Supply and demand in the labor market: personnel development, organizational-behavioral aspect, forecasting

The book is prepared by a team of authors within the framework of the international TEMPUS Project «ICo-op». The book is dedicated to the study of the features of tools to focused demand and supply in the labor market. The authors summarized Ukrainian and foreign experience of studying processes related with the peculiarities of research leadership and entrepreneurship in the context of human capital. Particular attention is paid to the development of professional competence of future engineers and productivity already operating engineers and technical staff. The problems of development of methods and models of personal development, forecasting labor market needs based on professional competency profiles are considered. For students, researchers and teachers of universities and for enterprise managers, entrepreneurs-innovators

Correlation analysis of world cryptovality volatility

У світі, де жодна країна, ринок чи економіка не є відокремленими, взаємозв’язок стає фундаментальною ознакою майже всіх соціальних та економічних систем. У випадку цифрових активів, таких, як криптовалюти, вплив взаємозв’язку на їх продуктивність і цінову траєкторію посилюється. Вивчення цих явищ є важливим для розуміння процесів, які керують крипторинками. Мета статті полягає в оцінювання тісноти зв’язку між провідними криптовалютами світу. Для досягнення поставленої мети розглянуто поняття «криптовалюти» та «блокчейну», їх історія та особливості. Досліджено засади виникнення першої криптовалюти – Bitcoin та проаналізовано динаміку зміни його ціни з 2015 до 2021 року. Здійснено порівняння ціни на Ethereum, XRP та основні фінансові активи. Визначено 20 найкращих криптовалют на певний момент часу з їх ціною, капіталізацією та змінами вартості за останній день і тиждень. На основі даних веб-сайту Hackernoon, дослідженнях Ларрі Чермака та криптовалютного видання The Block первинно визначено, що найсильніші криптовалюти взаємозалежні або слідують найважливішій криптовалюті – біткоїну. Розглянуто коефіцієнт Пірсона, на основі якого визначено силу кореляції між одинадцятьма провідними криптовалютами, частина даних, була представлена у вигляді довірчого інтервалу. З’ясовано, що Ethereum і Litecoin мають найсильнішу асоціацію з Bitcoin, cильна позитивна кореляція спостерігається і між «молодшими» криптовалютами Binance Coin, Tron, Cardano, Bitcoin Cash. Виявлено низьку (від’ємну) кореляцію між Tether чи USDC. Визначено основні фактори, що впливають на ціну криптовалюти. З’ясовано, що альтернативні криптовалюти мають нижчу кореляцію з біткоїном У періоди зростання ціни, хоча відмінності не є великі, а у період зниження цін сила кореляції біткоїна з іншими криптовалютами значно зростає, в більшості випадків навіть досягає дуже сильного зв’язку. Окремо визначено і вплив соціальних мереж, таких, як Google+ та Twitter, на ціну криптовалюти. Запропонований аналіз дозволяє зрозуміти динаміку на ринках криптовалют і різні процеси, які впливають на їх ефективність.In the world there no country, market or economy which is separated, and interconnection is becoming a fundamental feature of almost all social and economic systems. In the case of digital assets, such as cryptocurrencies, the impact of the relationship on their performance and price trajectory increases. The investigation of these phenomena is important for understanding the processes that govern cryptocurrencies. The objective of this paper is to assess the tightness of the relationship between the worldʼs leading cryptocurrencies. In order to achieve this goal, the concepts of «cryptocurrency» and «blockchain», their history and features are considered. The principles of the first cryptocurrency – Bitcoin – are studied and the dynamics of changes in its price from 2015 to 2021 are analyzed. The price of Ethereum, XRP and major financial assets is compared. The best 20 cryptocurrencies at a certain time are identified with their price, capitalization and value changes over the last day and week. Based on the data from the Hackernoon website, research by Larry Chermak and the cryptocurrency publication The Block, it is determined that the strongest cryptocurrencies are interdependent or follow the most important cryptocurrency – bitcoin. Pearsonʼs coefficient is considered. On its basis the correlation strength between eleven leading cryptocurrencies is determined, the part of the data are presented as a confidence interval. It is found that Ethereum and Litecoin have the strongest association with Bitcoin. Coin, Tron, Cardano, Bitcoin Cash, however, have low (negative) correlation between Tether or USDC. The main factors influencing the price of cryptocurrency are identified. It is also determined that alternative cryptocurrencies have lower correlation with bitcoin during periods of price growth, although the differences are not large, and during price decline the strength of bitcoinʼs correlation with other cryptocurrencies increases significantly, in most cases it reaches even very strong connection. The influence of social networks such as Google+ and Twitter on the price of cryptocurrency is determined as well. The proposed analysis makes it possible to understand the dynamics of cryptocurrency markets and the various processes that affect their efficiency

The scientific-methodical approach to assessing the investment attractiveness of territories

Поглиблення міжнародної інтеграції й розширення економічного співробітництва призводить до посилення впливу зовнішніх чинників на соціально-економічний розвиток окремих країн, серед яких особливе місце займають інвестиції. Приплив іноземного капіталу полегшує вирішення багатьох проблем, що стоять перед країною-імпортером капіталу, тому залучення й ефективне включення іноземних інвестицій в систему чинників економічного зростання є найважливішим стратегічним й тактичним завданням будь- якої європейської країни. Стаття має на меті оцінити інвестиційну привабливість країн Північної Європи та ступінь зв’язку між її основними вимірами, визначивши для цього внутрішні та зовнішні чинники. Зовнішні чинники характеризуються здатністю країни залучати нові ресурси. У цьому контексті враховується відкритість економіки, ПІІ та кількість іноземних туристів. Внутрішні виміри включають п’ять груп індикаторів: соціально-економічні, інфраструктурні, інноваційно-дослідні, енергетичні ресурси та сільськогосподарські. На основі ентропійних методів було розроблено підхід до оцінювання ступеня зв’язку між основними вимірами інвестиційної привабливості. Країнами, які були предметами дослідження за період 2000–2021 років, були Фінляндія, Норвегія, Естонія, Литва та Латвія. Проаналізовані дані отримані зі Світового банку даних. Висновки показали, що найвищий ступінь зв’язку інтегрованої інвестиційної привабливості у 2010–2021 роках найбільш інвестиційно привабливими були Латвія та Естонія. У 2020 році найнижчу інтегральну оцінку мали Україна та Норвегія через пандемію Covid-19. Країни, які на сьогодні мають досить високі економічні показники та політичну стійкість (Фінляндія та Норвегія), не є ІП через перенасиченість ринку капіталу. Для України найбільш дестабілізуючими інвестиційну привабливість індикаторами були впровадження інновацій та проведення наукових досліджень. Кількість науковців з 2010 року до 2021 знизилась втричі, а кількість витрат на дослідження та розробку у співвідношенні до ВВП удвічі. Результати попарного та інтегрованого оцінювання координації та взаємозвʼязок між основними вимірами інвестиційної привабливості дозволив виявити як позитивні, так і негативні тенденції її зміни, обґрунтовуючи державну політику підвищення інвестиційної привабливості.The deepening of international integration and the expansion of economic cooperation leads to the strengthening of the influence of external factors on the socio-economic development of individual countries among which investments occupy a special place. The inflow of foreign capital facilitates the solution of many problems faced by the country-importer of capital, therefore the attraction and effective inclusion of foreign investments in the system of factors of economic growth is the most important strategic and tactical task of any European country. The article aims to assess the investment attractiveness of Northern European countries and the degree of connection between its main dimensions, identifying internal and external factors for this. External factors are characterized by the countryʼs ability to attract new resources. In this context, the openness of the economy, FDI and the number of foreign tourists are taken into account. Internal dimensions include five groups of indicators: socio-economic, infrastructural, innovative and research, energy resources and agricultural. On the basis of entropy methods, an approach was developed to assess the degree of connection between the main dimensions of investment attractiveness. The countries that were the subjects of the study for the period 2000–2021 were Finland, Norway, Estonia, Lithuania and Latvia. The analyzed data were obtained from the World Data Bank. The conclusions showed that the highest degree of connection of integrated investment attractiveness in 2010–2021 was the most attractive for investment in Latvia and Estonia. In 2020, Ukraine and Norway had the lowest integrated score due to the Covid-19 pandemic. Countries that today have fairly high economic indicators and political stability (Finland and Norway) are not IPs due to the oversaturation of the capital market. For Ukraine, the most destabilizing indicators of investment attractiveness were the introduction of innovations and the conducting of scientific research. Thus, the number of scientists from 2010 to 2021 decreased by three times, and the amount of research and development expenditures in relation to GDP doubled. The results of the paired and integrated assessment of coordination and the relationship between the main dimensions of investment attractiveness allowed to reveal both positive and negative trends of its change, justifying the state policy of increasing investment attractiveness

Розробка методу контролю перевантаження телекомунікаційної мережі на основі нейронної моделі

The circuit of congestion control using feedback by the sign of function of sensitivity to telecommunications network performance was considered. To determine a given function, the use of a simple neural network model of a dynamic system was proposed. Control over the existence or a threat of congestion is executed based on the analysis of the length of a queue at the side of information receiver. To analyze the system, the cost function was determined as the objective function of congestion existence. The proposed algorithm of optimal control ensures the formation of a control signal in such a way that the system output should maximally match the pre-established features – the key indicators for network efficiency. The congestion control circuit with the feedback based on the sign of sensitivity of the function of system performance was developed. The sign of performance sensitivity provides an optimal direction to configure the data source rate.The neural model for a multi-step prediction of the state of the queue at the side of the telecommunication network receiver was proposed. If the neural network is configured to monitor the dynamics of the system and shows that the quadratic error is negligible, it is believed that the executed step corresponds to the system output, predicted in advance.The algorithm of additive increase/multiple decrease, which determines the change of the data source rate, depending on the sign of function of sensitivity of performance indicator was proposed. This algorithm is an alternative system of congestion prediction and flow control based on the threshold queue filling.A comparative analysis of the effectiveness of controlling circuits for congestion detection based on queues and on the function of sensitivity of telecommunication network performance was performed. It was shown that the magnitude of the queue and fluctuation in the source rate is smaller than that for the queue-based circuit.Results from modeling the performance of the proposed circuit show that the circuit based on a sensitivity function has better key performance indicators in comparison with the conventional circuit of queue threshold selectionРассмотрена схема контроля перегрузок с использованием обратной связи по знаку функции чувствительности производительности телекоммуникационной сети. Для определения данной функции предложено использование простой нейронной сетевой модели динамической системы. Контроль наличия или угрозы перегрузки осуществляется на основе анализа длины очереди на стороне приемника информации. Для анализа системы определена функция стоимости как целевая функция наличии перегрузки. Предложенный алгоритм оптимального управления обеспечивает формирование управляющего сигнала таким образом, чтобы выход системы соответствовал как можно ближе заранее установленным характеристикам – ключевым показателям эффективности сети. Разработана схема контроля перегрузки с обратной связью по знаку чувствительности функции производительности системы. Знак чувствительности производительности предоставляет оптимальное направление для настройки скорости источника данных.Предложена нейронная модель для многошагового предсказания состояния очереди на стороне приемника телекоммуникационной сети. Если нейронная сеть настроена на отслеживание динамики системы и показывает, что квадратичная ошибка незначительна, считается, что выполненный шаг соответствует заранее предусмотренному выходу системы.Предложен алгоритм аддитивного увеличения / множественного уменьшения, который определяет изменение скорости источника данных в зависимости от знака функции чувствительности показателя производительности. Данный алгоритм является альтернативой системы прогнозирования перегрузки и управление потоком, основанной на пороговом заполнении очереди.Проведен сравнительный анализ эффективности управляющих схем обнаружения перегрузки на основе очередей и на основе функции чувствительности производительности телекоммуникационной сети. Показано, что величина очереди и колебания скорости источника меньше для схемы на основе чувствительности, чем для схемы на основе очереди.Результаты моделирования производительности предложенной схемы показывают, что схема на основе функции чувствительности имеет лучшие ключевые показатели эффективности по сравнению с обычной схемой выбора порога очередиРозглянута схема контролю перевантажень з використанням зворотного зв’язку по знаку функції чутливості продуктивності телекомунікаційної мережі. Для визначення даної функції запропоновано використання простої нейронної мережної моделі динамічної системи. Контроль наявності або загрози перевантаження здійснюється на основі аналізу довжини черги на стороні приймача інформації. Для аналізу системи визначена функція вартості як цільова функція наявності перевантаження. Запропонований алгоритм оптимального управління забезпечує формування керуючого сигналу таким чином, щоб вихід системи відповідав як можна ближче заздалегідь встановленим характеристикам – ключовим показникам ефективності мережі. Розроблена схема контролю перевантаження зі зворотним зв’язком по знаку чутливості функції продуктивності системи. Знак чутливості продуктивності надає оптимальний напрям для налаштування швидкості джерела даних.Запропонована нейронна модель для багатокрокового передбачення стану черги на стороні приймача телекомунікаційної мережі. Якщо нейронна мережа налаштована на відслідковування динаміки системи і показує, що квадратична помилка є незначною, вважається, що виконаний крок відповідає наперед передбаченому виходу системи.Запропонований алгоритм адитивного збільшення / множинного зменшення, який визначає зміну швидкості джерела даних в залежності від знаку функції чутливості показника продуктивності. Даний алгоритм є альтернативою системи прогнозування перевантаження і керування потоком, заснованої на пороговому заповненні черги.Проведено порівняльний аналіз ефективності керуючих схем виявлення перевантаження на основі черг і на основі функції чутливості продуктивності телекомунікаційної мережі. Показано, що величина черги і коливання швидкості джерела менші для схеми на основі чутливості, ніж для схеми на основі черги.Результати моделювання продуктивності запропонованої схеми показують, що схема на основі функції чутливості має кращі ключові показники ефективності в порівнянні зі звичайною схемою вибору порога черг

Розробка методу контролю перевантаження телекомунікаційної мережі на основі нейронної моделі

The circuit of congestion control using feedback by the sign of function of sensitivity to telecommunications network performance was considered. To determine a given function, the use of a simple neural network model of a dynamic system was proposed. Control over the existence or a threat of congestion is executed based on the analysis of the length of a queue at the side of information receiver. To analyze the system, the cost function was determined as the objective function of congestion existence. The proposed algorithm of optimal control ensures the formation of a control signal in such a way that the system output should maximally match the pre-established features – the key indicators for network efficiency. The congestion control circuit with the feedback based on the sign of sensitivity of the function of system performance was developed. The sign of performance sensitivity provides an optimal direction to configure the data source rate.The neural model for a multi-step prediction of the state of the queue at the side of the telecommunication network receiver was proposed. If the neural network is configured to monitor the dynamics of the system and shows that the quadratic error is negligible, it is believed that the executed step corresponds to the system output, predicted in advance.The algorithm of additive increase/multiple decrease, which determines the change of the data source rate, depending on the sign of function of sensitivity of performance indicator was proposed. This algorithm is an alternative system of congestion prediction and flow control based on the threshold queue filling.A comparative analysis of the effectiveness of controlling circuits for congestion detection based on queues and on the function of sensitivity of telecommunication network performance was performed. It was shown that the magnitude of the queue and fluctuation in the source rate is smaller than that for the queue-based circuit.Results from modeling the performance of the proposed circuit show that the circuit based on a sensitivity function has better key performance indicators in comparison with the conventional circuit of queue threshold selectionРассмотрена схема контроля перегрузок с использованием обратной связи по знаку функции чувствительности производительности телекоммуникационной сети. Для определения данной функции предложено использование простой нейронной сетевой модели динамической системы. Контроль наличия или угрозы перегрузки осуществляется на основе анализа длины очереди на стороне приемника информации. Для анализа системы определена функция стоимости как целевая функция наличии перегрузки. Предложенный алгоритм оптимального управления обеспечивает формирование управляющего сигнала таким образом, чтобы выход системы соответствовал как можно ближе заранее установленным характеристикам – ключевым показателям эффективности сети. Разработана схема контроля перегрузки с обратной связью по знаку чувствительности функции производительности системы. Знак чувствительности производительности предоставляет оптимальное направление для настройки скорости источника данных.Предложена нейронная модель для многошагового предсказания состояния очереди на стороне приемника телекоммуникационной сети. Если нейронная сеть настроена на отслеживание динамики системы и показывает, что квадратичная ошибка незначительна, считается, что выполненный шаг соответствует заранее предусмотренному выходу системы.Предложен алгоритм аддитивного увеличения / множественного уменьшения, который определяет изменение скорости источника данных в зависимости от знака функции чувствительности показателя производительности. Данный алгоритм является альтернативой системы прогнозирования перегрузки и управление потоком, основанной на пороговом заполнении очереди.Проведен сравнительный анализ эффективности управляющих схем обнаружения перегрузки на основе очередей и на основе функции чувствительности производительности телекоммуникационной сети. Показано, что величина очереди и колебания скорости источника меньше для схемы на основе чувствительности, чем для схемы на основе очереди.Результаты моделирования производительности предложенной схемы показывают, что схема на основе функции чувствительности имеет лучшие ключевые показатели эффективности по сравнению с обычной схемой выбора порога очередиРозглянута схема контролю перевантажень з використанням зворотного зв’язку по знаку функції чутливості продуктивності телекомунікаційної мережі. Для визначення даної функції запропоновано використання простої нейронної мережної моделі динамічної системи. Контроль наявності або загрози перевантаження здійснюється на основі аналізу довжини черги на стороні приймача інформації. Для аналізу системи визначена функція вартості як цільова функція наявності перевантаження. Запропонований алгоритм оптимального управління забезпечує формування керуючого сигналу таким чином, щоб вихід системи відповідав як можна ближче заздалегідь встановленим характеристикам – ключовим показникам ефективності мережі. Розроблена схема контролю перевантаження зі зворотним зв’язком по знаку чутливості функції продуктивності системи. Знак чутливості продуктивності надає оптимальний напрям для налаштування швидкості джерела даних.Запропонована нейронна модель для багатокрокового передбачення стану черги на стороні приймача телекомунікаційної мережі. Якщо нейронна мережа налаштована на відслідковування динаміки системи і показує, що квадратична помилка є незначною, вважається, що виконаний крок відповідає наперед передбаченому виходу системи.Запропонований алгоритм адитивного збільшення / множинного зменшення, який визначає зміну швидкості джерела даних в залежності від знаку функції чутливості показника продуктивності. Даний алгоритм є альтернативою системи прогнозування перевантаження і керування потоком, заснованої на пороговому заповненні черги.Проведено порівняльний аналіз ефективності керуючих схем виявлення перевантаження на основі черг і на основі функції чутливості продуктивності телекомунікаційної мережі. Показано, що величина черги і коливання швидкості джерела менші для схеми на основі чутливості, ніж для схеми на основі черги.Результати моделювання продуктивності запропонованої схеми показують, що схема на основі функції чутливості має кращі ключові показники ефективності в порівнянні зі звичайною схемою вибору порога черг

European Countries Step-up Humanitarian and Medical Assistance to Ukraine as the Conflict Continues

Copyright © 2022 by SAGE Publications Inc unless otherwise noted. Manuscript content on this site is licensed under Creative Commons LicensesOn the 24th of February 2022, the Russian Federation began an unprovoked invasion of Ukraine, marking the biggest military attack in Europe since the second world war. Over 4 million people have fled their homeland within the first month of the war and have triggered a large refugee crisis with impacts far beyond the Ukrainian border. People in the neighboring countries have shown tremendous support by stepping forward to donate food, clothes, medications, money, and other essential supplies. The governments and other regional stakeholders have also been supportive in accommodating and easing regulations for the incoming refugees. Herein, we summarize the humanitarian measures and medical donations that have been made by European countries as they stepped up their efforts to provide refugees with all necessary basic services. We further highlight potential oncoming challenges in Ukraine and the host countries along with relevant solutions to these challenges. The current scenario highlights the need for multi-party and multi-level collaborations (both public and private) to tackle the emerging situation.publishersversionPeer reviewe

War Psychiatry : Identifying and Managing the Neuropsychiatric Consequences of Armed Conflicts

Funding Information: We would like to acknowledge the support and contributions of The ECOMSIR Collaborative (European Collaboration of Medical Students in Research), a non-profit, non-governmental student collaboration. The support of Riga Stradins University (RSU) is also greatly acknowledged. The author(s) received no financial support for the research, authorship, and/or publication of this article. Publisher Copyright: © The Author(s) 2022.War refugees and veterans have been known to frequently develop neuropsychiatric conditions including depression, post-traumatic stress disorder (PTSD), and anxiety disorders that tend to leave a long-lasting scar and impact their emotional response system. The shear stress, trauma, and mental breakdown from overnight displacement, family separation, and killing of friends and families cannot be described enough. Victims often require years of mental health support as they struggle with sleep difficulties, recurring memories, anxiety, grief, and anger. Everyone develops their coping mechanism which can involve dependence and long-term addiction to alcohol, drugs, violence, or gambling. The high prevalence of mental health disorders during and after the war indicates an undeniable necessity for screening those in need of treatment. For medical health professionals, it is crucial to identify such vulnerable groups who are prone to developing neuropsychiatric morbidities and associated risk factors. It is pivotal to develop and deploy effective and affordable multi-sectoral collaborative care models and therapy, which primarily depends upon family and primary care physicians in the conflict zones. Herein, we provide a brief overview regarding the identification and management of vulnerable populations, alongside discussing the challenges and possible solutions to the same.publishersversio

The June 2016 Optical and Gamma-Ray Outburst and Optical Micro-Variability of the Blazar 3C454.3

The quasar 3C454.3 underwent a uniquely-structured multi-frequency outburst in June 2016. The blazar was observed in the optical $R$ band by several ground-based telescopes in photometric and polarimetric modes, at $\gamma$-ray frequencies by the \emph{Fermi}\ Large Area Telescope, and at 43 GHz with the Very Long Baseline Array. The maximum flux density was observed on 2016 June 24 at both optical and $\gamma$-ray frequencies, reaching $S^\mathrm{max}_\mathrm{opt}=18.91\pm0.08$ mJy and $S_\gamma^\mathrm{max} =22.20\pm0.18\times10^{-6}$ ph cm$^{-2}$ s$^{-1}$, respectively. The June 2016 outburst possessed a precipitous decay at both $\gamma$-ray and optical frequencies, with the source decreasing in flux density by a factor of 4 over a 24-hour period in $R$ band. Intraday variability was observed throughout the outburst, with flux density changes between 1 and 5 mJy over the course of a night. The precipitous decay featured statistically significant quasi-periodic micro-variability oscillations with an amplitude of $\sim 2$-$3\%$ about the mean trend and a characteristic period of 36 minutes. The optical degree of polarization jumped from $\sim3\%$ to nearly 20\% during the outburst, while the position angle varied by \sim120\degr. A knot was ejected from the 43 GHz core on 2016 Feb 25, moving at an apparent speed $v_\mathrm{app}=20.3c\pm0.8c$. From the observed minimum timescale of variability $\tau_\mathrm{opt}^\mathrm{min}\approx2$ hr and derived Doppler factor $\delta=22.6$, we find a size of the emission region $r\lesssim2.6\times10^{15}$ cm. If the quasi-periodic micro-variability oscillations are caused by periodic variations of the Doppler factor of emission from a turbulent vortex, we derive a rotational speed of the vortex $\sim0.2c$.Comment: 19 pages, 13 figures, 3 tables, accepted to the Astrophysical Journal 2019 March

Формування системи забезпечення прозорості публічних фінансів як передумова боротьби з корупцією в Україні

Об’єкт дослідження: процес забезпечення транспарентності функціонування ключових інституцій, які реалізують державну фінансову політику та прозорості економічних відносин у сфері публічних фінансів в контексті протидії корупції. Мета роботи – удосконалення науково-методичних засад та організаційного механізму функціонування системи забезпечення прозорості відносин у сфері публічних фінансів як передумови боротьби з корупцією

Формування системи забезпечення прозорості публічних фінансів як передумова боротьби з корупцією в Україні

Об’єкт дослідження: процес забезпечення транспарентності функціонування ключових інституцій, які реалізують державну фінансову політику та прозорості економічних відносин у сфері публічних фінансів в контексті протидії корупції. Мета роботи – удосконалення науково-методичних засад та організаційного механізму функціонування системи забезпечення прозорості відносин у сфері публічних фінансів як передумови боротьби з корупцією