122 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Освітньо-наукова програма: Комп'ютерні науки
Browse
Browsing 122 Комп'ютерні науки by Title
Now showing 1 - 20 of 38
Results Per Page
Sort Options
Item Euclidean Algorithm for Sound Generation(2021) Laiko, Artem; Horokhovskyi, SemenThis course work aims to research possible ways of Euclidean algorithm application and influence for sound generation process, as well as mathematical basis of sound and sound waves. The practice part applies obtained knowledge to develop a VST3 plug-in for sound wave morphing with the Euclidean algorithm application.Item Evolutionary art generation using genetic algorithms(2021) Moroz, Andrii; Horokhovskyi, SemenThis course work explains the concept of generative art and especially concentrates on evolutionary art. Evolutionary art is a part of generative art that uses genetic programming to produce art. Genetic programming for art generation works by creating an initial population, picks out ones that do not fit, and forms new ones combining images that went through selection. Also, this course work is going to explain how to generate images using genetic programming and show results from the developed program.Item Investigation of the relationship between software metrics measurements and its maintainability degree(2020) Shapoval, Oleksandr; Hlybovets, AndriiThe goal of this thesis was to practically learn methods of empirical engineering software, algorithms for data collection and data analysis. Results include software measurement, analysis and selection of direct and indirect metrics for research and identification of dependencies between direct and indirect metrics. On the basis of received result were built dependencies between software metrics and software expertise properties. Metrics and properties selected by individual variation. Relationship between metric and expertise includes building direct relationships between the metric and expertise, indirect metrics and expertise. Additionally, was determined whether they have common trends of the relationship between those direct metrics and expert estimates, indirect metrics and expert estimates.Item Organization and control of continuous code delivery(2020) Ivanov, Oleksii; Glybovets, AndriiIn this thesis will be defined what is: continuous integration (CI), continuous deployment and delivery (CD), branching strategies. Then will be covered common patterns and anti-patterns of implementation mentioned systems. The second part of the thesis will explore Continuous Integration with focus on it parts. Will be explained importance and ways of optimization of CI process. The third part will uncover Continuous Deployment process. Will be covered Infrastructure as a Code approach (IaC), release strategies for production, and zerodowntime deployments approaches. The finally: some example of zero-downtime implementation will be presented.Item Scaling SignalR WebSocket Real-Time Applications(2021) Діденко, Віра; Глибовець, АндрійReal-time applications depend on persistent connections in order to provide users with high frequency data updates from the application server. The idea behind persistent connections is that when a connection is established it is kept open, hence optimizing the data transfer process by saving time on establishing a new connection. As the number of continuous connections grows in a high-traffic application sustaining a high number of clients, eventually the server can run out of connection resources. In this research work the aim is to scale the persistent connections in order to limit the number of open connections that a single application server has to handle; therefore, designing real-time applications that can serve many clients in an efficient manner. This study introduces WebSocket scaling techniques, focusing on the Azure SignalR Service as the solution for scaling data-intensive applications.Item Автоматична корекція індивідуальної стратегії в алготрейдингу(2021) Нагнибіда, Андрій; Невмержицький, ЄвгенУ даній курсовій роботі було визначено важливість журналу трейдингу для проведення торгових операцій на криптобіржах. Розроблено практичний застосунок "журналу трейдингу". Докладено опис технології, що була використана у практичній частині. Дана робота використовує таку технологію як Yii2.Item Автоматичне розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин(2021) Кундік, Кирило; Афонін, АндрійМета: Створити модель нейронної мережі для визначення хвороб рослин за зображеннями їхніх листків, що спростить пошук та визначення лікування, профілактики хвороб таких рослин.Item Агентно-базований підхід до моделювання колективної роботи(2021) Радзієвська, Олександра; Гороховський, СеменУ даній роботі розглядається використання агентно-базованого підходу для моделювання соціальних взаємодій в команді при розв’язанні певної задачі. Зокрема увага звертається на випадки, коли не всі агенти однаковий рівень зацікавленості у досягненні цілі. Результатом роботи є система, що дозволяє експериментувати з різними параметрами агентів і досліджувати як це впливає на загальний успіх команди.Item Алгоритм обчислення тридіагональної матриці ортогональним розкладанням на графічному процесорі(2021) Сухарський, Сергій; Малашонок, ГеннадійУ роботі розглянуто та реалізовано алгоритм ортогонального розкладання матриці, який є частиною алгоритму SVD. Також описано платформу та середовище для роботи з графічними процесорами NVIDIA CUDA. Наведено реалізацію бідіагоналізації матриці та обчислення ортогональних множників методом Хаусхолдера в середовищі jCUDA. Проведено експерименти та дослідження отриманих результатів пришвидшення обчислень з використанням графічного процесора порівняно з реалізацією на центральному процесорі.Item Архітектура питально-відповідальної системи з елементами самонавчання(2021) Андрощук, Максим; Глибовець, АндрійВ рамках даної роботи проведено огляд питально-відповідальних систем та їх архітектур, розроблено архітектуру питально-відповідальної підсистеми з елементами самонавчання з використанням Telegram, як системи для питань і відповідей нейронних мереж та Google DialogFlow.Item Архітектура програмного застосунку питально-відповідальної підсистеми(2020) Андрощук, Максим; Глибовець, АндрійItem Види смартконтрактів і напрямки їх застосування(2021) Єщенко, Микола; Невмержицький, ЄвгенМетою даної роботи є дослідження поняття смартконтрактів і розкриття технологічних основ їх створення, зберігання та обігу (перерахування і захисту інформації). У даній роботі розглядається поняття смартконтракту, його різновиди, значення у сучасній економіці та технологічне підґрунтя.Item Використання машинного навчання для розпізнавання помилок в документах(2020) Жиркова, Анастасія; Ігнатенко, ОлексійТема кваліфікаційної роботи: Використання машинного навчання для розпізнавання помилок в документах Студентка Жиркова Анастасія Павлівна Рік навчання, спеціальність, факультет: 1-й рік навчання (магістерська програма), комп’ютерні науки, факультет інформатики Науковий керівник доцент Ігнатенко О.П. Мета роботи полягає в аналізі методів машинного навчання для розпізнавання помилок в документах, методів роботи з зображеннями та їх класифікації, для чого на прикладі реальної задачі було оброблено більше 4000 документів, представлених у вигляді зображень, та класифіковано за наявністю або відсутністю печатки.Item Графічна система для навчання(2020) Димченко, Олексій; Жежерун, ОлександрРобота присвячена створенню системи для малювання геометрії в 2D, опису усіх використаних технологій, задач з якими зіштовхнувся та їх вирішеннями. Роботу виконав студент 1-го курсу магістратури факультету Інформатики Димченко Олексій, науковий керівник доцент Жежерун Олександр Петрович.Item Дослідження метрик якості на основі статичного аналізу коду(2021) Моренець, Ігор; Гороховський, СеменВ цій роботі були дослідженні та описані деякі метрики програмних проектів що визначаються за допомогою статичного аналізу, їх методи реалізації, а також загальні підходи до визначення, імплементації та оцінювання таких метрик. Крім того, була описана система для статичного високорівневого, комплексного та водночас глибокого аналізу програмних проектів.Item Застосування методів машинного навчання до розпізнавання ідентифікуючих графічних елементів в офіційних документах(2021) Жиркова, Анастасія; Ігнатенко, ОлексійМета роботи полягає в аналізі існуючих методів розпізнавання ідентифікуючих графічних елементів в офіційних документах та порівнянні результатів з отриманими в результаті побудови послідовних моделей згорткової нейронної мережі та багатозадачних нейронних мереж.Item Знаходження безпілотних повітряних об’єктів методами глибинного навчання(2023) Федюченко, Михайло; Ющенко, ЮрійОсновна мета дослідження полягає в розробці та валідації моделей для виявлення дронів, які будуть відповідати високим стандартам точності, швидкодії та стійкості до різних умов зйомки. А також створення системи, котра зможе з високою ймовірністю ідентифікувати безпілотний літальний апарат в заданому секторі використовуючи недороге та просте у підтримці обладнання. Що є дуже актуальним в умовах Російсько-Української війни, коли є постійна небезпека авіаційних атак із застосуванням дронів. Було виконано збір навчальних даних шляхом завантаження загальнодоступних наборів даних з різними типами дронів, а також створення власних даних. Після огляду було вибрано кілька передових моделей, які слугують кандидатами для порівняльного аналізу. Подальше дослідження включає внесення модифікацій до моделі та набору даних з метою вдосконалення ефективності виявлення. Для тестування різних стратегій навчання виконувалося тренування моделей з різних початкових умов та наборів даних.Item Класифікація емоцій в аудіозаписах української мови методами природної обробки мови(2023) Жулкевський, Владислав; Ігнатенко, ОлексійРозпізнавання емоцій людей у звукових записах - це актуальна та важлива задача в сфері обробки мовних сигналів та штучного інтелекту. З розвитком технологій та збільшенням об'єму аудіо-інформації, що генерується людьми, стає дедалі більш важливим забезпечити її якісний аналіз. Обробка аудіо даних включає в себе різні техніки та методи, такі як аналіз частот, аналіз тональності, виявлення та розпізнавання різних звуків, включаючи мову та емоції. В контексті аналізу емоцій виникає проблема як правильно інтерпретувати ту чи іншу емоцію людини. Тому розпізнавання емоцій є особливо важким завданням, оскільки воно вимагає розуміння відтінків голосу, що можуть відображати емоційний стан людини. Іншою проблемою, пов’язаною із обробкою вхідних аудіо сигналів, є нестабільність аудіозаписів. Рівень шуму, якість запису, особливості мовлення людини та інші фактори можуть суттєво впливати на точність розпізнавання. Окрім цього, багато поточних методів аудіоаналізу зосереджені на англійській мові, що викликає додаткові проблеми для обробки аудіозаписів інших мов, зокрема і української. Це робить задачу ще більш складною, але і важливішою для дослідження. Кваліфікаційна робота присвячена розробці моделей розпізнавання емоцій людей в аудіозаписах. Основною метою роботи є дослідження методів та алгоритмів машинного та глибинного навчання, які можна використовувати для виявлення мовних сигналів та їх аналізу на предмет виявлення емоцій співрозмовника. У роботі будуть проаналізовані існуючі методи розпізнавання емоцій в мовленні, описані їх переваги та недоліки, вибрані найбільш ефективні методи для подальшого використання в розробці моделей. Буде проведений аналіз створених моделей з використанням датасету звукових записів, який дозволить оцінити її точність.Item Метод інкрементального навчання для класифікації зображень в комп’ютерному зорі(2023) Крещенко, Тарас; Ющенко, ЮрійThe paper tests the hypothesis that Continual Learning (CL) methods can improve the performance of a deep learning model in a traditional machine learning scenario. The hypothesis is tested on a parking lot occupancy detection problem, and compared to contemporary solutions that are non-CL based.Item Методи прогнозування ціни криптоактивів(2021) Журавель, Михайло; Невмержицький, ЄвгенЦя робота має на меті дослідження криптоактивів, технологій, що за ними стоять та економічні аспекти роботи із ними; вивчення існуючих методів прогнозування ціни криптоактивів та розробка своєї методики визначення стратегії. У даній роботі розглядається поняття криптоактиву, технологічне підґрунтя, значення у сучасній економіці, положення у законодавстві, можливі фактори впливу на вартість активу та методи її прогнозування.