Кафедра інформатики
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Кафедра інформатики by Issue Date
Now showing 1 - 20 of 130
Results Per Page
Sort Options
- ItemIntroducing real-time boundless data with websockets(2020) Діденко, Віра; Глибовець, АндрійLoading and displaying a large data set with minimal delay has always been a challenging task. With the increase of data set size, the loading time before the data is displayed grows and the user experience suffers. In this research work the aim is to load and display a large data set within the time limit required for the user to perceive the response as instant and to provide smooth navigation and a pleasant user experience. Based on multiple research the required response time limit was determined to be 0.1 second. Based on this time constraint the time that can be spent for each process was calculated and after an empirical research the data transfer method for loading the data and keeping it real-time was chosen to be WebSockets. With WebSockets as the data transfer technology the large data set was loaded and displayed on a sample data table under 100 milliseconds and a smooth user experience was achieved.
- ItemРеалізація бази знань за допомогою системи Protégé(2020) Дідко, Владислава; Жежерун, ОлександрЛюди, організації та програмні системи змушені спілкуватися один з одним. Однак спосіб вираження знань про ті чи інші речі на одній і тій самій мові може настільки різнитися, що це призводить до непорозумінь. Це, у свою чергу, веде до труднощів обміну інформацією між людьми, організаціями і програмами, зокрема у формуванні однозначно визначених вимог і специфікацій для складних систем. Незважаючи на достатньо високий рівень розвитку систем моделювання, можливості взаємодії створених з їхньою допомогою програмних моделей, а також повторне використання і поширення цих моделей є доволі обмеженим. Уникнути цього можна за допомогою повного усунення чи хоча б мінімізації концептуальної та термінологічної плутанини та встановлення однозначного розуміння мови, що використовується для формування вимог та специфікацій складних систем.
- ItemProcedural content generation: resolving of customer satisfaction problem(2020) Василенко, Кирило; Шабінський, АнтонProcedural content generation (PCG) is used in a variety of products for different purposes. Most techniques are hidden due to commercial reasons, which forces engineers to invent PCG algorithms from the beginning for every concrete problem. Apart from concrete purpose, current work has an aim to create a public solution for a single problem, which is common in thousands of games. Firstly, this paper will define the specific benefits of PCG for a puzzle game. Problems that will be considered are customers retention, customers acquisition, session duration control. The second aim is to implement a suitable algorithm for a game that will solve problems above.
- ItemОсобливості використання машинного навчання та доповненої реальності на пристроях на базі Android(2020) Радзієвська, Олександра; Борозенний, СергійУ роботі описані технології машинного навчання і доповненої реальності та їх перспективи, зокрема при використанні на мобільних пристроях. Розглянуто інструменти ML Kit та ARCore від Google, досліджено їхні переваги та недоліки. На основі цих інструментів було створено фреймворк ARMarker, який може бути використаний іншими розробниками для легкої інтеграції даних технологій у свої додатки.
- ItemТестування веб-застосунків на вразливість та проникнення(2020) Михальова, Валерія; Олецький, ОлексійАктуальність теми. Прогалини в безпеці з'являються на різних стадіях процесу і залежать від безлічі факторів: помилка проектування, невдала конфігурація обладнання та програмного забезпечення, проблеми з мережею, людська помилка. Вони дають неавторизованому користувачеві можливість для атаки на систему, що впливає на її цілісність і конфіденційність. Таким чином, тестування програмних продуктів на вразливість та проникнення допомагає позбутися цих вразливостей і зробити систему достатньо компетентною для захисту від очікуваних і навіть несподіваних шкідливих загроз і атак.
- ItemКомпенсація затримок та втрати пакетів в динамічних онлайн іграх(2020) Алексєєв, АндрійОб’єктом моєї курсової роботи є дослідження та власна реалізація алгоритмів, які використовують в сучасних онлайн іграх з топологією “Клієнт-Сервер” для компенсації затримок та втрати пакетів під час їх передачі в мережі. Метою проекту є створення онлайн гри, в якій наглядно продемонстровано вплив затримок на сприйняття гри клієнтами та вирішення цієї проблеми шляхом їх компенсації. Під час виконання роботи було досліджено декілька шляхів компенсації затримок в мережі, результати їх застосування в онлайн іграх та обгрунтовано як, де і коли варто використовувати той чи інший підхід. В результаті було створено онлайн гру (топології Клієнт - Сервер), в якій шляхом використання алгоритмів задля компенсації затримок вдалося мінімізувати час передачі / підтвердження отримання пакетів.
- ItemРоботизація та автоматизація банківських систем(2020) Голдаєв, Артем; Ющенко, ЮрійСтаном на сьогодні, все більше та більше задач, які виконує людина можуть виконувати комп’ютери. Через багату кількість монотонної роботи в банках, в них впроваджують роботизацію та автоматизацію процесів. Основна мета роботизації – зекономити час та сили працівників та замінивши їх на «роботів».
- ItemПроектування та реалізація корпоративної бази знань(2020) Манжура, Анна; Жежерун, ОлександрМетою курсової роботи є дослідження ефективних способів та засобів розробки баз знань у прикладних системах, таких як системи прийняття рішень. Об'єктом дослідження є поняття представлення знань, онтології, онтологічне моделювання, а також процес створення бази знань на основі цих засобів. Було розглянуто структуру онтологій, їх класифікацію, досліджено принципи побудови онтологічних моделей, детальний процес їх формування. Виконано огляд існуючих технологій для онтологічного моделювання, зроблено висновки щодо їх недоліків та переваг. У практичній частині було обрано найоптимальніше рішення для реалізації бази знань, розроблено базу знань медичного закладу на основі онтології в редакторі Protégé та протестовано її з використанням запитів SPARQL.
- ItemБібліотека Aeson(2020) Шудра, Ігор; Проценко, ВолодимирУ роботі представлено аналіз бібліотеки Aeson написаної на мові програмування Haskell. Також описано певні особливості JSON та використаних інструментів. В якості практичної частини створено програму, що з використанням Aeson завантажує дані JSON з веб ресурсу Reddit та обробляє їх. У першому розділі наведено опис бібліотеки Aeson та інших використаних інструментів. У другому розділі описано процес побудови застосунку для отримання та обробки даних з сайту Reddit.
- ItemМузика на Haskell(2020) Барабельська, Марта; Проценко, ВолодимирHCodecs У цьому розділі описується створення музичного секвенсера за допомогою можливостей стандартної Haskell бібліотеки HCodecs, описуються усі типи, синоніми та функції, необхідні для подальшого компонування музики і її експорту в формат Midi файлу. Euterpea У цьому розділі розглядаються основні можливості бібліотеки Euterpea, на основі матеріалу, доступного за підручником «Haskell School of Music» та відкритої документації Euterpea. На основі вивчених можливостей розглядається приклад практичної частини, а саме створення власної композиції засобами бібліотеки Euterpea та її відтворення. Mezzo У цьому розділі розглядаються засоби та можливості відкритої бібліотеки для створення музики Mezzo. Під час розбору основних функцій та типі проводиться її порівняння з основною в даній курсовій бібліотекою Euterpea, проводяться паралелі та відмінності, переваги даної бібліотеки над Euterpea.
- ItemFace recognition in the video stream. Self-attention neural aggregation network(2020) Проценко, Ігор; Крюкова, ГалинаThe models based on self-attention mechanisms have been successful in analyzing temporal data and have been widely used in the natural language domain. A new model architecture is being proposed for video face representation and recognition based on the self-attention mechanism. Moreover, given approach could be used for video with single and multiple identities. Notably, no one explored the aggregation approaches that consider the video with multiple identities. The proposed approach utilizes existing models to get the face representation for each video frame, e.g., ArcFace and MobileFaceNet, and the aggregation module produces the aggregated face representation vector for video by taking into consideration the order of frames and their quality scores. Empirical results are demonstrated on a public dataset for video face recognition called IJB-C to indicate that the self-attention aggregation network (SAAN) outperforms naive average pooling. Moreover, a new multi-identity video dataset based on the publicly available UMDFaces dataset and collected GIFs from Giphy is being proposed. It is shown that SAAN is capable of producing a compact face representation for both single and multiple identities in a video. The source code is attached in the archive.
- ItemПобудова інтерпретатора безтипового лямбда числення мовою програмування Haskell(2020) Крисан, Олена; Проценко, ВолодимирКурсова робота присвячена дослідженню безтипового лямбда числення, як базової мови програмування, а також реалізації алгоритму побудови інтерпретатора мовою Haskell. Також детально розібрано теоретичну базу безтипового лямбда числення як з математичної точки зору, так і з точки зору мови програмування.
- ItemРозпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів(2020) Шлепакова, Поліна; Шабінська, МаринаУ даній курсовій роботі проведено огляд методів розпізнавання об’єктів на зображеннях, зокрема: R-CNN, SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD та R-FCN. Розглянуті принципи їх роботи, переваги та недоліки, швидкість та точність розпізнавання. У другій частині обрано найкращі методи вирішення задачі розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів та застосовано їх на практиці за допомогою Tensorflow. Було зроблено висновок, що найкращим методом для вирішення даної задачі є Faster R-CNN з генератором ознак Resnet50, який досягає часу розпізнавання у 18 мілісекунд, точності – 88%, повноти – 94%.
- ItemРозробка веб застосунку звикористанням фреймворку Flask та графічної бібліотеки Folium(2020) Стахурський, Д.; Жежерун, ОлександрРобота присвячена розробці веб – застосування з можливістю візуалізації даних. В дані роботі описана розробка веб – застосунку з використанням мікрофреймворку Flask та графічної бібліотеки Folium. Мова, використана для розробки застосунку - Python.
- ItemКласичні алгоритмічні системи. Розробка емулятора алгоритмів Маркова(2020) Дайрабеков, Артем; Франчук, ОлегУ даній курсовій роботі розглянуто різні алгоритмічні системи (зокрема, машина Тьюрінга, Поста та алгоритми Маркова). Було створено кілька прикладів виконання однакової задачі на цих системах. Також, було побудовано емулятор алгоритмів Маркова. Для створення емулятора було використано такі засоби: мова Swift та IDE XCode.
- ItemПрогнозування та аналіз часових рядів(2020) Женчак, Анастасія; Щестюк, НаталіяВ даній роботі розглянуто методи прогнозування часових рядів, що пояснюють поведінку часового ряду, виходячи лише з його значень в попередні мом енти часу. Для цього випадку добре підходять моделі ARIMA та нейронні мережі LSTM. Вони добре описують як стаціонарні, так і нестаціонарні часові ряди (більшість часових рядів можуть бути приведені до стаціонарного ряду шляхом виділення тренду, сезонної ко мпоненти, чи взяття різниці). Мета даного проекту порівняння методів за допомогою моделей ARIMA та за допомогою нейронних мереж, а саме LSTM. Здійснити аналіз на різних даних, виходячи з їх унікальних форм, щоб перевірити різноманітні зміни в сезоні, п ідвищення цін та різкі відмінності.
- ItemАналіз та тестування уразливості веб-додатків(2020) Суховій, Анастасія; Борозенний, СергійСучасна інформаційна ера перенесла майже кожен фізичний бізнес на онлайн-платформу. Через це, одним із найпопулярніших способів ведення бізнесу є створення веб-додатків. Основна причина такої популярності полягає в тому, що Інтернет служить недорогим, найпростішим та найшвидшим носієм для спілкування та обміну інформацією. Але цей зручний спосіб існує разом із низкою серйозних кіберзагроз.
- ItemСинтаксичний аналіз природного тексту на прикладі простих геометричних задач(2020) Кузьмин, ІванТемою моєї курсової роботи було, розуміння природнього тексту. З моїм керівником ми вирішили розробляти систему, для розв’язування простих геометричних задач. Для цього я використав славнозвісну бібліотеку https://www.pullenti.ru/ , і думаю результати виконання програми говорять самі за себе.
- ItemПошук сусідів в метричному просторі(2020) Мазуркевич, Віра; Олійник, БогданаОднією з відомих проблем пошуку, що розглядаються для метричних просторів є проблема пошуку найближчого сусіда. Для заданого метричного простору (U, D) і заданої підмножини S множини точок U проблема пошуку найближчого сусіда полягає в тому, щоб побудувати структуру даних для S, щоб для точки q можна було швидко знайти точку s ∈ S, для якої відстань D(s, q) є мінімальною. В курсовій роботі розглядаються різні підходи до цієї проблеми. Підходи залежать як від властивостей метричного простору, зокрема від розмірності метричного простору, так і від потужності множини S. Крім того, є декілька варіацій задачі пошуку найближчого сусіда, які розглянуті нижче. Останніми роками було запропоновано декілька структур даних, які, очевидно, є зручними для просторів і їх підмножин з невеликої розмірності та (або) невеликою кількістю точок. Саме такі підходи розглядаються в курсовій роботі.
- ItemГрафічні бібліотеки у мові програмування Haskell(2020) Магур, Поліна; Проценко, ВолодимирГрафічні бібліотеки в Haskell. У цьому розділі коротко розглядаються основні графічні бібліотеки, доступні для використання у Haskell. Метою цього розділу є змалювання загальної картини стану графіки в Haskell для того, щоб потім об’єктивно оцінити його можливості в цій сфері. OpenGL і Haskell. У цьому розділі детально описується принцип роботи OpenGL і особливості його реалізації в Хаскелі. Знання фундаментальних концепцій спростить пояснення коду в розділі №3. Застосовуючи теорію на практиці У цьому розділі покроково описується практична частина цієї курсової роботи. Розглядаються основні засоби, за допомогою яких можна створювати складні додатки.