Кафедра програмної інженерії (Маг_ПІ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
- ДокументДослідження методів оцінювання ефективності розгортання програмного забезпечення для різних класів інформаційних систем(2023) Вискребець, Д. О.Метою роботи є проведення дослідження оптимальності методи оцінювання ефективності розгортання програмного забезпечення. В результаті роботи було досліджено методи оцінювання ефективності розгортання програмного забезпечення, проаналізовані аналоги, запропонована програмна система вирішення поставленої задачі разом із документацією та виконана підготовча робота для подальших досліджень
- ДокументДослідження моделей розповсюдження епідемії для прогнозування найгарячіших точок(2023) Жульєв, Д. І.Метою роботи є дослідження моделей розповсюдження епідемії для прогнозування найгарячіших точок. В роботі розглядаються моделі розповсюдження епідемій, способи їх сповільнення та ефективність. В результаті роботи проведено дослідження моделей розповсюдження епідемій.
- ДокументДослідження алгоритмів інкапсуляції ключів. CRYSTALS Kyber(2023) Циганок, Д. А.Метою роботи є проведення порівняльного аналізу сучасних алгоритмів інкапсуляції ключів, що будуть стійкими у постквантовий період, аналіз алгоритму CRYSTALS Kyber, та його оптимізація. У результаті роботи проаналізовано проблему сучасних поширених алгоритмів у постквантовий період, порівняно посквантові алгоритми, проаналізовано алгоритм CRYSTALS Kyber та оптимізовано його
- ДокументДослідження методів лінійного програмування для визначення короткого шляху за умови обмежених умов доступу до інтернет та GPS(2023) Валуйський, В. Є.Мета дослідження – використання отриманих в ході дослідження результатів у проектуванні алгоритмів для навігації відвідувачів великих торгівельних центрів, корпоративних будівель, тощо. Результатом роботи є виконаний аналіз доступних методів вирішення транспортної задач та проектування методів та алгоритмів для навігації людей в великих торгівельних центрах.
- ДокументДослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу(2023) Ванда, М. А.Метою роботи є дослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів на основі існуючих продуктів з перспективою застосування у роботизованих автомобілях або автопілоті. При виконанні роботи були використані загально-логічні, теоретичні та емпіричні методи. Загально-логічні використовувались для проведення аналізу предметної області, теоретичні були використані під час аналізу нейронних мереж, а емпіричні було застосовано під час проведення експериментального дослідження. У результаті виконання кваліфікаційної роботи було розроблено та досліджено методи машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу. Проведено експеримент з їх порівняння та визначення найкращої моделі для заданих завдань.