КОНЦЕНТРАЦІЯ ЯК ФАКТОР ФОРМУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИРОБНИЦТВА МОЛОКА В СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ПІДПРИЄМСТВАХ

The purpose of the research is to assess the impact of the level of production concentration in dairy farming on its efficiency. The study was conducted on the example of agricultural enterprises of Kharkiv and Chernihiv regions of Ukraine. Theoretical provisions concerning the influence of production concentration on various aspects of efficiency were generalized in the article. It is emphasized that this process is objective and takes place in different countries. The advantages of large milk production enterprises are in greater opportunities for the use of technical means and savings at the level of fixed costs.The study has found that there is a clear relationship between the grouping criterion and the value of profitability, productivity of cows, based on the analysis of factual data on the results of agricultural enterprises grouping as to the volumes of milk sale. This dependence is direct. In addition, the relationship between the grouping indicator and the growth of milk production per 100 hectares of agricultural land, production intensity is quite clearly stated. In Kharkiv region, these dependencies are clearer. The scientific value of the research results lies in their practical orientation, considering the established dependencies when planning both the level of concentration, and milk production intensity in agricultural enterprises.Метою наукових досліджень є оцінка впливу рівня концентрації виробництва в молочному скотарстві на його ефективність. Дане дослідження проводилось на прикладі сільськогосподарських підприємств Харківської та Чернігівської області України. Було здійснено узагальнення теоретичних положень відносно впливу концентрації виробництва на різні аспекти ефективності. Підкреслюється, що даний процес має об’єктивний характер і відбувається в різних країнах світу. Переваги великих підприємств з виробництва молока обумовлені більшими можливостями з використання технічних засобів та економії на рівні постійних витрат. На основі проведеного дослідження було встановлено, що на підставі аналізу фактичних даних за результатами групування сільськогосподарських підприємств за критерієм обсягів реалізації молока має місце чітка залежність між групуючим критерієм та величиною рентабельності, продуктивності корів. Дана залежність має прямий характер. Крім того, доволі чітко констатується залежність між групуючим показником та зростанням обсягів виробництва молока на 100 га сільськогосподарських угідь, рівнем інтенсивності виробництва. В Харківській області дані залежності мали більш чіткий характер. Наукова цінність результатів досліджень полягає в їх практичному спрямуванні та можливості врахування встановлених залежностей при планування як рівня концентрації, так і рівня інтенсивності виробництва молока в сільськогосподарських підприємствах

APPLICATION OF SALIVA CRYSTALLOSCOPY METHODS IN THE DIAGNOSTICS OF MALIGNANT TUMOURS OF SALIVARY GLANDS AND THE SJÖGREN DISEASE

High informational content of saliva crystalloscopy in the diagnostics of the salivary glands tumours was proven; typical symptoms of the Sjögren disease and malignant tumours of the salivary glands were found on the ground of the analysis of the presented research method

Підвищення ефективності навчання бортової системи детектування об’єктів для малогабаритного безпілотного апарату

The model of object detector and the criterion of leaning effectiveness of the model were proposed. The model contains 7 first modules of the convolutional Squeezenet network, two convolutional multiscale layers and the information­extreme classifier. The multiplicative convolution of the particular criteria that takes into account the effectiveness of detection of objects in the image and accuracy of the classification analysis was considered as the criterion of learning effectiveness of the model. In this case, additional use of the orthogonal matching pursuit algorithm in calculating high­level features makes it possible to increase the accuracy of the model by 4 %. The training algorithm of object detector under conditions of a small size of labeled training datasets and limited computing resources available on board of a compact unmanned aerial vehicle was developed. The essence of the algorithm is to adapt the high­level layers of the model to the domain application area, based on the algorithms of growing sparse coding neural gas and simulated annealing. Unsupervised learning of high­level layers makes it possible to use effectively the unlabeled datasets from the domain area and determine the required number of neurons. It is shown that in the absence of fine tuning of convolutional layers, 69 % detection of objects in the images of the test dataset Inria Aerial Image was ensured. In this case, after fine tuning based on the simulated annealing algorithm, 95 % detection of the objects in test images is ensured. It was shown that the use of unsupervised pretraining makes it possible to increase the generalizing ability of decision rules and to accelerate the iteration process of finding the global maximum during supervised learning on the dataset of limited size. In this case, the overfitting effect is eliminated by optimal selection of the value of hyperparameter, characterizing the measure of coverage of the input data of by network neurons.Предложена модель детектора объектов и критерий эффективности обучения модели. Модель содержит 7 первых модулей свёрточной сети Squeezenet, два свёрточных разномасштабных слоя, и информационно-экстремальный классификатор. В качестве критерия эффективности обучения модели детектора рассматривается мультипликативная свертка частных критериев, учитывающая эффективность обнаружения объектов на изображении и точность классификационного анализа. При этом дополнительное использование алгоритма ортогонального согласованного кодирования при вычислении высокоуровневых признаков позволяет увеличить точность модели на 4 процента.Разработан алгоритм обучения детектора объектов в условиях малого объема размеченных обучающих образцов и ограниченных вычислительных ресурсов, доступных на борту малогабаритного беспилотного аппарата. Суть алгоритма заключается в адаптации верхних слоев модели к доменной области использования на основе алгоритмов растущего разреженно кодирующего нейронного газа и симуляции отжига. Обучение верхних слоев без учителя позволяет эффективно использовать неразмеченные данные с доменной области и определить необходимое количество нейронов. Показано, что при отсутствии тонкой настройки свёрточных слоев обеспечивается 69 процентов выявленных объектов на изображениях тестовой выборки Inria Aerial Image.При этом после тонкой настройки на основе алгоритма симуляции отжига обеспечивается 95 процентов выявленных объектов на тестовых изображениях.Показано, что использование предварительного обучения без учителя позволяет повысить обобщающую способность решающих правил и ускорить итерационный процесс нахождения глобального максимума при обучении с учителем на выборке ограниченного объема. При этом устранение эффекта переобучения осуществляется путем оптимального выбора значения гиперпараметра, характеризующего степень покрытия входных данных нейронами сетиЗапропоновано модель детектора об’єктів і критерій ефективності навчання моделі. Модель містить 7 перших модулів згорткової мережі Squeezenet, два згорткові різномасштабні шари, та інформаційно-екстремальний класифікатор. Як критерій ефективності навчання моделі детектора розглядається мультиплікативна згортка частинних критеріїв, що враховує ефективність виявлення об’єктів на зображенні та точність класифікаційного аналізу. При цьому додаткове використання алгоритму ортогонального узгодженого кодування при обчисленні високорівневих ознак дозволяє збільшити точність моделі на 4 %.Розроблено алгоритм навчання детектора об’єктів за умов малого обсягу розмічених навчальних зразків та обмежених обчислювальних ресурсів, доступних на борту малогабаритного безпілотного апарату. Суть алгоритму полягає в адаптації верхніх шарів моделі до доменної області використання на основі алгоритмів зростаючого розріджено кодуючого нейронного газу та симуляції відпалу. Навчання верхніх шарів без вчителя дозволяє ефективно використати нерозмічені дані з доменної області та визначити необхідну кількість нейронів. Показано, що за відсутності тонкої настройки згорткових шарів забезпечується 69 % виявлених об’єктів на зображеннях тестової вибірки Inria Aerial Image. При цьому після тонкої настройки на основі алгоритму симуляції відпалу забезпечується 95 відсотків виявлених об'єктів на тестових зображеннях.Показано, що використання попереднього навчання без вчителя дозволяє підвищити узагальнюючу здатність вирішальних правил та прискорити ітераційний процес знаходження глобального максимуму при навчанні з учителем на вибірці обмеженого обсягу. При цьому усунення ефекту перенавчання здійснюється шляхом оптимального вибору значення гіперпараметру, що характеризує ступінь покриття вхідних даних нейронами мереж

Concentration as A Factor in the Formation of Economic Efficiency of Milk Production in Agricultural Enterprises

The purpose of the research is to assess the impact of the level of production concentration in dairy farming on its efficiency. The study was conducted on the example of agricultural enterprises of Kharkiv and Chernihiv regions of Ukraine. Theoretical provisions concerning the influence of production concentration on various aspects of efficiency were generalized in the article. It is emphasized that this process is objective and takes place in different countries. The advantages of large milk production enterprises are in greater opportunities for the use of technical means and savings at the level of fixed costs.The study has found that there is a clear relationship between the grouping criterion and the value of profitability, productivity of cows, based on the analysis of factual data on the results of agricultural enterprises grouping as to the volumes of milk sale. This dependence is direct. In addition, the relationship between the grouping indicator and the growth of milk production per 100 hectares of agricultural land, production intensity is quite clearly stated. In Kharkiv region, these dependencies are clearer. The scientific value of the research results lies in their practical orientation, considering the established dependencies when planning both the level of concentration, and milk production intensity in agricultural enterprises

ОСНОВНІ ПРИНЦИПИ СТВОРЕННЯ СПРОЩЕНИХ ЕЛЕКТРОННИХ СИМУЛЯТОРІВ АРТИЛЕРІЙСЬКИХ КОМПЛЕКСІВ

The article deals with the principle of creating an electronic simulator direct fire towed artillery systems. The ways to improve the safety of soldiers in combat firing by quality and quick training of personnel, using computer simulations. It provides the basic features and capabilities of computer simulator developed direct fire, and the expediency of the use of simulators in the training of gunners and commanders gun on practical training. A general structural diagram of an electronic simulator direct fire on the basis of the D-30 howitzers. Shows the advantages of using electronic simulators during the complex military-political situation, which requires the preparation of high-quality professionals in a short time, and the lack of a sufficient number of hours for practical classes.В статье рассматривается принцип создания электронного симулятора стрельбы прямой наводкой буксируемой артиллерийской системы. Предлагается способ решения проблемы повышения безопасности военнослужащих при выполнении боевых стрельб, путем качественной и быстрой подготовки личного состава, используя компьютерные симуляторы. Предоставляются основные характеристики и возможности разрабатываемого компьютерного симулятора стрельбы прямой наводкой, и обосновывается целесообразность использования таких симуляторов при подготовке наводчиков, командиров орудия на практических занятиях. Приводится общая конструктивная схема электронного симулятора стрельбы прямой наводкой на базе гаубицы Д-30. Показываются преимущества применения электронных симуляторов в период сложной военно-политической ситуации, требующей подготовки качественных специалистов в сжатые сроки, и отсутствия достаточного количества часов для проведения практических занятий. У статті розглядається принцип створення електронного симулятора стрільби прямим наведенням причіпної артилерійської системи. Пропонується  варіант вирішення проблеми підвищення безпеки військовослужбовців під час виконанні бойових стрільб шляхом якісної та швидкої підготовки особового складу, використовуючи комп’ютерні симулятори. Надаються основні характеристики та можливості розроблюваного комп’ютерного симулятора стрільби прямою наводкою, та обґрунтовується доцільність використання таких симуляторів під час підготовки навідників, командирів гармати на практичних заняттях. Приводиться загальна конструктивна схема електронного симулятора стрільби прямим наведенням на базі 122-мм гаубиці Д-30. Надаються переваги застосування електронних симуляторів у період складної військово-політичної ситуації, що вимагає підготовки якісних фахівців у стислі терміни, та відсутності достатньої кількості годин для проведення практичних занять

Improving the Effectiveness of Training the On-board Object Detection System for a Compact Unmanned Aerial Vehicle

The model of object detector and the criterion of leaning effectiveness of the model were proposed. The model contains 7 first modules of the convolutional Squeezenet network, two convolutional multiscale layers and the information­extreme classifier. The multiplicative convolution of the particular criteria that takes into account the effectiveness of detection of objects in the image and accuracy of the classification analysis was considered as the criterion of learning effectiveness of the model. In this case, additional use of the orthogonal matching pursuit algorithm in calculating high­level features makes it possible to increase the accuracy of the model by 4 %. The training algorithm of object detector under conditions of a small size of labeled training datasets and limited computing resources available on board of a compact unmanned aerial vehicle was developed. The essence of the algorithm is to adapt the high­level layers of the model to the domain application area, based on the algorithms of growing sparse coding neural gas and simulated annealing. Unsupervised learning of high­level layers makes it possible to use effectively the unlabeled datasets from the domain area and determine the required number of neurons. It is shown that in the absence of fine tuning of convolutional layers, 69 % detection of objects in the images of the test dataset Inria Aerial Image was ensured. In this case, after fine tuning based on the simulated annealing algorithm, 95 % detection of the objects in test images is ensured. It was shown that the use of unsupervised pretraining makes it possible to increase the generalizing ability of decision rules and to accelerate the iteration process of finding the global maximum during supervised learning on the dataset of limited size. In this case, the overfitting effect is eliminated by optimal selection of the value of hyperparameter, characterizing the measure of coverage of the input data of by network neurons

Clinical case of pinealoma

Авторами представлений рідкісний випадок пінеалоцитоми у дорослого, яка виявлена при секційному досліджені.The authors present the rare incident of pinealoma in adult, which was found in autopsy