ISSN: 2310-8061
Репозиторій Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є електронною платформою, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ. Серед них монографії, статті з наукових журналів та збірників, матеріали науково-практичних заходів, наукові публікації (розміщуються за умови наявності рецензії наукового керівника) та кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (розміщуються за дозволом автора КвР).
З усіх питань звертатися до адміністратора ElAr KhNURE за адресою: yuliia.derevianko@nure.ua
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його колекції.
Останні подання
Дослідження методів реалізації алгоритмів генерації випадкових біржових ордерів із нелінійною частотою відправлення
(2024) Вовченко, А. М.
Об’єктом дослідження є методи та алгоритми генерації випадкових біржових ордерів з використанням нелінійної частоти відправлення для автоматизації процесів торгівлі на фінансових ринках, симуляції та тренування, або валідації моделей та алгоритмів автоматизованої торгівлі. У ході дослідження було визначено ключові аспекти функціонування біржового програмного забезпечення, створено та декомпоновано модель алгоритму генерації синтетичних ордерів та створено реалізацію моделі алгоритму з нелінійною частотою відправлення. Результатом дослідження є реалізація створеної моделі алгоритму. Було проведено аналіз результатів роботи моделі, оцінено якість створених параметрів синтетичних ордерів, та проаналізовано нелінійні часові затримки між відправленнями ордерів.
Дослідження архітектурних підходів до проектування невеликих функціональних веб-додатків
(2024) Юдін, І. О.
Об'єктом дослідження є архітектурні підходи до проєктування невеликих функціональних веб-додатків. Задачею дослідження є аналіз, розробка та впровадження ефективних методів і технік проєктування, які сприяють покращенню якості та продуктивності веб-додатків. Мета роботи – дослідження архітектурних підходів до проєктування невеликих функціональних веб-додатків, аналіз та порівняння існуючих методів і технік проектування, доскональне вивчення принципів роботи кожного з обраних підходів, розробка рекомендацій щодо впровадження найбільш ефективних архітектурних рішень, експериментальне створення власного функціонального веб-додатку та проведення тестування і оптимізації розробленого рішення. У процесі наукового дослідження застосовуються передові підходи сучасних технологій розробки програмного забезпечення, зокрема ті, що пов'язані з оптимізацією архітектури веб-додатків. Великий акцент приділяється розгляду різноманітних архітектурних стилів та методів, їх адаптації до потреб невеликих проєктів, а також інтеграції з існуючими системами. Основні напрямки дослідження включають аналіз існуючих архітектурних підходів, визначення ключових вимог до проєктування функціональних веб додатків та розробку рекомендацій щодо впровадження оптимізованих архітектурних рішень. В результаті дослідження розробляються та впроваджуються комплексні стратегії для проєктування та оптимізації невеликих функціональних веб-додатків. Це сприяє не лише покращенню якості та продуктивності розробки, але й забезпечує успішну інтеграцію змін у швидкозмінному середовищі веб-технологій.
Аналіз методів моніторингу та вимірювання продуктивності високонавантажених back-end систем
(2024) Залазаєв, А. М.
Об’єкт дослідження – високонавантажені back-end системи, що використовуються в інформаційних технологіях. Мета роботи – аналіз та порівняння різних методів моніторингу та вимірювання продуктивності back-end систем для підвищення ефективності їх функціонування. Результат роботи – розроблені рекомендації щодо вибору та впровадження оптимальних методів моніторингу високонавантажених back-end систем. та вимірювання продуктивності Для досягнення поставленої мети використані такі методи дослідження: аналіз літератури, експериментальні вимірювання продуктивності, математичне моделювання. Здійснено порівняльний аналіз методів, таких як моніторинг ресурсів, аналіз логів, тестування навантаження, та їх вплив на результативність back-end систем. Результати дослідження вказують на ефективність певних методів у різних умовах експлуатації. Отримані дані можуть бути корисні для інженерів, адміністраторів систем, розробників програмного забезпечення, які працюють з високонавантаженими back-end системами, що вимагають постійного моніторингу та вдосконалення продуктивності.
Дослідження методів розпізнавання технічних об’єктів за допомогою дронів
(2024) Супрун, С. О.
Об’єктом дослідження є аналіз і оцінка методів відстеження та розпізнавання технічних об'єктів з використанням дронів для визначення ефективності та достовірності різних підходів до їх відстеження та розпізнавання. Мета роботи – проведення комплексного аналізу існуючих методів відстеження та розпізнавання технічних об'єктів за допомогою дронів і визначення їх переваг та недоліків. У процесі дослідження використовуються принципи теорії моделювання та передові підходи до обробки зображень. Основні завдання включають аналіз реалізованих методів відстеження та розпізнавання технічних об'єктів, виявлення найбільш універсального методу оцінки ефективності та точності різних підходів до цього процесу. Результат роботи – було створено огляд існуючих методів відстеження та розпізнавання технічних об’єктів за допомогою дронів, а також визначено особливі аспекти кожного методу, та були навчені декілька моделей для розпізнавання технічних об’єктів.
Дослідження ефективності сучасних методів глибо кого навчання для визначення положення тіла людини на відеопотоці з БПЛА
(2024) Токарєв, Д. В.
Об'єктом дослідження є система відстеження об'єктів на відеопотоці, отриманій з безпілотного літального апарату (БПЛА). Метою дослідження є визначення ефективності сучасних методів глибокого навчання для визначення положення тіла людини на відеопотоці з БПЛА. Головним завданням є з'ясування, які моделі та методи глибокого навчання найбільш точно та продуктивно визначають положення об'єктів. Для вирішення поставленої мети використовується метод глибокого навчання. Різні архітектури, такі як конволюційні нейронні мережі (CNN), рекурентні нейронні мережі (RNN) та трансформери, досліджуються щодо їхньої ефективності. Застосовуються відповідні набори даних для навчання та тестування моделей. В результаті дослідження визначено, що конволюційні нейронні мережі виявилися найбільш ефективними для визначення положення тіла людини на відеопотоці з БПЛА. Моделі глибокого навчання демонструють високу точність відстеження ключових точок тіла при оптимальних параметрах навчання. Результати дослідження можуть бути використані для подальшого розвитку систем відстеження на основі безпілотних літальних апаратів з використанням передових технологій глибокого навчання.