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

Зображення мініатюри
Публікація
Розробка інформаційного порталу для гравців League of Legends із можливістю рекомендації героя гри на основі вподобань гравця
(2025) Цілінченко, А. О.
У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблено інформаційний портал чемпіонів League of Legends із функціоналом рекомендацій схожих чемпіонів до обраного, а також з персоналізованою системою рекомендацій для авторизованих користувачів на основі їх історії переглядів та можливістю фільтрації рекомендацій за класом, роллю чемпіона або комбінацією параметрів.
Зображення мініатюри
Публікація
Система автоматичного розпізнавання видів птахів на основі глибокого навчання
(2025) Цимбалістенко, В. О.
Мета роботи – розробка системи автоматичного розпізнавання видів птахів за зображенням на основі сучасних методів глибинного навчання. Методи дослідження – огляд наукової літератури з глибинного навчання та орнітологічних даних для аналізу предметної галузі, оцінка існуючих алгоритмів розпізнавання для розробки системи.
Зображення мініатюри
Публікація
Додаток для виявлення фейкових новин за допомогою трансформерної моделі
(2025) Тімонін, О. М.
Мета роботи – дослідження та розробка програмного додатку для класифікації текстових новин на правдиві та фейкові з використанням трансформерних моделей Методи дослідження – аналіз наукової літератури з обробки природної мови та виявлення фейкових новин, огляд та порівняння сучасних трансформерних моделей, аналіз існуючих програмних рішень, аналіз існуючих підходів до оцінки достовірності новин. У результаті дослідження було створено вебдодаток для виявлення фейкових новин за допомогою трансформерної моделі.
Зображення мініатюри
Публікація
Розробка системи рекомендацій ігор у вебзастосунку "Магазин ігор" з використанням Microsoft Azure ML
(2025) Тітаренко, К. О.
Мета роботи – розробка прототипу системи рекомендацій для магазину ігор із використанням Microsoft Azure Machine Learning, що забезпечує персоналізований підбір ігор для кожного користувача на основі багатовимірного аналізу даних. Методи дослідження – аналіз наукової літератури та сучасних рішень у сфері рекомендаційних систем для e-commerce, моделювання архітектури інформаційної системи, вивчення та застосування алгоритмів машинного навчання (KNN, дерева рішень, матрична факторизація, нейронні мережі), використання хмарних сервісів для розгортання ML-моделей, проектування структури баз даних, інтеграція вебтехнологій ASP.NET, Razor Pages, MS SQL Server. Для обробки даних застосовано методи класифікації, колаборативної та контентно-орієнтованої фільтрації.
Зображення мініатюри
Публікація
Розробка розпізнавача текстів на основі нейронних мереж
(2025) Тесленко, Г. А.
Мета роботи – аналіз існуючих методів розпізнавання текстів з використанням нейронних мереж та формування вимог до майбутньої системи розпізнавання. Методи дослідження – аналіз наукових джерел, узагальнення відомостей з публікацій у сфері штучного інтелекту та комп'ютерного зору, систематизація знань з нейронних мереж. Проведено порівняння ефективності різних підходів до побудови систем оптичного розпізнавання символів та концептуальне моделювання програмного продукту.