Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПІ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Дослідження методів генерації 3D зображень на основі 2D зображень(2025) Паршикова, Л. В.Об’єкт дослідження – процес генерації тривимірних зображень (3D моделей) на основі двовимірних зображень (2D входів). Предмет дослідження – методи та моделі реконструкції 3D форми із використанням традиційних алгоритмів комп’ютерного зору та технологій глибокого навчання. Мета роботи – дослідити, класифікувати та порівняти сучасні методи генерації 3D зображень на основі 2D зображень, а також реалізувати експериментальну модель на основі згорткової нейронної мережі для реконструкції 3D форми об’єкта.Публікація Дослідження ефективності використання TypeScript при розробці на платформі React.js(2025) Король. С. І.Об'єктом дослідження є використання мови TypeScript у процесі розробки односторінкових додатків (SPA) з використанням React.js, зокрема її вплив на продуктивність, підтримуваність та якість програмного забезпечення. Мета дослідження полягає у визначенні переваг і недоліків TypeScript у порівнянні з JavaScript у контексті розробки SPA, а також у розробці методології оцінки ефективності його використання на практиці. Методами розробки та проектування є аналіз проблемної області дослідження та вивчення попередніх наукових робіт, які описують переваги, недоліки та ефективність TypeScript.Публікація Дослідження методів штучного інтелекту для автоматизації бізнес-процесів(2025) Купцов, А. Д.Об’єктом дослідження є автоматизація бізнес-процесів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання. Метою роботи є проведення дослідження продуктивності автоматизації бізнес-процесів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання. Методами розробки та проектування є використання різних методів машинного навчання для прогнозування попиту на послуги та товари, які надає бізнес.Публікація Дослідження алгоритмів управління кешованими даними в Redis для підвищення продуктивності застосунків(2025) Кучапін, М. Ю.Об’єктом дослідження є механізми управління кешованими даними у Redis, що впливають на ефективність використання пам’яті та швидкодію системи. Предметом дослідження виступають механізми динамічного керування кешем, зокрема динамічне визначення TTL та адаптивний алгоритм заміщення кешу на базі LRU та LFU, спрямованими на оптимізацію видалення даних у складних структурах для підвищення ефективності роботи Redis. Метою роботи є проведення дослідження існуючих методів управління кешованими даними та розробка модифікацій і впровадження покращень для їх адаптації в Redis. Це дозволить забезпечити більш ефективне використання пам’яті та підвищити швидкодію системи за рахунок оптимізації процесів видалення та зберігання даних.Публікація Дослідження ефективності code coverage в автоматизованому тестуванні веб-застосунків(2025) Кунченко, Д. В.Мета роботи — комплексний аналіз впливу покриття коду тестами на загальну якість веб-застосунків та ефективність автоматизованого тестування. Об’єкт дослідження — процеси забезпечення якості програмного забезпечення шляхом автоматизованого тестування. Предмет дослідження — метрики покриття коду, їхня класифікація та вплив на виявлення помилок, уразливостей і рівень надійності продукту. Методи дослідження: експериментальне впровадження інструментів Codeception, Xdebug, використання Docker-середовища, інтеграція з системою безперервної інтеграції (CI).Публікація Дослідження архітектурних рішень крос-платформного програмного забезпечення для створення сучасних мобільних застосунків(2025) Червінська, А. Л.Об’єктом дослідження є крос-платформні фреймворки для написання мобільних застосунків. Метою роботи є проведення дослідження сучасних крос-платформних фреймворків, які використовуються в індустрії мобільних застосунків, зробити аналіз їх переваг та недоліків, та запропонувати вдосконалення стратегії розробки. Методами розробки та проектування є аналіз проблемної області дослідження, вибір Flutter, MAUI, React Native для проведення дослідження шляхом порівняння переваг та недоліків. Наукова новизна полягає в систематизованому підході до порівняння крос-платформних фреймворків із врахуванням усіх технічних характеристик. Запропоновано критерії оцінки, які дозволяють об’єктивно обрати найпродуктивніший фреймворк.Публікація Дослідження ефективності code coverage в автоматизованому тестуванні веб-застосунків(2025) Кунченко, Д. В.Метою даної роботи є комплексний аналіз впливу покриття коду на якість веб-застосунків. Дослідження спрямоване на визначення взаємозв'язку між рівнем тестового покриття та ефективністю програмного забезпечення, виявлення методологічних особливостей автоматизованого тестування. Об'єктом дослідження є процеси забезпечення якості програмного забезпечення через автоматизоване тестування. Основна увага приділяється методологіям, інструментам та стратегіям тестування, які дозволяють підвищити надійність та продуктивність веб-додатків. Предметом дослідження слугують метрики покриття коду, їх типологія, взаємозв'язок з якістю тестування та потенціал щодо виявлення потенційних вразливостей у програмному забезпеченні. Аналіз буде проведено з використанням PHP, фреймворку Codeception та інструменту Xdebug.Публікація Дослідження методів управління станом односторінкових застосунків(2025) Малікова, Т. В.Об’єктом дослідження є методи управління станом у сучасних односторінкових вебзастосунках, створених за допомогою фреймворку React. Метою дипломного проєкту є аналіз, порівняння та оцінка ефективності використання популярних бібліотек Redux та Zustand для вирішення завдань управління станом у SPA-застосунках. У процесі роботи використовувалися такі методи дослідження: теоретичний аналіз літературних і технічних джерел щодо архітектури React та бібліотек стану; проєктування та реалізація тестового SPA-застосунку з різними підходами до управління станом; експериментальне тестування продуктивності, зокрема часу рендерингу, кількості ререндерів та обсягу коду. У результаті дослідження було проведено порівняльну оцінку бібліотек Redux і Zustand за такими критеріями, як продуктивність, простота інтеграції, гнучкість структури даних та зручність підтримки. Отримані результати дозволили сформувати рекомендації щодо вибору технології управління станом залежно від масштабу та складності проєкту.Публікація Дослідження ефективності застосування WebGL і D3.js при створенні та використанні графічних елементів у веб-застосунках(2025) Понікаровська, Н. А.Об’єктом дослідження є технології візуалізації великих обсягів даних у веб-застосунках. Метою дослідження є багатокритеріальний аналіз ефективності технологій WebGL та D3.js для візуалізації великих обсягів даних у веб-застосунках. У дослідженні застосовано методологію багатокритеріального аналізу (MCDA), що включає структуризацію задачі, формування критеріїв оцінювання, агрегацію отриманих результатів та аналіз чутливості. У результаті проведеного дослідження здійснено комплексну багатокритеріальну оцінку ефективності технологій WebGL та D3.js, що застосовуються для візуалізації великих обсягів даних у веб-середовищі. На основі сформованої методологічної моделі порівняння розроблено практичні рекомендації щодо вибору технології відповідно до специфіки задачі, вимог до продуктивності та контексту використання веб-застосунку.Публікація Дослідження методів програмної оптимізації завантаження сайтів на формування досвіду користувачів(2025) Нуралієва, Л. М.Об’єктом дослідження є методи програмної оптимізації завантаження сайтів та їх вплив на формування досвіду користувачів. Метою роботи є аналіз і розробка програмних рішень для оптимізації швидкості завантаження вебсайтів з урахуванням їхнього впливу на досвід користувачів. Методами дослідження є аналіз сучасних технологій оптимізації вебсайтів, оцінка їх ефективності на основі ключових показників продуктивності (KPIs) та розробка рішень для покращення швидкості завантаження. У результаті кваліфікаційної роботи було проведено аналіз ключових методів оптимізації завантаження сайтів. Ефективність запропонованих рішень оцінювалася за такими показниками, як час завантаження сторінки, затримка першого відображення контенту та час відмальовування найбільшого елементу на сторінці.Публікація Дослідження методів машинного навчання для оптимізації маршрутів мандрівників(2025) Біляєва, А. С.Об'єктом дослідження є процес оптимізації маршрутів мандрівників із використанням методів машинного навчання. Метою роботи є розробка методології застосування алгоритмів машинного навчання для покращення точності та швидкості вибору оптимального маршруту. Методи дослідження включають аналіз існуючих підходів до побудови маршрутів, використання алгоритмів пошуку найкоротшого шляху (A*, Дейкстра), генетичних алгоритмів та нейронних мереж для прогнозування найефективнішого шляху з урахуванням історичних даних про трафік. У результаті роботи проведено порівняльний аналіз ефективності різних алгоритмів та розроблено теоретичну основу для системи оптимізації маршрутів, яка може бути використана в навігаційних сервісах та логістичних рішеннях. Практичне значення роботи полягає у можливості подальшої розробки інтелектуальної системи для планування поїздок, що підвищить ефективність транспортної навігації.Публікація Дослідження ефективності застосування технологій глибинного навчання для аналізу медичних зображень.(2025) Козак, Д. О.Об’єктом дослідження є технології глибокого навчання, що використовуються для аналізу медичних зображень. Метою роботи є оцінка ефективності сучасних підходів глибокого навчання для аналізу медичних зображень, їх порівняння за ключовими характеристиками та пропозиція шляхів покращення процесу обробки даних. Методами розробки та проектування є аналіз проблемної області, вибір систем глибокого навчання для порівняння, вивчення відкритих і комерційних платформ, а також розробка експериментального плану для оцінки ефективності технологій. У результаті роботи були проведені дослідження методів сегментації та класифікації медичних зображень, запропоновано порівняння результатів для комерційних і відкритих систем.Публікація Дослідження моделей та методів штучного інтелекту для автоматизованої обробки та аналізу медичних зображень(2024) Топчій, Б. С.Об'єктом глибокого аналізу та дослідження є моделі та методи штучного інтелекту для автоматизованої обробки та аналізу медичних зображень. Метою дослідження є розробка, аналіз та впровадження передових методів автоматизації обробки медичних зображень з використанням штучного інтелекту. Основні напрямки дослідження включають аналіз існуючих підходів до обробки медичних зображень, визначення ключових вимог до автоматизованих рішень та розробку алгоритмів інтеграції з медичними системами.Публікація Дослідження моделей і архітектурних рішень для створення баз даних(2024) Штельма, А. С.Об’єктом дослідження є різноманітні моделі та архітектурні рішення баз даних. Метою роботи є аналіз, порівняння та оцінка різних моделей і архітектурних підходів до проектування та реалізації баз даних. Це дослідження спрямоване на виявлення найефективніших і найбільш відповідних рішень для різних типів застосувань та умов експлуатації баз даних. Також у рамках цієї теми було досліджено методи кластеризації та методи стиснення за для підвищення працездатності бази даних.Публікація Дослідження методів обробки даних у високонавантажених системах(2024) Свиридова, В. В.Об'єктом дослідження даної роботи є різноманітні методи та стратегії обробки даних, зокрема в контексті високонавантажених систем. Дослідження охоплює аналіз та порівняння передових методів утилізації середовищ виконання з підтримкою паралелізму, зокрема методу асинхронного та реактивного програмування. Основною метою є визначення оптимального підходу для обробки великих обсягів даних в системах високого навантаження, зокрема в контексті систем пошуку інформації. Метод рішення передбачає вивчення та оцінку інших підходів, зокрема тих, що входять до галузі Big Data, таких як MapReduce, Apache Spark, та Apache Cassandra. Визначення переваг та недоліків цих методів допоможе здійснити збалансований вибір оптимального інструментарію для реалізації системи обробки даних у високонавантажених умовах.Публікація Дослідження методів рендерінгу користувацького інтерфейсу на базі фреймворків React та Svelte(2024) Свиридов, В. Е.Об’єктом дослідження є порівняння методів рендерінгу інтерфейсу користувача в двох фреймворках: React та Svelte. Метою є виявлення переваг і недоліків кожного підходу, а також визначення ситуацій, в яких вони можуть бути найбільш ефективними. Головною метою цього дослідження є проведення аналізу та порівняння методів рендерінгу користувацького інтерфейсу в двох популярних фреймворках – React та Svelte. Дослідження спрямоване на виявлення особливостей кожного з підходів, їх переваг та недоліків, а також на визначення ситуацій, в яких один фреймворк може бути більш ефективним або зручним для використання в порівнянні з іншим. Результати цього дослідження можуть служити підставою для обґрунтованого вибору фреймворку при розробці веб-додатків з урахуванням конкретних умов та завдань проекту.Публікація Дослідження підходів до інтеграції картографічних систем у React Native застосунки(2024) Коновалов, Б. В.Об’єктом дослідження – є підходи до інтеграції картографічних систем у мобільних додатках на базі React Native. Метою роботи – є дослідити та порівняти для знаходження оптимального або більш підходящого до певної функціональної задачі підходу до інтеграції картографічних систем у React Native середовищі.Публікація Дослідження методів тестування та мокування програмного забезпечення на платформі .Net(2024) Богун, В. М.Об’єктом дослідження – методи створення механізмів тестування та мокування (Mocking). Метою роботи є дослідження методів тестування та мокування програмного забезпечення на платформі .NetПублікація Дослідження методів багатокритеріальної оптимізації в геймдев(2024) Слободяник, О. В.Об’єктом дослідження є методи багатокритеріальної оптимізації. Метою дослідження є створення формули реалістичної механіки витривалості, яка враховує різноманітність критеріїв і забезпечує приємний та реалістичний геймплей для різних гравців, за допомогою методів багатокритеріальної оптимізації. Методи розробки базуються на основі ігрового рушію Unity, мови програмування C# та інтегрованого середовища розробки Visual Studio.Публікація Дослідження методів обробки зображень. Методи реалістичного заміщення об'єктів(2024) Білий, М. Д.Об'єкт дослідження є сучасні методи заміщення об'єктів на зображеннях за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, зосереджуючись на гейтових згортках та контекстуальній увазі у нейронних мережах. Мета дослідження – це аналіз методів для ефективного заміщення об'єктів в зображеннях, що вимагає розуміння та адаптації до контексту за допомогою машинного навчання, із застосуванням згорткових нейронних мереж та генеративних моделей.