Journal articles on the topic 'Облік комерційний'

Застосування інформаційно-вимірювальних систем у нафтогазовій галузі допомагає покращити комерційний облік витрати газу, що подається споживачам з метою забезпечення взаєморозрахунків із споживачами. Газорозподільні станції (ГРС) є одними з основних об’єктів магістральних газопроводів. Газорозподільні станції призначені для виконання таких операцій: приймання газу з магістрального газопроводу; очищення газу від механічних домішок; зниження тиску до заданої величини; автоматична підтримка тиску на заданому рівні; розподіл газу по споживачах; вимірювання кількості газу. Крім того, на газорозподільній станції здійснюється вторинна одоризація газу. Незалежно від пропускної здатності, кількості споживачів, тиску на вході і виході, характеру зміни навантаження (витрати газу) технологічна схема газорозподільної станції складається з таких основних вузлів: схема підключення ГРС до газопроводів, очищення газу, регулювання тиску, вимірювання витрати газу і контрольно-вимірювальних приладів (КВП), одоризації газу. Вузол вимірювання витрати та кількості природного газу (далі вузол обліку газу) призначений для вимірювання, реєстрації результатів вимірювань і розрахунків обсягу газу, зведеного до стандартних умов, а також за необхідності визначення його показників якості, враховуючи компонентний склад, щільність, вологість, питому теплоту згоряння. Виконано аналіз різних типів витратомірів та обрано ультразвуковий витратомір.

Мета. Обґрунтування параметрів ефективності функціонування гідротехнічних систем в технологіях видобутку і переробки мінеральної сировини з урахуванням сучасних можливостей інтенсифікації процесів переробки корисних копалин. Методика. Аналіз результатів дослідження режимів роботи гідротехнічних систем підприємств гірничо-металургійної галузі дозволив обґрунтувати параметри гідравлічних процесів в технологіях переробки мінеральної сировини з метою підвищення ефективності параметрів збагачувального устаткування і зниження собівартості готового концентрату. Результати. Обґрунтовані параметри ефективності гідротехнічних систем підприємств гірничо-металургійної галузі України, а саме, в результаті розвитку методів оцінки ефективності гідротранспортного комплексу гірничо-переробних комбінатів запропоновано характеризувати надійність постачання продукції і збереженість системи трубопровідного транспорту величиною показника гідравлічної надійності. Наукова новизна. На основі методів оцінки економічної ефективності гідротехнічних систем технологій переробки мінеральної сировини вихідними принципами якої є: комплексність оцінки; комерційний підхід; застосування адекватних параметрів визначення ефективності на різних організаційних рівнях; облік чинника часу і фактора невизначеності запропоновано інтегральний показник, а саме, показник гідравлічної надійності. Практична значимість. Полягає у введенні показників, а саме: показників гідравлічної надійності і режимів транспортування в гідротехнічних системах в систему моніторингу технологій переробки мінеральної сировини забезпечує безперервний контроль в автоматичному режимі з урахуванням можливих не прогнозованих змін властивостей середовища, що перекачується, продуктивності та інших параметрів, оскільки величина втрат напору виражається через гідравлічний ухил, що залежить від швидкості і щільності гідросуміші, яка транспортується. Іл. 1. Бібліогр.: 9 назв.

У статті досліджується облік законодавства як один із видів діяльності, змістом якої є упорядкування інформації про законодавство. Облік законодавства не пов'язаний прямо з якими-небудь змінами самого законодавства (його якість щодо змісту та/або форми залишається незмінною). Об'єктом діяльності з обліку законодавства є інформація про законодавство, а результатом - новий якісний стан інформації про законодавство. Облік законодавства - діяльність, пов'язана зі збиранням, фіксуванням, класифікацією, зберіганням, підтриманням у контрольному (актуальному) стані нормативно-правових актів, а також наданням інформації про них (тексту нормативно-правового акта офіційного або інформаційно-довідкового характеру), що може здійснюватися як органами публічної влади, так і іншими суб'єктами (підприємствами, установами та організаціями, фізичними особами). Залежно від того, на яких носіях збирається, фіксується та зберігається інформація про законодавство, розрізняють картковий, журнальний та електронний облік. За журнального та карткового обліку вся інформація про нормативно-правові акти зберігається на паперових носіях, а за електронного - на електронних носіях інформації (електронні сервери, жорсткі диски комп'ютерів, компакт-диски тощо). Залежно від суб'єктів обліку законодавства слід розрізняти офіційний, офіціозний (напівофіційний) та неофіційний облік законодавства. Офіційний та офіціозний облік законодавства здійснюється органами публічної влади відповідно до їхніх повноважень, визначених нормативно-правовими актами, а неофіційний - усіма іншими суб'єктами (юридичними та фізичними особами) за власною ініціативою для задоволення власних потреб або на комерційній основі. Результатом офіційного обліку є упорядкування офіційних текстів нормативно-правових актів, а результатами офіціозного та неофіційного - упорядкування текстів нормативно-правових актів довідково-інформаційного характеру.

У статті досліджено питання економічної суті понять зобов'язання, креди- торська заборгованість, кредитори, заборгованість, розрахунки, обліку опе- рацій з постачальниками і підрядниками на окремих субрахунках і вико- ристання аналітичних таблиць обліку кредиторської заборгованості перед постачальниками і підрядниками для підвищення управління та контролю за здійсненими операціями підприємства. На сьогодні немає єдності погля- дів щодо економічної суті даних понять, загальноекономічної та бухгалтер- ської термінології, питань організації обліку та контролю за розрахунками ефективно організований облік розрахунків з постачальниками і підрядни- ками здійснюють неабиякий вплив на фінансовий стан підприємства. Розгля- нуто доцільність використовувати в робочому плані рахунків підприємства позабалансові рахунки, а саме рахунок 010 «Кредиторська заборгованість» та його субрахунки. які дозволять контролювати кредиторську заборгованість за конкретним договором, термін сплати якої ще не настав та прострочену заборгованість з вітчизняними та іноземними кредиторами, не допускати прострочення чи порушення термінів її сплати, тим самим покращуючи лік- відність та платоспроможність підприємства; введення субрахунків другого порядку рахунку 63 «Розрахунки з постачальниками та підрядниками», які допомагають оперативно оцінювати стан товарної кредиторської заборго- ваності в цілому та за кожним постачальником і підрядником і договором. Для вдосконалення ведення обліку розрахунків з постачальниками запропо- новано ввести аналітичний документ «Реєстр документів до сплати». Важ- ливими питаннями системи управління в обліку розрахунків з постачаль- никами на підприємстві є раціональний вибір партнерів щодо постачання необхідних обсягів ТМЦ та оптимізація розрахунків за них, тому доцільно враховувати систему критерії вибору постачальників (якість, надійність, комплектність та інші) за допомогою моделі вибору постачальників, осно- вою якої є базах даних: потреба; комерційні пропозиції; контракти; вико- нання контрактів, що реалізується за допомогою спеціального програмного інтерфейсу «Налагодження баз даних», який надає можливості: змінювати структуру баз даних; виділяти записи з них; змінювати місцезнаходження баз даних на диску; виконувати запити до баз даних; обирати тип доступу до баз даних. Така інформація може бути використана для управління підприєм- ством та для аналізу товарної кредиторської заборгованості на підприємстві.

Наявність високого ступеня кліматично контраст- них районів зумовлює постійну необхідність оцінки різноманіття сортового матеріалу пшениці озимої в умовах конкретної підзони. Мета. Показати осо- бливості формування врожайності та якості зерна в сучасних сортів пшениці озимої щодо стандарту, можливості й обмеження їх використання для покра- щення та (або) в безпосередньому застосуванні сортів в умовах Півночі Степу України. Методи: Експерименти проводили на дослідному полі Навчально-наукового центру Дніпровського держав- ного аграрно-економічного університету. Проводили фенологічні спостереження за органогенезом, облік урожайності, оцінку основних параметрів структури (висота рослини, кількість зерен із головного колоса, масу зерна з головного колосу, масу зерна з рослини, масу тисячі зерен). Якість зерна оцінювали за вміс- том білку, глютенінів і гліадинів. Результати. Вищий коефіцієнт продуктивності показали сорти Фаворитка, Лугастар, Комерційна. Три сорти – Комерційна, Співанка, Фаворитка – проявили певно вищу врожай- ність (за стандарт Подолянка). Сорт Фаворитка сфор- мував високу врожайність завдяки поєднанню високої ваги зерна з головного колосу, з рослини й високої маси тисячі зерен. Сорти Співанка й Комерційна – за умов високої ваги зерна з головного колосу й високої маси тисячі зерен. Виявлено, що фактори сорт і рік стабільно впливали на формування врожайності, але пріоритет був за змінами кліматичних умов. Можливі різні шляхи формування цієї ознаки в умовах Півночі Степу України залежно від генетично зумовлених сор- тів. Сорти Комерційна, Лугастар, Волошкова сформу- вали цілком задовільну якість зерна, сорт Фаворитка показав суттєві переваги за вмістом білку й компози- ції глютенінів і гліадинів. Висновки. Для безпосеред- нього використання в умовах регіону за комплексом показників якості й урожайності слід використовувати сорти Фаворитка й Комерційна. Як донори врожайних якостей – сорти Фаворитка, Комерційна, Співанка, як донори якісних параметрів – Комерційна, Лугастар, Фаворитка, Волошкова.

Для диверсифікації експортної діяльності лісових підприємств України в напрямі продажу недеревинної лісової продукції (НДПЛ) здійснено аналіз основних світових ринків лісових ягід, лісових горіхів та меду. Виділено найбільших експортерів та імпортерів ринку за часткою і вартістю експорту (імпорту) на міжнародному ринку за допомогою інформаційних баз даних COMTRADE. Внаслідок проведеного аналізу з'ясовано динаміку середньоринкових цін на відповідних ринках у 2005–2015 р. загалом, а також проаналізовано останні тенденції світового експорту та імпорту. Виявлено відхилення цін в Україні від середньосвітових, що свідчить про цінову конкурентоспроможність вітчизняної продукції та її значний потенціал на світовому ринку. З'ясовано, що питання комерційного використання досліджуваної продукції в Україні потребують удосконалення планування, обліку та організації. Водночас проведені дослідження свідчать про недостатню увагу до аналізу, систематизації та оцінювання інформації про комерційне використання недеревинної продукції лісу з боку Державного агентства лісових ресурсів і Державної служби статистики України. Встановлено, що організоване зберігання, перероблення та продаж НДПЛ сприятиме диверсифікації експортної активності державних лісогосподарських підприємств.

Стаття присвячена дослідженню нормативно-правового регулювання дистанційної роботи. Зазначено, що пандемія коронавірусу (COVID-19) позначила не тільки системні проблеми трудової сфери в Україні, пов’язані з масовим вивільненням працівників на період запровадженого урядом карантину й недотриманням мінімальних соціально-трудових стандартів, а й потребу негайного реформування трудового законодавства, пристосування його до викликів сучасності. Запровадження карантину та надзвичайної ситуації внаслідок поширення COVID-19 привернули особливу увагу до необхідності дистанційної роботи, масштаби і темп поширення якої в розвинених країнах дуже високі. Проаналізовано законодавчі акти в розглядуваній царині, виокремлено як позитивні моменти, так і негативні. Зокрема, неврегульованими залишаються питання щодо захисту конфіденційної інформації (комерційної таємниці); безпеки працівника та ввіреного йому обладнання (шкідливе випромінення, втручання дітей, домашніх тварин, сторонніх осіб); обліку робочого часу та часу відпочинку працівника (наприклад, застосування заходів дисциплінарної відповідальності за прогул) та інших важливих аспектів. Зроблено висновок, що дистанційна робота працівників є надзвичайно потрібною формою трудових відносин в умовах ринкової економіки. Дистанційна робота несе собою позитивні зміни як для окремих громадян, так і для суспільства в цілому, сприяє розвитку нових форм трудових відносин, стабілізації економіки, підвищує рівень життя населення. Водночас даний вид зайнятості потребує подальшого законодавчого врегулювання. Потрібно забезпечити належні умови захисту прав та свобод сторін віддалених правовідносин шляхом оперативного реагування законодавців на потреби сучасних ринкових відносин, що зростають, та виклики епідемічного або надзвичайного характеру.

У XXI столітті інформаційно-комунікаційні технології стануть провідним фактором, який суттєво вплине на розвиток суспільства. Багато країн вже усвідомили переваги свого розви- тку та розповсюдження. Сьогодні в Україні існує відчутна потреба в нормалізації нових відносин, що виникають у зв’язку зі стрімким розвитком комп’ютерних технологій. Одним із пріоритетних напрямів побудови та подальшого розвитку інформаційного суспільства в нашій країні є створення нормативної бази, яка регулює інформаційні відносини на законодавчому рівні. Законодавчі відносини, пов’язані з інформацією та інформаційно-комунікаційними технологіями, визначені як пріоритетні. Так, Угода між Україною та ЄС про науково-технічне співробітництво (4 липня 2002 р.) Визначає технології інформатизації суспільства серед одинадцяти напрямків співпраці. Закон України «Про пріоритетні напрями розвитку науки і техніки» серед семи і п’ятих пріоритетів визначає нові комп’ютерні засоби та технології для інформатизації суспільства. За останнє десятиліття Україна прийняла низку законів та нормативних актів, які складають основу правового регулювання у сфері інформаційних відносин, зокрема електронного документообігу. Правова база побудована на принципах відкритості та свободи інформації, гарантованої інформа- ційної безпеки особистості, суспільства, держави відповідно до Конституції України. Законодавство регулює суперечності між потребами особистості, суспільства та держави у розширенні вільного обміну інформацією та певними обмеженнями щодо її розповсюдження. Розвиток зв’язків з громадськістю став загалом вимогою до розробки, вдосконалення та оновлення нормативної бази України, створення спеціальних правових норм та норм, що регулюють сферу інфор- маційних відносин. Вирішення проблем реформування економіки України та інтеграції національного ринку у світову економічну систему вимагає впровадження сучасних інформаційних систем та технологій у діяльність вітчизняних компаній. Стан та розвиток електронної комерції значною мірою визначають темпи під- ходу країни до побудови інформаційного суспільства, створюють основу для прискорення інтеграції її економіки у світ. Тому проблема розвитку електронної комерції та її впровадження за допомогою цифрових платформ в Україні є безперечно актуальною. У зв’язку із цим була проаналізована чинна нормативна база, що регулює діяльність компаній елек- тронної комерції, які використовують цифрові платформи та їх облік для визначення сфер подаль- шого вдосконалення. У ході дослідження були використані методи систематизації та узагальнення під час розгляду низки нормативно-правових актів, що регулюють діяльність підприємств електро- нної комерції, що працюють на цифрових платформах в Україні. Крім того, у статті проаналізовано такі структури, як цифрові платформи, та розкрито еко- номічну суть такого явища, як цифрові платформи, та основні підходи до правового регулювання їх використання комерційним законодавством. На сьогодні цифрові платформи є найбільш актуальним і важливим напрямком розвитку цифрової економіки та її найбільш очевидним проявом. Цифрові плат- форми – це механізм, за допомогою якого здійснюється перехід до цифрової форми більшості сфер економічної та соціальної діяльності.

На сьогоднішній день існує багато компаній у всьому світі, що займаються розробкою систем машинного перекладу (СМП), за допомогою яких здійснюється переклад на різні мови світу. Серед них можна виділити такі: SYSTRAN (США, systransoft.com), Langenscheidt (Німеччина, langenscheidt.de), Transparent Language (США, transparent.com), LANGUAGE ENGINEERING CORPORATION (США, lec.com), Translation Experts (США, tranexp.com), Linguatec (Німеччина, linguatec.net), SDL (Великобританія, sdl.com), STAR (Швейцарія, star-group.net), ATRIL (США, atril.com), Alis Technologies (Канада, alis.com).Вивчення джерел щодо комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів свідчить, що проблеми перекладу і розпізнавання образів за допомогою машини тісно пов’язані із проблемами штучного інтелекту і кібернетикою. Проблеми створення штучної подібності людського розуму для вирішення складних завдань і моделювання розумової діяльності вивчаються досить давно. Вперше ідею штучного інтелекту висловив Р. Луллій у XIV столітті, коли він намагався створити машину для вирішення різноманітних задач з основ загальної класифікації понять. А у XVIII столітті Г. Лейбніц і Р. Декарт розвили ці ідеї, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук [1].Ці ідеї лягли в основу теоретичних розробок у галузі створення штучного інтелекту. Проте розвиток штучного інтелекту як наукового напряму став можливим лише після створення електронних обчислювальних машин (ЕОМ). Це сталося у 40-ві роки ХХ століття.Термін «штучний інтелект» був запропонований в 1956 р. на семінарі, присвяченому розробці логічних завдань з аналогічною назвою у Стенфордському університеті. Штучний інтелект – розділ комп’ютерної лінгвістики та інформатики, де розглядаються формалізація проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому у більшості випадків алгоритм розв’язування завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не вирішене питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп’ютером «розумності», хоча стосовно штучного інтелекту було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тьюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона [2].Після визначення штучного інтелекту як самостійного розділу науки відбувся його поділ за двома основними напрямками: нейрокібернетика і кібернетика «чорного ящика». Розпізнавання образів – традиційний напрямок штучного інтелекту, близький до машинного навчання і пов’язаний з нейрокібернетикою. Кожному об’єкту відповідає матриця ознак, за якою відбувається його розпізнавання. Машинний переклад належить до кібернетики «чорного ящика», головним принципом якого є принцип, протилежний нейрокібернетиці, а саме: немає значення, як побудований «розумовий» пристрій – головне, щоб на задані вхідні дії він реагував, як людський мозок.Слід зазначити, що сьогодні науковці розглядають штучний інтелект як один з напрямків інформатики, метою якого є розробка апаратно-програмних засобів, за допомогою яких можна користувачу-непрограмісту ставити і вирішувати завдання, що традиційно вважаються інтелектуальними [2].З другої половини 1960-х рр., коли людство вступило в епоху комп’ютерних технологій, використання комп’ютерів звільнило людей від багатьох видів рутинної роботи, будь то трудомісткі обчислення чи пошук необхідних елементів в різних базах даних. При цьому слід мати на увазі, що принципова відмінність комп’ютерних технологій від будь-яких виробничих технологій полягає саме в тому, що в одному випадку технології не можуть бути безупинні, тому що вони поєднують роботу рутинного типу (скажімо, оперативний облік) і роботу творчу, яка не піддається поки що формалізації (прийняття рішень), а в іншому випадку функція виробництва безупинна і відображає строгу послідовність всіх операцій для випуску продукції (конвеєризація процесу).Переклади текстів з однієї мови на іншу можна віднести до рутинної роботи, але тільки частково. Дійсно, з одного боку, в роботі будь-якого перекладача є досить велика кількість елементів формалізму, хоча, з іншого боку, у даний час жоден серйозний переклад не може бути виконаний зовсім формально.Усі переклади можна розділити на технічні і літературні. Межа між ними є дуже «розмитою» (проміжне положення займають, наприклад, переклади ділових листів). Особливістю технічних перекладів є необхідність у першу чергу знати стандарти фахових понять. Специфіка ж літературного перекладу полягає в тому, що потрібно одержати текст, за художньою цінністю максимально близький до оригіналу. Якість виконання з використанням комп’ютера технічних і літературних перекладів у теперішній час зовсім різна: технічні переклади є якісніші, ніж літературні. Останній факт особливо відчутний при перекладі віршованих форм  тут використання комп’ютера практично неможливе: його використання поступається поетам-перекладачам.Переклад текстів  одна з перших функцій, яку людина спробувала виконати за допомогою комп’ютера. Всього через кілька років після створення перших ЕОМ з’явилися і програми машинного перекладу. Датою народження машинного перекладу як галузі досліджень прийнято вважати 1947 р. Саме тоді У. Уівер [3] (який написав трохи пізніше, у 1949 р., разом із К. Шенноном книгу з основ теорії інформації), написав лист Н. Вінеру, «батькові кібернетики», порівнявши в цьому листі завдання перекладу із завданням дешифрування текстів.Завдання дешифрування до цього часу вже вирішувалися (і небезуспішно) на електромеханічних пристроях. Більше того, перша діюча ЕОМ за назвою Colossus-1, сконструйована в Англії в 1942-43 рр. знаменитим математиком і логіком А. Тьюрінгом, автором теоретичного автомата «машина Тьюрінга», разом з Х. А. Ньюменом, використовувалася під час війни для розшифровування секретних німецьких кодів. Оскільки ЕОМ Colossus-1, як і всі перші обчислювальні машини, конструювалася і використовувалася головним чином для військових цілей, відомості про неї стали відомі набагато пізніше її введення в експлуатацію. У 1944 р. Г. Айкен сконструював обчислювальну машину МАРК-1 на електромеханічних елементах і установив її в Гарвардському університеті. Ця машина також використовувалася для виконання завдань дешифрування. Відзначимо також, що завдання дешифрування доводилося і доводиться нерідко вирішувати не тільки військовим, але також археологам і історикам при спробах прочитати рукописи давніми, забутими мовами [4].Після листа У. Уівера Н. Вінерові відбувся ряд гострих наукових дискусій, потім були виділені гроші на дослідження. Сам Н. Вінер, що вільно розмовляв 13-тьма мовами, довгий час оцінював можливості комп’ютерного перекладу дуже скептично. Він, зокрема, писав: «...що стосується проблеми механічного перекладу, то, відверто кажучи, я боюся, що межі слів у різних мовах занадто розпливчасті, а емоційні й інтернаціональні слова займають занадто велике місце в мові, щоб який-небудь напівмеханічний спосіб перекладу був багатообіцяючим... В даний час механізація мови... уявляється мені передчасною» [5, 152]. Однак, всупереч скепсису Вінера і ряду інших вчених зі світовими іменами, у 1952 р. відбулася перша міжнародна конференція з машинного перекладу. Організатором цієї конференції був відомий ізраїльський математик І. Бар-Хіллел. Він прославився в першу чергу застосуванням ідей і методів математичної логіки в різних напрямках досліджень з теорії множин і основ математики, але видав також ряд робіт із загальної теорії мови, математичної лінгвістики, автоматичного перекладу і теорії визначень (у СРСР була дуже популярна монографія «Основи теорії множин», написана І. Бар-Хіллелом разом з А. А. Френкелом) [3].Незабаром після конференції 1952 р. був досягнутий ряд успіхів у академічних дослідженнях, які, у свою чергу, стимулювали комерційний інтерес до проблеми машинного перекладу. Вже в 1954 р. знаменита фірма IBM разом із Джорджтаунським університетом (США) зуміла показати першу систему, що базується на словнику з 250-ти слів і 6-ти синтаксичних правилах. За допомогою цієї системи забезпечувався переклад 49-ти заздалегідь відібраних речень. Вже до 1958 р. у світі існували програмні системи для машинного перекладу технічних текстів, найдосконаліша з яких була розроблена в СРСР і мала запас 952 слова.В період з 1954 р. по 1964 р. уряд і різні військові відомства США витратили на дослідження в галузі машинного перекладу близько 40 млн. доларів. Однак незабаром «запаморочення від успіхів» змінилося повною зневірою, що доходила практично до повного заперечення здійсненності машинного перекладу. До подібного висновку прийшли на основі звіту, виконаного спеціальним комітетом із прикладної лінгвістики (ALPAC) Національної Академії наук США. У звіті констатувалося, що використання систем автоматичного перекладу не зможе забезпечити прийнятну якість у найближчому майбутньому. Песимізм ALPAC був обумовлений, головним чином, невисоким рівнем розвитку комп’ютер­ної техніки того часу. Справді, труднощі роботи з перфокартами і величезними комп’ютерами I-го і II-го поколінь (на електронних лампах чи транзисторах) були чималими. Саме з цих причин перші проекти не дали істотних практичних результатів. Однак були виявлені основні проблеми перекладу текстів природною мовою: багатозначність слів і синтаксичних конструкцій, практична неможливість опису семантичної структури світу навіть в обмеженій предметній галузі, відсутність ефективних формальних методів опису лінгвістичних закономірностей [6].До поширення персональних комп’ютерів машинний переклад міг бути швидше цікавим об’єктом наукових досліджень, ніж важливою сферою застосування обчислювальної техніки. Причинами цього були:висока вартість часу роботи ЕОМ (з огляду на той факт, що кожну обчислювальну машину обслуговувала велика група системних програмістів, інженерів, техніків і операторів, для кожної машини було потрібне окреме, спеціально обладнане приміщення і т.п., «комп’ютерний час» був дуже і дуже дорогим);колективне використання ресурсів комп’ютера. Це часто не дозволяло негайно звернутися до електронного помічника, зводячи нанівець найважливішу перевагу машинного перекладу перед звичайним  його оперативність.За результатами звіту ALPAC дослідження з комп’ютерного перекладу припинилися на півтора десятка років через відсутність фінансування. Однак у цей же час відбувся якісний стрибок у розвитку обчислювальної техніки за рахунок переходу до технологій інтегральних схем. ЕОМ III-го покоління на інтегральних схемах, що використовувалися у 1960-ті роки, до кінця 1960-х  початку 1970-х років стали витіснятися машинами IV-го покоління на великих інтегральних схемах. Нарешті, у 1970 р. М. Е. Хофф (Intel) створив перший мікропроцесор, тобто інтегральну схему, придатну для виконання функції великої ЕОМ. До середини 1970-х років з’явилися перші комерційно розповсюджувані персональні комп’ютери (ПК) на базі 8-розрядних мікропроцесорів фірми Intel. Це була на той час комп’ютерна революція.Саме поява ПК стала сильним додатковим стимулом для вдосконалювання комп’ютерного перекладу (особливо після створення комп’ю­терів Apple II у 1977 р. і IBM PC у 1981 р.). Поновленню досліджень з комп’ютерного перекладу сприяло також підвищення рівня розвитку техніки і науки взагалі. Так, у 1970-ті рр. одержала поширення система автоматизованого перекладу SYSTRAN. Протягом 1974-75 рр. система була використана аерокосмічною асоціацією NASA для перекладу документів проекту «Союз-Аполлон». До кінця 1980-х років за допомогою цієї системи перекладали з кількох мов вже близько 100 000 сторінок щорічно. Розвитку комп’ютерного перекладу сприяло ще і зростання інтересу дослідників і проектувальників до проблеми штучного інтелекту (тут явно переважали лінгвістичні аспекти) і комп’ютерного пошуку даних [7].Починаючи з 1980-х рр., коли вартість машинного часу помітно знизилась, а доступ до них можна було одержати в будь-який час, машинний переклад став економічно вигідним. У ці і наступні роки удосконалювання програм дозволило досить точно перекладати багато видів текстів. 1990-ті рр. можна вважати справжньою «епохою Відродження» у розвитку комп’ютерного перекладу, що пов’язано не тільки з широкими можливостями використання ПК і появою нових технічних засобів (у першу чергу сканерів), але і з появою комп’ютерних мереж, зокрема глобальної мережі Internet.Наприклад, створення Європейської Інформаційної Мережі (EURONET DIANA) стимулювало роботи зі створення систем автоматизованого перекладу. У 1982 р. було оголошено про створення європейської програми EUROTRA, метою реалізації якої була розробка системи комп’ютерного перекладу для всіх європейських мов. Спочатку проект оцінювався в 12 млн. доларів США, але вже в 1987 р. фахівці визначили сумарні витрати по цьому проекту більш ніж у 160 млн. доларів [4].Використання глобальної мережі Internet об’єднало мільйони людей, що говорять різними мовами, у єдиний інформаційний простір. Домінує, природно, англійська мова, але: є користувачі, які нею зовсім не володіють чи володіють дуже слабко; існує безліч Web-сторінок, написаних не англійською мовою.Для полегшення перегляду Web-сторінок, описаних незнайомою користувачеві мовою, з’явилися додатки до браузерів, за допомогою яких здійснюється переклад обраних користувачем фрагментів Web-сторінки або всієї Web-сторінки, що переглядається. Для цього досить лише скопіювати частину тексту та вставити його у відповідне поле або «натиснути» на спеціальну кнопку меню. Прикладом такого комп’ютерного перекладача є програмний засіб WebTransSite фірми «Промт», створений на базі програмного засобу Stylus, який можна використовувати в різних браузерах (Netscape Navigator, Internet Explorer, Mozilla Firefox, Opera та ін.) або, наприклад, Google Translate – це сервіс компанії Google, за допомогою якого можна автоматично перекладати слова, фрази та Web-сторінки з однієї мови на іншу. В системі Google використовується власне програмне забезпечення для перекладу на основі статистичного машинного перекладу. З вересня 2008 р. підтримуються й переклади українською мовою. Користувач уводить текст, поданий мовою оригіналу, та вказує мову, якою цей текст потрібно подати.Проблемами машинного перекладу в теперішній час займається ряд відомих компаній, таких як SYSTRAN Software Inc., Logos Corp., Globalink Inc., Alis Technologies Inc., Toshiba Corp., Compu Serve, Fujitsu Corp., TRADOS Inc., Промт та інші. З’явилися також компанії, що спеціалізуються на машинному перекладі, зокрема компанія SAP AG, яка є європейським лідером у розробці програмного забезпечення і протягом багатьох років використовує системи машинного перекладу різних виробників при локалізації своїх програмних продуктів. Існує і служба машинного перекладу при комісії Європейського Союзу (обсяг перекладу в комісії перевищує 2,5 млн. сторінок щорічно; переклади всіх документів виконуються оперативно 11-тьма офіційними мовами, забезпечують їх 1100 перекладачів, 100 лінгвістів, 100 менеджерів і 500 секретарів) [8].Проблемам комп’ютерного перекладу значна увага науковців приділяється в галузі лінгвістики, зокрема в Україні у Київському державному університеті лінгвістики, дуже міцною є лінгвістична школа Санкт-Петербурга та Москви. Не можна не згадати такі праці, як фундаментальна монографія Ф. Джорджа «Основи кібернетики» [5], Дж. Вудера «Science without properties», О. К. Жолковського «О правилах семантического анализа», Ю. М. Марчука «Проблемы машинного перевода», Г. С. Цейтіна, М. І. Откупщикової та ін. «Система анализа текста с процедурным представлением словарной информации» [6] та інші, в яких сформульовані основні принципи і проблеми практичної реалізації машинного перекладу. Ці монографії містять цікавий фактичний матеріал і можуть бути корисні педагогу в побудові курсу лекцій з комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів.Протягом багатьох років науковці в галузях лінгвістики, кібернетики, інформатики вели інтенсивні пошуки моделей і алгоритмів людського мислення і розробок програм, але так сталося, що жодна з наук – філософія, психологія, лінгвістика – не в змозі запропонувати такого алгоритму. Таким чином, штучний інтелект як «генератор знань» [9, 139] ще не створений, машинний переклад є частково структурованим завданням, а тому втручання людини в створення досконалих перекладів буде потрібне завжди і її треба, як слід, цього навчати.

Облік є незамінною частиною діяльності будь-якого підприємства. Керівництво компанії повин-но суворо дотримуватися вимог українського законодавства. Бухгалтерський облік є майже самим ва-жливим з джерел інформації про господарську діяльність підприємства. Проте існують певні спро-щення, які можуть бути корисними для тих суб'єктів економіки, як малий бізнес. Статус суб'єкта малогопідприємництва чітко визначено в законодавчих актах. Малі підприємства - це комерційні підприємст-ва, які відповідають встановленим критеріям. Звичайно, як і на інших підприємствах, облік на малихпідприємствах повинен здійснюватися в певному порядку, що забезпечить своєчасну і надійну фінан-сову та управлінську інформацію, але в той же час відрізняється від них. Особливості спрощення сис-теми обліку на таких підприємствах будуть розглянуті в даній статті.

У статті здійснена спроба теоретичного обґрунтування та надано практичні рекомендації з вдосконалення обліку кредиторської заборгованості широкого спектру організацій небюджетного неприбуткового сектору економіки України. Проаналізовано сучасний стан і тенденції розвитку системи бухгалтерського обліку в некомерційному секторі України. Встановлено можливості для вдосконалення методики обліку кредиторської заборгованості в небюджетних неприбуткових організаціях. Узагальнено і проаналізовано виявлені в ході дослідження особливості фінансово-господарської діяльності некомерційних організацій на предмет їх впливу на методику обліку кредиторської заборгованості. Зроблено висновок щодо необхідності розробки власної системи обліку для організацій некомерційного сектору на основі діючих планів рахунків та первинної документації як комерційних підприємств, так і бюджетних установ.