State Higher Education Institution “Pryazovskyi State Technical University”

The purpose of the publication is to systematically analyse and critically evaluate current trends in the development of immersion technologies, such as virtual and augmented reality, in the context of their influence on the transformation of Marketing 6.0. The publication focuses on identifying their potential to enhance communication efficiency between producers and consumers, optimise decision-making processes and contribute to the creation of a unique consumer experience that aligns with the principles of sustainable development and social responsibility. Methodology. The study of immersion marketing technologies 6.0 is conducted with a clear distinction between components, areas of use, segments and sub-segments of industrial activity, types of software and immersion services. The attainment of the formulated objective of the study is facilitated by a comprehensive examination of the technical aspects of extended, mixed, and immersive virtual reality. The research objectives have therefore been achieved: to examine the specific impact of immersive technologies on changes in marketing strategies; to identify the characteristics and challenges of implementing immersive technologies in sectoral marketing; to assess the effectiveness of using immersive technologies in the context of enhancing competitiveness; to develop recommendations for the effective integration of immersive technologies into Marketing 6.0 based on the results of the empirical study. Practical implication. The authors' vision of the structure of an extended physical-digital reality as part of an enriched physical reality, mixed virtuality and virtual reality is substantiated. Their definition is provided and the application of these concepts in marketing is described. With clear reference to the features of augmented, virtual and mixed reality, the use of digitalisation tools in marketing activities to form and maintain a unique consumer path is evaluated. Value/Originality. The established areas of application of digital immersion tools for physical-digital marketing 6.0 allow determination of the ways in which visualisation, training and simulation of activities, personalisation of experience, product customisation, increased engagement, improved service and sales processes, monitoring of the consumer journey, planning of marketing campaigns, customer support information, immersion tours of production and adoption decisions in conditions involving the choice of various options, comparing and determining the objective and subjective value of purchases, etc. can be used to improve management of processes for forming hyper-personal consumer experiences based on emotional intelligence, empathy, ethical branding and maximum consumer trust.

Debate persists over whether classical econometric or modern machine learning (ML) approaches provide superior forecasts for volatile monthly price series. Despite extensive research, no systematic cross-domain comparison exists to guide model selection across diverse asset types. In this study, we compare traditional econometric models with classical ML baselines and hybrid approaches across financial assets, futures, commodities, and market index domains. Universal Python-based forecasting tools include month-end preprocessing, automated ARIMA order selection, Fourier terms for seasonality, circular terms, and ML frameworks for forecasting and residual corrections. Performance is assessed via anchored rolling-origin backtests with expanding windows and a fixed 12-month horizon. MAPE comparisons show that ARIMA-based models provide stable, transparent benchmarks but often fail to capture the nonlinear structure of high-volatility series. ML tools can enhance accuracy in these cases, but they are susceptible to stability and overfitting on monthly histories. The most accurate and reliable forecasts come from models that combine ARIMA-based methods with Fourier transformation and a slight enhancement using machine learning residual correction. ARIMA-based approaches achieve about 30% lower forecast errors than pure ML (18.5% vs. 26.2% average MAPE and 11.6% vs. 16.8% median MAPE), with hybrid models offering only marginal gains (0.1 pp median improvement) at significantly higher computational cost. This work demonstrates the domain-specific nature of model performance, clarifying when hybridization is effective and providing reproducible Python pipelines suited for economic security applications.

Підходи до управління розробкою програмних продуктів залежать від багатьох аспектів. Важливе значення має сфера, для якої розробляються програмні продукти. У процесі розробки програмних продуктів важливим етапом є визначення вимог. В рамках статті розглянуто аспекти визначення нефункціональних вимог до програмних продуктів у сфері фінансових технологій. Відзначено, що програмні продукти у цій сфері є системами зі складною архітектурою і логікою. Відзначено, що окрім програмного коду продукту важливе значення має інфраструктура, необхідна для коректної роботи продукту. Визначено перелік категорій нефункціональних вимог до програмних продуктів у сфері фінансових технологій. Визначено ключові аспекти і вплив перелічених вимог на етапи розробки, розгортання та експлуатації програмних продуктів. Зроблено загальний висновок, що нефункціональні вимоги мають не менш важливе значення ніж функціональні вимоги.

The effect of high-temperature annealing on the Charpy fracture properties of 316L stainless steel manufactured via Selective Laser Melting (SLM) was studied at ambient (25 oC) and cryogenic (–196 oC, LNT) temperatures. Charpy V-notched specimens (5×10×55 mm) were built along the Z-axis and annealed (5 h) at 900oC, 1050oC, or 1200oC, followed by water quenching. Impact tests were performed with the force-displacement curves recording. Microstructure was analysed using OM, SEM, EBSD, and EDX. The SLM-316L exhibited impact toughness (KCV) of one-third that of rolled 316L due to SLM’s cellular structure and specific micro-defects. Annealing at 900 oC removed the cellular structure, slightly improving impact toughness, while annealing at 1200 oC reduced it by a factor of 1.5 due to (MnCrSiAl)O3 precipitation. At –196 oC, absorbed energy decreased compared to 25 oC by a factor of 1.7-2.2. At 25oC, crack propagation energy (KVprop) exceeded crack initiation energy (KVini) across all conditions. At –196 oC, the KVprop fraction in annealed samples decreased because of deformation-induced martensitic transformation. The cellular structure of as-printed steel promoted a higher KVprop fraction at –196 oC. Ratio KCVLNT/KCVRT (0.46-0.59) indicates no ductile-brittle transition threshold, supporting the suitability of SLM-316L steel for cryogenic applications.

В рамках статті розглянуто проблеми управління процесом автоматизації тестування програмних продуктів у сфері фінансових технологій. Окреслено технічні та організаційні аспекти впровадження автоматизації тестування, а також очікувані результати цього процесу. Наведено перелік метрик, необхідних для оцінки ефективності впровадження автоматизації. Виділено список проблем, які можуть виникнути у процесі автоматизації. Визначено етапи управління процесом автоматизації тестування, а також ключові моменти цих етапів. Розглянуто підходи до виділення ресурсів, необхідних для автоматизації тестування, а також переваги і недоліки цих підходів. Описано підхід до створення плану автоматизації тестування програмних продуктів у сфері фінансових технологій. Зроблено загальний висновок, що автоматизація тестування є неперервним процесом, який потребує відповідного управління з метою забезпечення його ефективності.