Про журнал

Анотація: (English) The study presents a comprehensive analysis of factors determining the seasonal fluctuations in demand for services of fishing tourist centers. The relevance of the work is defined by the growing role of domestic tourism and the necessity of strengthening the economic sustainability of enterprises in the recreational fishing sector, which face uneven workload throughout the calendar year. The objective of the study is to conduct a comprehensive analysis of factors defining seasonal attendance fluctuations at fishing tourist centers and to identify key determinants of demand in different periods of the year. The methodological framework includes a systematic review of specialized scientific publications, statistical analysis of consumer behavior data and content analysis of applied marketing strategies. According to the results, biological cycles (spawning events, migration processes) and climatic conditions are the primary drivers of peak attendance seasons. At the same time, the growing importance of service diversification and digital marketing contributes to attracting tourists in the off-season. As a result, an integrated model for managing seasonal demand is described, based on a combination of operational, pricing and communication tools. The obtained conclusions have practical significance for managers of fishing tourist centers, tourism development specialists and regional authorities responsible for planning and developing tourist infrastructure.

Анотація: (English) This article presents a theoretical analysis of the parameters of friction discs used in high-performance automotive clutches, with a focus on the interrelation between chemical composition, geometric characteristics, and thermal load. The study is based on an interdisciplinary approach integrating tribology, materials science, and thermal mechanics. Particular attention is given to the interpretation and comparison of published empirical data reflecting the influence of key elements in friction composites on the coefficient of friction and thermal stability. The geometric and operational parameters of clutches under racing conditions are examined, including high-frequency engagement cycles, limited cooling capacity, and localized thermal gradients in multilayer stacks. A comparative analysis of the thermal behavior of carbon-ceramic and cast-steel discs is conducted, justifying the applicability of each type under specific loading and thermal saturation modes. The study establishes computational relationships between material composition, heat resistance, clutch configuration, and critical slip conditions, enabling the formulation of rational criteria for selecting materials and geometries suitable for clutches operating under extreme conditions. The proposed approach can be integrated into engineering procedures for component selection and evaluation using digital computer-aided design tools. This paper will be of interest to design engineers, powertrain specialists, tribology and thermal analysis researchers, and developers of CAD/CAE systems for frictional components.

Анотація: (English) This article analyzes architectural patterns that enable autonomous recovery in cloud-native systems, which are essential for maintaining high availability and performance. Three primary patterns are examined: Redundancy & Replication, Proactive Recovery, and Auto-Scaling. The study evaluates their effectiveness using real-world data, providing a comparative assessment based on metrics like cost reduction and performance improvement. The analysis underscores the necessity of these patterns for managing the operational complexity of modern distributed systems. Recommendations are provided for implementing these strategies to enhance the reliability and cost-efficiency of cloud applications.

Анотація: Актуальність дослідження зумовлена необхідністю створення інструментів об’єктивної ідентифікації фаз ринку цифрових активів на основі поведінкових характеристик учасників мережі, які фіксуються не ціновими, а ончейн-метриками (on-chain). У сучасних умовах зростання волатильності криптовалютного ринку та недостатньої ефективності класичних індикаторів технічного аналізу збільшується попит на алгоритми, здатні виявляти латентні ринкові стани, зокрема фазу накопичення, ще до настання цінових змін. Мета статті полягає у створенні алгоритмічної моделі виявлення фази накопичення на криптовалютному ринку шляхом застосування кластерного аналізу до множини ончейн-індикаторів, що дозволяє підвищити точність і своєчасність оцінки ринкової динаміки для використання в системах підтримки інвестиційних рішень. Методологія дослідження базується на використанні поведінкових метрик блокчейн-мереж (Realized Cap HODL Waves, Dormancy, SOPR, Exchange Outflow Volume, Address Balance Distribution) та алгоритмів кластерного навчання без учителя. Застосовано HDBSCAN як основний метод кластеризації, що дозволяє адаптивно ідентифікувати ринкові фази без фіксації їх кількості. Побудовано процедурну схему, що охоплює етапи збору, оброблення, нормалізації даних, кластерного розподілу та інтерпретації результатів. Результати дослідження відображають побудову ефективного алгоритму, здатного групувати часові відрізки за подібністю ончейн-поведінки та виділяти фази акумуляції з урахуванням часової динаміки метрик. Реалізовано архітектуру класифікації, яка не залежить від цінових даних і може функціонувати в реальному часі в складі систем криптоаналітики. У висновках доведено ефективність запропонованої моделі для виявлення фаз накопичення на основі динаміки структур ончейн-даних. Установлено, що алгоритм здатний забезпечити раннє виявлення змін ринкової поведінки та знизити залежність від традиційних спекулятивних індикаторів. Перспективи подальших досліджень пов’язані з інтеграцією часових залежностей у кластерну модель, розширенням системи на інші цифрові активи, впровадженням агрегованих індексів накопичення та самонавчальних компонентів з урахуванням макроекономічних і позамережевих впливів.