Formation of a strategy to ensure the competitiveness of the enterprise

1. Astafieva K. O. (2013), "Estimation of the vector of enterprise development", Materials of the 3rd international scientific conference " Economic growth in the conditions of public-private partnership", Dnipropetrovsk, pp. 164–165. 2. Blyznyuk, S.V., & Ostapenko, A.V. (2011). Konkurentnyi potentsial pidpryiemnytstva yak kategoriya suchasnykh ekonomichnykh doslidzhen [Competitive potential of entrepreneurship as a category of modern economic research]. Investytsii: praktyka ta dosvid – Investment: practice and experience, 7, 41-42 [in Ukrainian]. 3. Korytko T., Pіletska S, Arefieva О, Pidhora Ye, Pryimakova Yu. Formation of organizational and economic mechanism of motivation of increase of investment activity of the enterprise. Financial and credit activity: problems of theory and practice. № 4 (35). 2020. 418-425. doi:10.1088/1755-1315/628/1/012042 4. S. Tulchynska, O. Vovk, O. Popelo, S. Saloid, O. Kostiunik. Innovation and investment strategies to intensify the potential modernization and to increase the competitiveness of microeconomic systems. International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.21 No.6, June 2021, pp. 161-168. Режим доступу: http://paper.ijcsns.org/07_book/202106/20210622.pdf, https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2021.21.6.22 5. Tetiana Tkachenko, Svitlana Tulchynska, Olena Kostiunik, Olha Vovk, Nataliia Kovalenko Modernization determinants by ensuring economic security of enterprises in the competitive conditions. International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.21 No.8, August 2021 Pp.119-126. . Режим доступу: http://ijcsns.org/07_book/html/202108/202108016.htmlIt is noted that the support of competitive strategies of the enterprise involves the use of a set of measures to strengthen and develop competitive advantages at the appropriate stages of their life cycle. At the heart of increasing the competitiveness of the enterprise is an effective, flexible and sound pricing policy, innovation, technical and technological modernization and renewal of fixed assets, effective enterprise management, development of corporate social responsibility, ensuring stability in crisis conditions

Розроблення методу машинного навчання для ідентифікації властивостей порошків титанових сплавів у адитивних технологіях

Based on the experimentally established data on the parameters of microstructure, elemental and fractional composition of titanium alloy powders, four classes of their conformity (a material with excellent properties, optimal properties, possible defects in the material and defective material) as source raw materials for the additive technologies are identified. The basic characteristics of the material, which determine its belonging to a certain class, are established. Training and test samples based on 20 features that characterize each of the four classes of titanium alloy powders for the implementation of machine learning procedures were built. The developed method for identification of the class of material, based on the use of the second-order Kolmogorov-Gabor polynomial and the Random Forest algorithm, is described. An experimental comparison of the developed method work results with existing methods: Random Forest, Logistic Regression, and Support Vectors Machines based on the accuracy of their work in the training and application modes was made. The visualization of the results of all the investigated methods was given.The developed supervised learning method allows constructing models for processing a large number of each input vector characteristics. In this case, the Random Forest algorithm provides satisfactory generalization properties while retaining the advantages of an additional increase of the accuracy based on the Kolmogorov-Gabor polynomial.The main advantages of the developed method, in particular, regarding the additional increase of the accuracy of the classification task solution, are experimentally determined. The developed method allows increasing the modeling accuracy by 34.38, 33.34 and 3.13 % compared with the methods: Support Vectors Machine, Logistic Regression, and Random Forest respectively.The obtained results allow one to considerably reduce financial and time expenses during the manufacture of products by additive technologies methods. The use of artificial intelligence tools can reduce the complexity and energy efficiency of experiments to determine the optimum characteristics of powder materials.На основе экспериментально установленных данных о параметрах микроструктуры, элементного и фракционного состава порошков титановых сплавов выделено четыре класса их соответствия как исходного сырья для аддитивных технологий ‑ материал с отличными свойствами, оптимальными свойствами, в материале возможные дефекты и бракованный материал. Установлены основные характеристики материала, которые определяют его принадлежность к определенному классу. Для реализации процедур машинного обучения построено учебную и тестовую выборки на основе 20 признаков, которые характеризуют каждый из четырех классов порошков титановых сплавов. Описан разработанный метод идентификации класса материала, основанный на совместном использовании полинома Колмогорова-Габора второй степени и Аалгоритма случайного леса. На основе точности работы в режимах обучения и применения проведено экспериментальное сравнение результатов работы разработанного метода с результатами работы существующих методов: Случайного леса, Логистической регрессии и Машины опорных векторов. Приведена визуализация результатов работы всех исследованных методов.Разработанный метод управляемого обучения позволяет строить модели обработки большого количества признаков каждого входного вектора. При этом обеспечиваются удовлетворительные генерализирующие свойства Алгоритмом случайного леса при сохранении преимуществ дополнительного повышения точности на основе полинома Колмогорова-Габора.Экспериментально установлены основные преимущества разработанного метода, в частности относительно дополнительного повышения точности решения задачи классификации. Разработанный метод позволяет повысить точность моделирования на 34,38; 33,34 и 3,13 % по сравнению с методами: Машина опорных векторов, Логистическая регрессия и Случайный лес соответственно.Полученные результаты позволяют значительно сократить финансовые и временные затраты при изготовлении изделий методами аддитивных технологий. Применение инструментария искусственного интеллекта позволяет уменьшить трудоемкость и энергозатратность экспериментов по определению оптимальных характеристик порошковых материаловНа основі експериментально встановлених даних щодо параметрів мікроструктури, елементного та фракційного складу порошків титанових сплавів виділено чотири класи їх відповідності як вихідної сировини для адитивних технологій – матеріал з відмінними властивостями, оптимальними властивостями, в матеріалі можливі дефекти і бракований матеріал. Встановлено основні характеристики матеріалу, які визначають його приналежність до певного класу. Для реалізації процедур машинного навчання побудовано навчальну та тестову вибірки на основі 20 ознак, які характеризують кожен з чотирьох класів порошків титанових сплавів. Описано розроблений метод ідентифікації класу матеріалу, який базується на сумісному використанні поліному Колмогорова-Габора другого степеня та алгоритмі Випадкового лісу. На основі точності роботи в режимах навчання та застосування проведено експериментальне порівняння результатів роботи розробленого методу з результатами роботи існуючих методів: Випадкового лісу, Логістичної регресії та Машини опорних векторів. Наведено візуалізацію результатів роботи усіх досліджених методів.Розроблений метод керованого навчання дозволяє будувати моделі опрацювання великої кількості ознак кожного вхідного вектора. При цьому алгоритмом Випадкового лісу забезпечуються задовільні генералізуючі властивості при збереженні переваг додаткового підвищення точності на основі полінома Колмогорова-Габора.Експериментально встановлено основні переваги розробленого методу, зокрема щодо додаткового підвищення точності розв’язання задачі класифікації. Розроблений метод дозволяє підвищити точність моделювання на 34,38; 33,34 та 3,13 % порівняно з методами: Машина опорних векторів, Логістична регресія та Випадковий ліс відповідно.Отримані результати дозволяють значно скоротити фінансові та часові витрати під час виготовлення виробів методами адитивних технологій. Застосування інструментарію штучного інтелекту дозволяє зменшити трудомісткість та енерговитратність експериментів з визначення оптимальних характеристик порошкових матеріалі

Розроблення методу машинного навчання для ідентифікації властивостей порошків титанових сплавів у адитивних технологіях

Based on the experimentally established data on the parameters of microstructure, elemental and fractional composition of titanium alloy powders, four classes of their conformity (a material with excellent properties, optimal properties, possible defects in the material and defective material) as source raw materials for the additive technologies are identified. The basic characteristics of the material, which determine its belonging to a certain class, are established. Training and test samples based on 20 features that characterize each of the four classes of titanium alloy powders for the implementation of machine learning procedures were built. The developed method for identification of the class of material, based on the use of the second-order Kolmogorov-Gabor polynomial and the Random Forest algorithm, is described. An experimental comparison of the developed method work results with existing methods: Random Forest, Logistic Regression, and Support Vectors Machines based on the accuracy of their work in the training and application modes was made. The visualization of the results of all the investigated methods was given.The developed supervised learning method allows constructing models for processing a large number of each input vector characteristics. In this case, the Random Forest algorithm provides satisfactory generalization properties while retaining the advantages of an additional increase of the accuracy based on the Kolmogorov-Gabor polynomial.The main advantages of the developed method, in particular, regarding the additional increase of the accuracy of the classification task solution, are experimentally determined. The developed method allows increasing the modeling accuracy by 34.38, 33.34 and 3.13 % compared with the methods: Support Vectors Machine, Logistic Regression, and Random Forest respectively.The obtained results allow one to considerably reduce financial and time expenses during the manufacture of products by additive technologies methods. The use of artificial intelligence tools can reduce the complexity and energy efficiency of experiments to determine the optimum characteristics of powder materials.На основе экспериментально установленных данных о параметрах микроструктуры, элементного и фракционного состава порошков титановых сплавов выделено четыре класса их соответствия как исходного сырья для аддитивных технологий ‑ материал с отличными свойствами, оптимальными свойствами, в материале возможные дефекты и бракованный материал. Установлены основные характеристики материала, которые определяют его принадлежность к определенному классу. Для реализации процедур машинного обучения построено учебную и тестовую выборки на основе 20 признаков, которые характеризуют каждый из четырех классов порошков титановых сплавов. Описан разработанный метод идентификации класса материала, основанный на совместном использовании полинома Колмогорова-Габора второй степени и Аалгоритма случайного леса. На основе точности работы в режимах обучения и применения проведено экспериментальное сравнение результатов работы разработанного метода с результатами работы существующих методов: Случайного леса, Логистической регрессии и Машины опорных векторов. Приведена визуализация результатов работы всех исследованных методов.Разработанный метод управляемого обучения позволяет строить модели обработки большого количества признаков каждого входного вектора. При этом обеспечиваются удовлетворительные генерализирующие свойства Алгоритмом случайного леса при сохранении преимуществ дополнительного повышения точности на основе полинома Колмогорова-Габора.Экспериментально установлены основные преимущества разработанного метода, в частности относительно дополнительного повышения точности решения задачи классификации. Разработанный метод позволяет повысить точность моделирования на 34,38; 33,34 и 3,13 % по сравнению с методами: Машина опорных векторов, Логистическая регрессия и Случайный лес соответственно.Полученные результаты позволяют значительно сократить финансовые и временные затраты при изготовлении изделий методами аддитивных технологий. Применение инструментария искусственного интеллекта позволяет уменьшить трудоемкость и энергозатратность экспериментов по определению оптимальных характеристик порошковых материаловНа основі експериментально встановлених даних щодо параметрів мікроструктури, елементного та фракційного складу порошків титанових сплавів виділено чотири класи їх відповідності як вихідної сировини для адитивних технологій – матеріал з відмінними властивостями, оптимальними властивостями, в матеріалі можливі дефекти і бракований матеріал. Встановлено основні характеристики матеріалу, які визначають його приналежність до певного класу. Для реалізації процедур машинного навчання побудовано навчальну та тестову вибірки на основі 20 ознак, які характеризують кожен з чотирьох класів порошків титанових сплавів. Описано розроблений метод ідентифікації класу матеріалу, який базується на сумісному використанні поліному Колмогорова-Габора другого степеня та алгоритмі Випадкового лісу. На основі точності роботи в режимах навчання та застосування проведено експериментальне порівняння результатів роботи розробленого методу з результатами роботи існуючих методів: Випадкового лісу, Логістичної регресії та Машини опорних векторів. Наведено візуалізацію результатів роботи усіх досліджених методів.Розроблений метод керованого навчання дозволяє будувати моделі опрацювання великої кількості ознак кожного вхідного вектора. При цьому алгоритмом Випадкового лісу забезпечуються задовільні генералізуючі властивості при збереженні переваг додаткового підвищення точності на основі полінома Колмогорова-Габора.Експериментально встановлено основні переваги розробленого методу, зокрема щодо додаткового підвищення точності розв’язання задачі класифікації. Розроблений метод дозволяє підвищити точність моделювання на 34,38; 33,34 та 3,13 % порівняно з методами: Машина опорних векторів, Логістична регресія та Випадковий ліс відповідно.Отримані результати дозволяють значно скоротити фінансові та часові витрати під час виготовлення виробів методами адитивних технологій. Застосування інструментарію штучного інтелекту дозволяє зменшити трудомісткість та енерговитратність експериментів з визначення оптимальних характеристик порошкових матеріалі

Extensive evaluation of a new LC-MS/MS method to quantify monofluoroacetate toxin in the kidney

Monofluoroacetate (MFA) is a highly lethal toxin which causes death by inhibiting cellular ATP production. The heart and brain are the primary target organs. Acute death is attributed to cardiac fibrillation and/or convulsions. Although it occurs naturally in some plants, a major source of animal intoxication is access to sodium monofluoroacetate (NaMFA) pesticide which continues to be a concern in the US and around the world despite restricted use in some countries including the US. There are also concerns about misuse of this pesticide for malicious poisoning. Currently, a tissue-based diagnostic method for NaMFA intoxication in animals is lacking. There is a critical need by the veterinary diagnostic community for a simple, sensitive, and reliable tissue-based diagnostic test to confirm NaMFA poisoning in animals. We have developed and extensively evaluated a sensitive novel LC-MS/MS method suitable for this purpose. The limits of detection (LOD) and limits of quantitation (LOQ) are 1.7 ng/g and 5.0 ng/g, respectively. The accuracy and precision met or exceeded expectations. The method performance was verified using incurred kidney obtained from animal diagnostic cases. This novel kidney-based method is now available for clinical use and can help with diagnostic purposes, including detecting potential issues related to animal foods

Development of Machine Learning Method of Titanium Alloy Properties Identification in Additive Technologies

Based on the experimentally established data on the parameters of microstructure, elemental and fractional composition of titanium alloy powders, four classes of their conformity (a material with excellent properties, optimal properties, possible defects in the material and defective material) as source raw materials for the additive technologies are identified. The basic characteristics of the material, which determine its belonging to a certain class, are established. Training and test samples based on 20 features that characterize each of the four classes of titanium alloy powders for the implementation of machine learning procedures were built. The developed method for identification of the class of material, based on the use of the second-order Kolmogorov-Gabor polynomial and the Random Forest algorithm, is described. An experimental comparison of the developed method work results with existing methods: Random Forest, Logistic Regression, and Support Vectors Machines based on the accuracy of their work in the training and application modes was made. The visualization of the results of all the investigated methods was given.The developed supervised learning method allows constructing models for processing a large number of each input vector characteristics. In this case, the Random Forest algorithm provides satisfactory generalization properties while retaining the advantages of an additional increase of the accuracy based on the Kolmogorov-Gabor polynomial.The main advantages of the developed method, in particular, regarding the additional increase of the accuracy of the classification task solution, are experimentally determined. The developed method allows increasing the modeling accuracy by 34.38, 33.34 and 3.13 % compared with the methods: Support Vectors Machine, Logistic Regression, and Random Forest respectively.The obtained results allow one to considerably reduce financial and time expenses during the manufacture of products by additive technologies methods. The use of artificial intelligence tools can reduce the complexity and energy efficiency of experiments to determine the optimum characteristics of powder materials

Extensive Evaluation of a Method for Quantitative Measurement of Aflatoxins B1 and M1 in Animal Urine Using High-Performance Liquid Chromatography with Fluorescence Detection.

BackgroundAflatoxins (AFs) are common feed contaminants and are one of the common causes of toxin-related pet food poisoning and recalls.ObjectiveCurrently, there are no validated methods for the detection and quantitation of AFs in biological matrices to diagnose AF exposure in live animals. Following a successful intra-laboratory method development to quantify AFB1 and AFM1 in animal urine by HPLC with fluorescence detection (HPLC-FLD), the present study was conducted to extensively evaluate the method performance in an unbiased manner using blinded samples.MethodsThe evaluation included two stages. First, the performance was verified in the method-originating laboratory in a single-laboratory blinded method test (BMT-S) trial followed by a multi-laboratory blinded method test (BMT-M) trial.ResultsIn both trials, accuracy, repeatability, and reproducibility were satisfactory confirming the relatively good ruggedness and robustness of the method and ensuring that it will perform as expected if used by other laboratories in the future.ConclusionsWe extensively evaluated the performance of a quantitative method to detect AFB1 and AFM1 in animal urine by HPLC-FLD by two different laboratories in two separate BMT-S and BMT-M trials. Both BMT results demonstrated the satisfactory accuracy and precision of the method. It is now available to be adopted by other diagnostic laboratories for purposes of diagnosing AF intoxication in animals.HighlightsA simple urine-based diagnostic test method using HPLC-FLD that originated in a single laboratory now has passed a multi-laboratory evaluation and is now available to be shared with other diagnostic laboratories for purposes of diagnosing AF intoxication in animals so better treatment can be rendered