Інституційний репозитарій ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»(IRTUMIP), що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів університету.

Положення про інституційний репозитарій ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»

Авторський договір про передачу невиключних прав на використання твору

Бібліографічне посилання: загальні положення та правила складання (ДСТУ 8302:2015)

Інструкція з пошуку публікації в інституційному репозитарії IRTUMIP

УДК 021.61-027.243:378.6(477.64-25) ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»

Періодичність: щоденно

Кількість документів у репозитарії: 3071

Засновник: ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»

Рік заснування: 2023

ISSN 2786-8338

З усіх питань щодо передачі повних текстів публікацій до репозитарію звертатися до адміністратора IRTUMIP: бібліотека, e-mail: library@mipolytech.education

Розділи

Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.

Зараз показуємо 1 - 10 з 10

Нові надходження

  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Публічне управління : методичні рекомендації до виконання індивідуального завдання
    (ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2026) Шкрабак, І. В.
    У методичних рекомендаціях наведено умови, поради і методичні підходи до виконання індивідуальних завдань з дисципліни «Публічне управління», вимоги до оформлення, подання на оцінювання і захист результатів виконання індивідуального завдання, критерії його оцінювання.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    A Comprehensive Review of Cybersecurity Threats to Wireless Infocommunications in the Quantum-Age Cryptography
    (MDPI, 2025) Гетьман, І. А.; Laktionov, I.; Diachenko, G.; Moroz, D.; Getman, I. A.
    The dynamic growth in the dependence of numerous industrial sectors, businesses, and critical infrastructure on infocommunication technologies necessitates the enhancement of their resilience to cyberattacks and radio-frequency threats. This article addresses a relevant scientific and applied issue, which is to formulate prospective directions for improving the effectiveness of cybersecurity approaches for infocommunication networks through a comparative analysis and logical synthesis of the state-of-the-art of applied research on cyber threats to the information security of mobile and satellite networks, including those related to the rapid development of quantum computing technologies. The article presents results on the systematisation of cyberattacks at the physical, signalling and cryptographic levels, as well as threats to cryptographic protocols and authentication systems. Particular attention is given to the prospects for implementing post-quantum cryptography, hybrid cryptographic models and the integration of threat detection mechanisms based on machine learning and artificial intelligence algorithms. The article proposes a classification of current threats according to architectural levels, analyses typical protocol vulnerabilities in next-generation mobile networks and satellite communications, and identifies key research gaps in existing cybersecurity approaches. Based on a critical analysis of scientific and applied literature, this article identifies key areas for future research. These include developing lightweight cryptographic algorithms, standardising post-quantum cryptographic models, creating adaptive cybersecurity frameworks and optimising protection mechanisms for resource-constrained devices within information and digital networks.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Впровадження підходів data-driven education для аналізу результатів навчання та вдосконалення лекційного контенту
    (ГО «ІНСТИТУТ СТРАТЕГІЙ ІННОВАЦІЙНОГО РОЗВИТКУ І ТРАНСФЕРУ ЗНАНЬ»; Ізмаїльський державний гуманітарний університет, 2026) Гетьман, І. А.; Держевецька, М. А.; Рекова, Н. Ю.; Getman, I. A.; Derzhevetska, M. A.; Rekova, N. Yu.
    У статті розглянуто застосування підходів data-driven education та інструментів аналітики навчальних даних для підвищення ефективності лекційного процесу у закладах вищої освіти. Мета дослідження полягає у вивченні та впровадженні підходів data-driven education для аналізу результатів навчання та вдосконалення лекційного контенту у закладах вищої освіти. Дослідження спрямоване на оцінку можливостей використання навчальних даних студентів, методик Educational Data Mining (EDM) та технологій штучного інтелекту (AI) для підвищення ефективності та персоналізації лекційного процесу. Методи дослідження включають аналіз сучасних наукових джерел, систематизацію практик learning analytics, розробку авторської таблиці відповідності «педагогічні рішення ↔ навчальні дані», а також апробацію педагогічних сценаріїв використання data-driven підходів у лекційних заняттях. Результати дослідження показали, що системний збір та аналіз навчальних даних дозволяє приймати обґрунтовані педагогічні рішення щодо структури, темпу та форм подання матеріалу, підвищувати залученість студентів та ефективність засвоєння знань. Інтеграція AI та аналітичних інструментів забезпечує підтримку викладача у реальному часі, створює умови для адаптивного навчання та персоналізації лекційного контенту. Висновки свідчать про доцільність використання data-driven підходів як педагогічного інструменту для модернізації лекційних курсів, розвитку цифрових компетентностей викладачів та підвищення якості навчального процесу. Отримані результати відкривають перспективи подальших досліджень у сфері інтеграції аналітики та AI у освітні практики, включаючи розробку комплексних сценаріїв і методичних рекомендацій для закладів вищої освіти.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Технології захисту літо- та гідросфери : методичні рекомендації до виконання практичних робіт за модулем № 1
    (ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2026) Максимова, Н. М.
    Методичні рекомендації містять тематику, завдання до практичних занять, критерії оцінювання, питання до самоконтролю.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Штучний інтелект в робототехніці : робоча програма, силабус (для студентів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти)
    (ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Солод, Ю. В.