State University of Telecommunications Open Journals System
Not a member yet
2308 research outputs found
Sort by
Технологія моделювання та дослідження черепно-мозкової травми
No full textIn the article, based on the methodology of mathematical modeling and the basic principles of computer science, the system, which makes modelling and predicts the development of closed craniocerebral injuries in humans, was proposed. A feature of this model - is considering the displacement factor of internal brain tissues over time. Structurally, the system has several interconnected separate modules, some of which can be used separately, for example, to analyze the development of brain tumors. This fact gives the developed model a certain universality and hardware independence. The work details the process of processing and analyzing images of computed tomography of the brain at the algorithmic level. A three-dimensional model (skull, brain, hematomas) was constructed, considering the possible displacement of brain tissues over time. A certain analysis of the functioning of the model was carried out, which can significantly help neurosurgeons in quick decision-making regarding surgical intervention.
Keywords: mathematical modeling, traumatic brain injure, tumor growth prediction.У статті, базуючись на методології математичного моделювання та основних принципах комп’ютерних наук, проведено дослідження й запропоновано систему, що моделює та прогнозує розвиток закритих черепно-мозкових травм людини. Особливістю моделі є врахування в часі фактору зміщення внутрішніх тканин мозку. Система конструктивно має ряд перев’язаних окремих модулів, частина з яких, може бути використана окремо, наприклад, для аналізу розвитку пухлин головного мозку. Даний факт надає розробленій моделі певну універсальність й апаратну незалежність. В роботі деталізовано на алгоритмічному рівні процес обробки та аналізу знімків комп’ютерної томографії мозку. Сконструйована тривимірна модель (череп, мозок, гематоми), з врахування можливого зміщення мозкових тканин у часі. Проведено певний аналіз функціонування моделі, що може суттєво допомогти нейрохірургам у швидкому прийнятті рішення щодо проведення операційного втручання.
Ключові слова: математичне моделювання, черепно-мозкова травма, прогнозування росту пухлини.
Список використаної літератури: 1. Richard B. Chambers. (2000). The Role of Mathematical Modeling in Medical Research: “Research Without Patients?”. Ochsner J. – Vol.2(4). – P.218 – 223.2. Journal of Mathematical Modeling its Application Medicine [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/ mathematical_modeling_its_application_medicine 3. Grzegorz Cebula. (2022). Менеджмент черепно-мозкової травми у хворих дорослого віку. Переклад: Zaawansowane zabiegi resuscytacyjne i wybrane stany nagłe. Під ред. Jarosława Gucwy i Macieja Ostrowskiego. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://empendium.com/ua/chapter/B27.8.2234. DICOM – медичний галузевий стандарт [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://docs.fileformat.com/uk/image/dicom/5. G.Stockman, L.Shapiro. (2001). Computer Vision. Prentice Hall. 617 p.6. D.A. Forsyth, J.Ponce. (2002). Computer Vision. A Modern Approach. Prentice Hall. 673 p. 7. С.А.Кривошея, М.О.Перестюк. (2004). В.М.Бурим Диференціальні та інтегральні рівняння-К.:Либідь, -408с. 8. Devendra K. Chatutvedi. (2010). Modeling and Simulation of Systems using MATLAB and Simulink. CRC Press., - 734p.9. Dingyü Xue, Yangquan Chen. (2014). Modeling, Analysis and Design of Control Systems in Matlab and Simulink. World Scientific Pub. Co Inc., – 558 p
Засади удосконалення моделей оцінки якості програмних систем на прикладі моделей cocomo та Iso 9126/25010
No full textThe article is dedicated to the theoretical and practical analysis of improving models for assessing the quality of software systems, using COCOMO and ISO 9126/25010 models as examples. It is noted that achieving the set goal involves addressing tasks such as identifying shortcomings at the level of mathematical representation of these models, developing mathematical expressions for cost and adjustment models, as well as describing approaches to mathematical enhancement of COCOMO and ISO 9126/25010 models. The need for such mathematical expressions is justified by their potential advantages, such as increased accuracy of assessment, the ability to forecast project costs and quality, standardization of the assessment process, and flexibility in adaptation to various situations. Developing mathematical expressions for COCOMO and ISO 9126/25010 models can significantly enhance their effectiveness and applicability in practical usage for assessing the quality of software systems. The analysis conducted suggests that developing mathematical expressions for software quality assessment models reflects the need for further refinement and development of assessment methods to improve objectivity, accuracy, and applicability in practical conditions. The generalized conclusion at the modeling level is that creating multi-purpose models for software quality is a key step in ensuring their successful development, implementation, and operation. These principles not only help evaluate various aspects of software quality, such as functionality, performance, reliability, efficiency, usability, and security, but also provide a systematic approach to development, taking into account diverse requirements and stakeholder expectations. Creating such models involves the use of mathematical formulas, algorithms, and methods that objectively assess the quality level of the system, integrating various aspects and considering specific usage contexts. Successful implementation of these principles allows enhancing the efficiency of software development, reducing risks and costs, improving collaboration among project stakeholders, and ensuring high quality and user satisfaction with the product.
Keywords: software, quality metrics, user needs, information technology, mathematical framework, quality assessment models, software systems.Стаття присвячена теоретичному та практичному аналізу покращення моделей оцінки якості програмних систем, використовуючи моделі COCOMO та ISO 9126/25010 як приклади. Зазначається, що реалізація поставленої мети включає вирішення таких завдань, як розгляд недоліків на рівні математичного представлення цих моделей, розробка математичного виразу для моделей витрат і коригувань, а також опис підходів до математичного удосконалення моделей COCOMO та ISO 9126/25010. Потреба у такому математичному виразі обґрунтовується його потенційними перевагами, такими як підвищення точності оцінки, можливість прогнозування витрат і якості проектів, уніфікація процесу оцінки та гнучкість в адаптації до різних ситуацій. Розробка математичного виразу для моделей COCOMO та ISO 9126/25010 може значно підвищити їхню ефективність та застосовність у практичному використанні при оцінці якості програмних систем. В ході проведеного аналізу було встановлено, що розробка математичних виразів для моделей оцінки якості програмних систем відображає потребу у подальшому вдосконаленні та розвитку методів оцінки з метою підвищення об'єктивності, точності та застосовності в практичних умовах. Узагальнений висновок на рівні моделювання полягає в тому, що створення багатоцільових моделей якості програмних систем є ключовим етапом у забезпеченні їхньої успішної розробки, впровадження та експлуатації. Ці принципи не лише допомагають оцінити різні аспекти якості програмного забезпечення, такі як функціональність, продуктивність, надійність, ефективність, зручність використання та безпека, але й забезпечують системний підхід до розробки, що враховує різноманітні вимоги та очікування зацікавлених сторін.Створення таких моделей передбачає використання математичних формул, алгоритмів та методів, які дозволяють об'єктивно оцінити рівень якості системи, інтегруючи різноманітні аспекти та враховуючи специфічний контекст використання. Успішна реалізація цих принципів дозволяє підвищити ефективність розробки програмного забезпечення, зменшити ризики та витрати, покращити співпрацю між різними сторонами проекту та забезпечити високу якість та задоволення від продукту в кінцевих користувачів.
Ключові слова: програмне забезпечення, метрики якості, потреби користувачів, інформаційні технології, математичний апарат, моделі оцінки якості, програмні системи.
Список використаної літератури:1. Yamming, C., & Shiyi, X. (2007). Exploration of complexity in software reliability. Tsinghua Science & Technology, 1(2), 266–269.2. Sahu, K., & Srivastava, R. K. (2021). Predicting software bugs of newly and large datasets through a unified neuro-fuzzy approach: Reliability perspective. Advances in Mathematics: Scientific Journal, 10(1), 543–555.3. Aftab, S., Abbas, S., Ghazal, T. M., Ahmad, M., Hamadi, H. A., Yeun, C. Y., & Khan, M. A. (2023). A Cloud-Based Software Defect Prediction System Using Data and Decision-Level Machine Learning Fusion. Mathematics, 11(3), 632. https://doi.org/10.3390/math110306324. Foidl, H., & Felderer, M. (2018). Integrating software quality models into risk-based testing. Software Quality Journal, 26, 809–847.5. Gordieiev, O., Kharchenko, V., Fominykh, N., & Sklyar, V. (2014). Evolution of Software Quality Models in Context of the Standard ISO 25010. In The Ninth International Conference DepCoS-RELCOMEX: Proceedings (pp. 223–232). Wroclaw, Poland.6. Aggarwal, G., & Gupta, D. V. (2013). Neural network approach to measure reliability of software modules: A review. International Journal of Advances in Engineering Sciences, 3(2), 1–7.7. Pietrantuono, R. (2020). On the testing resource allocation problem: Research trends and perspectives. Journal of Systems and Software, 161, 42.8. Miguel, J. P., Mauricio, D., & Rodriguez, G. (2014). A Review of Software Quality Models for the Evaluation of Software Product. International Journal of Software Engineering & Applications, 5(6), 31–53.9. Lee, M. (Year). Software quality factors and software quality metrics to enhance software quality assurance. Current Journal of Applied Science and Technology, 4(21), 3069–3075.10. Kapur, P. K., Pham, H., Anand, S., & Yadav, K. (2011). A unified approach for developing software reliability growth models in the presence of imperfect debugging and error generation. IEEE Transactions on Reliability, 60(1), 331–340.11. Bharathi, R., & Selvarani, R. (2020). Hidden Markov model approach for software reliability estimation with logic error. International Journal of Automation and Computing, 17, 305–320.12. Azar, D., Harmanani, H., & Korkmaz, R. (2009). A hybrid heuristic approach to optimize rule-based software quality estimation models. Information and Software Technology, 1365–1376. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2009.05.00313. Winther, R., Gran, B. A., & Dahll, G. (Eds.). (2005). Computer Safety, Reliability and Security: Proceedings of the 24th International Conference SAFECOMP 2005, Friedrikstadt, Norway, September 28-30, 2005. – 409 р.14. Ohlsson, N., Helander, M., & Wohlin, C. (1996). Quality Improvement by Identification of Fault-Prone Modules using Software Design Metrics. In Proceedings Sixth International Conference on Software Quality (pp. 1–13).15. Musa, J. D. (1993). Operational Profiles in Software Reliability Engineering. IEEE Software, 10(2), 14–32.16. Lyu, M. R. (1997). Optimization Of Reliability Allocation And Testing Schedule For Software Systems. In Proceedings Eighth International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE '97) (pp. 336–438).17. Letichevsky, A., Kapitonova, J., Letichevsky Jr., A., Volkov, V., Baranov, S., & Kotlyarov, V. (2005). Basic Protocols, Message Sequence Charts, and the Verification of Requirements Specifications. In ISSRE 2004, WITUL, Rennes, 4 (pp. 112–142).18. Letichevsky А. (2005) Basic Protocols, Message Sequence Charts, and the Verification of Requerements Specifications / A. Letichevsky, J. Kapitonova, A.Letichevsky Jr., V. Volkov, S. Baranov, V. Kotlyarov // ISSRE 2004, WITUL, Rennes, 4 pp 112 – 142.19. Kemerer, C. F., & Paulk, M. C. (2009). The Impact of Design and Code Reviews on Software Quality: An Empirical Study Based on PSP Data. IEEE Transactions on Software Engineering, 35(4), 534–550. doi:10.1109/TSE.2009.2720. Helander, M. E. (1998). Planning Models for Software Reliability and Cost. IEEE Transactions on Software Engineering, 24(6), 420–434.21. Helander M.E. Planning Models for Software Reliability and Cost/ M.E. Helander,M. Zhao,N. Ohlsson //IEEE Trans. Softw. Eng. – 1998. –V. 24. − N. 6.− P. 420 – 434
СУСПІЛЬНО-ВЛАДНА ВЗАЄМОДІЯ ЯК СТРАТЕГІЧНИЙ НАПРЯМОК ФОРМУВАННЯ ДІЄВОГО ПУБЛІЧНОГО УПРАВЛІННЯ УКРАЇНИ
No full textUkraine is currently in a state of radical changes. Changes are taking place both at the level of public consciousness and in the reforming of public administration institutions. And it is very important that these two movements complement and not go against each other.The formation of communicative interaction of the main institutions of social organization, namely, government bodies and institutions of civil society, is an important prerequisite for the democratization of public life and the system of public administration.The directions of strengthening the public-authority influence on the democratization of the public administration system of Ukraine are defined and substantiated. The course of social and political life proves the need not only to co-opt individual activists to government bodies, but also to develop mechanisms for regular public-authority communication, and ultimately, to implement the principles of real peopleʼs rule filled with practical content. The basis of the development of functional social-authority interaction should first of all be the principles of self-organization, self-regulation, proportionality, and mutual integration. The most influential aspect is the proportional relationship in the context of centralization and decentralization of power between state and civil organizations, the center and regions. Thus, in the end, a certain self-regulatory system should be formed as a result of the consensual integration of the interaction of the state and civil spheres.The basis of such a self-regulatory system is feedback between state and civil elements, thereby ensuring the ability for sustainable development of society as a whole.
REFERENCES1. Zinchuk, M.I. ( 2018), “The genesis of the scientific understanding of the concept of public administration in the world and in Ukraine“, Investytsiyi: praktyka ta dosvid, № 19, Р. 119.2. Karlova, V. ( 2018), “Prospects for the introduction of open governance in Ukraine“, Vcheni zapysky TNU imeni V.I. Vernadsʹkoho, Seriya: Derzhavne upravlinnya, № 2, рр. 78–79.3. Kresina, I. (2005), “On the question of defining the concept of civil society and the Ukrainian revolution of 2004“, Politychnyy menedzhment: ukrayinsʹkyy nauk. zhurnal, № 6 (15), рр. 3–6.4. Parubchak, I. The role of mass media in the interaction of public authorities with society on the basis of openness and transparency, [Online], available at: https://nuczu.edu.ua/sciencearchive/PublicAdmin istration.pdf (Accessed 1 July 2023).5. The issue of promoting the development of civil society in Ukraine: Ukaz Prezydenta Ukrayiny vid 25.01.2012. № 32/2012. Ofitsiynyy visnyk Ukrayiny. 2012. № 9. Р. 317.6. Communication of the European Commission «On the development of the culture of consultation and dialogue», Brussels, 2012, [Online], available at: http://civic.kmu.gov.ua/consult_mvc_kmu/uploads//attach-2683-1196240486 (Accessed 1 July 2023).7. Khaletsky, A.V. (2012), “Foreign experience in promoting the development of civil society“, Derzhavne upravlinnya: udoskonalennya ta rozvytok, № 11, Р. 23.8. The Commission and Non-Governmental Organizations: Building a Stronger Partnership The European Commission, [Online], available at: http://ec.europa.eu/transparency/civil_society/ngo/intro_en.htm (Accessed 1 July 2023).9. Sytnyk, P.K. (2004), “Civil society and the state: peculiarities of their interaction“, Natsionalʹna bezpeka Ukrayiny, № 1/2, Р. 50–53.Україна нині перебуває в стані радикальних змін. Війна з росією прискорила необхідність змін як на рівні суспільної свідомості, так і в реформуванні інститутів публічного управління. І дуже важливо, щоб ці два рухи доповнювали, а не йшли всупереч один одному. Формування комунікативної взаємодії основних інститутів суспільної організації, а саме, органів влади та інститутів громадянського суспільства є важливою передумовою демократизації суспільного життя та системи публічного управління.Визначено та обґрунтовано напрями посилення суспільно- владного впливу на демократизацію системи публічного управління України. Перебіг суспільно-політичного життя доводить необхідність не лише кооптації окремих активістів до органів влади, а розроблення механізмів регулярної суспільно-владної комунікації, та зрештою – впровадження принципів реального, наповненого практичним змістом народовладдя.Основою розвитку функціональної суспільно-владної взаємодії насамперед мають бути засади самоорганізації, саморегуляції, пропорціональності, взаємоінтеграції. Впливовим аспектом виявляється саме пропорційне співвідношення у контексті централізації та децентралізації владних повноважень між державними і громадянськими організаціями, центром та регіонами.Так, у підсумку, має утворюватися певна саморегуляційна система як результат консенсусної інтеграції взаємодії державної і громадянської площини. Основою такої саморегуляційної системи є зворотній звʼязок між державними та громадянськими елементами, тим самим забезпечуючи здатність до сталого розвитку соціуму загалом.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Зінчук М.І. Генезис наукового розуміння поняття публічного адміністрування в світі та Україні. Інвестиції: практика та досвід. 2018. № 19. С. 119.2. Карлова В. Перспективи впровадження відкритого урядування в Україні. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Державне управління. 2018. № 2. С. 78–79.3. Кресіна І. До питання про визначення поняття громадянського суспільства і української революції 2004 року. Політичний менеджмент: український науковий журнал. 2005. № 6 (15). С. 3–6.4. Парубчак І. Роль засобів масової інформації у взаємодії органів публічної влади із суспільством на засадах відкритості і прозорості. URL: https://nuczu.edu.ua/sciencearchive/PublicAdministration/vol7(17)/31.pdf (дата звернення: 01.07.2023).5. Питання сприяння розвитку громадянського суспільства в Україні: Указ Президента України від 25.01. 2012 р., № 32/2012. Офіційний вісник України. 2012. № 9. Ст. 317.6. Повідомлення Європейської Комісії «Щодо розвитку культури консультацій та діалогу». Брюссель. 2012. URL: http://civic.kmu.gov.ua/consult_mvc_kmu/uploads//attach-2683-1196240486.pdf (дата звернення: 01.07.2023).7. Халецький А.В. Зарубіжний досвід сприяння розвитку громадянського суспільства. Державне управління: удосконалення та розвиток. 2012. № 11. С. 23.8. The Commission and Non-Governmental Organizations: Building a Stronger Partnership The European Commission. URL: http:ec.europa.eu/transparency/civil_society/ngo/intro_en.htm (дата звернення: 01.07.2023).9. Ситник П.К. Громадянське суспільство і держава: особливості їх взаємодії. Національна безпека України. 2004. № 1/2. С. 50–53
Застосування нових інформаційних технологій дляуправління структурованими кабельними системами
No full textThe article is devoted to the search for new information technologies for cable network management at the physical level. The development of modern information technologies for various purposes is accompanied by a rapid growth in the volume and speed of transmitted information. To meet such needs, various methods are used, including the introduction of structured cabling systems (SCS), which determine the performance of information networks. SCS forms the basis of information systems at the physical level of a telecommunications network. SCS elements are integrated into a single complex and are operated according to certain rules. This allows you to create structures that are deployed regularly in local networks for various purposes.Ensuring the functioning of the SCS faces the problem of their administration in real time to prevent failures, namely: the need for constant monitoring of the state of individual ports of patch panels, the state of cable and switching equipment in cross-sections, because the deterioration of any parameter of the data transmission path affects the quality of operation during data transfer, and their search turns into a big loss of time. In addition, keeping the cable log of the SCS operation "in manual mode" has become a very routine and time-consuming process. In addition, taking into account the human factor, real accounting is kept at best during the first few months after the installation of the cable system, then the marks are performed irregularly, the loss of information about changes in the switching schemes begins, or there is a loss of such information at all. Naturally, this reduces the possibility of timely restoration of the operability of cable networks. Therefore, it becomes necessary to develop systems for dispatching the switching field, which in automatic mode in real time register all connections / disconnections of the switching cords and provide visualization of the status of the cross ports on the administrator's computer. This is possible due to the introduction of new information, telecommunication and intelligent technologies that can provide the system administrator with means of effective monitoring of the states of individual ports of the patch panels, control the electrical parameters of the data transmission path and automate decision-making using artificial intelligence.Based on the analysis of the functional purpose, specifics and characteristics of SCS, the main directions of the development of an intelligent control system for cable connections are determined in order to increase the efficiency of SCS application. It is shown that one of the important factors in increasing the efficiency of cable connections in such systems is to improve the management of operational activities and support processes for quality control of cable connections through the use of modern new intelligent and interactive SCS control technologies. Recommendations for the construction of the structure of the SCS physical infrastructure management system have been developed.
Key words: new information technologies, structured cable networks.Стаття присвячена питанню пошуки нових інформаційних технологій управління кабельною мережею на фізичному рівні. Розвиток сучасних інформаційних технологій самого різного призначення супроводжується стрімким зростанням обсягів і швидкостей переданої інформації. Для забезпечення таких потреб застосовуються різні способи, серед яких впровадження структурованих кабельних систем (СКС), які визначають продуктивність інформаційних мережі. СКС складає основу інформаційних систем на фізичному рівні телекомунікаційної мережі. Елементи СКС інтегровані в єдиний комплекс і експлуатуються відповідно до певних правил. Це дозволяє створювати структури, які розгортаються регулярно у локальних мережах різного призначення. Забезпечення функціонування СКС стикається з проблемою їх адміністрування в реальному масштабі часу для запобігання відмов, а саме: необхідністю постійного моніторингу стану окремих портів комутаційних панелей, а також стану кабельного та комутаційного обладнання в кросах тому, що погіршення будь-якого параметру тракту передачі даних, впливає на якість функціонування під час передавання даних, а їх пошук обертається великими втратами часу. Крім того ведення «в ручному режимі» кабельного журналу функціонування СКС стало вельми рутинним і трудомістким процесом.До того ж, з урахуванням людського фактору, реальний облік ведеться в кращому випадку протягом перших кількох місяців після інсталяції кабельної системи, потім відмітки виконуються не регулярно, починається втрата інформації про зміни в схемах комутації, або виникають втрати такої інформації зовсім. Природне, що це зменшує можливості щодо відновлення працездатності кабельних мереж. Тому виникає необхідність розробки систем диспетчеризації комутаційного поля, які в автоматичному режимі в реальному масштабі часу реєструють всі підключення/відключення комутаційних шнурів і забезпечують візуалізацію стану портів кросів на комп'ютері адміністратора системи. Це можливе за рахунок впровадження нових інформаційних, телекомунікаційних та інтелектуальних технологій, які спроможні забезпечити системного адміністратора засобами ефективного моніторингу станів окремих портів комутаційних панелей, забезпечити контроль електричних параметрів тракту передачі даних та автоматизацію прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту. У роботі на основі аналізу функціонального призначення, специфіки і характеристик СКС визначені основні напрямки розвитку інтелектуальної системи управління кабельними з'єднаннями з метою підвищення ефективності застосування СКС. Показано, що одним з важливих чинників підвищення ефективності кабельних з'єднань в таких системах є поліпшення управління операційною діяльністю і процесами підтримки процесів контролю якості кабельних з'єднань завдяки використанню сучасних нових інтелектуальних та інтерактивних технологій управління СКС. Розроблено рекомендації щодо побудови структури системи управління фізичної інфраструктурою СКС.
Ключові слова: нові інформаційні технології, структуровані кабельні мережі.
Список використаної літератури: 1. Barry J Elliott Designing a structured cabling system to ISO 11801 2nd edition 2002, Published by Wood head Publishing Limited, Abington Hall, Abington Cambridge, England2. Smirnov I. G. Structured cable systems - design, installation and certification. From: EconInform, 2005 ISBN 5-9506-0144-0 3. Samarskiy P. A. Fundamentals of structured cable systems. From: DMK - IT Co., 2005 ISBN 5-98453-014-7 4. Semyonov A.B., Strizhakov S.K., Suncheley I.R., Structured cable systems. From: DMK Press. ISBN 5-98453-003-1 5. Structured cabling systems. Open standard OSSIRIUS SCS 702 v3.1. от 2010-01-01 / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://1labi.com/old/content/view/33/33 6. TIA/EIA-568С Commercial Building Telecommunications Wiring Standard (американский стандарт);7. CENELEC EN 50173 Information Technology. Generic cabling systems (европейский стандарт);8. ISO/IEC IS 11801-2002 Information Technology. Generic cabling for customer premises (международный стандарт).9. FUTURE-PATCH® ist ein Bestandteil moderner DCIM/AIM-Systeme / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://tkm-gmbh.de/aim.html.10. Quareo (CPID Technology) / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://web.archive.org/web/20140718115827/http://www.ampnetconnect.ru/neptun/neptun.php/oktopus/page/21/68511. Modular PanView Patch Panel. Data sheet/ [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.panduit.ru/products/panview/pviq_panel.shtml// Дата доступу: 12.05.2021.12. Intelligent SCS / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://ucable.ru/monitoring-ofconnections13. Resilient through uptime and business continuity/ [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://buildings.honeywell.com/us/en/lp/reliability-and-uptime?utm_campaign=datacenterSEM2021&utm_medium=paid-search&utm_source=google&utm_content=reliability_and_uptime&s_kwcid 14. Патент США сер. № 61/113868, «Інтелектуальна система комутації»
Підвищення прогнозування курсу акцій на основі рекурентних нейронних мереж
No full textThe article is devoted to the study of the application of machine learning for forecasting the stock price in the stock markets in the context of the growing capabilities of artificial intelligence. The article examines the issues and relevance of stock price forecasting, as well as describes current approaches to such forecasting as fundamental and technical analysis. Within technical analysis, widely used methods and algorithms of statistics, pattern recognition, sentiment analysis and machine learning are considered.The article focuses on the advantages of using recurrent neural networks as one of the types of artificial neural networks that work with sequential data or time series. Traditional neural networks treat data inputs and outputs as independent of each other, while recurrent neural networks take into account previous elements in the sequence to generate the output, which allows for better prediction of price trends.The article describes the main architectures of recurrent neural networks that exist at the moment and their features, including bidirectional recurrent neural networks, closed recurrent block, and long short-term memory. The last architecture - long short-term memory - was considered in the most detail. This architecture is one of the most difficult to learn and configure, at the same time, it is the most effective for complex tasks such as forecasting the dynamic course of shares. One of its key advantages is solving the problem of gradient damping, that is, the ability to store the context within which price data is analyzed, which makes it possible to detect long-term historical trends and predict future values with high accuracy.
Keywords: Forecasting, time series, machine learning, recurrent neural networks.Стаття присвячена дослідженню застосування машинного навчання для прогнозування курсу акцій на фондових ринках у контексті зростаючих можливостей штучного інтелекту. У статті розглянуто проблематику та актуальність прогнозування курсу акцій, а також описано поточні підходи до такого прогнозування як фундаментальний та технічний аналіз. В межах технічного аналізу розглядаються широко застосовувані методи та алгоритми статистики, розпізнавання шаблонів, аналізу настроїв та машинного навчання.Основну увагу у статті приділено перевагам використання рекурентних нейронних мереж як одному із типів штучних нейронних мереж, які працюють з послідовними даними або часовими рядами. Традиційні нейронні мережі розглядають входи та виходи даних як незалежні один від одного, в той час як рекурентні нейронні мережі враховують попередні елементи у послідовності для генерації виходу, що дає можливість кращого прогнозування цінових трендів. Стаття описує, які основні архітектури рекурентних нейронних мереж існують на даних момент та їх особливості, зокрема двонаправлені рекурентні нейронні мережі, закритий рекурентний блок, а також довга короткочасна пам'ять. Найбільш детально розглянуто останню архітектуру – довга короткочасна пам'ять. Дана архітектура є однією з найбільш складних для навчання та налаштування, в той же час, найбільш ефективна для складних задач як прогнозування динамічного курсу акцій. Однією з її ключового переваг є вирішення проблеми затухання градієнту, тобто можливості зберігання контексту в межах якого відбувається аналіз цінових даних, що дає можливість виявляти довгострокові історичні тенденції та прогнозувати майбутні значення з високою точністю.
Ключові слова: Прогнозування, часові ряди, машинне навчання, рекурентні нейронні мережі.
Список використаної літератури:1. Zhong, Xiao, and David Enke. 2017. Forecasting daily stock market return using dimensionality reduction. Expert Systems with Applications 67: 126–39. 2. Park, Cheol-Ho, and Scott H. Irwin. 2007. What do we know about the profitability of technical analysis? Journal of Economic Surveys 21: 786–826. 3. Arévalo, Rubén, Jorge García, Francisco Guijarro, and Alfred Peris. 2017. A dynamic trading rule based on filtered flag pattern recognition for stock market price forecasting. Expert Systems with Applications 81: 177–92. 4. Hu, Yong, Kang Liu, Xiangzhou Zhang, Lijun Su, E. W. T. Ngai, and Mei Liu. 2015. Application of evolutionary computation for rule discovery in stock algorithmic trading: A literature review. Applied Soft Computing 36: 534–51. 5. Dev Shah, Haruna Isah, Farhana Zulkernine, Stock Market Analysis: A Review and Taxonomy of Prediction Techniques, Int. J. Financial Stud. 2019, 7(2), 266. Fu, Tak-chung, Fu-lai Chung, Robert Luk, and Chak-man Ng. 2005. Preventing Meaningless Stock Time Series Pattern Discovery by Changing Perceptually Important Point Detection. Paper presented at the International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Changsha, China, August 27–29. 7. Hiransha, M., E. A. Gopalakrishnan, Vijay Krishna Menon, and Soman Kp. 2018. NSE stock market prediction using deep-learning models. Procedia Computer Science 132: 1351–62. 8. Box, George E. P., Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel, and Greta M. Ljung. 2015. Time Series Analysis: Forecasting and Control. Hoboken: John Wiley & Sons. 9. Velay, Marc, and Fabrice Daniel. 2018. Stock Chart Pattern recognition with Deep Learning. arXiv arXiv:1808.00418. 10. Leigh, William, Naval Modani, Russell Purvis, and Tom Roberts. 2002. Stock market trading rule discovery using technical charting heuristics. Expert Systems with Applications 23: 155–59. 11. Leigh, William, Cheryl J. Frohlich, Steven Hornik, Russell L. Purvis, and Tom L. Roberts. 2008. Trading with a Stock Chart Heuristic. IEEE Transactions on Systems, Man, and CyberneticsPart A: Systems and Humans 38: 93–104. 12. Bollen, Johan, Huina Mao, and Xiaojun Zeng. 2011. Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science 2: 1–8. 13. Bhardwaj, Aditya, Yogendra Narayan, and Maitreyee Dutta. 2015. Sentiment analysis for Indian stock market prediction using Sensex and nifty. Procedia Computer Science 70: 85–91. 14. Seng, Jia-Lang, and Hsiao-Fang Yang. 2017. The association between stock price volatility and financial news—A sentiment analysis approach. Kybernetes 46: 1341–65. 15. Shen, Shunrong, Haomiao Jiang, and Tongda Zhang. 2012. Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms. Stanford: Department of Electrical Engineering, Stanford University, pp. 1–5. 16. Ballings, Michel, Dirk Van den Poel, Nathalie Hespeels, and Ruben Gryp. 2015. Evaluating multiple classifiers for stock price direction prediction. Expert Systems with Applications 42: 7046–56. 17. Machine learning. URL: https://www.ibm.com/topics/machine-learning. 18. Hochreiter, S. and Schmidhuber, J., 1997. Long short-term memory. Neural computation, 9(8), pp.1735-1780.19. Di Persio, Luca, and Oleksandr Honchar. 2017. Recurrent Neural Networks Approach to the Financial Forecast of Google Assets. International Journal of Mathematics and Computers in simulation 11: 7–13
Впровадження digital game-based learning методів для розвитку професійних навичок у здобувачів освіти
No full textThis article explores the implementation of gamification in the educational process as a method to enhance the acquisition of professional skills among students. It involves integrating games and services into the learning process, automating the task-checking process, and improving student engagement and motivation. The article discusses various games and services that can be used in education, highlighting their main advantages and disadvantages, as well as the specifics of their integration.The main focus is on Digital Game-Based Learning (DGBL) methods, emphasizing their advantages in achieving pedagogical goals when teaching the new generation of students. This generation is accustomed to a higher concentration of information around them and may find traditional teaching methods less engaging.Additionally, the article delves into the potential benefits of DGBL, such as its simplicity, aesthetic modeling, and interactive environment, which contribute to effective learning experiences. The integration of these methods aims to not only accumulate knowledge and skills but also foster their conscious application in practical scenarios, addressing the evolving needs of modern learners.
Keywords: DGBL, gamification in computer science, optimization of the educational process, education, higher education student, scientific and pedagogical worker, assessment, information technologies, mastering practical skills, integration of games into the learning process.У даній статті розглянуто впровадження ігрофікації навчального процесу, як метод покращення опанування професійних навичок серед студентів, шляхом інтеграції ігр та сервісів в навчальний процес, автоматизації таким чином процесу перевірки завдань та покращення залучення й мотивованості студентів. В статті також розглянуто варіанти ігр та сервісів що можна використовувати в навчанні, їх основні переваги та недоліки, та особливості їх інтеграції. Також було розглянуто основні перваги використання Digital Game-Based Learning (DGBL) методів для досягнення педагогічних цілей при навчанні нового покоління студентів що складно сприймають консервативні методи викладання
Ключові слова: DGBL, ігрофікація в комп’ютерних науках, оптимізація навчального процесу, освіта, здобувач вищої освіти, науково-педагогічний працівник, оцінювання, інформаційні технології, опанування практичних навичок, інтеграція ігр в навчальний процес
Список використаної літератури:1. Tri-Lua. Using Gamification as Support Learning Programming Language [Електронний ресурс] // ResearchGate. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/354342932_Tri-Lua_Using_Gamification_as_Support_Learning_Programming_Language2. A Systematic Mapping of Negative Effects of Gamification in Education/Learning Systems [Електронний ресурс] // IEEE Xplore. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://ieeexplore.ieee.org/document/95825963. A Systematic Mapping of Negative Effects of Gamification in Education/Learning Systems [Електронний ресурс] // IEEE Xplore. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://ieeexplore.ieee.org/document/95825964. A Systematic Mapping of Negative Effects of Gamification in Education/Learning Systems [Електронний ресурс] // IEEE Xplore. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://ieeexplore.ieee.org/document/958259
Конгруентність змісту вищої освіти сучасним вимогам
No full textThe state of the congruence of the content of higher education requirements of the labor market in Ukraine in the context of employment of youth with higher education. It is shown that the main problem of the transition of young people from education to work in a stable Ukraine is no harmonization of the education system and the labor market. The mass entry of young people into the labor market with inflated expectations makes it difficult to get a job especially in the first years after graduating from a higher or vocational institution. Established that the main issue is the availability of jobs, wages, difficulty of adapting the workplace and other aspects become secondary importance.
Keywords: congruence of the content of education, unemployed youth, the excess qualification, education, labor market, education system, labor time.Досліджено стан конгруентності змісту вищої освіти вимогам ринку праці в Україні в контексті трудової зайнятості молоді з вищою освітою. Результати аналізу показують, що головною проблемою переходу молоді від навчання до стабільної роботи в Україні є недосконале узгодження системи освіти та ринку праці. Масовий вихід на ринок праці молоді з завищеними очікуваннями, ускладнює працевлаштування саме у перші роки після закінчення вищого або професійно-технічного закладу. Головними питаннями стає наявність робочих місць, заробітна плата, складність адаптації на робочому місці та інші аспекти набувають другорядного значення.
Ключові слова: конгруентність змісту освіти, надлишкова кваліфікація, рівень освіти, ринок праці, система освіти, трудова зайнятість.
Список використаної літератури:1. Зайнятість та безробіття населення у ІV кварталі 2021 року. /Державна служба статистики України. – Київ 2022. [Електронний ресурс] – Режим доступу: www.ukrstat.gov.ua2. Молодь на ринку праці: навички XXI століття та побудова кар’єри. Щорічна доповідь Президентові України, Верховній Раді України, Кабінету Міністрів України про становище молоді в Україні /Держ. ін-т сімейної та молодіжної політики. – Київ, 2019. – 107 с. 3. Реформування молодіжної політики відповідно до сучасних запитів молоді та держави. Щорічна доповідь Президентові України, Верховній Раді України та Кабінету Міністрів України про становище молоді в Україні (за підсумками 2012–2021 років) / [редкол.: Попатенко М.М., гол. ред. колег.; Бондар Т.В. та ін.]. – Київ: ТОВ «Ройлайд», 2021. – 100 с. 4. Робоча сила України 2019. Стат. збірник /Державна служба статистики України: – Режим доступу: https://www.ukrstat.gov.ua/druk/publicat/kat_u/2020/zb/07/zb_r_s_2019.pdf5. України. Україна у цифрах 2021. Статистичний збірник. Київ 2022. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://ukrstat.gov.ua/druk/publicat/kat_u/2022/zb/08/zb_Ukraine%20in%20figures_21u.pd
СОЦІАЛЬНА ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ БІЗНЕСУ В УМОВАХ ВІЙНИ
Get PDFThe article reveals the essence of social responsibility of business as a whole and defines its features in the conditions of war. Social responsibility of enterprises in any conditions is an important component of their activities. Socially responsible organizations contribute to the development of society, demonstrate respect for their staff, care about the environment and evaluate the impact of the results of their activities on the development of the country as a whole. A high level of manifestation of social responsibility of enterprises, organizations and institutions of any sphere contributes to the improvement of their financial results, since such organizations form their significant image both in Ukraine and in the world, which contributes to further successful business, increasing competitiveness and efficiency through the formation and retention of a significant customer base and respect from partners, and even competitors; implementation of effective management and proper control. All this is really relevant, but for peacetime. During the war, there is no room place for doubts and excuses from conducting a socially oriented business, since only business structures will be able to keep the country's economy at the required level and contribute to its further development Social responsibility is no longer an option, not the prerogative of big businesses, and not a way to improve reputation. This is an integral part of the company, which is the guarantor of the future of Ukraine. The directions of social responsibility of individual business companies in the conditions of martial law, including Myronivska Hliboproduct and Kredobank JSC. The enterprises that are most socially responsible in the conditions of war and provide various assistance to society, the state, individual citizens and the Armed Forces of Ukraine are identified. The directions of social responsibility of business in modern conditions are analyzed, the main of which are assistance to the Armed Forces of Ukraine; employee support; support of the population; responsibility to the budget and volunteering. During the war, and especially in the post-war period, one of the main areas of social responsibility of business should be the investment activities of those companies that are able to provide it.
Keywords: social responsibility; martial law; business structures; companies; society; population; volunteering.
REFERENCES1. Ne lyshe donaty na ZSU; yak biznesu stvoruvaty cinnist pid chas viyny. [Not only donations to the Armed Forces: how businesses can create value during the war] Retrieved from: https://www.epravda.com.ua/columns/2022/12/5/694601/ (in Ukrainian). Access date: 20.11.20232. Socialna vidpovidalnist biznesu pid chas viynu: utrymaty te, scho e, abo vprovadzchuvaty novi praktyky? [Social responsibility of business during the war: to keep what we have or to introduce new practices?] Retrieved from: https://news.vn.ua/sotsialna-vidpovidalnist-biznesu-pid-chas-viyny-utrymaty-te-shcho-ie-abo-vprovadzhuvaty-novi-praktyky/ (in Ukrainian). Access date: 24.11.2023 3. Boryslavska N. Biznes pid chas viynu: stiykist ta socialna vidpovidalnist. [Business during the war: resilience and social responsibility]. Lviv newspaper "Ratusha» Retrieved from: https://ratusha.lviv.ua/biznes-pid-chas-vijny-stijkist-ta-soczialna-vidpovidalnist/ (in Ukrainian). Access date: 25.11.2023 4. Socialna vidpovidalnist biznesu v umovah viynu [Social responsibility of business during the war]. Retrieved from: https://cases.media/en/news/socialna-vidpovidalnist-biznesu-v-umovakh-viinihttps://cases.media/en/news/socialna-vidpovidalnist-biznesu-v-umovakh-viini (in Ukrainian). Access date: 30.11.20235. Socialna vidpovidalnist biznesu u period voennogo stanu. [Social responsibility of business during martial law]. Retrieved from: https://eba.com.ua/sotsialna-vidpovidalnist-biznesu-u-period-voyennogo-stanu/ (in Ukrainian). Access date: 02.12.2023В статті розкрито суть соціальної відповідальності бізнесу в цілому та визначено її особливості в умовах війни. Соціальна відповідальність тепер не опція, не прерогатива великих бізнесів, і не спосіб покращити репутацію. Це невіддільна частина компанії, яка є гарантом майбутнього України. Охарактеризовані напрями соціальної відповідальності окремих бізнес компаній в умовах воєнного стану, серед яких Миронівськиї хлібопродукт та АТ «Кредобанк». Визначено підприємства, які найбільш є соціально відповідальними в умовах війни і надають різноманітну допомогу суспільству, державі, окремим громадянам та Збройним силам України. Проаналізовано напрями соціальної відповідальності бізнесу в сучасних умовах, основними з яких є допомога Збройним силам України; підтримка співробітників; підтримка населення; відповідальність перед бюджетом та волонтерська діяльність. Під час війни, а особливо в післявоєнний час одним з основних напрямів соціальної відповідальності бізнесу має стати інвестиційна діяльність тих компаній, які спроможні її забезпечити.
Ключові слова: соціальна відповідальність; воєнний стан; бізнес структури; компанії; суспільство; населення; волонтерство.
Список використаної літератури 1. Не лише донати на ЗСУ: як бізнесу створювати цінність під час війни URL: https://www.epravda.com.ua/columns/2022/12/5/694601/2. Соціальна відповідальність бізнесу під час війни: утримати те, що є, або впроваджувати нові практики? URL: https://news.vn.ua/sotsialna-vidpovidalnist-biznesu-pid-chas-viyny-utrymaty-te-shcho-ie-abo-vprovadzhuvaty-novi-praktyky/ 3. Бориславська Н. Бізнес під час війни: стійкість та соціальна відповідальність. Львівська газета «Ратуша» URL: https://ratusha.lviv.ua/biznes-pid-chas-vijny-stijkist-ta-soczialna-vidpovidalnist/ 4. Соціальна відповідальність бізнесу в умовах війни. URL: https://cases.media/en/news/socialna-vidpovidalnist-biznesu-v-umovakh-viini5. Соціальна відповідальність бізнесу у період воєнного стану. URL: https://eba.com.ua/sotsialna-vidpovidalnist-biznesu-u-period-voyennogo-stanu
ВЕНЧУРНЕ ФІНАНСУВАННЯ DEEP TECH СТАРТАПІВ
Get PDFThe article is devoted to researching the mechanisms of venture financing of deep tech (deep technologies) startups at each stage of the investment chain. Venture and private funds, limited partners, corporations, governments, and public institutions face the complexity of interacting with and understanding deep tech. Investments in the sector are growing, but deep tech startups often find it difficult to transition from grant funding to equity capital. Despite the increase in funding, businesses face the need for multiple rounds of grant funding to attract the attention of venture capital funds. The existing investment model limits deep tech enterprises aimed at solving significant global challenges. Problems include the difficulties of transition from the laboratory stage to commercialization, the uneven distribution of venture funding and the lack of state support for deep tech, which is a potentially important tool for solving the world's global problems.Deep tech holds significant potential for scientific discoveries and technological breakthroughs, but investing in this sector remains a challenge. Despite the increasing volume of venture investments, deep tech startups have faced a number of challenges that limit their development and affect the entire investment ecosystem.The problems of deep tech startups include the complicated transition from grant funding to venture capital and the uneven distribution of investments between different sectors and regions. This leads to the fact that many promising ideas and technologies are left out of attention and funding.Despite record levels of "dry powder" venture capital, securing funding for deep tech remains problematic. Investors should rethink their approaches, ensuring a more efficient allocation of capital to ensure the development of a wide range of deep tech.According to research, deep tech startups face rejection from general venture funds due to their high technical risks and long payback periods. In addition, limited partners and corporations may lack the skills and flexibility to successfully work with deep tech enterprises.The diversity of investments by sector and region, as well as uneven access to capital, indicates the need for a balanced and innovation-oriented resource allocation strategy. Governments and public institutions play a key role in creating favorable conditions for deep tech startups through grants, research support and infrastructure creation.It is necessary to create a favorable investment environment by enhancing collaboration between participants in the financial ecosystem and simplifying the process of attracting capital for deep tech startups.In general, investing in deep tech requires rethinking the investment strategy, in-depth understanding of the sector and creating conditions for the growth of deep tech startups as a key tool for solving modern global challenges.
Key words: venture financing, deep tech, innovations, startups, investment funds.
REFERENCES1. What is Deep Tech? Retrieved from: https://www.techworks.org.uk/about/what-is-deep-tech2. What is Deep Tech and How it Builds a Better Future. Retrieved from: https://eleks.com/blog/what-is-deep-tech/3. Jean-François Bobier, Anne-Douce Coulin, Constant Morez, Greg Emerson, Kaustubh Wagle, Antoine Gourévitch (2023). An Investor’s Guide to Deep Tech.. Retrieved from: https://www.bcg.com/publications/2023/deep-tech-investing4. 2021: the year of Deep Tech. European Startups. (2021). Retrieved from: https://europeanstartups.co/uploaded/2021/01/EUST-Dealroom-Sifted-Deep-Tech-Jan-2021-1.pdf5. Gourévitch A., Portincaso M., Legris A., etc. (2021). Podolannia vyklykiv investuvannia v Deep Tech [Meeting the Challenges of Deep Tech Investing]. Retrieved from: https://www.bcg.com/publications/2021/overcoming-challenges-investing-in-digital-technology6. Hlyboke zanurennia v Deep Tech investuvannia (2019). [A Deep Dive Into Deep Tech Investing]. Retrieved from: https://www.bcg.com/publications/2019/infographic-deep-dive-into-deep-tech-investing.7. Kheis A. (2020). Dry Powder: vyznachennia, shcho tse oznachaie v torhivli ta typy [Dry Powder: Definition, What It Means in Trading, and Types]. Retrieved from: https://www.investopedia.com/terms/d/drypowder.asp8. Sinkler M. (2020). Slushnyi chas dlia Deep Tech Matthew Sinclair [The Right Time for Deep Tech]. Retrieved from: https://www.bcg.com/the-right-time-for-deep-techСтаттю присвячено дослідженню механізмів венчурного фінансування deep tech (глибокі технології) стартапів на кожному етапі інвестиційного ланцюга. Венчурні та приватні фонди, обмежені партнери, корпорації, уряди та державні установи стикаються із складністю взаємодії та розуміння deep tech. Інвестиції в цей сектор зростають, але deep tech стартапам часто важко перейти від фінансування у формі грантів до залучення акціонерного капіталу. Попри зростання обсягів фінансування, підприємства зіштовхуються з необхідністю кількох раундів грантового фінансування, щоб привернути увагу венчурних фондів. Підприємства deep tech, які спрямовані на розв'язання значущих глобальних викликів, обмежені існуючою моделлю інвестування. Проблеми включають складнощі переходу з лабораторного етапу до комерційного, нерівномірним розподілом венчурного фінансування та відсутністю державної підтримки deep tech, який є потенційно важливим інструментом для вирішення світових глобальних проблем.
Ключові слова: венчурне фінансування, deep tech, глибокі технології, інновації, стартапи, інвестиційні фонди.
Список використаних джерел1. Що таке Deep Tech? URL: https://www.techworks.org.uk/about/what-is-deep-tech2. Що таке Deep Tech і як він будує краще майбутнє. URL: https://eleks.com/blog/what-is-deep-tech/3. Жан-Франсуа Боб’є, Анн-Дус Кулен, Констант Морез, Грег Емерсон, Каустуб Ваґл, Антуан Гуревіч. Посібник для інвестора з Deep Tech. 2023. URL: https://www.bcg.com/publications/2023/deep-tech-investing4. 2021: рік Deep Tech. Європейські стартапи. URL: https://european startups.co/uploaded/2021/01/EUST-Dealroom-Sifted-Deep-Tech-Jan-2021-1.pdf5. Гуревіч А., Портінкасо М., Легрі А. та інш. Подолання викликів інвестування в Deep Tech. 2021. URL: https://www.bcg.com/publications/2021/overcoming-challenges-investing-in-digital-technology6. Глибоке занурення в Deep Tech інвестування. 2019. URL: https://www.bcg.com/publications/2019/infographic-deep-dive-into-deep-tech-investing7. Хейс А. Dry Powder: визначення, що це означає в торгівлі та типи. 2020. URL: https://www.investopedia.com/terms/d/drypowder.asp8. Сінклер М. Слушний час для Deep Tech. 2020. URL: https://www.bcg.com/the-right-time-for-deep-tec
