Факультет комп'ютерних наук (КН)
Постійний URI для цього фонду
Перегляд
Перегляд Факультет комп'ютерних наук (КН) за назвою
Зараз показано 1 - 20 з 1932
Результатів на сторінку
Варіанти сортування
Публікація Gameready 3D-модель для комп'ютерної гри та технологія її розробки(2024) Лучной, С. В.Метою кваліфікаційної роботи є створення тривимірного мультимедійного контенту для гри «Curse Of The Night». Це включає в себе розробку високоякісних візуальних елементів, які покращують ігровий досвід і підвищують залученість гравців. Описується процес створення тривимірних асетів з використанням сучасних методів і технологій геймдеву, зокрема полігонального моделювання у поєднанні зі скульптингом і комбінованої техніки процедурного і ручного текстурування. Проект також має на меті інтеграцію цих елементів у гру, забезпечуючи їх оптимальну продуктивність на різних пристроях. Під час виконання було проаналізовано особливості жанру, обрано та обґрунтовано програмні засоби, необхідні для виконання проекту, описано структуру і процес проектування. Було розроблено 3D-моделі, дотримуючись технічного завдання та естетичних вимог. Також було проведено розрахунок і аналіз економічної ефективності даного проекту.Публікація Pозробка модуля «Анкетування потенційного донору» підсистеми «Переддонорське обстеження» інформаційної системи центру служби крові(2025) Кануннікова, О. О.Об’єктом дослідження є процес переддонаційного обстеження донора лікарем - критичний етап для безпеки донора та реципієнта. Метою роботи є розробка модуля «Анкетування потенційного донора» у складі інформаційної системи служби крові, що автоматизує збір і обробку медичних анкет в інформаційній системі служби крові. Методом дослідження обрано системний аналіз, що дозволив всебічно оцінити проблематику, визначити функціональні вимоги та спроектувати архітектуру модуля. Основним результатом є створення функціонального модулю «Анкетування потенційного донора», що сприяє підвищенню надійності збереження даних та прискоренню виконання переддонаціних процедур, знижує витрати ресурсів та покращує інтеграцію з існуючими модулями інформаційної системи служби крові. Система адаптована до інтеграції в існуюче середовище RD SOFT, має гнучку модульну архітектуру і підтримує можливість масштабування. Актуальність даної роботи полягає у впровадженні комплексного підходу до цифрофізації процесу переддонаційного огляду, що підвищує безпеку і ефективність роботи служби крові.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 Автоматизація створення відео на основі короткого змісту тексту з веб-сайтів(2025) Шатило, І. Ю.Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого створення відеофайлів на основі аналізу текстового контенту веб-сайтів. Предмет дослідження – методи аналізу текстового контенту веб сайтів та автоматичної генерації відеофайлів на основі їх змісту. Мета роботи – розроблення, аналіз та програмна реалізація автоматизованої технології, що дозволяє перетворювати текстову інформацію у відеоформат з використанням методів обробки природної мови та нейронних мереж. Методи дослідження – методи обробки тексту та узагальнення його змісту; методи синтезу мультимедійного контенту та мультимедійного супроводу; методи нейромережевого моделювання. Практична частина включає експерименти з парсингом текстових даних, NLP-аналізом, підбором відповідного відеоконтенту та створенням відео за допомогою бібліотек Python. У роботі розглянуто основні етапи автоматизації створення відео: вилучення тексту з веб-сайтів, його аналіз, узагальнення змісту, підбір релевантного аудіо- та відеоконтенту, а також формування фінального відеофайлу. Окремо досліджено можливості сучасних нейронних мереж для обробки тексту. Результати демонструють ефективність підходу та перспективи його використання у різних сферах.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 Адаптивна система керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання(2025) Науменко, І. В.Об’єкт дослідження – процеси керування роботизованим маніпулятором з використанням технологій штучного інтелекту для виконання завдань у динамічному середовищі. Предмет дослідження – методи та алгоритми адаптивного керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання з використанням візуальної інформації, кінематичних даних та текстових інструкцій. Мета роботи – дослідження та розробка системи адаптивного керування роботизованим маніпулятором, яка здатна інтерпретувати природномовні інструкції, аналізувати дані з камер та датчиків положення суглобів для автономного виконання поставлених завдань без необхідності експліцитному програмуванні послідовності дій. Методи дослідження – системний аналіз, імітаційне моделювання робототехнічних систем, глибоке навчання з підкріпленням, комп'ютерний зір, обробка природної мови, мультимодальні нейронні мережі, експериментальна перевірка алгоритмів у симуляційному середовищі з використанням фреймворку MuJoCoПублікація 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 Алгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів за допомогою комп’ютерного зору(2025) Погребняк, Я. В.Об’єкт дослідження – транспортні засоби, що відображені у відеопотоці. Предмет дослідження – алгоритмічні підходи до ідентифікації транспортних засобів, використовуючи комп’ютерний зір. Мета роботи – розробка програмного рішення, призначеного для виявлення, супроводження та вимірювання швидкості транспортних засобів з використанням алгоритмів комп’ютерного зору та глибокого навчання. У роботі виконано аналіз сучасних методів автоматичної ідентифікації транспортних засобів, зокрема методів з використанням згорткових нейронних мереж. Здійснено порівняльний аналіз моделей YOLOv8 та інших архітектур. Система розроблена на мові Python, спираючись на бібліотеки Ultralytics YOLO та OpenCV. Під час дослідження проведено експериментальне випробування функціонування моделі на справжніх відеоматеріалах, що засвідчило її надійність, значну швидкість обробки та високу точність ідентифікації об'єктів. Запропоноване рішення продемонструвало високу продуктивність, стабільну роботу та має потенціал для інтеграції в системи інтелектуального відеоспостереження.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 алгоритмів розпізнавання образів нейронною мережею(2024) Панченко, Т. І.Об’єкт дослідження – алгоритми розпізнавання образів нейронною мережею, що забезпечують комп'ютерну систему здатністю автоматичного розпізнавання та класифікації об'єктів на основі вхідних зображень або даних. Предмет дослідження – процес аналізу та порівняння різних алгоритмів розпізнавання образів нейронною мережею задля визначення їхньої ефективності, точності та швидкодії в різних умовах та на різних наборах даних, а також можливості їхнього використання в сучасних реаліях та умовах. Мета роботи – дослідження та порівняння різних алгоритмів розпізнавання образів нейронною мережею з метою визначення їхньої ефективності та придатності для застосування в різних сферах. Дослідження спрямоване на встановлення можливостей використання цих алгоритмів у сучасних реаліях, зокрема, у сферах комп'ютерного зору, медичного діагностування та багатьох інших областях, де розпізнавання образів є важливим етапом аналізу даних. Методи дослідження – теоретичний аналіз основ нейронних мереж та їхніх алгоритмів. Проведення серії емпіричних досліджень на різних наборах даних, статистичний аналіз отриманих результатів з використанням відповідних метрик та висунення рекомендацій щодо вибору оптимальних алгоритмів для конкретних завдань розпізнавання образів.Публікація Аналіз алгоритмів сегментації пухлин за гібридними зображеннями(2024) Мандріков, А. Д.Об'єкт дослідження – аналіз та розробка методів сегментації пухлин за допомогою гібридних зображень. Предмет дослідження – алгоритми сегментації пухлин на основі гібридних зображень у медичній практиці. Мета роботи – оцінка ефективності та точності різних алгоритмів сегментації пухлин за допомогою гібридних зображень та вибір найбільш адекватного алгоритму для конкретних клінічних умов. Методи дослідження – аналіз літературних джерел, експериментальне порівняння різних алгоритмів на тестових наборах медичних зображень, визначення показників ефективності та порівняння результатів.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 ефективності організації обміну повідомленнями для Front-end додатків: порівняння WebSocket та Long Polling для оновлень у реальному часі(2025) Черних, І. А.Об’єктом дослідження є методи обміну даними між клієнтською та серверною частинами веб-додатків в реальному часі. Метою роботи є проведення порівняльного аналізу ефективності використання технологій WebSocket та Long Polling для обробки сповіщень на стороні Front-end додатків. Методами розробки та проектування є аналіз проблемної області та існуючих рішень, проведення стрес-тестування, порівняльний аналіз продуктивності різних підходів до організації обміну повідомленнями.Публікація Аналіз ефективності рекламних кампаній з використанням методів А/В тестування та статистичного моделювання(2025) Литвиненко, А. В.Мета роботи - дослідити ефективність рекламних кампаній за допомогою методів А/В тестування та статистичного моделювання, визначити найефективніші підходи до оптимізації рекламних стратегій на основі отриманих даних та запропонувати рекомендації щодо покращення результатів кампаній. Методи дослідження включають аналіз наукової літератури у сфері аналізу взаємозв'язків, проведення експериментів із застосуванням різних алгоритмів, порівняння ефективності запропонованих рекомендацій. У ході дослідження було проведено аналіз існуючих технологій та методів оптимізації реклами, з акцентом на підвищення їхньої ефективності. Розглянуто основні виклики, пов'язані з неможливістю отримати якісні прогнози. Експериментальна частина дослідження демонструє практичне використання А/В тестування, статистичного моделювання і їхнього поєднання для задачі підвищення ефективності реклами. Особлива увага приділена ключовим метрикам, визначенню цільової аудиторії та впливу алгоритмів Google та Meta. На підставі аналізу результатів експериментів сформульовані рекомендації щодо оптимізації рекламних креативів у залежності від типу кампанії, її цілі та цільової аудиторії.Публікація Аналіз застосування хмарних технологій в задачах пошуку та обміну неструктурованими даними в системах управління та автоматики(2019) Багацький, Б. В.Мета роботи – розробка програмного забезпечення для автоматизації процесів пошуку та обміну неструктурованими за допомогою хмарних технологій. Розробка програмного забезпечення виконувалася із використанням середовищ Visual Studio та PyCharm на IBM-сумісному персональному комп'ютері (тактова частота процесора 1,9 ГГц, обсяг оперативної пам'яті – 2 ГБ, жорсткого диску 512 Гб). Розроблено функціональні та структурні вимоги до розроблюваної хмарної системи та програмного додатку для вирішення задач пошуку та обміну неструктурованими даними, розроблено алгоритм за яким відбувається функціонування системи, математично розрахована оцінка затримки доступу до інфраструктури хмарних обчислень, та програмно реалізована хмарна система доступу що реалізує створені алгоритми та відповідає висунутим структурним і функціональним вимогамПублікація 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.