9 research outputs found
ARCHITECTONICS COURSE “TUTORING"
No full textСоценко, Ю. Ю. АРХІТЕКТОНІКА КУРСУ «ГУВЕРНЕРСТВО» / Ю. Ю. Соценко // Педагогічні науки : зб. наук. праць / ред. В. Л. Федяєва. – Херсон, 2017. – Вип. 77. – С. 114-117.Соценко, Ю. Ю. АРХІТЕКТОНІКА КУРСУ «ГУВЕРНЕРСТВО» / Ю. Ю. Соценко // Педагогічні науки : зб. наук. праць / ред. В. Л. Федяєва. – Херсон, 2017. – Вип. 77. – С. 114-117.У статті висвітлено основні поняття гувернерства як системи індивідуального навчання й виховання дітей в умовах сім'ї. Описана архітектоніка спецкурсу «Гувернерство» для студентів факультету' дошкільної та початкової освіти за напрямом підготовки «Дошкільна освіта» Херсонського державного університету. Прибічники альтернативної освіти надають особливого значення гувернерству як цілісній педагогічній системі, яка відзначається широким спектром видів діяльності, зорієнтована на формування особистості дитини на основі вільного вибору видів, методів і форм впливу. В статье освещены основные понятия гувернерства как системы индивидуального обучения и воспитания детей в условиях семьи. Описана архитектоника спецкурса «Гувернерство» для студентов факультета дошкольного и начального образования по направлению «Дошкольное образование» Херсонского государственного университета. Сторонники альтернативного образования придают особое значение гувернерству как целостной педагогической системе, которая отличается широким спектром видов деятельности, ориентированной на формирование личности ребенка на основе свободного выбора видов, методов и форм воздействия. In the article the author describes the main concepts of guidance as a system of individual education and upbringing of children in a family environment. The architectonics of the special course “Tutoring" for students of the faculty of preschool and elementary education in the direction of preparation “Preschool education" of Kherson State University are described. The formation of alternative education attaches particular importance to the management as a holistic pedagogical sy stem, which is marked by a wide range of activities, focused on the formation of the child's personality on the basis of free choice of types, methods and forms of influence
Аudit of enterprise expenses for protection and rational use of natural resources in process of economic activity of enterprise
No full textImplementing an effective environmental policy is complicated by the absence of proper provision of reliable information on the environmental activities of participants of an economic activity. In such circumstances, there is an increase of the role of business transactions audit related to the formation of expenses for protection and rational use of natural resources in order to express an independent opinion on their reliability, appropriateness, legality, efficiency in all material aspects in accordance with the requirements of users. The lack of comprehensive methodology and tools for practical audit of costs and its results during the formation of environmental measures in the workplace remains as an unresolved issue. To solve this problem the author has investigated the methods of forming environmental costs of an enterprise in areas of environmental activities in terms of their consideration as the object of audit. The system of tasks for auditing transactions forming environmental costs is formulated. The objects of the audit of environmental costs are identified; their essence is revealed and the approach to the mechanism of their formation is considered. The narrow spaces are revealed, and the problematic issues while forming environmental costs in the accounting system of the company are systematized. The author proposes a set of analytical indicators which can be used in environmental audits of the company and its responsibilities related to environmental protection. The directions for further research on finding ways of harmonizing bookkeeping, statistical accounting and tax calculations of environmental costs are determined
Partnership based implementation scheme of energy-saving projects
No full textКазаринов Лев Сергеевич, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].
Прохорова Юлия Юрьевна, аспирант кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].
L.S. Kazarinov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation,
[email protected],
Yu.Yu. Prokhorova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation,
[email protected]Предлагается схема энергосервисного контракта, основанная на партнерстве
между заказчиком и исполнителем, использовании эволюционной схемы развития
энергосберегающих проектов на базе механизма возвратного целевого финансирования. The author proposes a new scheme of energy service contract, based on partnership between the customer and the contractor, using the evolutionary scheme of energy efficiency
projects on the basis budgeting mechanism
Концептуальные принципы позиции Украины на международных форумах по окружающей среде и развитию
No full text Здійснено спробу попереднього, далеко неповного за фактажем, глибиною аналізу та масштабами, наукового осмислення позиції України на міжнародних форумах з проблем охорони довкілля і сталого розвитку. Поряд з фаховим обґрунтуванням конкретних інституційних положень сталого розвитку – необхідністю визнання ідеї Екологічної Конституції Землі з одночасним заснуванням Світової Екологічної Організації та екологізацією знань як фактора становлення зеленої економіки – порушено питання безвідповідального ставлення чиновників до використання наукових здобутків у цій сфері, що не сприяє піднесенню міжнародного іміджу України та утвердженню її геополітичної ролі у світі. Наголошується, що проблема сталого розвитку перебуває в центрі уваги Організації Об'єднаних Націй, починаючи з другої половини 80-х років ХХ ст. Вона досі залишається невирішеним ключовим завданням світової науки, господарської практики та національної і міжнародної політики. Таке завдання можна вирішити лише спільними зусиллями науки, влади і громадянського суспільства.The paper presents preliminary attempt of scientific comprehension for what is the position of Ukraine at international fora on issues of environment protection and sustainable development. This attempt is far from being complete by facts range, depth of analysis and scope. It focuses mainly on professional substantiation for specific institutional provisions of sustainable development, before all the need to recognize the idea of World Environmental Constitution while establishing the World Environmental Organization and greening of knowledge as a factor for formation of a green economy. Also the questions are raised squarely pertaining irresponsible attitude of officials to proper use of scientific achievements in this area, that does not improve the international image ofUkraineand does not make its geopolitical role in the world stronger. The author noted that the problem of sustainable development is the focus of United Nations since the second half of 80 s of last century. It remains so far unresolved key objective for the world science, business practices as well as for national and international policy. This tusk can be fulfilled only by joint efforts of science, governments and civil society.Осуществлена попытка предыдущего, далеко неполного по фактажу, глубине анализа и масштабам, научного осмысления позиции Украины на международных форумах по проблемам охраны окружающей среды и устойчивого развития. Рядом с профессиональным обоснованием конкретных институционных положений устойчивого развития – необходимостью признания идеи Экологической Конституции Земли с одновременным основанием Мировой Экологической Организации и экологизацией знаний как фактора становления зеленой экономики – затронуты вопросы безответственного отношения чиновников к использованию научных достижений в этой сфере, которая не способствует подъему международного имиджа Украины и утверждению ее геополитической роли в мире. Подчеркнуто, что проблема устойчивого развития находится в центре внимания Организации Объединенных Наций, начиная со второй половины 80-х годов ХХ века. Она до этого времени остается нерешенным ключевым заданием мировой науки, хозяйственной практики и национальной и международной политики. Такое задание можно решить лишь совместными усилиями науки, власти и гражданского общества
Operational-investigative characteristics of frauds, performed in the minds of a military state using electronic computers equipment
No full textЦарук Ю.Ю. Оперативно-розшукова характеристика шахрайств, вчинених в умовах воєнного стану з використанням електронно-обчислювальної техніки / Царук Юрій Юрійович // Науковий вісник Львівського державного університету внутрішніх справ. - Серія юридична. - 2024. - Вип. 2. - С. 98-105.Стаття присвячена дослідженню кримінально-правової складової оперативно-розшукової характеристики шахрайств, що вчиняються в умовах воєнного стану, шляхом незаконних операцій з використанням
електронно-обчислювальної техніки.
Обумовлено особливості кримінально-правової, кримінологічної та криміналістичної характеристик
вказаного кримінального правопорушення, які є суттєвими при оперативно-розшуковій протидії шахрайству та знання яких у практичній діяльності підрозділів Національної поліції України, надає змогу оперативним працівникам в найкоротший термін максимально ефективно здійснювати протидію окресленому
виду кримінального правопорушення.
Проведено аналіз емпіричних даних відомчої звітності та отримано математичне підґрунтя про значний приріст скоєння шахрайства, в тому числі з використанням електронно-обчислювальної техніки.
Визнано, що в умовах воєнного стану значно полегшується вчинення кримінально протиправного діяння
та зростає ризик особі стати потерпілою.
Зазначено, особливості шахрайства в мережі Інтернет, найбільш поширені «діючі» шахрайські схеми,
виокремлено «сучасні» способи вчинення кримінального правопорушення в умовах воєнного стану.
Констатовано, що для шахрайства, вчиненого в умовах воєнного стану шляхом незаконних операцій з
використанням електронно-обчислювальної техніки, як виду кримінального правопорушення характерним є
завчасно, добре продумані, підготовлені та розроблені легенди ведення омани чи зловживання довірою. Узагальнено важливі для шахраїв чинники, які можуть бути використані під час обману чи зловживання довірою.
Зроблено висновок, що необхідно враховувати сукупність елементів кримінально-правової, кримінологічної та криміналістичної характеристик вказаного кримінального правопорушення, що дасть змогу ефективніше в межах кримінального провадження спланувати проведення слідчих (розшукових) дій та поєднати їх з комплексом негласних слідчих (розшукових) дій. The article is devoted to the study of the criminal law component of the operational and investigative
characteristics of frauds, performed in the minds of a military state using electronic computers equipment.
The author defnes the peculiarities of criminal law, criminological and forensic characteristics of the specifed
criminal offense, which are essential in the operational and investigative counteraction to fraud and which
knowledge in the practical activities of the National Police of Ukraine allows operatives to counteract this type of
criminal offense as efciently as possible in the shortest possible time.
The author analyzes the empirical data of departmental reporting and obtains a mathematical basis for a
signifcant increase in fraud, including fraud committed with the use of electronic computing equipment.
It is recognized that under martial law, the commission of a criminal offense is greatly facilitated and the risk of
a person becoming a victim increases. The author identifes the peculiarities of fraud on the Internet, the most common "existing" fraudulent schemes,
and highlights the "modern" methods of committing a criminal offense under martial law.
It is stated that fraud committed under martial law through illegal transactions with the use of electronic
computing equipment, as a type of criminal offense, is characterized by well thought out, prepared and developed
legends of deception or breach of trust. The factors that are important for fraudsters and that can be used in the
course of deception or breach of trust are summarized.
It is concluded that it is necessary to take into account the combination of elements of criminal law, criminological
and forensic characteristics of the said criminal offense, which will allow more efcient planning of investigative
(detective) actions within criminal proceedings and combine them with a set of covert investigative (detective)
actions
Оптимізація профілактики і лікування ранньої анемії у недоношених немовлят
No full textPREVENTION AND TREATMENT OF PREMATURE INFANTS` ANEMIA. PATHOGENETIC GROUND FOR OPTIMIZATION
Markevich V.E., Shevchenko Yu.Yu
This research is dedicated to pressing issue in contemporary pediatrics - optiming of early anemia preventation and treatment of premature infants. The author has analyzed hematological parameters, erythropoietin synthesis function, the peculiarities of trace elements supply, ferrum and copper depot state of premature infants early anemia prevention and treatment by recombinant humane erythropoietin 150 UI/kg twice a week trivalent iron and vitamins A, C, E. The research helped to enlarge on the information about pathogenesis of early anemia of prematurely born. The research proves expediency and effectivness of recombinant humane erythropoietin therapy for prevention and treatment of premature infants early anemia.Стаття присвячена вирішенню актуального питання сучасної педіатрії – оптимізації профілактики та лікування ранньої анемії у недоношених немовлят. Автором досліджені особливості динаміки рівня гемоглобіну та кількості еритроцитів, еритропоетинсинтезувальної функції, стану депо заліза та міді, мікроелементного забезпечення у разі профілактики і лікування ранньої анемії у недоношених немовлят препаратом людського рекомбінантного еритропоетину дозою 150 Од/кг підшкірно двічі на тиждень у поєднанні з препаратом тривалентного заліза та комплексом вітамінів А, С, Е. Розширені знання з патогенезу ранньої анемії у недоношених немовлят. Обґрунтовані доцільність та ефективність використання для лікування та профілактики ранньої анемії недоношених препаратів людського рекомбінантного еритропоетину.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/141
ИНВЕСТИЦИОННЫЕ РИСКИ НА АВТОМОБИЛЬНОМ РЫНКЕ
No full textThe author analyzes prospects of applying of statistical method of quantitative analysis for investment risks assessment at motor transport enterprises, suggests techniques to evaluate investment losses, and assess efficiency of investment, taking into account features of the transportation services› market. The article contains results of approbation of statistical method of assessment of investment risks and losses at motor business structures.Автор анализирует перспективы применения статистического метода количественного анализа инвестиционных рисков на предприятиях автомобильного транспорта. Предлагаются способы расчета инвестиционных потерь и оценки эффективности вложений с учетом специфики рынка транспортных услуг. Представлены результаты апробации статистического метода оценки инвестиционных рисков и потерь на автотранспортных объектах.
Modelos regionales de producción metalúrgica en Asia Occidental en el calcolítico Bronce Antiguo y Medio
No full textThe objective of this work is the reconstruction and comparative analysis of regional models of metal production in the Chalcolithic, Early and Middle Bronze Ages. The work is based on the statistical analysis of unique computer database on archaeological metal finds from four regions of the Near East: Anatolia, Mesopotamia, the Levant, and Iran. The materials are analysed by four indicators: distribution by the chronological periods, artefacts’ function, proportion of used metals and copper- based alloys. The author presents a series of conclusions concerning the preconditions for the beginnings of metal production in Western Asia and the pioneering role of Iran in its emergence, the important role the piedmont territories played in the development of metal production, the leap-like pattern of production dynamics shown by the periods, and its relation to the spread of a producing economy, long-distance exchange, and the emergence of the early civilizations.El objetivo de este trabajo es la reconstrucción y análisis comparativo de modelos regionales de producción metalúrgica del Calcolítico y la Edad del Bronce Inicial y Media. Se basa en el análisis estadístico de una base de datos única sobre hallazgos metálicos de cuatro regiones del Próximo Oriente: Anatolia, Mesopotamia, el Levante e Irán. Los materiales se analizan atendiendo a cuatro variables: períodos cronológicos, función de los artefactos, proporción de los metales usados y las distintas aleaciones del cobre. La autora aporta una serie de conclusiones respecto a las precondiciones para los inicios de la producción metalúrgica en el Oeste Asiático; sobre el papel pionero de Irán en su aparición; la importancia de los piedemontes en su desarrollo; el patrón no continuo que se observa en las dinámicas de producción por periodos; y su relación con la expansión de la economía de producción, el intercambio a larga distancia y la aparición de las primeras civilizaciones
Моделі та програмні засоби підвищення швидкодії визначення відеоатрибутів за допомогою розбиття на сцени
No full textЗдор К.А. Моделі та програмні засоби підвищення швидкодії визначення відеоатрибутів за допомогою розбиття на сцени. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена розробці науково-методичного апарату обробки відеоконтента і розробки програмних засобів для визначення атрибутів та розбиття відео на сцени за допомогою засобів машинного навчання. Паралельно з еволюцією виробництва контенту розвивалися методи аналізу відеоданих. Ранні методи аналізу відео були здебільшого ручними та примітивними, зосереджуючись на таких базових функціях, як виявлення руху та просте розпізнавання об'єктів. З часом ці методи кардинально еволюціонували. Впровадження алгоритмічних підходів уможливило автоматизований розбір відеопотоків на значущі сегменти, заклавши основу для пошуку та індексування на основі контенту. Фундаментальні дослідження, проілюстрували можливість вилучення просторових і часових характеристик з відеоконтенту, тим самим уможлививши більш систематичне розуміння візуальної інформації. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання ще більше розвинути сферу аналізу відеоконтенту. Сучасні системи використовують глибокі нейронні мережі для розпізнавання патернів у відеоданих - від поведінкових сигналів до контекстних асоціацій. Інтеграція технологій автоматичного розпізнавання контенту в споживчі пристрої дозволила вимірювати аудиторію в реальному часі та персоналізувати доставку контенту, що, в свою чергу, змінило стратегії реклами та дистрибуції медіа. Виявлення сцен є актуальною задачею у сфері аналізу відеоконтенту, оскільки воно забезпечує структурну основу, яка дозволяє виявляти семантично пов'язані сегменти у відеоданих. Сегментування відео на плани і сцени - аналогічно до поділу тексту на абзаци - дає змогу виокремити часові межі сцен та організувати вміст контенту у менші структурні одиниці. Така сегментація має важливе значення для індексування та узагальнення, оскільки дозволяє як автоматизованим системам, так і користувачам ефективно орієнтуватися у великих відеоархівах. Метою дисертації є підвищення точності та швидкодії розбиття відео на сцени шляхом розробки моделей з використанням візуальних трансформерів для відео та розробка спеціалізованих програмних засобів для зниження обчислювальних витрат при визначенні атрибутів. Серед методів розбиття відео на сцени можна виділити традиційні, які використовують візуальні характеристики (гістограми, рівень освітлення тощо), та алгоритми на основі виділення ключових точок, як-от SIFT і SURF. Перший підхід демонструє високу ефективність для статичних сцен, але втрачає точність при аналізі динамічного відеоконтенту з коротшими сценами та складними переходами. Алгоритми з виділення ключових точок забезпечують вищу точність у визначенні змін, однак їх застосування обмежене через значні обчислювальні витрати. Сучасні методи сегментації базуються на використанні нейронних мереж, що дозволяє враховувати як візуальний, так і концептуальний контекст кадрів. Використання згорткових, рекурентних нейронних мереж і трансформерів сприяє точному визначенню змін сцен, проте ці підходи вимагають великої кількості навчальних даних і можуть мати високі вимоги до обчислювальних ресурсів. Тому виникає протиріччя, з одного боку математичні методи мають високу швидкість але низьку точність, з іншого боку методи машинного навчання демонструють вищу точність, але можуть мати високі вимоги до обчислювальних ресурсів. Для подолання цих недоліків застосовуються методи оптимізації, такі як прунінг, дистиляція знань та квантизація, що дозволяє прискорити роботу моделей при мінімальній втраті точності. Розробка та вдосконалення методів виявлення сцен на основі методів машинного навчання є пріоритетним напрямком в сфері аналізу відео контенту. Методам виявлення сцен присвячені роботи зарубіжних вчених Del Fabro M., Böszörmenyi L., Chong-Wah Ngo, Yu-Fei Ma, Hong-Jiang Zhang, Baraldi L., Grana C, Cucchiara R. Прунінгу і оптимізації перед навчанням присвячені роботи Lee N., Ajanthan T., Frankle J., Carbin M. Розробці методів архітектурної оптимізації присвячені роботи Сінькевич O.O., Терейковський І.А., Кудін О.В., Кривохата А.Г., Howard A. G., Zhu M., Hinton G., Dean J. та інші. Дослідженням методів зниження витрат обчислювальних ресурсів займались Рувінська В.М., Тімков Ю.Ю., Струнін І.В., Прогонов Д.О. Liang T., Li B., Kong Z. Tan M., Wang Z., Frankle J., Carbin M. Han S., Pool J., Li H. та інші. Дисертаційна робота виконана відповідно з поточними та перспективними планами наукової та науково-технічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» для подальшого розвитку інженерії програмного забезпечення. Дослідження тісно пов'язано з результатами науково-дослідницької роботи (НДР), в яких автор приймав особисту участь, а саме: «Методи і алгоритми оптимізації розпізнавання образів на основі методів машинного навчання» №0121U109207, що виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» у 2021 – 2024 рр. Особисто автором в НДР запропоновано удосконалений алгоритм розбиття відео на плани використовуючи поєднання математичних алгоритмів, для виявлення особливостей кадрів, та рекурентних нейронних мереж, для визначення зміни плану, що дозволяє зменшити кількість необхідних даних для аналізу, значно пришвидшуючи розпізнавання образів. Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в дисертаційній роботі: 1. Вперше розроблено архітектуру розподіленого програмного забезпечення для визначення атрибутів на відео, характерною особливістю якої є оперування відеопотоками для їхнього розбиття відео на плани та сцени, що дозволило збільшити швидкість аналізу відеоконтенту мінімум в 2.5-3 рази. 2. Вперше розроблено метод для виявлення переходів планів у відеоконтенті на основі поєднання математичних підходів та рекурентних нейронних мереж, який на відміну від існуючих методів швидко та ефективно виділяє просторові та часові ознаки кадрів, що дозволило збільшити точність влучання та F1-оцінку для знаходження зміни планів досягаючи інноваційних результатів. 3. Вперше розроблено метод виявлення зміни сцени для відеоконтенту з використанням нейронної мережі на основі архітектури візуального трансформеру для відео з застосуванням методу прунінгу перед навчанням, що на відміну від існуючих методів виділяє контекстуальні особливості сцен, що дозволило збільшити F1-оцінку на 5.1% та пришвидшити час виконання на 10%. 4. Набув подальшого розвитку метод прунінгу перед навчанням для моделей архітектури візуальних трансформерів для відео, який на відміну від існуючих методів враховує важливість механізму «уваги» та дозволяє пришвидшити час виконання моделі на 10%. Практичне значення одержаних результатів полягає в підвищенні точності та швидкодії аналізу відеоконтенту за допомогою розробленої архітектури розподіленого програмного забезпечення для визначення атрибутів на відео за допомогою розбиття відео на плани та сцени, що на відміну від існуючих ефективно розподіляє обчислення та реалізує розроблені та удосконалені методи та алгоритмічне забезпечення. Реалізація удосконаленого методу прунінгу для архітектури візуального трансформера на відео дозволила натренувати нейронну мережу, яка на 10% швидша за оригінальну. Реалізація розробленого методу поєднання математичного підходу з рекурентними нейронними мережами дозволила натренувати дві нейронні мережі, які перевищують точність влучання та F1- оцінку відносно підходу AutoShot на 4.3% та 4.4% відповідно. При цьому розроблений підхід має обчислювальні вимоги у розмірі до 500 kFLOPS, що дозволяє використовувати цей підхід для розв’язання задач у реальному часі. Реалізація розробленого методу для визначення зміни сцени в відео на основі візуального трансформера для відео дозволила натренувати нейронну мережу, яка перевищує F1-оцінку відносно підходів основаних на глибоких мультимодальних мережах на 5.43%. Розроблено програмне забезпечення, яке на відміну від існуючих, дозволяє ефективно аналізувати атрибути для відео використовуючи сцени та плани отримані в режимі реального часу. Методика дослідження та отримані результати можуть також бути використані для створення систем детальної відеоаналітики, фільтрації та пошуку по відеоатрибутах, тим самим розширюючи сучасні підходи до аналізу відеоконтенту. Дослідження може стати основою для розробки нових підходів до розбиття відео на сцени та плани, та внести вклад у зростаючий обсяг літератури з методів відеоаналізу за допомогою нейронних мереж. Результати досліджень прийняті до впровадження в Товаристві з обмеженою відповідальністю «ВОТЧЕД» (акт від 10.02.2025р.); в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (акт впровадження від 24.02.2025р.) при викладанні дисципліни «Цифрова обробка зображень» для студентів освітньо-кваліфікаційного рівня «Магістр» спеціальності 122 «Комп’ютерні науки». Наукові результати досліджень є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ розробки й дослідження науково-методичного і програмного апарату для аналізу відеоатрибутів з використанням методів машинного навчання. Наступними перспективними дослідженнями можуть стати дослідження для вдосконалення критеріїв визначення важливості вагів, автоматичне визначення ключових кадрів для планів та сцен під час аналізу, розширення можливостей аналізу візуального трансформеру для відео.Zdor K.A. Models and software tools for increasing the speed of determining video attributes using scene segmentation. − Qualification scientific work in the form of a manuscript. Thesis for the degree of Doctor of Philosophy in the field of knowledge 12 Information Technologies in the specialty 121 Software Engineering. – National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, 2025. The dissertation is dedicated to the development of a scientific and methodological framework for video content processing and the development of software tools for attribute detection and video scene segmentation using machine learning techniques. The evolution of video content as a dominant means of communication has fundamentally changed the landscape of information distribution and consumption. Early forms of visual media, from analog film to broadcast television, set the stage for the transformation that culminated in the digital revolution. Over the past few decades, video content has not only increased in quantity and accessibility, but also in its ability to engage audiences in interactive and multifaceted ways. In parallel with the evolution of content production, video data analysis methods have evolved. Early video analysis methods were mostly manual and primitive, focusing on basic functions such as motion detection and simple object recognition. Over time, these methods have evolved dramatically. The introduction of algorithmic approaches has enabled the automated parsing of video streams into meaningful segments, laying the foundation for content-based search and indexing. Fundamental research has illustrated the possibility of extracting spatial and temporal features from video content, thereby enabling a more systematic understanding of visual information. Advances in artificial intelligence and machine learning have further revolutionized video content analysis. Modern systems use deep neural networks to recognize patterns in video data - from behavioral signals to contextual associations. The integration of automatic content recognition technologies into consumer devices has enabled real-time audience measurement and personalized content delivery, which, in turn, has changed advertising and media distribution strategies. Scene detection is relevant to video content analysis, as it provides a structural framework that transforms continuous video streams into discrete, semantically coherent segments. Segmenting video into frames and scenes—analogous to dividing text into paragraphs—allows us to isolate the temporal boundaries of scenes and organize the content into smaller structural units. Such segmentation is important for indexing and summarization, as it allows both automated systems and users to navigate effectively in large video archives. The dissertation aims to increase the accuracy and speed of video scene segmentation by developing models using visual transformers for video and developing special software tools to reduce computational costs when determining attributes. Modern segmentation methods are based on neural networks, allowing the frames' visual and conceptual context to be considered. The use of convolutional, recurrent neural networks and transformers contributes to the accurate detection of scene changes. Still, these approaches require a large amount of training data and can have high requirements for computational resources. Therefore, a contradiction arises: on the one hand, mathematical methods have high speed but low accuracy; on the other hand, machine learning methods demonstrate higher accuracy but can have high requirements for computational resources. Among the methods for dividing video into scenes, one can distinguish traditional ones that use visual characteristics (histograms, lighting level, etc.) and algorithms based on keypoint extraction, such as SIFT and SURF. The first approach demonstrates high efficiency for static scenes but loses accuracy when analyzing dynamic video content with shorter scenes and complex transitions. Keypoint extraction algorithms provide higher accuracy in detecting changes, but their application is limited due to significant computational costs. To overcome these shortcomings, optimization methods such as pruning, knowledge distillation, and quantization are used. These methods allow for the speeding up of model operation with minimal loss of accuracy. Developing and improving scene detection methods based on machine learning methods is a priority area in video content analysis. The works of foreign scientists are devoted to scene detection methods: Del Fabro M., Böszörmenyi L., Chong-Wah Ngo, Yu-Fei Ma, Hong-Jiang Zhang, Baraldi L., Grana C, Cucchiara R. The works of Lee N., Ajanthan T., Frankle J., and Carbin M. are devoted to pruning and optimization before training. The works of Sinkevich O.O., Tereykovsky I.A., Kudin O.V., Kryvokhata A.G., Howard A. G., Zhu M., Hinton G., Dean J., and others are devoted to developing architectural optimization methods. The research of strategies for reducing the cost of computing resources was carried out by Ruvinska V.M., Timkov Yu.Yu., Strunin I.V., Progonov D.O. Liang T., Li B., Kong Z., Tan M., Wang Z., Frankle J., Carbin M., Han S., Pool J., Li H., et al. The dissertation work was carried out by the current and prospective plans of scientific and scientific-technical activities of the National Technical University of Ukraine, "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute," for further software engineering development. The study is closely related to the results of scientific and research work (R&D), in which the author personally participated, namely: "Methods and algorithms for optimizing pattern recognition based on machine learning methods" No. 0121U109207, which was carried out at the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" in 2021 - 2024. The author has personally proposed an improved algorithm for segmenting video into shots by combining mathematical algorithms for detecting frame features with recurrent neural networks for identifying shot changes. This approach reduces the amount of data required for analysis and significantly accelerates image recognition. The scientific novelty of the results obtained is that in the dissertation work: 1. For the first time, the architecture of distributed software was developed to identify attributes in the video by splitting the video into frames and scenes which, unlike existing architectures, effectively distributes the computing, which allowed to increase the speed of video content analysis. 2. For the first time, a method was developed to detect shot transitions in video content based on a combination of mathematical approaches and recurrent neural networks. Unlike existing methods, this method quickly and effectively distinguishes the spatial and temporal characteristics of frames, allowing the accuracy of hit and F1-score to find a change of shots to increase, achieving innovative results. 3. For the first time, the method of detecting a scene change in video content using a neural network based on a visual transformer architecture for video using a pruning method before training, which, unlike existing approaches, identifies the contextual features of scenes which allowed to increase F1-score by 5.1% and speed up runtime by 10%. 4. The method of pruning before training was first developed for visual transformers architecture models for video that, unlike existing approaches, takes into account the importance of the "attention" mechanism and allows you to speed up the model execution. The practical significance of the results obtained lies in their application to increase the accuracy and speed of video content analysis. Implementing the improved pruning method for the architecture of the visual transformer for video allowed us to train a neural network that is 10% faster that the original one. Implementing the developed method of combining the mathematical approach with recurrent neural networks allowed us to train two neural networks that exceeded the accuracy of the hit and F1-score relative to the AutoShot approach by 4.3% and 4.4%, respectively. At the same time, the developed approach has computational requirements of up to 500 kFLOPS, which allows us to use this approach to solve problems in real-time. Implementing the developed method for determining a scene change in a video based on the visual transformer for video allowed us to train a neural network that exceeds the F1-score relative to approaches based on deep multimodal networks by 5.43%. The research methodology and obtained results can also be used for developing systems for detailed video analytics, filtering, and searching by video attributes, thereby expanding modern approaches to video content analysis. This study may serve as a foundation for developing new methods of video scene and shot segmentation and contribute to the growing body of literature on video analysis using neural networks. The research results have been approved for implementation at WATCHED LLC (implementation act dated 10.02.2025) and in the educational process of the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" (implementation act dated 24.02.2025) as part of the course "Digital Image Processing" for Master's degree students in the 122 "Computer Science" specialization. The scientific results of the research contribute to the development of theoretical and applied foundations for the development and research of scientific, methodological, and software tools for analyzing video attributes using machine learning methods. Future research directions may include improving the criteria for determining the importance of weights, automating the identification of key frames for shots and scenes during analysis, and expanding the capabilities of visual transformers for video analysis
