці
Розробка методики оцінки сезонної генерації теплової енергії комбінованим джерелом теплоти
No full textThe object of this study is the process of calculating the distribution of heat generation and energy consumption by heat sources. The task addressed was estimating the seasonal heat generation by a combined heat source with an air heat pump. A methodology for quantifying the seasonal heat generation and energy consumption by sources as part of a combined heat source with an air heat pump has been devised. This methodology makes it possible to take into account different bivalent operation schemes, variable mode of the heating system, and different electricity tariffs. The ability to take these factors into account increases the accuracy of the results but also increases the complexity of the calculation process. In order to automate the calculation using the devised methodology, an algorithm was built, and an example of its implementation was demonstrated. The results show that the distribution of seasonal heat generation largely depends on the values of the bivalent point temperature and the heat pump shutdown temperature. In addition, they demonstrate the dependence of the calculated amount of heat consumed during the heating period and the distribution of its generation between sources on the number of the last heating periods taken into account. With a decrease in the number of past heating periods taken into account, the amount of heat consumed per season gradually decreases and the share covered by the heat pump increases. This indicates a gradual decrease in the duration of low temperatures in winter and proves the importance of relevance of the climatic data used for analysis.
The methodology devised in this study makes it possible to determine the appropriate ratio of thermal power of heat sources in a combination and increases the accuracy of calculating the payback period of equipmentРозглянуто об’єкт дослідження – процес розрахунку розподілу генерації теплової енергії та споживання енергоресурсів джерелами теплоти. Досліджено проблематику оцінки сезонної генерації теплової енергії комбінованим джерелом теплоти з повітряним тепловим насосом. Розроблено методику оцінки сезонної генерації теплової енергії та споживання енергоресурсів джерелами у складі комбінованого джерела теплоти з повітряним тепловим насосом. Дана методика дозволяє врахувати різні бівалентні схеми роботи, змінний режим системи опалення та різні тарифи електроенергії. Завдяки можливості врахувати ці фактори підвищується точність та деталізація результатів, але і зростає складність та об’ємність процесу розрахунку. Для того, щоб автоматизувати розрахунок за розробленою методикою було побудовано алгоритм та продемонстровано приклад його реалізації. Результати доводять, що розподіл сезонної генерації теплової енергії значною мірою залежить від величин прийнятої температури точки бівалентності та температури вимкнення теплового насоса. Крім того, вони демонструють залежність розрахункової кількості теплоти спожитої за опалювальний період та розподілу її генерації між джерелами від кількості останніх опалювальних періодів, прийнятих до аналізу. При зменшенні кількості прийнятих останніх опалювальних періодів поступово зменшується величина спожитої за сезон теплової енергії та збільшується частка, яку покриває тепловий насос. Це свідчить про поступове зменшення тривалості стояння низьких температур зимових періодів та доводить значущість актуальності кліматичних даних, що приймаються до аналізу.
Розроблена в даному дослідженні методика дозволяє визначити доцільне співвідношення теплової потужності джерел теплоти у складі комбінації та підвищує точність розрахунку терміну окупності обладнанн
Вдосконалення методів побудови нейронних мереж як інструменту для екологізації методів захисту соняшника
No full textThe object of this study is the processes of sunflower disease identification using neural networks and their impact on the efficiency and environmental sustainability of biological protection methods. The research addresses the task of improving the diagnosing accuracy of sunflower disease under conditions of limited real-world data. Specifically, this paper focuses on finding ways to enhance neural network design methods in data-scarce environments to improve the environmental sustainability of sunflower protection methods. A key feature of the results is the ability of the synthetic data integration algorithm to achieve high accuracy even with a limited amount of real data, which provides a significant advantage over conventional methods requiring large volumes of information.
The application of mathematical modeling and Few-shot learning algorithms, combined with Generative Adversarial Networks (GANs) for generating synthetic images, improved diagnostic accuracy to 93–95 %, even with small datasets. This was achieved due to the model's high generalization capacity, trained on diverse synthetic data that accounted for varying field conditions.
The findings make it possible to effectively apply biological protection methods by optimizing disease diagnosis based on mathematical modeling of the relationships between environmental conditions and biological agents.
The practical significance of the results is the ability for agricultural practitioners to employ innovative diagnostic methods to enhance sunflower yield and reduce dependence on chemical protection agents. The proposed approaches contribute to the implementation of international environmental standards and could be integrated into agricultural decarbonization programs. The implementation of biological protection methods reduces environmental risks, saves resources, and maintains agroecosystem productivityОб'єктом дослідження є процеси ідентифікації хвороб соняшника за допомогою нейронних мереж та їх вплив на ефективність і екологічність біологічних методів захисту. Дослідження присвячено вирішенню проблеми підвищення точності діагностики захворювань соняшника за умов обмежених реальних даних. Зокрема, пошуку шляхів вдосконалення методів побудови нейронних мереж в умовах обмеженості реальних даних. Особливістю отриманих результатів є здатність алгоритму інтеграції синтетичних даних досягати високої точності навіть при обмеженій кількості реальних даних, що вигідно відрізняє його від традиційних методів, які вимагають великих обсягів інформації.
Застосовання математичного моделювання та алгоритмів Few-shot learning у поєднанні з генеративними змагальними мережами (GAN) для генерації синтетичних зображень дозволило підвищити точність діагностики захворювань до 93–95% навіть на малих наборах даних. Це стало можливим завдяки високій узагальнюючій здатності моделі, що навчалась на варіативних синтетичних даних, враховуючи різні польові умови.
Отримані результати дозволяють ефективно застосовувати біологічні методи захисту, оптимізуючи діагностику захворювань на основі математичного моделювання взаємозв’язків між умовами навколишнього середовища та біологічними агентами.
Практичне значення результатів полягає у можливості аграріїв використовувати інноваційні методи діагностики для підвищення врожайності соняшника та зниження залежності від хімічних засобів захисту. Запропоновані підходи сприяють реалізації міжнародних екологічних стандартів і можуть бути інтегровані у програми декарбонізації сільського господарства. Впровадження біологічного захисту дозволяє знижувати екологічні ризики, економити ресурси та підтримувати продуктивність агросисте
Визначення найкращих моделей класифікації жестів алфавіту BISINDO для підтримки комунікативних потреб спільноти глухих
No full textThe object of this research is the BISINDO alphabet gestures which are static hand movements used by the Deaf community in Indonesia to communicate, with each letter having a unique hand pattern influenced by culture and regional variations. The problem solved is the accuracy and performance of BISINDO hand gesture classification which is less than optimal due to complex gesture variations and computational limitations on lightweight devices.
This study examines the performance of BISINDO alphabet gesture classification using deep learning models with 4 architectures: VGG-19, ResNet-50, MobileNetV2, and Inception-V3. This object is a collection of images used as a dataset consisting of 10,400 images (7,280 training, 2,080 validation, and 1,040 testing). The results show that the MobileNetV2 and VGG-19 architectures achieve the highest accuracy of 100%, followed by Inception-V3 (99%) and ResNet-50 (98%). The results of this study indicate that the superior performance of MobileNetV2 is due to its efficient depthwise separable convolutional architecture, while the superiority of VGG-19 lies in its very deep architecture and the use of small convolutional filters to capture very detailed hierarchical features of gestures. Meanwhile, Inception-V3 excels thanks to the inception module that captures gesture features at various scales. The results of this performance comparison, MobileNetV2 is the most superior because of its computational efficiency that supports high performance, as well as adaptation to complex variations in BISINDO alphabet gestures. The results of this study can also be applied in the fields of education and communication for the deaf community, especially in embedded applications, thus enabling real-time sign language accessibilityОб’єктом цього дослідження є жести алфавіту BISINDO, які являють собою статичні рухи рук, що використовуються глухими людьми в Індонезії для спілкування, причому кожна літера має унікальний візерунок руки, на який впливають культура та регіональні особливості. Вирішена проблема полягає в точності та продуктивності класифікації жестів рук BISINDO, яка є неоптимальною через складні варіації жестів та обчислювальні обмеження на легких пристроях.
У цьому дослідженні розглядається продуктивність класифікації жестів алфавіту BISINDO за допомогою моделей глибокого навчання з 4 архітектурами: VGG-19, ResNet-50, MobileNetV2 та Inception-V3. Цей об’єкт являє собою колекцію зображень, що використовуються як набір даних, що складається з 10 400 зображень (7 280 навчальних, 2 080 валідаційних та 1 040 тестових). Результати показують, що архітектури MobileNetV2 та VGG-19 досягають найвищої точності 100%, далі йдуть Inception-V3 (99%) та ResNet-50 (98%). Результати цього дослідження показують, що чудова продуктивність MobileNetV2 зумовлена його ефективною згортковою архітектурою з роздільною глибиною, тоді як перевага VGG-19 полягає в його дуже глибокій архітектурі та використанні малих згорткових фільтрів для захоплення дуже детальних ієрархічних характеристик жестів. Тим часом Inception-V3 перевершує інших завдяки модулю inception, який захоплює характеристики жестів у різних масштабах. Результати цього порівняння продуктивності показують, що MobileNetV2 є найвищим завдяки своїй обчислювальній ефективності, яка забезпечує високу продуктивність, а також адаптацію до складних варіацій жестів алфавіту BISINDO. Результати цього дослідження також можуть бути застосовані в сферах освіти та комунікації для глухих, особливо у вбудованих додатках, що забезпечує доступність жестової мови в режимі реального часу
Формалізація текстових запитів до систем штучного інтелекту
No full textThis study's object is the process that formalizes text prompts to large language models of artificial intelligence for the purpose of automatically generating action cards for hexagonal tabletop wargames. The task relates to the ambiguity (42% of terms are misinterpreted), contextual incompleteness (37%), and syntactic variability (21%) of natural language prompts, resulting in unhelpful and unpredictable responses.
To address this problem, a conceptual-practical model has been proposed, which combines structured prompt templates, a localized glossary of key terms, as well as clear instructions on response format.
Practical verification was carried out by generating a set of action cards for solo wargames on modern large language models by generating over 100 prompts and analyzing more than 300 responses. The experiments demonstrated that the formalized prompts reduced the total error rate by 58%, as well as increased the relevance of responses from 55–65% to 88–92%. The average time for preparing prompts was reduced by 25–40%. The “d6-table” templates ensured the stability of the output format in 90–95% of cases while JSON structures provided stability in 85–90% of cases. The glossary and structure definition integrated into the prompts minimized semantic discrepancies and syntactic errors.
A special feature of the proposed template structures for prompts is adaptability to different subject areas through the use of a description language specific to each of these areas. The research results have practical value for automating game content development processes and could be adapted for other subject areas where accuracy, consistency, and structure of language model responses are important.
The proposed systematic approach facilitates the automation of complex content development with a guaranteed increase in the quality and predictability of responses from large language models.Об’єктом дослідження є процес формалізації текстових запитів до великих мовних моделей штучного інтелекту з метою автоматизованої генерації карток дій для настільних гексагональних варгеймів. Проблема полягає у надмірній неоднозначності (42% помилкових інтерпретацій термінів), контекстній неповноті (37%) та синтаксичній варіативності (21%) натуральномовних запитів, що призводить до малокорисних і непередбачуваних відповідей. Для вирішення цієї проблеми запропоновано концептуально-практичну модель, яка поєднує структуровані шаблони запитів, локалізований глосарій ключових термінів і чітку вказівку формату відповіді. Практичну апробацію проведено шляхом генерації набору карток дій для настільних варгеймів у соло-режимі за допомогою сучасних великих мовних моделей, шляхом генерації понад 100 запитів і аналізу більше ніж 300 відповідей. В результаті експерименту виявлено, що формалізовані запити знизили сумарну частку помилок на 58% та підвищили релевантність відповідей з 55–65% до 88–92%. Середній час підготовки запитів скоротився на 25–40%. Шаблони «d6-таблиць» забезпечили стабільність формату виводу у 90–95% випадках, JSON-структури – у 85–90%. Інтегрований в запит глосарій та опис структури мінімізували семантичні розбіжності та синтаксичні помилки. Особливістю запропонованих типових структур запитів є їх адаптивність до різних предметних областей завдяки використанню мови опису, специфічної для кожної з них. Результати дослідження мають практичне значення для автоматизації процесів створення ігрового контенту та можуть бути адаптовані для інших предметних областей, де важлива точність, узгодженість та структурованість відповідей мовних моделей. Запропонований cистематизований підхід сприяє автоматизації створення складного контенту із гарантованим підвищенням рівня якості та передбачуваності відповідей від великих мовних моделе
Оптимізація пористого органічного конденсатора на основі листя багаси з використанням методу Тагучі
No full textThe object of this study is the carbon-based organic capacitors, derived from bagasse leaves from the Kebon Agung sugar factory, Malang, Jawa Timur, serving as a sustainable precursor material. The challenge of optimizing the performance of bagasse leaf-based organic capacitors has been a significant barrier in advancing sustainable electronic components. This study aims to develop a quality framework for synthesizing these capacitors by systematically optimizing the parameters using the Taguchi method. Traditional methods often lead to inconsistent performance and high variability, making it difficult to achieve reliable results. By applying the Taguchi orthogonal array, this study identified key factors and optimal levels, effectively reducing experimental efforts while ensuring robust performance. The carbonization of bagasse leaves was conducted using direct combustion with thinner and 70% methanol as liquid burners. Capacitance tests revealed stable values ranging from 0.8897 nF to 0.9281 nF across trials, demonstrating consistent and reproducible behavior. Thermal noise evaluation showed slight temperature variations (69.01°C to 72.01°C), indicating the influence of temperature on electron mobility within the dielectric materials. The systematic approach of the Taguchi method minimized variability and enhanced the capacitors' reliability under varying thermal conditions. The method's focus on robustness and quality control ensured consistent capacitance values and improved overall capacitor performance. Compared to traditional methods, the Taguchi method facilitated a thorough exploration of the design space with fewer experiments. This study underscores the importance of systematic optimization in capacitor design, offering a reliable pathway to integrate sustainable materials into advanced electronic components. The results provide valuable insights into the effects of different parameters on performance metrics, enhancing the development of high-quality organic capacitorsОб'єктом цього дослідження є вуглецеві органічні конденсатори, отримані з листя багаси з цукрового заводу Кебон Агунг, Маланг, Джава-Тімур, які служать екологічно чистим матеріалом-попередником. Проблема оптимізації продуктивності органічних конденсаторів на основі листя жома була значною перешкодою на шляху розвитку екологічних електронних компонентів. Це дослідження має на меті розробити структуру якості для синтезу цих конденсаторів шляхом систематичної оптимізації параметрів за допомогою методу Тагучі. Традиційні методи часто призводять до непослідовної продуктивності та високої мінливості, що ускладнює досягнення надійних результатів. Застосовуючи ортогональний масив Тагучі, це дослідження визначило ключові фактори та оптимальні рівні, ефективно зменшуючи експериментальні зусилля, забезпечуючи надійну продуктивність. Карбонізацію листя багаси проводили за допомогою прямого спалювання розчинником і 70% метанолу як рідких пальників. Випробування ємності показали стабільні значення в діапазоні від 0,8897 нФ до 0,9281 нФ під час випробувань, демонструючи послідовну та відтворювану поведінку. Оцінка теплового шуму показала незначні коливання температури (від 69,01°C до 72,01°C), що вказує на вплив температури на рухливість електронів у діелектричних матеріалах. Систематичний підхід методу Тагучі мінімізував варіабельність і підвищив надійність конденсаторів за різних температурних умов. Зосередженість методу на надійності та контролі якості забезпечила узгоджені значення ємності та покращила загальну продуктивність конденсатора. У порівнянні з традиційними методами, метод Тагучі полегшив ретельне дослідження простору дизайну з меншою кількістю експериментів. Це дослідження підкреслює важливість систематичної оптимізації конструкції конденсаторів, пропонуючи надійний шлях для інтеграції стійких матеріалів у передові електронні компоненти. Результати дають цінну інформацію про вплив різних параметрів на показники продуктивності, сприяючи розробці високоякісних органічних конденсаторі
Автоматизоване видобування ключових параметрів та виявлення невідповідностей у клінічній документації за допомогою великих мовних моделей
No full textThis study investigates unstructured text data on clinical trials. The task addressed relates to the fact that analyzing such data involves a laborious and error-prone process, hard-to-tackle even for specialists. In turn, this leads to an increase in the duration of studies and delays in the release of new drugs to the market.
This work reports an approach to constructing a dataset on clinical trials, as well as subsequent extraction of key information using state-of-the-art large language models. A study was conducted on extracting such indicators as the eligible gender of participants, a research phase, as well as the study's therapeutic area. A total of 11,703 experiments were performed, most of which achieved high results. In particular, the average values when using the GPT-4o-mini model were as follows: F1-measure – 0.92; accuracy – 0.98; recall – 0.99; precision – 0.87.
Extraction of information from clinical documentation in Ukrainian demonstrated similar results compared to English-language counterparts. In some cases, a significant number of false positives were observed, and the indicators were significantly lower (the lowest recorded values: F1-measure – 0.52; accuracy – 0.82; recall – 0.78; precision – 0.35). For such cases, the reasons were analyzed, and the corresponding conclusions and recommendations were formulated.
In addition, the results of the experiments helped identify a number of discrepancies and errors in official registries, which is a vivid example of practical application. Other examples of using the result are the possibility of scaling the technology to additional data types, as well as supporting digital transformation in the medical field. Such results are prerequisites for automating the clinical trial process and accelerating the release of new drugs to the market.Об’єктом дослідження є неструктуровані текстові дані про клінічні випробування. Проблема полягає в тому, що аналіз таких даних є трудомістким і схильним до помилок процесом, навіть для фахівців. У свою чергу, це призводить до збільшення тривалості досліджень та затримок із випуском новітніх препаратів на ринок. У даній роботі продемонстровано підхід до формування набору даних про клінічні випробування, а також подальшого видобування ключової інформації за допомогою сучасних великих мовних моделей. Проведено дослідження з видобування таких показників, як допустима стать учасників, фаза дослідження та профіль дослідження. Загалом було виконано 11 703 експериментів, у більшості з яких вдалося досягти високих результатів. Зокрема, середні значення при використанні моделі GPT-4o-mini були такими: F1-міра – 0,92; влучність – 0,98; повнота – 0,99; точність – 0,87. Видобування інформації з клінічної документації українською мовою продемонструвало схожі результати порівняно з англомовними аналогами. В окремих випадках, спостерігалася значна кількість хибно-позитивних результатів і показники були суттєво нижчими (найнижчі зафіксовані значення: F1-міра – 0,52; влучність – 0,82; повнота – 0,78; точність – 0,35). Для таких випадків було проаналізовано причини, сформульовано відповідні висновки та рекомендації. Крім того, результати експериментів допомогли виявити низку розбіжностей та помилок в офіційних реєстрах, що є яскравим прикладом практичного застосування. Іншими прикладами використання отриманого результату є можливість масштабування технології на додаткові типи даних, а також підтримка цифрової трансформації у медичній сфері. Такі результати складають передумови для автоматизації процесу клінічних випробування та пришвидшення виходу новітніх препаратів на ринок
Розроблення екструзійних зернових слайсів із фітоконцентратами
No full textThis study's object is extruded cereal slices with added phytoconcentrates of wild plants (sea buckthorn and hawthorn). The task addressed is to provide a stable crispy structure while maintaining nutritional value and food safety.
A comprehensive physicochemical and mechanical assessment was conducted for nine formulations containing buckwheat, wheat, corn, millet, and rice, along with fruit components. Moisture content (7.8–8.5%), acidity (2.5–2.9 °T), and ash content (1.2–1.9%) have been determined. Instrumental texture analysis revealed that the highest hardness (up to 460 g/mm) and breaking force (up to 3922 g) were observed in samples containing corn and wheat, whereas buckwheat-based slices exhibited the highest deformation (up to 9.3 mm), indicating a softer and less brittle texture.
To quantify the contribution of formulation to texture, a regression model was built by using the partial least squares (PLS) method: coefficient of determination R2 = 0.69, adjusted R2 = 0.64, p = 0.0056. The key variables in the model were slice type (VIP = 0.913) and breaking force (VIP = 0.777).
Principal component analysis (PCA) confirmed that corn- and wheat-based samples correlate with crispness, whereas buckwheat and hawthorn acted as softening agents. Fruit additives moderately increased brittleness due to caramelization and acidity changes.
Process stability was confirmed using X and Moving R control maps. The results are attributed to low residual moisture (< 9%), porous structure, as well as balanced composition. The proposed instrumental approach allows for prediction of textural outcomes in new formulations and could be applied to devise functional snacks and bread substitutes for dietary nutritionОб’єктом дослідження є екструзійні зернові слайси з додаванням фітоконцентратів дикорослих рослин (обліпихи та глоду). У межах роботи розв’язувалася проблема забезпечення стабільної хрусткої структури за збереження поживної цінності та безпечності. Проведено комплексну фізико-хімічну та механічну оцінку дев’яти рецептур, що включали гречку, пшеницю, кукурудзу, просо й рис, а також фруктові компоненти. Визначено значення вологості (7,8–8,5%), кислотності (2,5–2,9°Т) та зольності (1,2–1,9%). Інструментальна текстурометрія показала, що найбільшу жорсткість (до 460 г/мм) та зусилля руйнування (до 3922 г) демонструють слайси з кукурудзи та пшениці, тоді як гречані зразки мали найбільшу деформацію (до 9,3 мм), що свідчить про м’якішу, менш крихку структуру.
Для кількісної оцінки внеску складу в текстурні властивості побудовано регресійну модель методом часткових найменших квадратів (PLS): коефіцієнт детермінації R² = 0,69, Adj. R² = 0,64, p = 0,0056. Ключовими змінними моделі виступили тип слайсу (VIP = 0,913) і зусилля руйнування (VIP = 0,777). Метод головних компонент (PCA) підтвердив, що компоненти на основі кукурудзи та пшениці корелюють із хрусткістю, тоді як гречка й глід діють як пом’якшувальні агенти. Фруктові добавки помірно підсилювали крихкість за рахунок карамелізації та зміни кислотності.
Стабільність процесу підтверджено контрольними картами X та Moving R. Отримані результати пояснюються низькою залишковою вологістю (< 9%), пористою структурою та збалансованим складом. Запропонований інструментальний підхід дає змогу прогнозувати текстуру нових рецептур і може бути використаний під час розроблення функціональних снеків і хлібозамінників у дієтичному харчуванн