Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем: 15 Міжнародна науково-практична конференція

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/33976

Theoretical and Applied Aspects o f Program Systems Development

Browse

Now showing 1 - 20 of 55

Виявлення загроз "нульового дня" в умовах обмежених ресурсів військового часу
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ісмагілов, А.
Робота присвячена розробці моделі безпечної роботи комп’ютерних програм, які формалізують контроль доступу процесора до пам’яті та контроль за її використанням. В ході дослідження було проаналізовано методи, способи та підходи до оцінки інформаційної безпеки комп’ютерних програм без доступу до похідних кодів. Проведено класифікацію моделей безпечного та надійного функціонування комп’ютерних програм. В свою чергу розроблено модель безпечного функціонування комп’ютерних програм, яка формалізує контроль звернень процесора до пам’яті та контроль над її використанням.
Створення рекомендаційної системи для розв'язання задач з геометрії
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Жежерун, Олександр; Смиш, Олег
На кафедрі мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" ведеться створення рекомендаційної системи, що здатна підтримувати підготовку учнів до розв’язання задач з геометрії. Система базується на сучасних методах обробки природної української мови (NLP) та використовує морфосинтаксичний аналізатор UDPipe для видобування значущих елементів із тексту задач.
Розвиток мультиграфового підходу до оцінювання та ранжування альтернатив
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Олецький, Олексій
В статті розглянуто методи ранжування альтернатив на основі багатографового підходу, а саме – на основі побудови та аналізу деякого мультиграфа
Інструментальні засоби розробки програмних систем управління персоналом
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ткаченко, В.
У статті розглядаються засоби розробки програмного забезпечення систем управління персоналом, з акцентом на забезпеченні безпеки даних і ефективності роботи.
Методи застосування машин станів у системах обробки даних з високим навантаженням
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Моголівський, Віталій
Дане дослідження зосереджене на оптимізаційних підходах для яких використання машин станів є найбільш корисним. А саме на кешуванні в оперативній пам’яті процесу, контрольованому обмеженні швидкості обробки даних та фонових процесах обслуговування системи. Метою даного дослідження є доповнення кожного зі згаданих підходів використанням машин станів задля збільшення прозорості та ефективності їх застосування. Машини станів дозволяють керувати складністю програми роблячи процеси більш структурованими та передбачуваними.
Захист елементів інтелектуальної власності в процесі її створення засобами технології блокчейн
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Афонін, Андрій; Гороховський, Кирило
У статті досліджується, як блокчейн може краще захистити інтелектуальну власність (IP) та забезпечити надійну, децентралізовану та незмінну фіксацію авторства, часу створення та переходу прав на об’єкти IP
Концепція сервісу локалізації застосунків в мікросервісній архітектурі
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ткаченко, В.; Верета, Владислав
У даній роботі аналізуються різні інструменти та сервіси для локалізації веб-додатків, а також методи та підходи до їх інтеграції та масштабування. Описана розроблена архітектура, що дозволяє швидко адаптувати послуги до потреб різних користувачів і проектів, ефективно інтегрувати з різними платформами, враховуючи простоту масштабування обслуговування.
Критерії оцінювання квантизації нейронних мереж для задач комп'ютерного зору
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ткач, Назарій
Це дослідження надає практичний огляд пікового співвідношення похибок до інтервалу співвідношення, як критерій для кількох схем квантування на популярних модулях нейронної мережі.
Деякі особливості застосування об'єктно-орієнтованої парадигми
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Бублик, Володимир; Фітель, Д.
В доповіді аналізуються деякі механізми абстракції, властиві мові програмування С++, вживані у поєднанні процедурних, узагальнених і власне об’єктно-орієнтованих засобів мови.
Розподіл квот хмарних ресурсів як приклад кооперативної гри
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Артюшенко, Б.
Робота досліджує сучасний підхід до розподілу хмарних ресурсів, зосереджуючись на тому, як обчислювальні ресурси розподіляються між різними підпроектами або групами продуктів.
Обгрунтування вибору фреймворків для розробки клієнтської частини вебзастосунку
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Кирієнко, Оксана; Пєчкурова, Олена
У статті розглянуто основні критерії вибору фреймворків, порівняно популярні рішення та надано рекомендації щодо їх використання в залежності від специфіки проекту.
Модель штучного інтелекту для планування та оцінки ризиків проєктів
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Михайлов, Н.
Ефективне управління проєктами в умовах постійно змінюваних ринкових вимог та технологічного прогресу є необхідною складовою успішної діяльності компаній. Оптимізація процесу планування та управління ризиками відіграє ключову роль у підвищенні якості результатів і скороченні термінів реалізації. Традиційні методи планування, такі як метод критичного шляху і метод програмування в мережі, ефективно допомагають структурувати задачі проєкту. Однак, через зростаючу складність проєктів, ці методи не завжди можуть врахувати динаміку змін та непередбачені ризики. Застосування сучасних технологій, зокрема машинного навчання, дозволяє розробляти гнучкі та адаптивні системи управління, здатні враховувати як історичні дані, так і нові зміни в проєкті в режимі реального часу. Алгоритми машинного навчання можуть ефективно прогнозувати строки виконання завдань, оцінювати ризики та допомагати в оптимальному розподілі ресурсів. Дана праця зосереджена на розробці адаптивної моделі, що дозволяє покращити точність планування та мінімізувати ризики під час виконання проєктів.
Guided inverse problems
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ivaniuk, Andrii; Kravchuk, Oleg; Kriukova, Galyna
The given work proposes a novel approach for solving inverse problems in machine learning leveraging Physics-Guided Neural Networks (PGNNs). This method incorporates domain knowledge through an additional inverse problem, leading to significant improvements in model performance and accuracy.
On the way to universal executor
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Svystunov, A.
The work is dedicated to the universal executor architecture concept - an agentic system that can utilize both LLM-based inferences and computing by acquiring and memorizing programs.
Методи регуляризації моделей машинного навчання
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Гордуз, Олександр
В доповіді розглянута проблема перенавчання, коли модель машинного навчання вивчає шум тренувальної вибірки та погано узагальнюється на тестову вибірку. Її можна вирішити або збагативши датасет, або змінивши тренувальний пайплайн та/або гіперпараметри моделі. Важливо зазначити, що різні моделі потребують різних методів регуляризації, тому перед їх застосуванням варто дослідити переваги та недоліки кожного з них.
Аналіз патернів проєктування у веб розробці та їх застосування у розробці вебзастосунку для автоматизації створення розкладу навчального закладу
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Борозенний, Сергій; Мисько, Юрій
У цій роботі аналізуються патерни проектування, які можна використовувати для створення веб-додатку. Також досліджується, як різні патерни можуть вирішити конкретні технічні проблеми, з якими стикаються розробники у своїй роботі. Результат – веб-додаток для створення шкільного розкладу.
Enhanced image similarity detection: combining multi-layer outputs of CNN for precise results
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Kubytskyi, Volodymyr; Panchenko, Taras
The rapid growth of image data globally has amplified the demand for effective image similarity detection methods, particularly in tasks like image deduplication. This paper introduces a novel approach using enriched image embeddings derived from combining outputs of intermediate layers of pre-trained CNNs. The proposed method improves F1 scores across tasks such as near-duplicate detection, multi-angle view analysis, and schematical layout comparisons. Real-world applications in the real estate domain demonstrated fewer errors and enhanced performance, offering a promising direction for addressing complex image comparison challenges.
Впорядковане оброблення повідомлень у системах з розподіленою архітектурою
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Давиденко, Андрій
У роботі розглянуто сучасні виклики в розробці РС, проаналізовано типові сценарії, де необхідне впорядкування повідомлень, та запропоновано класифікацію РС відповідно до вимог щодо збереження стану й обчислень.
Сегментація геопросторових растрових даних методом гексагонів
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Царинюк, Олександр; Глибовець, Андрій
Матеріали доповiді учасників 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Стійкість нейронних дерев рішень до шуму у вхідних даних
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Мокрий, Михайло
Матеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.