Кафедра мультимедійних систем

Permanent URI for this community

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18191

Browse

Browsing Кафедра мультимедійних систем by Title

Now showing 1 - 5 of 5
  • Thumbnail Image
    Item
    Автоматизована побудова онтології на основі великих даних
    (2021) Рєпкін, Максим; Жежерун, Олександр
    У роботі розглянуто особливості автоматизованої побудови онтології на основі великих даних. Описані основні методи обробки великих даних, методи обробки тексту. Представлено систему, яка обробляє великий об’єм неструктурованих даних з української частини Вікіпедії.
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження засобів формалізації патернів проектування
    (2021) Семенюк, Христина; Бублик, Володимир
    Роботу присвячено створенню та специфікації патернів на основі реалізації мультиметодів, розглянутої у книзі Александреску «Сучасне проектування на С++», а також вдосконаленню реалізації за допомогою можливостей нових версій С++. Проаналізовано підхід до патернів проектування та засоби формалізації, описані у книзі Джейсона Мак-Колм Сміта «Елементарні шаблони проектування». Проаналізовано реалізацію мультиметодів з книги Александреску. Наведено специфікації та декомпозиції патернів Статичний диспетчер та Динамічний диспетчер. Реалізовано статичну і динамічну подвійну диспетчеризацію з використанням списків типів на основі варіативних шаблонів та приклади їхнього застосування.
  • Thumbnail Image
    Item
    Моделювання поведінки гравців на фінансових ринках
    (2021) Гічва, Назар; Олецький, Олексій
    Курсова робота присвячена дослідженням та моделюванням поведінки гравців на фінансових ринках. В цій курсовій роботі буде проведено аналіз методологічних підходів дослідження показників розвитку секторів економіки (на прикладі фінансових ринків). Будуть визначені фундаментальні чинники впливу на фінансовий ринок та охарактеризовано основний методичний інструментарій технічного аналізу. Також прогнозування поведінки гравців на фінансових ринках та моделювання на прикладі криптобіржі. На основі літературних джерел будуть проаналізовані складові частини поведінкової економіки, а саме: процеси підготовки, аналізу, вимірювання, накопичення, ідентифікації, уявлення та інтерпретації нефінансових даних, ґрунтуючись на яких керівництво організацій, міністерства та науковці можуть приймати, як оперативні, так і стратегічні рішення, що дозволяють впливати на розвиток цих організацій чи галузі загалом.
  • Thumbnail Image
    Item
    Порівняльна характеристика JavaScript фреймворків (React.js, Angular.js, Vue.js)
    (2021) Рибак, Наталя; Жежерун, Олександр
    У роботі представлено загальну та порівняльну характеристику трьох найпоширеніших JavaScript фреймворків: Angular, React.js та Vue.js. Проаналізовано їх переваги та недоліки, доцільність використання для багатосторінкових та односторінкових застосунків. Розглянуто такі сфери порівняння як популярність на ринку праці, легкість вивчення, управління станом додатку та продуктивність виконання. Для прикладу було створено невеликі застосунки для демонстрації функціоналу введення-виведення даних, роботи з API та компонентами односторінкового застосунку. У першому розділі наведено аналіз предметної області та обґрунтування обраних фреймворків. У другому описані загальні відомості про роль мови програмування JavaScript у розробці інтерфейсів користувача, а також загальний огляд інструментів. Третій розділ містить розгорнутий опис ключових функціональних можливостей застосунків та заключне порівняння.
  • Thumbnail Image
    Item
    Розробка алгоритму перерозподілу вступників до ВНЗ на місця державного замовлення
    (2021) Денисенко, Андрій; Франчук, Олег
    Для розподілу вступників на бюджетні місця в Україні використовується алгоритм адресного розміщення державного та регіонального замовлення, який побудований на основі алгоритму Гейла-Шеплі. Даний алгоритм пошуку стабільних пароутворень забезпечує правдивий механізм з точки зору груп, які роблять вибір, тобто університетів. Тому існують випадки коли студенти не завжди задоволені розподілом запропонованим державним алгоритмом. Для того, щоб покращити місця розподілу студентів, був сформований алгоритм перерозподілу вступників до ВНЗ на місця державного замовлення і на його основі побудована програма, яка дістає дані вступної кампанії 2020 з відкритих джерел, і далі шукає можливі послідовності замін студентів. Виконавши заміни, запропоновані програмою, студенти потраплять на місця навчання з вищим пріоритетом за поточне місце розподілу. При цьому, це не вплине негативно, ні на списки бюджетників, ні на роботу державного алгоритму адресного розміщення.