122 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Освітня програма: "Комп'ютерні науки"
Browse
Recent Submissions
Item Шляхи імплементації мікросервісної архітектури в рекомендаційних системах(2022) Волошко, М.; Олецький, ОлексійРобота присвячена дослідженню аспектів впровадження мікросервісної архітектури у рекомендаційних системах. Були проаналізовані необхідні для старої версії застосунку зміни з метою досягти кращої продуктивності. Було розроблено нову версію застосунку та впроваджені усі необхідні покращення.Item Побудова 3D моделі об'єкта на основі 2D зображення(2022) Яцків, Катерина; Афонін, АндрійУ роботі розглядається проблема створення 3д моделі на основі 2д зображення, аналізуються різні підходи до даного питання, а також різні варіанти вирішення поставленої задачі. Детально розглядається проблема створення 3д моделі з певного набору 2д фотографій об’єкта з різних ракурсів, досліджується мінімальна та оптимальна кількість вхідних даних, а також критерії їх створення. Фінальним результатом дослідження виступає алгоритм на базі бібліотеки PyTorch3D.Item Дизайн та розробка колоборативної системи для обліку робочіх днів та чергувань(2022) Яцишин, Ілля; Бабич, ТрохимМетою курсової роботи є дизайн та розробка веб додатку – колоборативної системи для ведення обліку робочіх днів та чергування. Було розглянуто існуючі альтернативи, визначено та реалізовано необхідні частини додатку згідно з вимогами предметної області. Імплементовано процеси реєстрації та авторизації для надання захищенного доступу до інформації та її зміни користувачам системи.Item Реалізація засобу забезпечення безперервності бізнес-процесів при використанні системи керування базами даних MS SQL Server(2022) Задорожний, Максим; Ющенко, ЮрійМетою цієї роботи є реалізація засобу забезпечення безперервності бізнес-процесів при використанні системи керування базами даних MS SQL Server. А саме налаштування серверів баз даних таким чином, щоб забезпечувалась реалізація високої доступності та аварійного відновлення при збоях в роботі MS SQL Server.Item Дослідження мікросервісної архітектури(2023) Аношин, Олексій; Салата, КирилоУ даній роботі, розглянуто принципи та основні поняття мікросервісної архітектури, розглянуто її відмінності від SOA та DDD архітектур, описані основні способи комунікаціїї мікросервісів між собою. В якості програмного проекту, було створено розподілену систему консолідації запитів. Робота також розглядає процес контейнеризації сервісів, їх налаштування та створення інтерфейсу взаємодії сервісів між собою за допомогою брокера повідомлень Kafka.Item Застосування архiтектури MIDI-DDSP до задачi змiни тембру монофонiчних музичних iнструментiв(2023) Бараннiк, Володимир; Швай, НадiяУ нашiй роботi ми ставимо за мету оцiнити можливостi MIDIDDSP у задачi змiни тембру, а також досягти кращого розумiння DDSP та MIDI-DDSP архiтектур. Проведенi експерименти показують, що MIDIDDSP значно випереджає оригiнальну DDSP архiтектуру в задачi змiни тембру. Ба бiльше, ми показуємо, що можна значно спростити MIDI-DDSP архiтектуру, досягнувши при цьому сумiрної якостi змiни тембру. Наостанок, ми дослiджуємо можливостi роботи спрощеної моделi у режимi реального часу, вiдкриваючи цим дверi для подальшої адаптацiї всiєї MIDI-DDSP архiтектури. Наша робота має безпосередню практичну цiннiсть i розширює розумiння застосувань методiв глибинного навчання в доменi аудiо.Item Decoding Speech from ECoG with Machine Translation Models(2023) Burakov, Roman; Shvai, Nadyia; Wang, BoThis paper explores the use and improvement of brain-computer interface (BCI)- based speech neuroprostheses, devices designed to enhance communication for individuals with speech disorders. Focusing on the machine learning aspect, we address the existing challenges associated with these systems, such as the limited vocabulary and simple algorithms of previous research and the individual variances in electrode implantation sites. Our approach reframes the decoding of speech from BCI as a machine translation problem and employs existing language models for semantic knowledge transfer. This research provides an extensive analysis of current neural speech decoding and multilingual neural machine translation methods, adapts the pre-existing M2M100 neural machine translation model for decoding ECoG data into text, and introduces a state-of-the-art model for neural speech decoding that improves upon current methods in semantic text reconstructions.Item Створення та обробка аудіо файлів Wave Формату(2023) Биковець, Валерія; Бучко, ОленаВ даній роботі були досліджені аспекти програмного створення та обробки аудіо форматy WAVE та його розширення WAVEFORMATEXTENSIBLE. Було визначено особливості зберігання даних в файлі (RIFF структура), визначені якісні параметри кожної зі структур та їх можливі значення, приділено увагу генерації базових звукових хвиль. Був проведений короткий огляд напрямків обробки аудіо та визначено особливості роботи з аудіо форматами звичайного та розширеного WAVE форматів. В результаті роботи розроблений власний клас, який забезпечує зручний інтерфейс для роботи з обома структурами. Він оптимізований під роботу з аудіо з різними розрядностями, кількістю каналів, частотою дискретизації. Клас дозволяє користувачу виконувати створення, записування, зчитування, маніпулювання властивостями, розділення каналів для подальшої обробки аудіо файлів формату WAVE з мінімальними зусиллями.Item Механізми безпеки у мікросервісній архітектурі(2023) Чалюк, Андрій; Андрощук, МаксимУ рамках роботи було розглянуто вразливості, пов'язані з комунікацією між мікросервісами, а також забезпеченням аутентифікації та авторизації для доступу до сервісів. Проаналізовано можливі ризики, пов'язані з управлінням конфігурацією та моніторингом мікросервісів. Були розглянуті питання безпеки при використанні контейнерів та оркестраторів, таких як Docker і Kubernetes. Були запропоновані заходи для забезпечення ізоляції контейнерів, обмеження привілеїв та моніторингу активності контейнерів. Крім того, розглянуто можливість атак на цілісність даних у мікросервісних системах, а також засоби для забезпечення цілісності та шифрування даних, щоб запобігти несанкціонованому доступу та модифікації інформації.Item Знаходження рухомих об'єктів у відеопотоці(2023) Федоров, Данііл; Бучко, ОленаМетою роботи є дослідити сучасний стан та різноманітні аплікації знаходження об’єктів, проаналізувавши предметну область застосувань у найбільш задіяних у цьому сферах. Буде розглянуто використання комп’ютерного зору в медицині, промисловості та будівництві, торговельній та військовій справах та інших.Item Дослідження методологiї розробки системи управління взаємин з клієнтами(2023) Герасименко, Іван; Курочкін, АндрійМетою даної роботи є дослідження методологiї розробки системи управління взаємин з клієнтами (CRM). Наукова новизна роботи полягає в розробці науково-методичних положень і рекомендацій, спрямованих на формування, розвиток і підвищення ефективності використання інноваційних систем управління клієнтами при управлінні споживчою лояльністю, орієнтованою на вдосконалення маркетингової діяльності підприємства.Item E-commerce додаток для платформи iOS(2023) Колесніков, Антон; Бітаєва, ОксанаМетою дослідження є розробка та реалізація E-commerce додатку для платформи iOS з метою покращення процесу онлайн-шопінгу на мобільних пристроях для користувачів iOS. Мета та завдання дослідження будуть досягнуті шляхом аналізу інтернет-ресурсів, проєктування та розробки додатка, його тестування та вдосконалення. Також будуть проведені опитування користувачів для оцінки ефективності додатка та його впливу на їхню покупкову поведінку.Item Розробка застосунку для фінансової аналітики та передбачення витрат(2023) Кондратюк, Катерина; Ющенко, ЮрійМетою дипломної роботи є створення зручного веб-застосунку для керування фінансовими інструментами, здійсненням фінансових операцій, перегляду аналітики та прогнозування подальших операцій. В даному дослідженні було проаналізовано подібні аналоги та визначено доцільність створення додатку у зв’язку з унікальним поєднанням засобів для фінансової аналітики. В роботі враховується вплив різноманітних факторів для отримання чіткої аналітики щодо фінансових операцій, враховуючи усі доступні типи фінансових транзакцій, таких як перекази, swift-платежі, кредитні та депозитні операції. Зважаючи на стрімкий ріст популярності до банківської справи загалом, було проаналізовано можливість інтеграції з банками та їх API як можливість для подальшого розширення дослідження.Item Розробка автоматизованих тестів з Pytest для тестування аудіо файлів (smoke, sanity, regression testing)(2023) Котков, Олександр; Бучко, ОленаМета: порівняти наявні програмні рішення декодувальників .wav файлів, проаналізувати їх можливості. Завдання: Дослідження кодування формату wav., створення програми тестування .wav файлів з можливістю автоматичного тестування.Item Розробка графічного інтерфейсу для роботи з графами та орграфами(2023) Коваленко, Ілля; Козеренко, СергійМета даної роботи - розробка графічного редактора графів, використовуючи технології React та Fabric.js. У ході роботи були розглянуті основні принципи побудови графічних редакторів, а також досліджені особливості використання React та Fabric.js в даному контексті.Item Дослідження методів розробки онлайн-магазинів та рекомендаційних систем(2023) Кириченко, Євгеній ; Курочкін, АндрійВ роботі досліджуються онлайн-магазини аніме-товарів та рекомендаційні системи різного типу. Розглянуто актуальність поставленої задачі. Розглянуто плюси і мінуси різних веб-застосунків та поставлено задачу розробити власний веб-застосунок для продажу аніме-товарів та рекомендаційної системи для нього. Для цього розглянуті переваги та недоліки різних систем. В теоретичній частині про веб-додатки досліджуються різні технології та принципи розробки застосунків, а в теоретичній частині про рекомендаційні системи розглянуто різні їх види та варіанти реалізації. В практичній частині в розділі про веб-додаток описано його реалізацію, а в практичній частині до рекомендаційних систем відповідно реалізацію власної системи та її взаємодію з додатком. Метою роботи є створення веб-додатку для продажу аніме - товарів, який має приємний інтерфейс та поліпшення взаємодії користувача з додатком і підвищення продажів шляхом створення персоналізованої рекомендаційної системи.Item Дослідження методології розробки експертних систем у різних сферах(2023) Ладошка, Артур; Курочкін, АндрійУ роботі розглянуто загальні методології розробки програмних проектів та систем штучного інтелекту, висвітлена тема, що саме таке експертні системи та відповідно як до їх розробки можна адаптувати існуючі методології. Проведений порівняльний аналіз особливостей розробки експертних систем у різних галузях та сферах життєдіяльності. Розроблено експертну систему, головна функція якої – діагностування поширених хвороб за симптомами, віком та статтю пацієнта.Item Дослідження методології розробки рекомендаційних систем(2023) Макарець, Андрій; Курочкін, АндрійМета роботи полягає в аналізі наявних підходів до реалізації рекомендаційних систем, їх порівнянні та реалізації системи. Розробка рекомендаційних систем має свої складнощі, такі як великий обсяг даних, проблеми з точністю рекомендацій, необхідність постійної аналітики та оновлення моделей. Тому дослідження методології розробки рекомендаційних систем має на меті забезпечити якість та ефективність роботи цих систем. Побудована система базуватиметься на означених побажаннях клієнта, а не історії, що попередньо існує, на відміну від більш звичних рекомендаційних підходів.Item Сервіс анонімізації транзакцій в блокчейні Substrate шляхом криптографічного шифрування входів і виходів мікшера(2023) Михайленко, Олександр; Гороховський, КирилоРобота присвячується дослідженню використання доказів з нульовим розголошенням у блокчейн застосунках. Для розвʼязання проблеми приватності переказів криптовалюти користувачами використана бібліотека для генерації та верифікації доказів з нульовим розголошенням Plonk, мова Rust та domain-specific language "ink!", а також мова Typescript для написання сервера реле.Item Модель прогнозування ціни товару із використанням методу TRAMO(2023) Шмєльова, Дар'я; Дрінь, СвітланаУ даній роботі ми розглядаємо сучасні методи статистики та машинного навчання для прогнозування цін. Основна ідея полягає в тому, щоб поєднати надійність TRAMO для попередньої обробки даних часових рядів із потужністю машинного навчання, особливо алгоритму Random Forest, для створення прогнозів. TRAMO — це абревіатура від Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations і Outliers. Він використовується для обробки складної природи даних часових рядів, що робить його гарним вибором для підготовки даних. Алгоритм випадкового лісу — це популярна техніка машинного навчання, яка відома своєю здатністю обробляти складні шаблони та багатовимірні дані, що робить його хорошим для прогнозування цін. Ця робота показує, як традиційні статистичні методи та передові методи прогнозування за допомогою алгоритмів машинного навчання можна використовувати разом для прогнозування цін, що корисно як для академічних досліджень, так і для реальних застосувань у різних галузях.