F3 Комп'ютерні науки

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18301

Освітня програма: "Комп'ютерні науки"

Browse

Now showing 1 - 20 of 173

Astronomical images quality assessment
(2025) Цвєткова, Анна; Швай, Надія
У цій кваліфікаційній роботі проведено комплексне дослідження сучасних методів безреференсної (NR-IQA) оцінки якості астрономічних зображень у контексті задачі автоматичного виявлення гравітаційних лінз. На відміну від традиційних підходів, що базуються на наявності ідеального еталонного зображення, зосереджено увагу на моделях, здатних відображати наукову значущість зображення без зразків — що є критично важливим у контексті реальних астрономічних спостережень, зокрема отриманих через open source проєкти. У першій частині роботи наведено теоретичні засади Image Quality Assessment (IQA) методів, включно з оглядом сучасних моделей: як класичних, так і глибоких нейронних мереж, з адаптацією до специфіки астрономічних даних (PSF, шум, FWHM, фонові варіації). Окрему увагу приділено методології трансферного навчання та використанню попередньо тренованих за допомогою Full Reference (FR) метрик моделей для оцінки зображень у реальному часі. Друга частина містить опис проведених експериментів: від побудови адаптивної системи зважування метрик (FWHM, SNR, ellipticity) до кореляційного аналізу між результатами моделей NR-IQA та ефективністю виявлення гравітаційних лінз. Також запропоновано власну гібридну метрику для оцінки якості, що узгоджується з візуальною експертизою астрономів, та показано її переваги у задачах відбору пріоритетних кандидатів для подальшого моделювання лінз. Результати роботи демонструють, що навіть за відсутності точної ground truth NR-IQA моделі можуть забезпечувати релевантні оцінки якості, корисні для автоматизованого аналізу великих масивів астрономічних зображень. Запропонований підхід дозволяє не лише фільтрувати спотворені дані, але й підвищити recall систем гравітаційного лінзування за рахунок покращення вхідної якості даних.
Comparative Analysis of Development Environments for UAV Software Development
(2025) Budilova, Sofiia; Kurochkin, Andrew
Unmanned aerial vehicles are in demand nowadays due to their ability to perform various tasks, both military and civilian, without the involvement of humans. The UAV simulators (UAV algorithm development environments) have a great value at the present day since they present a way to test all the new UAV algorithms that are spreading more and more finding real-world applications across various disciplines. A plethora of simulators already exist. All of them have their own advantages and disadvantages. This presents difficulties for developers to opt for the most suitable one to meet their requirements. This paper reviews the most popular UAV simulators. It also provides statistics regarding the amount of papers in general and throughout the years related to simulators and also to flight control software (e.g., ArduPilot). This provides the opportunity to observe tendencies in UAV simulation technologies. Subsequently, research was conducted to analyze scenes (usually called worlds) of the most popular and robust simulator, namely Gazebo, that are available open-source online. тA list of them is provided in this thesis. Eventually, a research gap was found, namely a shortage of Gazebo worlds containing moving objects. A new world with a moving car was created and might be used, for example, for the testing of the UAV object-tracking algorithms.
Creation and distribution of the commercial project
(2020) Гончар, Андрій; Ющенко, Юрій
In this coursework the basic lifespan of a startup or a regular project are described. Specific situations, which come up during building and managing the team are explained. There is also a description of the work done to create the app “Quarantine” . The idea of this app is just a fun for the users and money income for the developers from the adds banners inside the app. The preparations done before launching the app are also described below. All the paragraphs describe the real experience gained by the author during the “Quarantine” project.
Decoding Speech from ECoG with Machine Translation Models
(2023) Burakov, Roman; Shvai, Nadyia; Wang, Bo
This 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.
Dependent Types for Formal Theorem Proving: A Case Study of Hall’s Theorem
(2023) Власенко, Павло; Жежерун, Олександр
This thesis investigates the role of dependent types and Curry-Howard isomorphism in formal theorem proving and programming. First, we highlight the connection between formal logic and type theory and demonstrate how dependent types allow us to encode complex properties like proofs or programs. Next, we introduce Lean, a language utilizing dependent types, and show practical examples to check that the program will never fail and be correct at compile time without needing tests. Finally, we will show an example of a more complex theorem defined in Lean – Hall’s graph theorem and how to use its proof to write the verified program.
Diffusion models for music generation
(2024) Савкін, Гліб; Крюкова, Галина
In this work, we aim to research the possibility of applications of diffusion models for the task of symbolic audio generation. We will implement and train a diffusion model, comparing its performance against other popular models for music generation. By providing results and analysis, this study aims to demonstrate the advantages of DDPMs for music generation and to create a foundation for future research in the use of generative models in music generation.
E-commerce додаток для платформи iOS
(2023) Колесніков, Антон; Бітаєва, Оксана
Метою 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.
Introducing real-time boundless data with websockets
(2020) Діденко, Віра; Глибовець, Андрій
Loading 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.
NLP: морфологічний-орфографічний аналіз слова
(2024) Кирилін, Єгор; Смиш, Олег
Кваліфікаційну роботу присвячено застосуванню методів обробки природної мови з метою створення застосунку для морфологічного та орфографічного аналізів слів. У роботі використано дані зі словників української мови для розроблення алгоритмів, що дають змогу розібрати слова на морфеми, розставити наголоси, визначити частини мови, до яких вони належать, і ділити слова на переноси та склади. Проведено статистичні аналізи морфем та наголосів української мови для вивчення структури слів та їхнього наголошування.
Normalization as a Key Enabler for Transferable Machine Learning in Multi-Temporal Cross-Dataset Satellite Imagery: Evidence in Cloud Detection
(2025) Полякова, Любов; Кундік, Кирило
In this thesis, we explore the use of normalization and standardization to improve the transferability of deep learning models for cloud detection from multi-temporal satellite imagery. Specifically, we evaluate whether applying normalization techniques during preprocessing can reduce the necessity of model fine-tuning when encountering temporally shifted and externally sourced satellite images.
Object detection model pruning with application to human recognition in UAV footage
(2025) Безбородов, Владислав; Кузьменко, Дмитро
This thesis explores the application of the model optimization techniques in object detection field with a focus on human recognition from UAV footage. Limitations of resource constrained devices and deployment of accurate yet lightweight models is a challenging task. To address this, we examine three core optimization approaches: quantization, pruning, and knowledge distillation. Each method is investigated and applied in the context of YOLOv8-based detectors. Through experimental evaluation and comparative analysis with models trained from scratch, we demonstrate these techniques can significantly reduce model size and inference latency while preserving favorable performance.
Procedural content generation: resolving of customer satisfaction problem
(2020) Василенко, Кирило; Шабінський, Антон
Procedural 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.
Retrieval Augmented Generation for Ukrainian Government Services: A Comparative Evaluation of the Approaches
(2025) Маринич, Антон; Курочкін, Андрій
Retrieval Augmented Generation or RAG is a method that is used to improve the quality of retrieval for LLMs, to avoid hallucinations and be aware of all the changes in the data. This approach integrates LLMs with external data source by building a vector index. This thesis presents a comprehensive study on how different RAG approaches perform in Ukrainian Governmental Services domain. I establish a non-RAG baseline using GPT-4.1-mini model and iteratively perform tests on different configurations of RAG approaches. I have also created a dataset with 500 open questions about Ukrainian Governmental Services using GPT-o4-minihigh model. My best results comparing to the baseline are 13.25% improvement in LLM Judge Score using CRAG with Hypothetical Document Embedding and Reranking and 10% improvement on Factual Correctness using CRAG with Reranking.
Автоматизована система паркування автомобілів в межах розумного будинку
(2025) Челомбітько, Денис; Нагірна, Алла
Дипломна робота присвячена розробці автоматизованій системі паркування автомобілів в межах розумного будинку. Основною метою є створення зручного інструменту для керування доступом до паркінгу, зокрема реєстрації транспортних засобів, гостьових візитів і відкриття воріт. У роботі описано архітектуру системи, реалізовано клієнтську частину на Swift із використанням SwiftUI, серверну частину на Python з FastAPI, а також REST API для взаємодії між ними. Проведено тестування функціональності розробленого застосунку та розглянуто можливості подальшого розвитку.
Автоматизоване видалення фону растрового зображення, отриманого за допомогою смартфону
(2021) Яцків, Катерина; Афонін, Андрій
У роботі розглядаються різні методи та моделі визначення об’єкту на фотографії методами машинного навчання та комп’ютерного бачення, а також проводиться аналіз використання деяких алгоритмів на практиці. Результатом проведеного дослідження є застосунок та серверна частина, які у режимі реального часу видаляють фон зі зробленої фотографії, та зберігають результат у сховище даних смартфону.
Автоматизоване виявлення викликів вразливого коду на Python шляхом порівняння версійності вихідного коду
(2021) Кармелюк, Костянтин; Бабич, Трохим
У цій роботі розглядаються різні методики аналізу вразливостей програм, зокрема динамічний та статичний. Описується створення програми для пошуку вразливостей на основі статичного аналізу за допомогою методу, який базується на різності версій програми, включно з описом підходу побудови абстрактного синтаксичного дерева, графу потоку управління та їх аналізу, за допомогою мови програмування python.
Автоматизоване наповнення графів знань з неструктурованих текстів
(2025) Анісімов, Євген; Андрощук, Максим
У кваліфікаційній роботі досліджено проблему автоматизованого наповнення графів знань з неструктурованих текстів та реалізовано прототип системи, що поєднує сучасні методи обробки природної мови та технології відповідей на запитання за допомогою графів. Запропонований сценарій включає: динамічне визначення типів сутностей за допомогою великих мовних моделей, розпізнавання іменованих сутностей, генеративне вилучення відношень, збереження фактів у графовій базі даних Neo4j та створення векторного індексу для описів відношень. Для пошуку релевантного контексту застосовано комбінацію семантичного пошуку методом k-найближчих сусідів та алгоритму Personalized PageRank, після чого велика мовна модель генерує відповідь на запитання користувача природною мовою. Практична цінність полягає у можливості швидше будувати графи знань на основі текстових корпусів, придатні для виконання запитів, що є актуальним для корпоративних систем управління знаннями, аналітичних платформ та інтелектуальних асистентів.
Автоматизоване тестування мобільних застосувань
(2020) Єщенко, Микола; Глибовець, Андрій
Метою даної роботи є дослідження методик та інфраструктурних рішень тестування програмного забезпечення для мобільних пристроїв, а також їх вплив на процес розробки й підтримки окремо взятого продукту. У даній роботі розглядається поняття тестування, при чому розкриваються технологічні та інфраструктурні принципи створення модулів тестування для сучасних програмних продуктів, їх застосування та оцінка корисності з точки зору життєвого циклу програми.
Автоматизований аналіз рівня використання трафіку мобільними застосунками
(2025) Кучеренко, Данііл; Франків, Олександр
Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню антипатернів у коді мобільних застосунків для операційної системи iOS, що призводять до нераціонального використання інтернет-трафіку. У роботі детально розглянуто принципи виявлення антипатернів. Особливу увагу було приділено адаптації існуючих досліджень для оцінки мережевих операцій у Swift, зокрема, налаштування HTTP-запитів, кешування, полінгу, та конфігурація фонових задач. У рамках роботи розроблено інструмент на базі Swift Package, який проводить аналіз Swift коду за допомогою бібілотеки SwiftSyntax. Інструмент використовує Swift Package Plugin для інтеграції в процес збірки проектів через Xcode.
Автоматична адаптація графічного інтерфейсу мобільних застосунків до потреб користувача
(2025) Сов’як, Віктор; Франків, Олександр
У роботі досліджено проблему автоматичної адаптації графічного інтерфейсу мобільних застосунків до потреб користувача. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення доступності мобільних продуктів для користувачів відносно їхніх потреб (моторні, когнітивні труднощами та шульг). Здійснено аналіз поточних можливостей екосистеми iOS щодо доступності та виявлено їхні функціональні обмеження. На основі rule-based підходу розроблено фреймворк "UnderhoodAccessibilityPlus", який забезпечує адаптацію інтерфейсу: масштабування елементів у разі промахів, автоматичне розпізнавання жестів, дзеркальне відображення UI для шульг. Запропоноване рішення побудовано на основі UIKit з використанням механізму методів swizzling, що забезпечує прозоре відстеження взаємодії без змін у бізнес-логіці застосунку. Практична реалізація фреймворку продемонстрована у тестовому застосунку, що підтверджує ефективність підходу та можливість його інтеграції в реальні проєкти.

Browse

Browsing F3 Комп'ютерні науки by Title

Results Per Page

Sort Options