<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<channel rdf:about="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/11">
<title>Науково-технічна бібліотека</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/11</link>
<description>Науково-Технічна Бібліотека</description>
<items>
<rdf:Seq>
<rdf:li rdf:resource="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52374"/>
<rdf:li rdf:resource="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52372"/>
<rdf:li rdf:resource="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52371"/>
<rdf:li rdf:resource="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52348"/>
</rdf:Seq>
</items>
<dc:date>2026-08-25T12:31:35Z</dc:date>
</channel>
<item rdf:about="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52374">
<title>Agriculture and construction in the new security normality – effects of mutual bioeconomic reconstruction: A review of Nina Petrukha’s monograph</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52374</link>
<description>Agriculture and construction in the new security normality – effects of mutual bioeconomic reconstruction: A review of Nina Petrukha’s monograph
Dzhedzhula, V.; Джеджула, В.
A review of а monograph.; Рецензія на монографію
</description>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item rdf:about="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52372">
<title>The impact of energy-efficient architecture as a driver of economic innovation and fiscal resilience in Ghana</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52372</link>
<description>The impact of energy-efficient architecture as a driver of economic innovation and fiscal resilience in Ghana
Baabereyir, R. B.; Sheitu, A.; Edmund, B.; Баабереїр, Р. Б.; Шейту, А.; Едмунд, Б.
This study aimed to investigate energy-efficient architectural design as a strategic instrument of economic policy and innovation, repositioning it to address Ghana’s energy crisis by driving economic innovation and fiscal resilience within the building sector. The survey of 120 registered architects in Ghana (quantitative survey) produced 72 valid responses (60.0% response rate). The methods applied included descriptive statistics, Pearson correlation, multiple linear regression and principal component analysis. Factor analysis indicated that there were two main innovation themes Building Envelope/Orientation (64.4% of variance) and Site Condition decisions (9.2% more variance) with good scale reliability (Cronbachs 0.90). The multi-dimensional outcome construct was confirmed with energy performance items loading on one factor, which explained 80.5% of variance. Five predictors of energy performance were identified by regression, which accounted 81.7% of the variance of energy performance; with passive solar (β = 0.510), natural ventilation (β=0.373), site temperature (β=0.315), daylighting (β=0.284), and site shading (β= =0.175) for a standardised regression coefficient. The main barriers are economic and informational: absence of public knowledge (mean=3.20/4), and client budget (mean = 3.00/4), which are considered to be high barriers. Key conclusions showed that design innovations have the potential to save 25-50 per cent of energy loads in buildings and are also related to productivity of labour, 5-15 per cent. Scenario analysis projected that, with widespread implementation, annual economic benefits would reach 150-300 million dollars, comprising direct fiscal savings (25-50 million), productivity enhancement (15-30 million), green construction investment mobilised (100-200 million), and reduced fuel imports (10-20 million) offsetting 7-13 per cent of the yearly energy deficit.; Метою цього дослідження було вивчення енергоефективного архітектурного проектування як стратегічного інструменту економічної політики та інновацій, з метою його використання для подолання енергетичної кризи в Гані шляхом стимулювання економічних інновацій та фіскальної стійкості у будівельному секторі. Опитування 120 зареєстрованих архітекторів у Гані (кількісне дослідження) дало 72 дійсні відповіді (рівень відгуку 60,0 %). Використані методи включали описову статистику, кореляцію Пірсона, множинну лінійну регресію та факторний аналіз головних компонентів. Факторний аналіз показав наявність двох основних інноваційних тем: будівельна оболонка/орієнтація (64,4 % дисперсії) та рішення щодо умов майданчика (ще 9,2 % дисперсії) із високою надійністю шкали (Кронбах α = 0,90). Багатовимірна конструкція результатів була підтверджена, причому показники енергетичної ефективності завантажувалися на один фактор, який пояснював 80,5 % дисперсії. Регресійний аналіз виявив п’ять предикторів енергетичної ефективності, які пояснювали 81,7 % дисперсії: пасивне сонячне опалення (β = 0,510), природна вентиляція (β = 0,373), температура на майданчику (β = 0,315), денне освітлення (β = 0,284) та затінення майданчика (β = 0,175) за стандартизованим коефіцієнтом регресії. Основними бар’єрами виявились економічні та інформаційні: відсутність знань у громадськості (середнє=3,20/4) та бюджет клієнта (середнє=3,00/4), що вважаються значними перешкодами. Ключові висновки показують, що інновації у проєктуванні можуть забезпечити економію 25-50 % енергоспоживання будівель, а також пов’язані з продуктивністю праці на 5-15 %. Сценарний аналіз прогнозує, що при широкому впровадженні річні економічні вигоди можуть досягти 150-300 мільйонів доларів, включаючи прямі фіскальні заощадження (25-50 млн), підвищення продуктивності (15-30 млн), залучення інвестицій у зелене будівництво (100-200 млн) та зменшення імпорту палива (10-20 млн), що компенсує 7-13 % річного енергетичного дефіциту
</description>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item rdf:about="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52371">
<title>Risk-oriented product management of AI-based solutions in the energy sector</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52371</link>
<description>Risk-oriented product management of AI-based solutions in the energy sector
Degtiareva, O.; Kuklinova, T.; Slatvinska, V.; Hura, V.; Zadereiko, O.; Дегтярьова, О.; Куклінова, Т.; Слатвінська, В.; Гура, В.; Задерейко, О.
AI-related innovation initiatives in the energy sector have traditionally been viewed as sources of organisational complexity and potential vulnerability. The study aimed to analyse the interplay between energy security and the resilience of energy systems, to explore emerging risks associated with digitalisation and the implementation of intelligent systems, and to evaluate the managerial and policy measures necessary for the effective integration of AI into energy infrastructure. To achieve the stated objectives, open-access sources were utilised and an integrated approach was applied, combining general scientific and specialised research methods, with particular emphasis on advanced analytical, monitoring and automated technologies. The findings underscored the importance of investing in technological, human, and regulatory capacities to fully leverage the potential of AI. At the same time, the role of AI-driven tools in modern energy systems is increasing due to their contributions to digital resilience, operational stability, predictive maintenance, cybersecurity, and strategic decision-making. However, these developments are accompanied by corresponding risks. That is why the modern management system must evolve  an administrative and control-oriented function to an intelligent, analytical mechanism that integrates human expertise with algorithmic decision-making. In this way, digital resilience extends the concept of system resilience by integrating information technologies and AI-driven analytics to anticipate, absorb, and recover  disruptions, whether caused by physical, technological, or cyber incidents. This integration reduces subjectivity, enhances the accuracy of operational decisions, and ensures a transparent, adaptive, and scientifically grounded approach to strategic coordination. By combining advanced analytics, AI-driven automation, and proactive risk management, energy systems can achieve enhanced stability, operational reliability, and cybersecurity resilience in increasingly complex and digitally interconnected environments. Furthermore, leveraging global best practices and fostering cross-border collaboration in AI innovation and cybersecurity can accelerate the transformation of energy enterprises toward sustainable, intelligent, and resilient infrastructures.; Інноваційні ініціативи, пов’язані зі штучним інтелектом, в енергетичному секторі традиційно розглядалися як джерела організаційної складності та потенційної вразливості. Метою дослідження було проаналізувати взаємодію між енергетичною безпекою та стійкістю енергетичних систем, дослідити нові ризики, пов’язані з цифровізацією та впровадженням інтелектуальних систем, а також оцінити управлінські та політичні заходи, необхідні для ефективної інтеграції штучного інтелекту в енергетичну інфраструктуру. Для досягнення поставлених цілей використано джерела з відкритим доступом та застосовано інтегрований підхід, що поєднує загальнонаукові й спеціалізовані методи дослідження з акцентом на передові аналітичні, моніторингові та автоматизовані технології. Результати дослідження підкреслюють важливість інвестування в технологічний, людський та регуляторний потенціал для повного використання потенціалу штучного інтелекту. Водночас роль інструментів на базі штучного інтелекту в сучасних енергетичних системах зростає завдяки їхньому внеску в цифрову стійкість, операційну стабільність, прогнозне обслуговування, кібербезпеку та прийняття стратегічних рішень. Однак ці розробки супроводжуються відповідними ризиками. Саме тому сучасна система управління повинна еволюціонувати від адміністративної та контрольно-орієнтованої функції до інтелектуального аналітичного механізму, який інтегрує людський досвід з алгоритмічним прийняттям рішень. Таким чином, цифрова стійкість розширює концепцію стійкості системи, інтегруючи інформаційні технології та аналітику на основі штучного інтелекту для передбачення, поглинання та відновлення після збоїв, спричинених фізичними, технологічними чи кіберінцидентами. Ця інтеграція зменшує суб’єктивність, підвищує точність операційних рішень та забезпечує прозорий, адаптивний та науково обґрунтований підхід до стратегічної координації. Поєднуючи передову аналітику, автоматизацію на основі штучного інтелекту та проактивне управління ризиками, енергетичні системи можуть досягти підвищеної стабільності, експлуатаційної надійності та стійкості до кібербезпеки у все більш складних та цифрово взаємопов’язаних середовищах. Крім того, використання передового світового досвіду та сприяння транскордонній співпраці в галузі інновацій у сфері штучного інтелекту та кібербезпеки може прискорити трансформацію енергетичних підприємств у напрямку стійких, інтелектуальних та стійких інфраструктур
</description>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item rdf:about="https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52348">
<title>Штрихи до портрета вченого. Бортник Геннадій Григорович</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52348</link>
<description>Штрихи до портрета вченого. Бортник Геннадій Григорович
Тарануха, Наталія Олександрівна; Taranukha, Natalia
До 65-річного ювілею професора кафедри Геннадія Григоровича Бортника пропонується віртуальна виставка, в якій висвітлюються матеріали про життя та діяльність кандидата технічних наук, професора кафедри інфокомунікаційних систем і технологій Вінницького національного технічного університету, а також представлений науковий доробок ювіляра.
</description>
<dc:date>2026-07-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
</rdf:RDF>
