Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПІ)

Постійний URI для цієї колекції

https://openarchive.nure.ua/handle/document/9323

Перегляд

Зараз показано 1 - 20 з 624

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.
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.
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.
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.
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 форматування
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.
Дослiдження методiв нейромережевих технологій при проведенні функціонального тестування програмного забезпечення
(2020) Лановий, О. Ф.
Об’єкт – дослідження нейромережевого підходу при проведенні функціонального тестування програмного забезпечення. Мета роботи – вдосконалення методів тестування програмного забезпечення з використанням підходів машинного навчання та алгоритмів штучного інтелекту. Методи дослідження. В роботі використовувалися методи машинного навчання та кластеризації, моделювання для розробки математичної моделі вибору найкращого методу для обробки вибірок на підставі характеристик вхідних даних
Дослiдження методiв розгортання веб-додаткiв у приватних хмарах
(2019) Пержановський, М. А.
Метою роботи є аналіз існуючих традиційних та автоматизованих методів, інструментів та підходів до розгортання веб-додатків у приватних хмарах. Результатом роботи є прототип інтерфейсу системи з швидкого та зручного розгортання веб-додатків, який надав би користувачу можливість повністю контролювати процес через графічний інтерфейс
Дослідження ML моделей для завдань розпізнавання образів на iOS
(2023) Хрипунов, І. М.
Метою роботи є дослідження використання різних типів моделей машинного навчання для розпізнавання образів на платформі iOS та порівняння їх продуктивності. Методи рішення створені з використанням мови програмування Swift для мобільного додатку, CoreML та TensorFlowLite yolov5n моделей для розпізнавання образів. У результаті роботи було здійснено аналіз предметної галузі, поставлена задача для дослідження, розроблена архітектура мобільного додатку, виконано цикл інтеграції відповідних моделей для розпізнавання об’єктів у iOS додаток та проведено дослідження зручності використання та інтеграції моделей пошуку та ідентифікації образів, їх продуктивності, ефективності, швидкості та якості роботи в мобільних додатках на платформі iOS, виконана апробація отриманих результатів.
Дослідження авторегресійних й нейромережевих моделей для короткострокового прогнозування забруднення повітря
(2020) Таламанова, І. С.
Об’єктом дослідження є існуючі методи, підходи та інструментарій для короткострокового прогнозування забруднення повітря. Метою роботи є дослідження існуючих методів, підходів та інструментів для короткострокового прогнозування забруднення повітря, а також порівняння їх ефективності для реальних даних. В результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для прогнозування забруднення повітря авторегресійними та нейромережевими методами та порівняння цих результатів.
Дослідження адаптивних методів складання розкладу навчального процесу в університеті
(2020) Гайтан, О. М.
У результаті роботи розроблено гібридний адаптивний метод автоматичного складання розкладу та створено програмну реалізацію системи складання розкладу навчального процесу в університеті, яка на основі постійних даних, що зберігаються в sql-базі даних, а також оперативної семестрової інформації, імпортованої з xml-довідників, забезпечує можливість ручного, автоматичного та автоматизованого складання розкладу навчального процесу у вищому навчальному закладі з використанням розробленого методу. Передбачена можливість експорту розробленого розкладу в txt, xlsx та xml-формати
Дослідження алгоритмів аналізу і обробки моделей представлення слухового сприйняття інформації
(2022) Джміль, І. В.
Об'єкт дослідження – частотно-імпульсне кодування звуку. Методи дослідження – психоакустика, теорія дискретизації, методи дискретизації, синхронізації й кодування звуку,. Мета роботи – розробка програмної системи, призначеної для вивчення та тестування методу частотно-імпульсного кодування звуку. Система може бути використана для визначення параметрів частотно- імпульсного кодування звуку, при якому забезпечується якісний і ощадливий формат звукової інформації. Практичне застосування системи передбачається в цифрових пристроях запису й відтворення звуку, у системах вокодерного зв'язку та системах розпізнавання звукової мови
Дослідження алгоритмів багатокрітеріальної оптимізації з нечіткими компонентами
(2020) Забіяка, В. С.
Об'єкт дослідження – система підтримки прийняття рішень при виборі альтернативних типів устаткування для сукупності виробничих технічних систем. Мета дослідження полягає в досягненні максимальної ефективності технічних систем шляхом розробки алгоритмів порівняльного аналізу альтернативних варіантів на основі обробки інформації. В результаті розроблено алгоритм розрахунку агрегованої відповідності устаткування по сукупності локальних відповідностей характеристичних і цільових параметрів та програмна апробація й аналіз запропонованих моделей і алгоритмів на прикладах вибору устаткування для виробничих технічних систем
Дослідження алгоритмів балансування навантаження для підвищення продуктивності програмних систем на .NET Core
(2025) Мирошниченко, С. А.
Об’єктом дослідження є система розподілу запитів та балансування навантаження у серверних комплексах. Предметом дослідження є методи та алгоритми балансування навантаження з урахуванням динаміки трафіку і різнорідності серверних вузлів. Мета роботи - розробка та дослідження ефективного адаптивного алгоритму балансування навантаження, що забезпечує стійку роботу серверів в умовах високої динаміки трафіку. Методи дослідження - аналіз існуючих класичних і адаптивних алгоритмів балансування (Round Robin, Least Connections, Weighted Round Robin тощо). Розробка програмної системи-емулятора з можливістю автоматичного перемикання між алгоритмами і збором метрик у реальному часі. Впровадження і тестування адаптивного алгоритму, який враховує поточні й історичні параметри серверів. Моделювання навантаження за допомогою інструменту k6 та аналіз результатів роботи системи.
Дослідження алгоритмів вибору рішень на основі нечіткого оцінювання
(2019) Євсюкова, М. О.
Об’єктом дослідження є математичні методи підтримки вибору рішень на основі прямого й зворотного нечіткого оцінювання. Метою роботи є методи й моделі програмних засобів підтримки вибору рішень на основі прямого й зворотного нечіткого оцінювання. У результаті роботи створено алгоритм підтримки вибору рішень на основі прямого й зворотного нечіткого оцінювання та розроблено програмний засіб підтримки вибору рішень.
Дослідження алгоритмів виконання функціональних паралельних програм
(2019) Крамаренко, І. Д.
Метою роботи є розробка й дослідження ефективності системи виконання функціональних паралельних програм мовою FPTL на багатоядерних комп'ютерах. Методи розробки базуються на мові програмування FPTL, методах математичного моделювання. У результаті роботи розроблено інтегровану систему паралельного виконання FPTL-програм на багатоядерних комп'ютерах
Дослідження алгоритмів відображення програм на кластери із графічними процесорами
(2022) Федоров, Я. О.
Об'єктом дослідження є методи розпаралелювання програм. Метою роботи є дослідження можливостей відображення ДВМ-програм на кластер із прискорювачами обчислень, що забезпечують розподіл, між універсальними багатоядерними процесорами і декількома графічними процесорами. Методи розробки – методи, методи кластерного аналізу, паралельне програмування. У результаті з використанням розроблених алгоритмів створена система підтримки виконання ДВМ-програм, що є невід'ємною частиною компіляторів ДВМ-програм.
Дослідження алгоритмів для управління хмарними ресурсами та оптимізації їх використання
(2024) Бузько, М. С.
Метою даної роботи є проведення комплексного аналізу та дослідження алгоритмів для управління хмарними ресурсами та оптимізації їх використання. Головні завдання включають вивчення існуючих стратегій управління ресурсами, аналіз їх ефективності, розробку критеріїв оцінки ефективності, та визначення оптимальних методів для покращення використання хмарних обчислювальних ресурсів. В результаті проведеного дослідження буде отримано глибокий інсайт у сферу управління хмарними ресурсами та оптимізації їх використання. Ключові висновки та відкриття визначать ефективні алгоритми для керування ресурсами в хмарних обчисленнях, їх переваги та обмеження в конкретних сценаріях використання.
Дослідження алгоритмів здобуття вищої освіти у дистанційному форматі
(2024) Бобришев, А. Д.
Метою цієї роботи є детальне дослідження алгоритмів, які використовуються у сучасних системах дистанційного навчання, з метою визначення їхнього впливу на ефективність та якість здобуття вищої освіти. Основний акцент роботи робиться на вивченні можливостей адаптивного навчання, індивідуалізації процесу навчання та впровадженні інноваційних технологій у дистанційний освітній процес.
Дослідження алгоритмів знаходження обличчя на цифровому зображенні
(2020) Богомолов, О. Є.
Об’єктом дослідження є нейромережеві алгоритми знаходження обличчя на цифрових зображеннях. Метою роботи є визначення методу знаходження обличчя на цифрових фотографіях в оптимальних і неоптимальних умовах. В результаті виконання дослідження були сформульовані рекомендації щодо застосування досліджуваних алгоритмів для задач з різного роду особливостями, такими як обмеженням часу роботи і особливостями вхідних зображень. Також було запропоновано метод, заснований на комбінації цих алгоритмів, який ефективніше знаходить обличчя, які є частково перекритими, або частково перебувають за межами кадру.