Репозитарій ДУІТЗ - це відкритий електронний архів матеріалів наукового та навчально-методичного призначення, створених науковцями, викладачами та здобувачами вищої освіти. Репозитарій створено з метою забезпечення вільного доступу до освітніх матеріалів та результатів наукових досліджень, підвищення рівня цитування публікацій науковців університету. Викладачам, науковцям, здобувачам вищої освіти ДУІТЗ (за наявності рецензії наукового керівника) рекомендується розміщувати у Репозитарії власні науково-дослідницькі праці, навчально-методичні й лекційні матеріали тощо.
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
- Презентації, виставки та матеріали для здобувачів вищої освіти
- Повнотекстові дисертації та автореферати
- Повнотекстові збірники наукових праць
- Кваліфікаційні роботи бакалаврів та магістрів
- Збірники науково-практичних конференцій
Нові надходження
Item type:Документ, Інструкція щодо надання кваліфікаційних робіт для завантаження в репозитарій(Державний університет інтелектуальних технологій і зв'язку, 2026) Бібліотека ДУІТЗ; SUITT libraryВ інструкції надано покроковий алгоритм надання кваліфікаційних робіт для завантаження в репозитарій, а також зазначено як знайти постійне URL-посилання на розміщену роботу. The instructions provide a step-by-step procedure for submitting qualification papers for upload to the repository, and also explain how to locate a permanent URL for the uploaded work.Item type:Документ, Інституційний репозитарій та академічна доброчесність: культура відповідального дослідника(Державний університет інтелектуальних технологій і зв'язку, 2026) Іскова М.А.; Iskova M.Презентація присвячена особливостям функціонування інституційного репозитарію, його призначенню та значенню для розвитку наукової діяльності й освітнього процесу. Розглянуто роль електронного архіву в збереженні, систематизації та відкритому доступі до наукових праць, навчально-методичних матеріалів і кваліфікаційних робіт. Особливу увагу приділено його значенню для науково-педагогічних працівників, дослідників і здобувачів вищої освіти, а також взаємозв’язку відкритої науки, академічної доброчесності та відповідального використання інтелектуальних напрацювань. This presentation focuses on the operational features of an institutional repository, its purpose, and its significance for the development of research activities and the educational process. It examines the role of the digital archive in the preservation, organization, and open access provision for scholarly works, educational and methodological materials, and qualification theses. Particular attention is given to its value for academic staff, researchers, and higher education students, as well as the interconnections between open science, academic integrity, and the responsible use of intellectual output.Item type:Документ, Дослідження бенчмаркингу як наукової категорії та нової парадигми бізнесу(Одеський національний економічний університет, 2026) Кухарська Н.О.; Kukharska N.У статті розглянуто бенчмаркінг як дієвий інструмент впровадження найкращих ефективних управлінських рішень і технологічних практик у різні сфери діяльності підприємства з їх подальшою швидкою адаптацією до власної практики в умовах цифровізації та посилення конкурентного середовища. Метою статті є дослідження бенчмаркінгу як наукової категорії у ретроспективі та авторське обґрунтування його значення та розвитку в умовах цифрової трансформації економіки як нової парадигми бізнесу. Методами дослідження є ретроспективний порівняльний аналіз визначень бенчмаркінгу зарубіжними вченими та українськими науковцями, метод узагальнення наявних наукових підходів, а також метод комплексної методології управлінських рішень та організаційного навчання. Проведено порівняльний аналіз визначення бенчмаркінгу зарубіжними та українськими вченими до 2020-х років, а також аналіз досліджень із цього питання за період 2020–2025 років. Запропоновано авторський підхід до поняття бенчмаркінгу як нової парадигми бізнесу в умовах цифрової економіки. Розглянуто переваги та недоліки бенчмаркінгу в сучасних умовах цифровізації. The article considers benchmarking as an effective tool for implementing the best effective management decisions and technological practices across various areas of a business activities, with their rapid adaptation to the company’s own practices in the context of digitalisation and the strengthening of the competitive environment. The purpose of the article is to research benchmarking as a scientific category in retrospect and to provide an author with a justification of its significance and development in the context of the digital transformation of the economy as a new business paradigm. A comparative analysis of the definition of benchmarking by foreign and Ukrainian scientists until the 2020s was conducted. It was demonstrated that common features include the orientation towards best practices and a focus on improving an operational efficiency. At the same time, foreign authors emphasize process-oriented and continuous approaches, measurement and standards, as well as competitive analysis, and consider benchmarking as a method for achieving leadership through best practices. Ukrainian scientists pay greater attention to the managerial aspect, strategic marketing, and the adaptation of experience, and view benchmarking as a tool for enterprise development. Research on this topic has also been conducted in recent years (2020–2025), which indicates an expansion of the classical understanding of benchmarking from a simple tool for comparative analysis to a comprehensive methodology for supporting management decisions, organizational learning and digital transformation. The authors propose an original approach to the concept of benchmarking as a new business paradigm in the current economic climate – a conceptual and managerial model that transforms traditional approaches to competition towards systematic continuous learning, openness and the adaptive borrowing of best practices, ensuring continuous updating of the enterprise’s business model in the context of digitalisation and global competition. The advantages and disadvantages of benchmarking in the context of digital transformation are considered.Item type:Документ, Аналіз можливостей застосування машинного навчання в мережах мобільного зв’язку 5G/6G(Астропринт, 2026) Сідень С.В.; Siden S.; Кутовий М.Г.; Kutovyi M.Проаналізовано можливості застосування методів машинного навчання у задачах планування та керування мобільними мережами сучасних та майбутніх поколінь з врахуванням міжсистемних завад. Розглянуті архітектурні особливості мереж 5G New Radio та 6G. Проведено порівняння детермінованих, статистичних та методів машинного навчання для врахування завад, при цьому методи глибокого навчання з підкріпленням та графові нейронні мережі визначено як перспективні підходи для узгодженого керування ресурсами. Розроблено імітаційну модель міжсистемних завад у смузі 3,5 ГГц та наведено кількісні оцінки впливу завад на SINR, захисних відстаней і точності різних підходів до прогнозування завад. The potential for applying machine learning methods to the planning and management of current and future-generation mobile networks, specifically in the context of inter-system interference, is analyzed. The architectural features of 5G New Radio and 6G networks are examined. Deterministic, statistical, and machine learning-based approaches for addressing interference are compared; deep reinforcement learning and graph neural networks are identified as promising techniques for coordinated resource management. A simulation model for inter-system interference in the 3.5 GHz band has been developed, providing quantitative assessments of the impact of interference on the Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR), required separation distances, and the accuracy of various interference prediction methods.Item type:Документ, Дослідження особливостей систем штучного інтелекту з високим рівнем ризику(Астропринт, 2026) Бубенцова Л.В.; Bubentsova L.; Царьов Р.Ю.; Tsarov R.У роботі досліджено особливості систем штучного інтелекту з високим рівнем ризику. Проаналізовано основні сфери застосування таких систем, потенційні ризики їх використання та ключові механізми їх мінімізації. Особливу увагу приділено ризик-орієнтованому підходу до регулювання штучного інтелекту, закріпленому в Регламенті Європейського Союзу 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). Визначено основні проблеми, пов’язані з алгоритмічною дискримінацією, якістю даних, непрозорістю алгоритмів, захистом персональних даних, кібербезпекою та недостатнім людським контролем. Обґрунтовано необхідність комплексного управління ризиками протягом усього життєвого циклу високоризикової системи штучного інтелекту. This paper examines the characteristics of high-risk artificial intelligence systems. It analyzes the primary areas of application for such systems, the potential risks associated with their use, and key mechanisms for risk mitigation. Particular attention is given to the risk-based approach to artificial intelligence regulation, as established in European Union Regulation 2024/1689 (the Artificial Intelligence Act). The study identifies major challenges related to algorithmic discrimination, data quality, algorithmic opacity, personal data protection, cybersecurity, and insufficient human oversight. Furthermore, it substantiates the necessity for comprehensive risk management throughout the entire lifecycle of a high-risk artificial intelligence system.