Факультет комп'ютерних наук (КН)
Постійний URI для цього фонду
Перегляд
Перегляд Факультет комп'ютерних наук (КН) за назвою
Зараз показано 1 - 20 з 938
Результатів на сторінку
Варіанти сортування
Публікація Автоматизація процесу верстання газети за допомогою скриптів та плагінів(2020) Куценко, О. С.Метою роботи є виявлення переваг між ручними та автоматизованими процесами верстки видань, набуття досвіду вирішення питань оптимізації праці. Було проаналізовано літературу щодо питання автоматизації верстки за допомогою скриптів та плагінів. Обрано метод аналізу результатів експерименту. Відповідно до мети роботи сформовано гіпотезу. Проаналізовано етапи верстки газети на можливість автоматизації. Обрано етапи для автоматизації.Публікація Автоматизований метод побудови онтологічних баз знань(2021) Іванісенко, Є. В.Об'єктом дослідження є створення програмного засобу, який автоматично заповнює онтологічну базу знань результатами роботи алгоритму видобування знань. Метою кваліфікаційної роботи є створення елементів, які дозволяють видобувати знання та автоматично будувати онтологічні бази знань. Методами дослідження є алгоритми видобування знань та автоматичної побудови онтологій.Публікація Автоматичний розрахунок фракції викиду лівого шлуночка серця за допомогою моделей глибинного навчання(2021) Даниленко, К. О.Мета роботи – дослідження методів для автоматичного підрахунку фракції викиду та розробка алгоритму, який виконує задачу автоматичного підрахунку за допомогою моделі глибинного навчання та аналітичного методу. Методи дослідження – методи підрахунку фракції викиду вручну на двовимірних зображеннях, алгоритми та методи обробки медичних зображень, моделі глибинного навчання для сегментації медичних зображень, аналітичні методи підрахункуПублікація Адаптація та дослідження методів масштабування баз даних для інформаційних технологій проєктування(2022) Таран, П. А.Метою роботи є підвищення ефективності інформаційних технологій проєктування за рахунок оптимізації варіантів масштабування та фрагментації баз даних, що використовуються в них. Методи дослідження – системний підхід, методи структурного аналізу і моделювання, сучасні інформаційні технології. У ході виконання роботи розглянуто та проаналізовано поточний стан технологій проектвання як об’єктів автоматизації, та проблеми, які виникають при роботі з базами даних у даній предметній області. Також проведено аналіз та порівняння існуючих методів та алгоритмів масштабування і секціонування розподілених баз даних. За результатами аналізу обрано підхід для вирішення поставленої задачі з оптимізації розподіленої БД шляхом масштабування та фрагментування. Результати роботи представлені у вигляді застосунку з вирішення задачі масштабування бази даних для інформаційних технологій проєктуванняПублікація Адаптивна поліноміальна функція у глибинних нейронних мережах та алгоритм її навчання(2021) Слепанська, В. Д.Дана робота присвячена дослідженню та розробці адаптивної активаційної функції та алгоритму її навчання. Метою роботи є створення адаптивної поліноміальної активаційної функції – adaptive polynomial activation function (APAF), параметри якої налаштовуються в процесі навчання подібно синаптичним вагам нейрону, покращуючи апроксимуючі властивості не тільки окремого нейрону, а й нейронної мережі в ціломуПублікація Адаптивний алгоритм пошуку асоціативних правил(2020) Шкіль, А. Р.Метою даної атестаційної роботи є розробка мобільного застосунку на тему «вивчення іноземних мов», а також аналіз бази даних додатку одним з методів асоціативного навчання для отримання асоціативних правил, з послідуючою інтеграцією отриманих правил в додаток з метою його оптимізації. Методи дослідження: аналіз літератури, документації, та Internet– джерел. Було розроблено мобільний додаток, що складається з клієнтської та серверної частин. Додаток дозволяє користувачам автоматично знаходити партнера для практикування іноземної мови на основі обраної теми, а також забезпечує голосові дзвінки.Публікація Адаптивні активаційні функції глибинних нейронних мереж для сегментації тривимірних медичних зображень(2022) Скорік, В. А.Мета роботи – програмна реалізація AdELU, AdPReLU та вбудова їх в U-Net з тривимірними згортковими шарами для вирішення завдання семантичної сегментації на тривимірних медичних даних. Порівняння ефективності застосування адаптивних активаційних функцій для медичних даних в порівнянні зі статичними активаційними функціями. Методи дослідження – аналіз активаційних функцій, що існують, вивчення предметної галузі, вирішення практичних завдань і проведення порівняльного аналізу. Програмно реалізовані U-Net, EdELU та AdPReLU. Проведено дослідний аналіз набору даних, який складається з мультиінституціональних передопераційних МРТ-сканів і фокусується на сегментації внутрішньо неоднорідних пухлин мозку – BraTS20. Навчені нейронні мережі та проведено порівняльний аналіз.Публікація Аналіз алгоритмів пошуку в структурі даних для створення зручного механізму опитування користувачів мереж(2020) Абраменко, Р. О.Об’єктом дослідження є кластеризація даних. Метою роботи є аналіз алгоритмів пошуку в структурі даних для створення зручного механізму опитування користувачів мереж та побудова програмної системи за результатами аналізу. Предметом дослідження є методи кластеризації для аналізу алгоритмів пошуку в структурі даних опитувань.Публікація Аналіз впливу складності сценаріїв арккадних ігрових додатків на їх популярність(2019) Стреліна, А. О.Об’єкт дослідження – ігрові додатки жанру аркада у яких складність сценаріїв впливає на популярність. Мета роботи – з'ясування впливу складності сценаріїв аркадних ігрових додатків на їх популярність, прагнучи залучити дедалі ширшу аудиторію, та не втратити популярність з роками. Методи дослідження – метод кришталевої піраміди, порівняльний метод. Результати атестаційної роботи – статистичні дані щодо ігрових додатків, що робить їх популярними, та яким саме чином можна привабити користувачів грати в аркади через десятки років.Публікація Аналіз методів Big Data для обробки даних вподобань користувачів соціальних мереж для використання прямих пропозицій електронних продаж(2019) Юшин, В. П.Мета розробки – є аналіз методів Big Data для обробки даних вподобань користувачів соціальних мереж для використання прямих пропозицій електронних продаж. Методом вирішення є детальний аналіз технологій роботи із Big Data, пошук переваг та недоліків для використання прямих пропозицій електронних продаж, порівняння принципів збіру великих даних для найкращого пошуку та обробки даних для виявлення вподобань користувачів соціальних мереж. Результатом роботи є дані переваг та недоліків використання прямих пропозицій електронних продаж. Розроблено програму, щоб знаходити користувачів за схожими інтересами та на основі цього використовуються прямі пропозиції продаж.Публікація Аналіз методів обробки документів в форматі docx для виявлення помилок(2020) Будянський, О. О.Об’єктом дослідження є аналіз методів обробки документів в форматі docx для виявлення помилок відносно різних стандартів. Метою роботи є розробка програмної системи, що допоможе реалізувати методи обробки документів та автоматизувати перевірку документів. Методи розробки базуються на алгоритмах обробки тексту та підходах до роботи з файлами типу XML. У результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для валідації документів формату docx відносно сконфігурованих правил форматуванняПублікація Аналіз методів та алгоритмів скорочення URL посилань(2023) Шамрай, Є. О.Метою роботи є дослідження чинних методів та алгоритмів, бібліотек, сервісів що дозволяють скоротити URL-адресу і спрямувати на потрібну сторінку, задля економії довжини повідомлення та ненавмисному спотворенню посилань. В результаті роботи було здійснено аналіз швидкодії і колізій методів та алгоритмів скорочення посилань, огляд популярних алгоритмів та методів скорочення посилань та експериментальне порівняння швидкодії обробки даних за допомогою цих методів і алгоритмів.Публікація Ансамбль нейро-фаззі систем для потокової обробки даних(ХНУРЕ, 2019) Писаренко, Д. О.Об'єктами дослідження є методи побудови еволюційного ансамблю нейро-фаззі систем з дзвонуватими функціями належності. Метою даної роботи є дослідження методів побудови еволюційних нейронних мереж та нейро-фаззі ситем, що на даний момент є найбільш передовим напрямком розвитку обчислювального інтелекту. Предметом дослідження є моделювання еволюційної нейро-фаззі систем, основним завданням якої буде прогнозування нестаціонарних рядів. Проведеня імітаційного моделювання на даних, згенерованих за допомогою диференційного рівняння та даних по споживання елекороенергії. Буде створено програмний комплекс для прогнозування споживання електроенергії, комплекс буде включати в себе модуль, який генерує дані на основі диференційного рівняння. Методи дослідження – аналіз літератури та джерел в мережі Internet.Публікація Багтрекінгова система менеджменту проектів(2020) Злидень, І. О.Метою роботи – створення багтрекінгової системи менеджменту проектів та дослідження стану автоматизації процесу документування знайдених невідповідностей . Об’єктом дослідження даної роботи є процес документування . Предмет дослідження – стан автоматизації процесу документування знайдених невідповідностей. Результатами атестаційної роботи є створена багтрекінгова система та покращення процесу документування. У розділі "Економічна частина" представлене економічне обґрунтування витрат на проведення науково-дослідної роботи.Публікація Використання А/В тесту для вимірювання ефективності веб-сайту(2020) Русаков, К. О.Мета даної роботи полягає в створенні тестування, яке допоможе обрати найкращий варіант для підвищення ефективності веб-сайту. Результатами атестаційної роботи є розроблений тест, який демонструє перевагу кращого варіанту сайту. Такий вид тесту допомагає вибрати ефективний варіант веб-сторінки та підвищує конверсію ресурсу. Розроблені рекомендації щодо покращення ефективності та підвищення конверсії сайту. Спираючись на розроблений тест можна підвищити економічні показники веб-сайту та виявити проблемні місця сторінки.Публікація Використання глибинної нейронної мережі для покращення якості відео тенісних матчів(2022) Асландуков, М. М.У результаті роботи проведено теоретичний аналіз архітектур нейронних мереж, методи їх оптимізації, а також альтернативні методи вирішення поставленої задачі та метрики якості для їх оцінювання. Для оптимізації параметрів нейронної мережі були проаналізовані й використані існуючі набори даних, що складаються з близько 20000 кадрів відео реальних тенісних матчів. Аналогічні набори даних були використані й для порівняння результативності й продуктивності розробленої системи з альтернативними методами розв’язання задачіПублікація Використання еволюційного навчання глибокої нейронної мережі в завданні обходу перешкод(2021) Скворцов, Д. О.Метою роботи є створення багатошарової нейронної мережі з використанням генетичного (еволюційного) алгоритму навчання. Об’єкт дослідження – процес створення маршруту з обходженням перешкод в умовах статичного навколишнього середовища. Предмет дослідження – методи вирішення задачі обходу перешкод, в особливості за допомогою багатошарової нейронної мережі на основі генетичного алгоритму. Методи дослідження – теорія штучних нейронний мереж, теоретичні аспекти підходів до вирішення задачі пошуку маршруту, імітаційне моделюванняПублікація Використання згорткових нейронних мереж для вирішення задачі ідентифікації полум'я(2022) Пустовалов, Д. О.Об’єктом дослідження є процеси ідентифікації полум’я на основі цифрових відеопотоків, отриманих з камер спостереження в online режимі. Предметом дослідження є нейромережева система, методи та засоби ідентифікації полум'я у відеопотоці в online режимі. Методи дослідження. Методи обробки цифрових зображень (для вирішення задач фільтрації та класифікації цифрових зображень), функціонального аналізу, лінійної алгебри (для побудови математичних програмних моделей), нейронних мереж (для вирішення задач ідентифікації складних об'єктів), організації обчислювальних процесів із використанням обчислювальної техніки (для розроблення програмного забезпечення). На сьогоднішній день актуальним завданням є розроблення систем відеоспостереження та методів аналізу відеопотоку в online режимі з метою виявлення ознак пожежі.Публікація Використання методів адаптивного нечіткого кластерування для вирішення завдання опрацювання матричних даних(2022) Анісімов, В. Е.Метою роботи є розробка пакетних та адаптивних матричних алгоритмів кластерування, які розширюють метод нечітких С-середніх, а також розробка програмного забезпечення, що реалізує запропоновані модифіковані алгоритми. Методологічна основа кваліфікаційної роботи полягає в застосуванні методів аналізу, класифікації, узагальнення та опису досліджених методів нечіткого кластерування, а також у постановці експерименту на основі розроблених модифікацій алгоритму нечітких С-середніх. У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблені матричні модифікації алгоритму нечітких С-середніх і програмне забезпечення, що реалізує їх. Введені методи дозволяють працювати безпосередньо з матричними даними, уникаючи громіздких операцій векторизації-девекторизації, покращуючи час кластерування при однаковій якості з алгоритмом, що модифікується. Запропоновані методи застосовні для дослідження та обробки електромагнітних, теплових і оптичних полів вимірювань, областей забруднення повітряного басейну, медичних спостережень, цифрових зображень та відеорядів.Публікація Використання методів ітераційної кластеризації складних образів(ХНУРЕ, 2019) Городовенко, А. А.Об'єкт дослідження – це процес динамічної кластеризації лінійно нероздільних експериментальних даних з різними характеристиками. Предмет дослідження – це методи та моделі динамічної кластеризації лінійно неподільних експериментальних даних з різними характеристиками. Мета роботи – розробка універсальної математичної моделі залежності вибору комбінації алгоритмів на різних етапах ієрархічного алгоритму Хамелеон від вихідних характеристик аналізованого набору даних з метою поліпшення якості кластеризації. Методи дослідження – для розробки математичної моделі вибору найкращого методу кластеризації зразків на основі характеристик вхідних даних були використані різні методи кластеризації та графіки, моделювання.