Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2023 - 20242

Налаштування

Автор: search.filters.author.Назарова, Тетяна ЮріївнаКлючові слова: search.filters.subject.artificial intelligence

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Презентація методології дослідження ключових інноваційних технологій та нових фінансових практик
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гаврик, Аліна Андріївна; Назарова, Тетяна Юріївна
    У розробленій статті вирішено проблему систематизації виникаючих практик у використанні ключових технологій в бізнесі за допомогою систематичного огляду наукової літератури. Визначено методику, що дозволяє відстежувати прогрес у впровадженні технологій та рекомендації для компаній щодо вибору оптимальних практик. Запропонована методика сприяє створенню репозиторію виникаючих практик, що дозволяє прогнозувати майбутні реалізації технологій шляхом аналізу репозиторію. Розглядаються конкретні технології та їхні можливі впливи на бізнес-процеси. Штучний інтелект виділяється як ключова технологія для впровадження у всіх сферах бізнесу, що дозволяє покращити як внутрішню, так і зовнішню ефективність компаній. Технологія блокчейн також розглядається як перспективна для виробничого сектору, здатна забезпечити безпеку даних, оптимізувати операційні процеси та поліпшити управління ланцюгом поставок. Крім того, в статті розглядаються інші ключові технології, такі як технології обчислення, цифрові застосунки, геопросторові технології, імерсивні середовища, Інтернет речей, відкриті та колективні платформи, технології близькості та робототехніка. Зазначається, що результати дослідження є основою для рекомендацій з майбутнього впровадження ключових технологій та прийняття емерджентних практик, які мають потенціал стати майбутніми найкращими практиками. Виявлено обмеження дослідження, зокрема те, що воно базується на наукових ресурсах та може не враховувати всі можливі застосування ключових технологій. Вказано на необхідність подальших досліджень з використанням інших статистичних інструментів та методик машинного навчання для аналізу репозиторію емерджентних практик. Стаття пропонує цінний внесок у розуміння впливу ключових технологій на бізнес-процеси та надає підстави для подальших досліджень у цій області.
  • Ескіз
    Документ
    ChatGPT як інноваційний помічник в управлінні фінансовою стійкістю
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Гаврик, Аліна Андріївна; Назарова, Тетяна Юріївна
    Досліджено роботу штучної інтелектуальної системи, яка базується на моделі глибокого навчання Generative Pre–trained Transformer. Зазначено, що вивчення штучного інтелекту в сучасному світі є одним з найважливіших та найшвидше розвиваючихся напрямків технологій. Розглянуто останні наукові праці та виділено ключові результати науковців. Проаналізовано основні принципи роботи системи та її можливості використання в оцінці фінансової стійкості підприємств. Зауважено зростання світового обсягу інвестицій в сферу розвитку штучного інтелекту та машинного навчання в останнє десятиліття та прогнозне значення збільшення інвестиції в найближчі роки.. Розглянуто основні способи впливу ChatGPT на фінанси та його здатність обробляти складні фінансові запити. Представлено практичне використання моделі та обгрунтовано можливості її функціонування в пошуку рішень і допомоги в аналізі фінансової стійкості. Надано основну інформацію щодо методів покращення фінансової стійкості підприємства через аналіз фінансових даних та прогнозування різних сценаріїв. Використано ChatGPT для аналізу фінансової стійкості підприємства на прикладі неіснуючої компанії, згенерованої штучним інтелектом. Розкрито аналіз показників фінансової стійкості з розрахунками, що підтвердили фінансову стійкість підприємтсва з можливими ризиками до врахування. Виявлено переваги та недоліки моделі та зроблено висновки щодо доцільності використання її в реальних умовах. Визначено, що використання ChatGPT для аналізу фінансової стійкості підприємства потребує обережності та врахування досліджених проблем. Надано рекомендації, щодо покращення роботи алгоритму машинного навчання для виявлення специфічних фінансових термінів та їх зв'язків, а також для зниження шуму в текстах та вдосконалення функцій з графічним представленням даних.