Особливості розподілу загальновиробничих витрат будівельного підприємства

The article considers the peculiarities of the distribution of total production costs, taking into account the specifics of the construction enterprises of Ukraine. It is established that the accounting processes are regulated by UAS 16 "Costs" and UAS 18 "Construction contracts", but in practice the implementation of  the distribution of overhead costs becomes a formal procedure due to insufficient definition and presentation in the current regulatory framework of the classification of costs. It is noted that in construction there are three types of cost of construction and installation work: estimated, which includes regulatory costs due to estimated norms and current prices; planned, which includes the cost of construction and installation work and is determined on the basis of technical and economic calculations using economically justified norms and standards of costs for construction and installation work under normal capacity of the construction company and the actual, including the actual costs of the construction company, incurred during construction and installation work.  This feature leads to the possibility of significant differences in the actual and estimated cost of construction. The schematic connection of the classification of costs by economic elements and costing items in calculating the cost of construction and installation work is given. It is determined that the improvement of accounting for total production costs should be an element of strategic management in the construction company as there is a tendency to increase in recent years. Carrying out the correct distribution of  total production costs requires further development of regulatory and methodological framework, firstly, by improving the classification of indirect costs with the development of criteria for determining their fixed and variable part, and secondly, developing criteria for selecting the optimal distribution base of construction enterprises. It is considered promising to use information technology for more accurate calculations and improve the working conditions of analysts in the distribution of  total production costs.У статті розглянуто особливості  розподілу загальновиробничих витрат  з врахуванням специфіки діяльності  будівельних підприємств України. Встановлено, що проведення  облікових процесів регламентується П(С)БО 16 «Витрати»  та П(С)БО 18 «Будівельні контракти», але практично здійснення  розподілу  загальновиробничих витрат  перетворюється на формальну процедуру у зв’язку з  недостатнім  визначенням та представленням   у  чинній нормативній базі класифікаційних ознак  витрат.  Зазначено, що у будівництві розрізняють три види вартості будівельних і  монтажних робіт: кошторисну, яка включає нормативні витрати, обумовлені розрахунковими нормами та поточними цінами; планову, яка включає вартість будівельних і монтажних робіт та визначається на основі техніко-економічних розрахунків з використанням економічно обґрунтованих норм та нормативів витрат на будівельні і монтажні роботи за нормальної потужності будівельного підприємства; фактичну,  яка включає  фактичні витрати будівельного підприємства, що виникли під час виконання  будівельних і монтажних робіт. Зазначена особливість  призводить до можливості  виникнення істотних відмінностей фактичної та кошторисної вартості будівництва.  Наведено  схематичний зв’язок  класифікації витрат за економічними елементами і статтями калькулювання  при  обчисленні  собівартості будівельних і монтажних робіт. Визначено, що вдосконалення процедури обліку загальновиробничих витрат, яка є трудомісткою, та в певній мірі невизначеною,  має  бути елементом стратегічного управління на будівельному підприємстві оскільки  останніми роками простежується тенденція  до зростання непрямих витрат.  При цьому здійснення коректного розподілу загальновиробничих витрат потребує подальшого розвитку нормативно–методологічної  бази, по -перше, шляхом вдосконалення класифікації непрямих витрат з виокремленням їх постійної та змінної частини, по -друге, розробки критеріїв вибору оптимальної  бази розподілу, яка повинна відповідати особливостям виробничої діяльності підприємств будівництва

Influence of socioeconomic factors on pregnancy outcome in women with structural heart disease

OBJECTIVE: Cardiac disease is the leading cause of indirect maternal mortality. The aim of this study was to analyse to what extent socioeconomic factors influence the outcome of pregnancy in women with heart disease.  METHODS: The Registry of Pregnancy and Cardiac disease is a global prospective registry. For this analysis, countries that enrolled ≥10 patients were included. A combined cardiac endpoint included maternal cardiac death, arrhythmia requiring treatment, heart failure, thromboembolic event, aortic dissection, endocarditis, acute coronary syndrome, hospitalisation for cardiac reason or intervention. Associations between patient characteristics, country characteristics (income inequality expressed as Gini coefficient, health expenditure, schooling, gross domestic product, birth rate and hospital beds) and cardiac endpoints were checked in a three-level model (patient-centre-country).  RESULTS: A total of 30 countries enrolled 2924 patients from 89 centres. At least one endpoint occurred in 645 women (22.1%). Maternal age, New York Heart Association classification and modified WHO risk classification were associated with the combined endpoint and explained 37% of variance in outcome. Gini coefficient and country-specific birth rate explained an additional 4%. There were large differences between the individual countries, but the need for multilevel modelling to account for these differences disappeared after adjustment for patient characteristics, Gini and country-specific birth rate.  CONCLUSION: While there are definite interregional differences in pregnancy outcome in women with cardiac disease, these differences seem to be mainly driven by individual patient characteristics. Adjustment for country characteristics refined the results to a limited extent, but maternal condition seems to be the main determinant of outcome

Идентификация многорежимной модели авиационных двигателей вертолетов в полетных режимах с применением модифицированного градиентного алгоритма обучения радиально-базисных нейронных сетей

Владов, С. І. Ідентифікація багаторежимної моделі авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах з використанням модифікованого градієнтного алгоритму навчання радіально-базисних нейронних мереж / Владов С. І., Дєрябіна І. О., Гусарова О. В., Пилипенко Л. М., Пономаренко А. В. // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 4 (79). - С. 52-63. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.4.6.Розглянуто розв’язання прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою їх багаторежимних моделей з використанням класичного методу – методу найменших квадратів і нейромережевого методу – шляхом побудови нейронної мережі відповідно до вихідних даних. Використовано такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Для досягнення поставленої мети та зменшення помилки ідентифікації багаторежимної моделі авіаційного газотурбінного двигуна у роботі запропоновано використання нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання, що полягає у динамічній зміні структури нейронної мережі у процесі навчання, а для виключення ситуацій, коли параметри елементів стають близькими один до одного, введено коефіцієнт взаємного припинення елементів. При розв’язанні прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів показано, що похибка ідентифікації багаторежимної моделі авіаційних газотурбінних вертольотів (на прикладі авіаційного двигуна ТВ3-117) за допомогою персептрона при обчисленні окремих параметрів двигуна не перевищила 0,63 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – 0,74 %, для нейронної мереж радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – 0,47 %, у той час як для класичного методу (методу найменших квадратів) вона складає близько 1 % у розглянутому діапазоні зміни режимів роботи двигуна. Порівняльний аналіз нейромережевих і класичного методів ідентифікації в умовах дії шумів показує, що нейромережеві методи більш робастні до зовнішніх збурень: для рівня шуму σ = 0,025 похибка ідентифікації параметрів авіаційного двигуна ТВ3-117 при використанні персептрона зростає з 0,63 до 0,84 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – з 0,74 до 0,86 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – з 0,47 до 0,65 %, а для методу найменших квадратів – з 0,99 до 2,14 %.This work is devoted to solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines in flight modes using their multi-mode models using the classical method – least squares method and the neural network method – by constructing a neural network in accordance with the initial data. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. To achieve this goal and reduce the identification error of aircraft gas turbine engine multi-mode model, the use of radial-basis functions neural network with a modified gradient training algorithm is proposed, which consists in dynamically changing the structure of the neural network in the learning process, and to exclude situations when the parameters of the elements are close to each other. to a friend, the coefficient of mutual intersection of elements is introduced. When solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines, it was shown that the error in identifying a multi-mode model of helicopters aircraft gas turbine (using the example of the TV3-117 aircraft engine) using a perceptron when calculating individual engine parameters did not exceed 0.63 %; for radial-basis functions neural network – 0.74 %, for radial-basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – 0.47 %, while for the classical method (least squares method) it is about 1% in the considered the range of change of engine operating modes. Comparative analysis of neural network and classical identification methods under noise action shows that neural network methods are more robust to external disturbances: for a noise level σ = 0.025, the error in identifying parameters of an aircraft engine TV3-117 when using a perceptron increases from 0.63 to 0.84%; for radial-basis functions neural network – from 0.74 to 0.86 %; for radial basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – from 0.47 to 0.65 %, and for the least squares method – from 0.99 to 2.14 %.Рассмотрено решение прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов в полетных режимах с помощью их многорежимных моделей с использованием классического метода – метода наименьших квадратов и нейросетевого метода – путем построения нейронной сети в соответствии с исходными данными. Использованы следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Для достижения поставленной цели и уменьшения ошибки идентификации многорежимной модели авиационного газотурбинного двигателя в работе предложено использование нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения, заключающийся в динамическом изменении структуры нейронной сети в процессе обучения, а для исключения ситуаций, когда параметры элементов близки друг к другу, введен коэффициент взаимного пересечения элементов. При решении прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов показано, что погрешность идентификации многорежимной модели авиационных газотурбинных вертолетов (на примере авиационного двигателя ТВ3- 117) с помощью персептрона при вычислении отдельных параметров двигателя не превысила 0,63 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – 0,74 %, для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – 0,47 %, в то время как для классического метода (метода наименьших квадратов) она составляет около 1 % в рассматриваемом диапазоне смены режимов работы двигателя. Сравнительный анализ нейросетевых и классических методов идентификации в условиях действия шумов показывает, что нейросетевые методы более робастны к внешним возмущениям: для уровня шума σ = 0,025 погрешность идентификации параметров авиационного двигателя ТВ3-117 при использовании персептрона возрастает с 0,63 до 0,84 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – с 0,74 до 0,86 %; для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – с 0,47 до 0,65 %, а для метода наименьших квадратов – с 0,99 до 2,14 %

Of using artificial neural networks in modern training systems “crew-helicopter-environment”

Бойко, С. М. Аспекти використання штучних нейронних мереж у сучасних тренажерних системах «екіпаж-вертоліт-середовище» / Бойко С. М., Олійник Ю. Л., Журід В. І. та ін. // Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Сер.: Технічні науки. – 2021. – Т. 32 (71), № 2, ч. 1. - С. 26-30. - DOI: https://doi.org/10.32838/2663-5941/2021.2-1/06.Досліджено питання покращення тренажерної бази для підготовки та підвищення кваліфікації пілотів вертольотів. Зазначено, що режими роботи авіаційних тренажерів, а особливо тренажерних систем «екіпаж-вертоліт-середовище», мають дуже складну і розгалужену структуру, а технологічні процеси дуже складні і залежать від багатьох факторів. Запропоновано використання штучних нейронних мереж у сучасних тренажерних системах «екіпаж-вертоліт-середовище».Air transport has a positive impact on the development of tourism business and international trade. Today, more than 52% of international tourist travel is carried out by air. The developed aviation industry contributes to increasing the investment attractiveness of the country and expanding opportunities for international companies to operate in its territory. Air transport also provides extremely fast delivery of valuable and perishable goods to the destination, which is why it is widely used by large leading international logistics companies. Within the framework of the Aviation Strategy, tasks should be solved, among others, in the following main areas: improving the level of air transport safety, development of the air navigation system, professional training, research. The reason for the occurrence of a special situation, as a rule, is related to the violation or non-compliance with the requirements of regulations governing flight operations. However, the immediate cause of the accident in most aviation accidents is due to the erroneous actions of the crew in the development of a special situation. From this we can conclude that the issued recommendations, aimed mainly at improving the level of professional training of flight crew, do not achieve their goal, as they focus on imperfect methods of training helicopter pilots and a weak training base. Therefore, it is necessary and urgent to improve the training base for training and retraining of helicopter pilots. Meanwhile, the modes of operation of aircraft simulators, and especially training systems "crew-helicopter-environment", has a very complex and branched structure, and technological processes are very complex and depend on many factors, forecasting, which is a difficult and difficult task. The use of artificial neural networks in modern training systems "crew-helicopter-environment" is proposed.Исследованы вопросы улучшения тренажерной базы для подготовки и повышения квалификации пилотов вертолетов. Отмечено, что режимы работы авиационных тренажеров, особенно тренажерных систем «экипаж-вертолет-среда», имеют очень сложную и разветвленную структуру, а технологические процессы очень сложны и зависят от многих факторов. Предложено использование искусственных нейронных сетей в современных тренажерных системах «экипаж-вертолет-среда»

Problems of aviation safety in the operation of unmanned aircraft

Бойко, С. М. Проблематика авіаційної безпеки під час експлутації безпілотних літальних апаратів / Бойко С. М., Ножнова М. О., Стущанський Ю. В. та ін. // Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Сер.: Технічні науки. – 2021. – Т. 32 (71), № 6. - С. 5-8. - DOI: https://doi.org/10.32838/2663-5941/2021.6/02.Розглянуто питанням безпеки застосування та експлуатації безпілотних літальних апаратів, що є серйозною науково-технічною проблемою в контексті забезпечення безаварійного застосування БПЛА, що виключає неконтрольоване падіння БПЛА на землю і пов’язане із цим ненавмисне завдання шкоди життю, здоров’ю людей та їхньому майну на землі. Незважаючи на ряд заходів, що вже застосовуються у світі для регулювання питань застосування та експлуатації БПЛА, дрони залишаються загрозою повітряному руху, і з кожним роком це питання стає більш актуальним. Обґрунтовано необхідність подальшого вивчення та вдосконалення питання авіаційної безпеки в контексті льотної експлуатації безпілотних літальних апаратів та запропоновано надалі у формуванні підходів до проєктування та льотної експлуатації безпілотних літальних апаратів ураховувати можливість примусового коригування траєкторії їхнього руху з метою попередження авіаційних інцидентів.In the context of the world economy, air transport today, among other characteristics, is characterized by high technological complexity of vehicles, increasing the safety of air transport, strengthening measures to protect aviation from acts of illegal interference and development of modern multimodal transport technologies and infrastructure for various modes of transport. Meanwhile, the uncontrolled proliferation of UAVs around the world, along with the associated risks associated with aircraft, other property, human lives, privacy, intrusion, and security, require new regulatory regulation. A number of publications pay a lot of attention to the safety of use and operation of unmanned aerial vehicles (UAVs) is a serious scientific and technical problem in the context of ensuring the safe use of UAVs, which eliminates uncontrolled drones falling to the ground and the associated unintentional harm people and their property on earth. But statistics show that despite a number of measures already in place around the world to regulate the use and operation of UAVs, drones remain a threat to air traffic, and this issue is becoming more relevant every year. Due to the fact that drones are becoming an integral part of today, it is important to develop technologies that allow not only to identify the drone, but also to forcibly control it if it violates the rules of airspace use. It is important that such monitoring systems be improved and integrated into the air traffic control system in the future. This will increase the level of flight safety of aircraft, which is the highest priority for all airspace users and aviation market participants. Thus, the article substantiates the need for further study and improvement of aviation safety in the context of flight operation of unmanned aerial vehicles and proposes in the future, when forming approaches to the design and flight operation of unmanned aerial vehicles to take into account the possibility of forcible adjustment of their trajectory.Рассмотрены вопросы безопасности применения и эксплуатации беспилотных летательных аппаратов, что является серьезной научно-технической проблемой в контексте обеспечения безаварийного применения БПЛА, что исключает неконтролируемое падение БПЛА на землю и связанный с этим непреднамеренный ущерб жизни, здоровью людей и их имуществу на земле. Несмотря на ряд мер, уже применяемых в мире для регулирования вопросов применения и эксплуатации БПЛА, дроны остаются угрозой воздушному движению, и с каждым годом этот вопрос становится более актуальным. Обоснована необходимость дальнейшего изучения и усовершенствования вопроса авиационной безопасности в контексте летной эксплуатации беспилотных летательных аппаратов и предложено в формировании подходов к проектированию и летной эксплуатации беспилотных летательных аппаратов учитывать возможность принудительной корректировки траектории их движения с целью предупреждения авиационных инцидентов

Variations in myo-inositol in fronto-limbic regions and clinical response to electroconvulsive therapy in major depression

Though electroconvulsive therapy (ECT) is an established treatment for severe depression, the neurobiological factors accounting for the clinical effects of ECT are largely unknown. Myo-inositol, a neurometabolite linked with glial activity, is reported as reduced in fronto-limbic regions in patients with depression. Whether changes in myo-inositol relate to the antidepressant effects of ECT is unknown. Using magnetic resonance spectroscopy ((1)H-MRS), we measured dorsomedial anterior cingulate cortex (dmACC) and left and right hippocampal myo-inositol in 50 ECT patients (mean age: 43.78, 14 SD) and 33 controls (mean age: 39.33, 12 SD) to determine cross sectional effects of diagnosis and longitudinal effects of ECT. Patients were scanned prior to treatment, after the second ECT and at completion of the ECT index series. Controls were scanned twice at intervals corresponding to patients’ baseline and end of treatment scans. Myo-inositol increased over the course of ECT in the dmACC (p = 0.042). A significant hemisphere by clinical response effect was observed for the hippocampus (p=0.003) where decreased myo-inositol related to symptom improvement in the left hippocampus. Cross-sectional differences between patients and controls at baseline were not detected. Changes in myo-inositol observed in the dmACC in association with ECT and in the hippocampus in association with ECT-related clinical response suggest the mechanisms of ECT could include gliogenesis or a reversal of gliosis that differentially affect dorsal and ventral limbic regions. Change in dmACC myo-inositol diverged from control values with ECT suggesting compensation, while hippocampal change suggested normalization