Наведено узагальнене значення управління персоналом у суб’єктах господарювання сфери послуг в регіональному комплексі через інформаційний обмін між співробітниками в результаті внутрішньо організаційної комунікації. Зроблено уточнення поняття «лояльність персоналу», як невід’ємної частини корпоративної культури. Надано обов’язкові атрибути лояльності, мотиви співробітників у процесі лояльної по відношенню до власного підприємства поведінки. Зроблено наголос на проблемі управління перетвореннями на підприємствах регіонального комплексу сфери послуг через неприйняття нововведень у свідомості окремих індивідів у підприємницькій діяльності. Доведено, що система, яка спроможна забезпечувати високу лояльність персоналу до підприємства є злагоджена корпоративна культура. Більшість науковців традиційно основну увагу приділяють питанням трудових ресурсів і трудового потенціалу регіональної економіки. Проте, забуваючи, що будь-яка регіональна економіка складається з різних суб'єктів господарювання, кожному з яких притаманна відповідна система управління персоналом. Точніше-проблеми ховається в особливостях системи управління на мікрорівні. Але у підсумку це відображається на ефективності усього регіонального комплексу, а в даному випадку - сфери послуг в регіоні.
Бюджетна система є основою фінансового забезпечення діяльності бюджетних установ, оскільки саме через неї здійснюється формування, розподіл і використання централізованих грошових фондів держави та органів місцевого самоврядування. Відповідно, діяльність бюджетних установ не може розглядатися поза межами бюджетного процесу, адже їх фінансування здійснюється переважно за рахунок бюджетних асигнувань, затверджених у кошторисах. Мета дослідження – обґрунтувати теоретичні та практичні аспекти взаємозв’язку бюджетної системи, бухгалтерського обліку та оподаткування бюджетних установ, а також визначити напрями вдосконалення їх обліково-податкового забезпечення. У статті досліджено взаємозв’язок бюджетної системи, бухгалтерського обліку та оподаткування бюджетних установ в умовах функціонування державних фінансів України. Обґрунтовано, що бюджетна система визначає фінансові рамки діяльності бюджетних установ, а бухгалтерський облік забезпечує відображення, контроль і узагальнення операцій, пов’язаних із надходженням і використанням бюджетних коштів. Окрему увагу приділено податковим аспектам діяльності бюджетних установ, які формують специфіку облікових процедур і розрахунків з бюджетом. Зроблено висновок, що інтеграція бюджетних, облікових і податкових процесів сприяє підвищенню прозорості, достовірності та ефективності управління державними ресурсами. Дослідження бюджетної системи в поєднанні з обліком і оподаткуванням бюджетних установ є науково обґрунтованим і практично значущим. Воно дозволяє комплексно розкрити особливості функціонування бюджетних установ у системі державних фінансів та окреслити напрями вдосконалення їх обліково-податкового забезпечення.
Рослини є цінним джерелом терапевтичних агентів та основ для синтетичних ліків. Визначення токсичності екстрактів водних рослин має вирішальне значення для забезпечення їх безпеки використання у фармакології, харчових технологіях та аквакультурі, оскільки вони можуть містити шкідливі ціанотоксини, виробляти фікотоксини або викликати алергію. Метою нашого дослідження було визначення параметрів гострої токсичності екстракту водної рослини Рдесника пронизанолистого (Potamogeton perfoliatus) на лабораторних тваринах. В якості рослинного матеріалу використовували трав’янисту водну рослину Potamogeton perfoliatus, що було зібрано у червні 2025 року з озера Ялпуг в Одеській області. Токсикологічні дослідження на лабораторних тваринах (білі щури, миші) проводили загальноприйнятими методами. Тварини утримувались за оптимальних умов віварію: температура у приміщенні складала 18±2 °C, відносна вологість повітря (55±10) %, цикл освітлення «день–ніч» упродовж експерименту складав 12/12 год, а також було забезпечено 10-ти разову зміну об’єму повітря в кімнаті віварію за годину. У проведеному експериментальному дослідженні загибелі щурів та мишей не реєстрували, розрахувати LD 50oral екстракту водної рослини Potamogeton perfoliatus не вдалося, проте вочевидь вона буде більшою за 15000,0 мг/кг маси тіла. Тому на 15 добу експерименту мишей та щурів, яким вводили екстракту водної рослини Potamogeton perfoliatus у дозі 15000,0 мг/кг маси тіла, було піддано евтаназії та проведено патологоанатомічний розтин. Проведені нами патологоанатомічний розтини трупів щурів та мишей з метою виявлення змін в органах, на рівні токсичності, не встановив змін характерних для впливу токсичних речовин В існуючий науковій літературі практично відсутні дані, щодо фактів токсичності екстрактів водоростей та загибелі дослідних тварин внаслідок їх застосування. Дослідженням визначено, що екстракт водної рослини Potamogeton perfoliatus можна віднести до VI класу токсичності – речовини відносно нешкідливі (LD 50oral >15000,0 мг/кг маси тіла), а за ступенем небезпечності – до ІV класу – малонебезпечні речовини (LD 50oral >5000,0 мг/кг).
The recommended storage methodologies require further refinement, as the amount of losses of individual components in feed mixtures is not economically justified. In this regard, it is important to study the interrelated processes of mixing and storage. The task is to establish the patterns of changes in the quality of compound feed while ensuring the minimum total cost. In this context, it is important to scientifically substantiate the influence of the level of homogeneity of the mixture on the results of storing bulk feed, which is a significant engineering and technological challenge. The scientific novelty of the research lies in the following: patterns of changes in the quality indicators of compound feed with different compositions, physical properties, and homogeneity coefficients during storage have been established; a key indicator for assessing the homogeneity of feed mixtures has been determined. Principles for forming homogeneous mixtures have been developed depending on the properties of the components, technological parameters of mixing, and composition of raw materials, depending on the design features of the grinding machines used. In addition, important aspects of compound feed production are the development of diets that ensure maximum efficiency of animal feeding using grinding machines of various designs. The particle size when using equipment for grinding feed components significantly affects.
Інтеграція штучного інтелекту та GIS-технологій у геодезії є одним із найперспективніших напрямів розвитку сучасних геопросторових досліджень. Поєднання можливостей геоінформаційних систем із алгоритмами штучного інтелекту дозволяє автоматизувати процеси збору, обробки, аналізу та візуалізації просторових даних. Це сприяє підвищенню точності геодезичних робіт, скороченню часу виконання завдань та прийняттю більш ефективних управлінських рішень. Сучасні геодезичні проєкти передбачають роботу з великими обсягами просторової інформації, отриманої за допомогою супутникових систем, безпілотних літальних апаратів, лазерного сканування та дистанційного зондування Землі. Традиційні методи обробки таких даних часто потребують значних часових і трудових ресурсів. Використання штучного інтелекту дозволяє автоматично виявляти закономірності, класифікувати об’єкти та виконувати аналіз даних з високою швидкістю і точністю. Особливе значення мають технології машинного навчання та нейронних мереж, які використовуються для автоматичного розпізнавання об’єктів на аерофотознімках і супутникових зображеннях. Завдяки цьому значно спрощується створення цифрових карт, оновлення геопросторових баз даних та моніторинг змін земної поверхні. Такі підходи дозволяють оперативно отримувати актуальну інформацію про забудову територій, стан земельних ресурсів та природні процеси. GIS-технології забезпечують ефективне зберігання, управління та візуалізацію просторових даних, тоді як штучний інтелект розширює можливості їх аналізу та прогнозування. Інтеграція цих технологій дозволяє створювати інтелектуальні геоінформаційні системи, здатні автоматично визначати тенденції розвитку територій, оцінювати ризики та прогнозувати можливі зміни навколишнього середовища. Важливим напрямом застосування штучного інтелекту в геодезії є автоматизація кадастрових робіт та земельного моніторингу. Алгоритми аналізують великі масиви просторових даних, виявляють зміни меж земельних ділянок, факти несанкціонованого землекористування та інші порушення. Це сприяє підвищенню ефективності управління земельними ресурсами та забезпеченню точності кадастрової інформації. Значні перспективи відкриває використання штучного інтелекту для моніторингу інженерних споруд, транспортної інфраструктури та природних об’єктів. Аналізуючи дані геодезичних спостережень у режимі реального часу, інтелектуальні системи здатні прогнозувати деформації, визначати потенційно небезпечні ділянки та своєчасно попереджати про можливі аварійні ситуації. Це особливо важливо для забезпечення безпеки критично важливих об’єктів інфраструктури. Інтеграція штучного інтелекту з GIS-технологіями також активно використовується в міському плануванні та концепціях розумних міст. Геопросторовий аналіз дозволяє оптимізувати транспортні потоки, планувати розвиток інженерних мереж та оцінювати вплив урбанізації на навколишнє середовище. Завдяки цьому органи влади отримують інструменти для прийняття обґрунтованих рішень щодо розвитку територій. Попри численні переваги, впровадження штучного інтелекту в геодезію потребує вирішення питань якості вхідних даних, захисту інформації та вдосконалення алгоритмів аналізу. Подальші дослідження спрямовані на підвищення точності моделей машинного навчання, розвиток автоматизованих систем обробки геопросторових даних та створення нових інтелектуальних сервісів для геодезичної галузі. Таким чином, інтеграція штучного інтелекту та GIS-технологій є важливим етапом цифрової трансформації геодезії. Їх спільне використання дозволяє значно підвищити ефективність геодезичних досліджень, забезпечити якісний аналіз просторових даних та створити нові можливості для управління територіями й розвитку сучасної інфраструктури. Отримано: 13.07.2026; Прийнято: 22.07.2026;
