Кафедра мережних технологій

Permanent URI for this community

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18190

Browse

Now showing 1 - 20 of 56

Аналіз повідомлень в рядках новин сайтів методом сентимент аналізу
(2020) Якимчук, Соломія; Ковалюк, Тетяна
Приймаючи рішення, ми звикли спиратися на інформацію ззовні, будь то відгуки, соціальні опитування або чиї-небудь судження про цікаві нам предмет, а тому зовсім не дивно, що така область лінгвістики, як сентимент-аналіз, міцно увійшла в наше життя. І тим очевидніше необхідність досліджень з розроблення методики, яка зробить можливим визначення тональності тексту як в цілому, так і його окремих частин. Дана робота присвячена аналізу повідомлень в рядках новин сайтів методом сентимент аналізу.
Researching semistructured problems of multicriteria optimization using the software system
(2020) Tryhub, Roman; Franchuk, Oleh
Object of research is optimal decision support process for semistructured (slightly formal) multicriteria optimization problems. Subject of research is mathematical model and method for solving semistructured problems of multicriteria optimization. Goal of research is to develop the optimal decision support system for solving semistructured problems of multicriteria optimization, which can be used by individual or collegial body who take responsible decisions. The next research problems are solved in this work: 1) to implement the process of solving the problem connected with finding an alternative which has the best (in total) criteria values as a software system; 2) to develop and implement the algorithm, which generates recommendations (“guidelines for actions”) for any of alternatives which lost so that the observance of them will guarantee the winning for this alternative. To achieve the goal, following research methods are used in this work: 1) the analytic hierarchy process (hereinafter AHP) – to formalize semistructured multicriteria optimization problem and to find an optimal solution; 2) mathematical programming methods – to formulate recommendations for alternatives which lost so that the observance of them will guarantee the winning; 3) verification test – to debug the software system and to develop the userfriendly interface oriented toward non-professional users.
Порівняння сучасних рішень для налаштування CI та CD
(2020) Гетьман, Максим; Франчук, Олег
У даній курсовій роботі було розглянуто, що таке процес CI/CD та які проблеми він вирішує. Було розглянуто деякі рішення для налаштування CI/CD, розглянуто їхні плюси та мінуси, та у яких ситуаціях краще використовувати одне рішення чи інакше
Аналіз емоційного окрасу тексту в соціальних мережах
(2020) Баранов, Костянтин; Ковалюк, Тетяна
Автоматизованому емоційний аналізу починають приділяти все більше уваги, так як обсяг інформації, що може бути оброблена емоційним аналізатором та використана в маркетингових та дослідницьких цілях, безперервно зростає. Джерелами таких даних перш за все являються соціальні мережі, де користувач має змогу опублікувати власну точку зору щодо будьякого продукту, сервісу, бренду тощо. Емоційний аналіз має на меті зібрати такі дані та вилучити з них необхідну цінну інформацію. Дана робота містить огляд напрацьованих відомостей про алгоритми емоційного аналізу, методи оцінювання роботи таких алгоритмів та сучасні проблеми емоційного аналізу, що потребують вирішення. У ході роботи було розроблено додаток, в якому реалізовано роботу з емоційним аналізатором.
Гібридні системи консенсусу в блокчейн
(2020) Бейрак, Марія; Невмержицький, Євген
У роботі розглянуто сутність технолонії і різні види консенсусу блокчейна, особлива увага приділяється гібридній системі. Також розглянуті приклади використання гібридної системи консенсусу у реальному житті. У процесі виконання дипломної роботи був розроблений новий EIP, що дозволить будь-яким токенам криптовалюти Ethereum використовувати гібридну систему консенсусу
Нейромережне розпізнаваня об’єктів
(2020) Бондар, Ілля; Ковалюк, Тетяна
Буде розглянуто можливості та підходи розпізнавання об’єктів за допомогою сучасних технологій та нейромереж. У якості прикладу об’єкту взято номерні знаки автомобілів. Мета – описати та реалізувати алгоритм отримання із статичної фотографії авто текстове представлення його номерного знаку. Ціллю роботи є аналіз існуючих алгоритмів, підходів та методів для реалізації цієї задачі, виведення найкращих та використання їх для реалізації програмного застосунку. Також буде детально описані кроки та методи реалізації задачі.
Рендеринг трави у реальному часі та її динамічна взаємодія з об’єктами
(2020) Ярошепта, Олександр; Бучко, Олена
В даній роботі були розглянуті технології рендеренгу трав’яного покрову, а також методи їхньої оптимізації. В якості методів рендерингу трави у віртуальному світі досліджено та проаналізовано способи описані Fan та Jahrmann.
Система управління клієнтською базою як SaaS на прикладі компанії страхового брокера
(2020) Василенко, А. М.; Глибовець, Андрій
У даній курсовій роботі розглянуто приклад проектування та реалізації системи, яка створена для роботи з базою клієнтів. Реалізована система дає інструмент швидкого і зручного перегляду та управління базою клієнтів компанії, котра спеціалізується на брокерських послугах у сфері страхування. Система спроектована та побудована з використанням MERN-стеку: база даних - нереляційна база MongoDB, фреймворк для роботи з базою даних та створення API - ExpressJS, клієнтська частина - бібліотека React, серверна частина - платформа Node.js. Також, в системі використовується багато інших допоміжних бібліотек та модулів. Можливість комерційного використання застосування підтвердилось реальним прикладом такого використання. У зв’язку з цим було проаналізовано подальший напрямок розвитку застосування у його функціональній частині.
Програмне забезпечення для виявлення спаму на основі машинного навчання
(2020) Денисенко, Ігор; Ковалюк, Тетяна
Інтернет відгуки відіграють все більш важливу роль у прийнятті рішень щодо отримання потенційних клієнтів. Між іншим, керуючись бажанням отримати прибуток чи велику кількість трафіку, можна використати спам-бота, для написання неправдивих відгуків або піднімати чи знижувати репутацію товарів чи послуг. Відповідно, застосунки для виявлення спаму є корисними як і для бізнесу, так і для фізичних осіб. Однак, на відміну від інших завдань, таких як класифікація новин або класифікація веб-ресурсів, існуючі бази даних спаму дуже обмежені через високу вартісь роботи людей, що збирають та власноруч класифікують спам, проте еффективність виявлення спаму вручну набагато більша ніж в автоматичному режимі, навіть у порвінянні з висококласними класифікаторами. У цій роботі я займаюсь створенням застосунку для виявлення спаму на основі нейронної мережі, спочатку буде створена модель нейронної мережі, далі набір даних для навчання мережі. Фінальним етапом проекту є створення додатку для можливістю людини перевірки його повідомлення на спам
Дерева рішень і алгоритми їх побудови
(2020) Наквасюк, Василь; Глибовець, Андрій
У даній курсовій роботі розглянуто дерева рішень, їх побудова та декілька алгоритмів навчання дерева рішень: ID3 (Iterative Dichotomizer 3), C4.5, CART (Classification and Regression Tree) і їх переваги і недоліки в методах класифікації даних. Також досліджено реальний приклад з використанням CART алгоритму та мови програмування Python
Сучасні підходи у проектуванні високонавантажених мап для пошуку об’єктів
(2020) Жук, М. А.; Глибовець, Андрій
У даній кваліфікаційній роботі ми розглянемо кілька аспектів пов’язаних з прикладною реалізацією проектів з використанням мап: складність виводу великої кількості об’єктів на мапу, складність пошуку та фільтрації, а також витрати. Для цього буде вибраний реалістичний кейс для побудови високонавантаженої мапи.
Автоматизований аналіз мотиваційних листів на основі сентимент аналізу
(2020) Рожко, Ростислав; Ковалюк, Тетяна
У кваліфікаційній роботі була описана проблема обробки текстів природньої мови, описані способи такої обробки, особливо сконцентровано увагу на сентимент-аналізі; проблеми та способи його застосування; описані алгоритм роботи класифікаторів текстових даних; процес розробки та сама система аналізу. Робота складається з трьох розділів. Перший розділ присвячений аналізу сучасного стану вирішення проблеми, обґрунтуванню необхідності виконання роботи, призначення курсової роботи, сучасний стан проблем сентимент-аналізу та спосіб його застосування. Другий розділ розповідає про процес обробки текстових даних для їх подальшого аналізу, принципам роботи класифікатора тексту на основі машинного навчання. Третій розділ присвячений огляду системи, її основних параметрів та подальших кроків для вдосконалення її роботи.
Розробка підсистеми ігрового штучного інтелекту
(2020) Велігурський, Олександр; Глибовець, Андрій
Мета: Створити універсальну підсистему ігрового штучного інтелекту, яка може бути використана для різного типу ігор категорії “Пазли”. Завдання: Розробити алгоритм, який спростить розробку системи для певного розділу ігрового програмного забезпечення. Реалізувати тестову версію гри “Пятнашки” для демонстрації. Об’єкт дослідження Розробка допоміжної бібліотеки ІШІ з використанням Unity Engine. Предмет дослідження Алгоритми ігрового штучного інтелекту, які вважаються основоположними у ігровій індустрії. Практичне значення одержаних результатів Розроблена підсистема може бути впроваджена для створення ігор типу PuzzleGames. Допоможе швидко впровадити базові функції ігрового штучного інтелекту.
Розподілена система навантажувального тестування у безперервній інтеграції. Візуалізація результатів у реальному часі.
(2020) Ковш, Микола; Глибовець, Андрій
У даній курсовій роботі розглянуті основні типи, цілі та процес реалізації тестування продуктивності на проектах. Основним результатом роботи стала побудова розподіленої системи для тестування навантаження у процесі безперервної поставки. Також реалізоване централізоване звітування результатів тестів у реальному часі. Система побудована з використанням загальнодоступних інструментів на ринку.
3D реконструкція сцени за відео з декількох камер
(2020) Томащук, Вадим; Крюкова, Галина
Робота складається з чотирьох розділів. В першому розглянуто базові поняття виявлення та опису особливостей об’єктів, які є основою для будь якого обраного підходу 3D реконструкції сцени, а також розглянуто найпопулярніші алгоритми для кращого сприйняття цього етапу в процесі розробки. В другому розділі описана теоретична база епіполярної геометрії, вирівнювання та триангуляції, а також згадано про алгоритми відстежування та оцінки позиції об’єкта. Третій розділ повністю присвячений поетапній розробці практичного застосування та частково описується необхідна теорія, така як побудова карт невідповідностей та глибини. В четвертому розділі звернено увагу на недоліки проведеної роботи, оцінено ефективність практичного застосування та простір для подальшого вдосконалення.
Розробка автоматизованої системи складання розкладу
(2020) Усачов, Кирило; Глибовець, Андрій
Розвиток IT-індустрії сьогодні відкриває двері до зручностей, які раніше були можливі лише в теорії. Одним із таких благ є автоматизація роботи. Можливість перекласти частину своєї роботи на алгоритм або програму дає користувачам можливість приділити більше уваги іншим аспектам своєї роботи. Дана робота поділена на три розділи. У першій частині описується алгоритм та використані технології, обґрунтовуються їх переваги та доцільність. Другий розділ містить опис реалізації компонентів системи, як сервісної її частини, так і частини представлення. Фінальний розділ описує практичне використання системи. Практичне значення проведеної роботи полягає у дослідженні описаного класу задач, виявленні особливостей реалізації алгоритмів їх розв’язку, порівняння наявних рішень-аналогів та досвіді, отриманому під час створення свого власного рішення
Доповнена реальність у видавничій сфері
(2020) Бітаєва, Олександра; Афонін, Андрій
У даній роботі описано технології доповненої реальності, та їх класифікацію. Було розглянуто прилади, які підтримують технологію розширеної реальності. Найпоширенішими приладами, що підтримують AR є портативні пристрої (смартфони та планшети), було прийнято рішення створювати додаток саме для цього типу девайсів. Мета додатку — зменшення ресурсів, які витрачає видавнича сфера для створення афіш та об’яв. На основі розгляду типів доповненої реальності було виявлено, що доцільно буде створювати додаток на базі розпізнавання та відстеження зображень. У роботі розглядаються найкращі інструменти для створення додатків із технологією доповненої реальності, а саме Vuforia, EasyAR, ARCore та ARKit. Оскільки цільовою аудиторією додатку є користувачі iOS, для розробки був обраний інструмент ARKit. У роботі розглянуто технології, які дозволяють розпізнати зображення та площини а також реалізовувати основні функції, які необхідні для додатку. Apple надає детальну інструкцію згідно з Human Interface Guidelines, де описані поради, як зробити найкращий досвід користування AR додатком. Розроблений додаток дозволяє сканувати уніфіковану афішу та проектувати події та об’яви для користувачів. Оскільки, додаток оснований на відстеженні та розпізнаванні зображень, він дозволяє перетворювати статичний контент фізичного світу (ілюстрації, рекламні банери, сторінки книг тощо) на анімацію або відео. Додаток зберігає ресурси на сервері, отже займає небагато місця на портативних пристроях. Крім цього, у функціонал додатку входить можливість розпізнавання по черзі деякого набору зображень, що дозволяє переглядати більшу кількість контенту. У додатку була реалізована інструкція для користувачів, кешування, можливість покращення освітлення просканованої площини та контролювання відеоплеєра. Такий додаток може використовуватись у будь-яких закладах та зменшувати кількість ресурсів для видавничої сфери.
Хмарна система управління освітнім процесом для STEM дисциплін
(2020) Ретізник, Олексій
Використання підходів мікросервісної архітектури та хмарних технологій (в т.ч. обчислень) для освітніх проектів має довго термінові переваги. В ході даної роботи були розглянуті основні переваги їх використання, проведена та описана робота над реалізацією освітнього проекту, який використовує ці підходи. Створений проект носить назву Mathpar Learning. Окрім того, під час створення проекту були розглянуті варіанти подання навчальних матеріалів у електронному вигляді, імпортована існуюча бібліотека електронних навчальних матеріалів для фізики, хімії та математики. Також була проведена робота над інтеграцією хмарних обчислень в освітній процес на прикладі використання системи mathpartner як зовнішньої залежності проекту.
Реалізація генетичних алгоритмів ранжування текстової колекції документів з використанням архітектури Nvidia Cuda
(2020) Семилітко, Микола; Глибовець, Андрій
В кваліфікаційній роботі розроблюється паралельний еволюційний алгоритм з використанням архітектури Nvidia CUDA для ранжування текстової колекції документів. Для цього в роботі проводиться аналіз існуючих алгоритмів ранжування, які використовуються в пошукових системах, розглядаються різні варіанти еволюційних алгоритмів, а також розглядаються основні аспекти роботи програм, які виконуються обчислення на відеокартах. На основі цього, було створене програмне забезпечення, яке дозволяє визначати ваги для різних факторів ранжування. Перший розділ розглядає базовий алгоритм ранжування пошукової системи Google, а також виділяє основні фактори, які використовуються в системах пошуку для сортування веб-сторінок за корисністю для користувача. Далі розглядаються різні версії еволюційних алгоритмів за методами роботи з популяцією. Після цього описується взаємодія програм з архітектурою CUDA. Другий розділ присвячений детальному опису розробки та роботи паралельного алгоритму, за допомогою якого можна визначати ваги для факторів ранжування веб-сторінок. В третьому розділі проводиться тестування розробленого алгоритму на швидкість роботи за різних розмірів популяції, розмірів генів та тестових наборів даних.
Прогнозування рівнів майбутніх продажів для систем планування ресурсів підприємства
(2020) Гребенович, Сергій; Глибовець, Андрій
У даній курсовій роботі розглянуто методи прогнозування рівня майбутніх продажів, що можуть використовуватися у сучасних системах планування ресурсів підприємства. На прикладі Dynamics 365 Business Central розглянуто практичне застосування таких методів з використанням машинного навчання. Також у ході роботи було досліджено існуюче рішення, що базується на аналізі часових рядів (time series) та запропоновано доповнення із застосуванням кластерного аналізу (clustering).

Browse

Browsing Кафедра мережних технологій by Issue Date

Results Per Page

Sort Options