http://repository.ukd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/284 2026-04-23T15:34:59Z http://repository.ukd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2138 Міждисциплінарні зв’зки математики з іншими науками (на прикладі фізики, хімії та географії) Гуляк, Олександра Ярославівна Гуляк О. Міждисциплінарні зв’зки математики з іншими науками (на прикладі фізики, хімії та географії) // Концептуальні проблеми розвитку сучасної гуманітарної та прикладної науки: матеріали IX Міжнародного науково-практичного симпозіуму (м. Івано-Франківськ, 9 травня 2025 року). Івано-Франківськ: Редакційно-видавничий відділ ЗВО «Університет Короля Данила», 2025. С. 181-184. 2025-01-01T00:00:00Z http://repository.ukd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2118 Архітектура та методологія інтеграційного фреймворку для розробки програмного забезпечення на основі концепції Viewpoints Стисло, Тарас Романович; Стисло, Оксана Василівна; Демчина, Микола Миколайович; Білоус, Василь Васильович В роботі представлено структуру ViewPoints для розподіленої багатонапрямленої розробки програмного забезпечення, наведено структурні елементи фреймворку, ViewPoints і шаблони ViewPoint, представлено можливості підтримки ViewPoint-Oriented Software Engineering (VOSE), а також представлено розробку методів у структурі ViewPoints і досліджено як метод розробляється та створюється розробниками і подається як інженерний процес, що впливає на спосіб використання методу. In this work, the issue of managing the complexity of the division of problems and integrated, systematic software development is considered. The paper describes the complexity of software development as a "many viewpoint problem" and sets the limits within which the problem can be solved. Attempts to reconcile the desired separation of concerns provided by the framework with the integration required for systematic software development are also considered. This alignment is achieved by using multiple perspectives during development, which ensures integration of the methods by which these perspectives are developed. The paper presents the ViewPoints framework for distributed multi-directional software development, detailing the structural elements of the framework, ViewPoints, and ViewPoint templates. It demonstrates the capabilities of supporting ViewPoint-Oriented Software Engineering (VOSE) and introduces the development of methods within the ViewPoints structure. The study explores how a method is developed and constructed by developers, presenting it as an engineering process that influences how the method is utilized. A ViewPoint-oriented approach to method development is also proposed. In the context of the ViewPoints framework, methods consist of ViewPoint templates connected by rules between ViewPoints. The role of the method developer involves selecting appropriate ViewPoint templates that constitute the method, and then describing their individual representation styles and working plans. This method development process can also involve the reuse (and typically adaptation) of existing ViewPoint templates. Стисло Т., Стисло О, Демчина М, Білоус В. Архітектура та методологія інтеграційного фреймворку для розробки програмного забезпечення на основі концепції Viewpoints=Architecture and methodology of an integration framework for software development based on the viewpoints concept // Міжнародний науково-технічний журнал ”Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах”, 2024 № 2. С. 65-73: рис. 10. 2024-01-01T00:00:00Z http://repository.ukd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2117 Optimization of Business Processes in Private Higher Education Institutions Management System During War Period in Ukraine Vashchyshak, Sergiy; Karpash, Maksym; Styslo, Taras; Styslo, Oksana; Kitura, Vasyl The study presents the results of developing a system to enhance and optimize business processes in the interaction between higher education institu- tions and students, as well as the engagement of prospective applicants in the learning process. By utilizing Google Search Console an analysis of the website’s search traffic was performed. The study identified the most popular queries and the devices through which the highest number of transitions occurred to specific pages. Data collection spanned both a single month (from December 1st to 31st) and a full year (January to December). The trend indicates that people are moving away from information over- load and transitioning toward private chats. To explore this further, a survey was conducted among students (48 respondents) at King Danylo University (KDU) to determine which apps they use and how frequently. The results revealed that the most widely used app among students is Telegram (72.9%), followed by Instagram (only 54.2%). Based on the obtained results, utilizing data from leading analytical compa- nies and conducting our own survey, we have selected the platform and method for implementing the system. The outcome is the conceptualization of three Tele- gram bots: “KDU Addmission” designed to assist prospective students, “KDU Student” tailored for active students and “KDU Schedule” focused on providing schedules. As the final outcome, a system was developed that enables the educational institution to seamlessly interact with educational service recipients—from the moment of admission to graduation. The software product was designed with time requirements in mind, allowing for easy adaptation to new goals and demands. Sergiy Vashchyshak, Maksym Karpash, Taras Styslo, Oksana Styslo, Vasyl Kitura . Optimization of Business Processes in Private Higher Education Institutions Management System During War Period in Ukraine // Engineering Education for Global Responsibility: Proceedings of the 27th International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL2024), Vol.1. Pp. 317-328: Fig. 11. 2024-01-01T00:00:00Z http://repository.ukd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2090 Modeling Thickness Dependencies of Electrical Parameters and Nanostructure Formation in Vapor-Phase Condensates of LAST Compounds Using Machine Learning Makovyshyn, V. I.; Styslo, T. R.; Ivanov, O. O.; Styslo, O. V.; Маковишин, Володимир Ігорович; Стисло, Тарас Романович; Іванов, Олександр Олександрович; Стисло, Оксана Василівна The article discusses the modeling of thickness dependencies of the electrical parameters of thin films based on LAST (Pb-Ag-Sb-Te) compounds using machine learning methods. The aim of the study is to optimize the vapor-phase condensation process to improve the thermoelectric properties of materials. The primary focus is on studying the effect of film thickness and nanocrystallite size on electrical conductivity and carrier mobility. Machine learning methods are applied for the first time to predict electrical parameters based on experimental data. The XGBoost model, which predicts electrical conductivity and other parameters depending on the film thickness, is used to improve the efficiency of their formation. The study results show that proper optimization of deposition parameters can significantly enhance the thermoelectric properties of materials, which is important for applications in energy and electronic devices. Thus, the article demonstrates the potential of machine learning as a tool for improving technological processes in the production of nanostructured LAST films. У статті розглядається моделювання товщинних залежностей електричних параметрів тонких плівок на основі сполук LAST (Pb-Ag-Sb-Te) із використанням методів машинного навчання. Метою роботи є оптимізація процесу осадження парофазних конденсатів для покращення термоелектричних властивостей матеріалів. Основну увагу приділено вивченню впливу товщини плівок та розмірів нанокристалітів на електропровідність та рухливість носіїв заряду. У статті вперше застосовано методи машинного навчання для прогнозування електричних параметрів на основі експериментальних даних. Для цього використовувалася модель XGBoost що дозволяє передбачати поведінку електропровідності та інших параметрів залежно від зміни товщини плівок, що сприяє підвищенню ефективності процесу їх формування. Результати дослідження показують, що правильна оптимізація параметрів осадження може значно покращити термоелектричні характеристики матеріалів, що важливо для застосування в енергетичних і електронних пристроях. Таким чином, стаття демонструє потенціал машинного навчання як інструмента для поліпшення технологічних процесів у виробництві наноструктурованих плівок сполук LAST. V.I. Makovyshyn, T.R. Styslo, O.O. Ivanov, O.V. Styslo. Modeling Thickness Dependencies of Electrical Parameters and Nanostructure Formation in Vapor-Phase Condensates of LAST Compounds Using Machine Learning=Моделювання товщинних залежностей електричних параметрів та формування наноструктури у парофазних конденсатах сполук LAST за допомогою машинного навчання // Physics and chemistry of solid state Vol. 26, № 1(2025). Рp. 29-34. 2025-01-01T00:00:00Z