122 Комп'ютерні науки

Permanent URI for this collection

Освітньо-наукова програма: Комп'ютерні науки

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 28
  • Item
    Дослідження метрик якості на основі статичного аналізу коду
    (2021) Моренець, Ігор; Гороховський, Семен
    В 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
    Методологію реалізації розподілених транзакцій у мікросервісній архітектурі
    (2021) Кладько, Ярослав; Глибовець, Андрій
    У рамках цієї дипломної роботи був проведений аналіз різних методів організації розподілених транзакцій у системах із мікросервісною архітектурою, розглянуті методи зберігання даних у реляційних та NoSQL базах даних для збереження історичності модифікації даних та роботи із окремими моделями для читання та запису, описані механізми семантичного блокування та підходи до моделювання оркестраційних об’єктів керування транзакцією. В результаті були запропоновані підходи та принципи до побудови архітектури.
  • Item
    Рекомендаційна система для побудови планіметричних малюнків
    (2021) Димченко, Олексій; Жежерун, Олександр
    Мета роботи полягає в аналізі існуючих рішень для побудови планіметричних малюнків, їх порівнянні та удосконаленні використання таких систем у навчальних цілях
  • Item
    Універсалізація модуля підключення (хабу) зовнішніх систем до месенджерів
    (2021) Базалицький, Віталій; Афонін, Андрій
    У магістерській роботі було розглянуто доцільність та можливість універсалізації модулю підключення зовнішніх систем до месенджерів, зокрема месенджером Telegram та WeChat. Було проаналізовано спільні інтеграційні можливості які надаються API Telegram та WeChat, та реалізовано універсальну систему для інтеграції зовнішніх систем з кількома месенджерами.
  • Item
    Архітектура питально-відповідальної системи з елементами самонавчання
    (2021) Андрощук, Максим; Глибовець, Андрій
    В 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
    Застосування методів машинного навчання до розпізнавання ідентифікуючих графічних елементів в офіційних документах
    (2021) Жиркова, Анастасія; Ігнатенко, Олексій
    Мета 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
    Налаштування CI/CD процесів для Amazon
    (2021) Алєксєєв, Андрій
    Об’єктом моєї курсової роботи є налаштування CI/CD процесу для проекту, розгорнутому у хмарному сервісі Amazon, а також налаштування сервісу моніторингу. Метою проекту є створення повноцінного CI/CD ланцюга та впровадження сервісів для моніторингу завантаженості серверу, перевірка строку доменного імені, моніторинг мережевих служб та s3 сховища. Робота включає в собі виконання таких задач, як отримання сервером збірки вихідного коду з репозиторію, виконання тестів та розгортання на prod сервері, запуск сервісів моніторингу. Під час виконання роботи було порівняно сервіс моніторингу CloudWatch з Nagios, обґрунтовано доцільність використання обох сервісів для різних типів задач, та впроваджено відповідні сервіси моніторингу після налаштування ci/cd pipeline. В результаті було створено проект з повністю налаштованим CI/CD ланцюгом та запущеними сервісами моніторингу, що значно спрощують процес розробки.
  • Item
    Методи прогнозування ціни криптоактивів
    (2021) Журавель, Михайло; Невмержицький, Євген
    Ця 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.
  • Item
    Види смартконтрактів і напрямки їх застосування
    (2021) Єщенко, Микола; Невмержицький, Євген
    Метою 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
    Алгоритм обчислення тридіагональної матриці ортогональним розкладанням на графічному процесорі
    (2021) Сухарський, Сергій; Малашонок, Геннадій
    У 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
    Порівняння нейронної та баєсової мереж для класифікації даних в реальному часі
    (2021) Салій, Анна; Ющенко, Юрій
    У даній роботі розглядаються відмінності нейронних мереж та баєсових мереж, більш конкретно для завдань класифікації даних у реальному часі, та проводимо теоретичне та практичне порівняння між ними. Почнемо з короткого ознайомлення з баєсовими мережами. Надається також огляд нейронних мереж. Потім пропонуємо кілька ідей щодо того, який підхід є кращим у випадку класифікації даних у реальному часі. Внесок цієї роботи включає: дослідження літератури про відмінність нейронних мереж та баєсових; проведення експериментів, який підхід краще застосовувати, коли працюємо з даними у реальному часі.
  • Item
    Агентно-базований підхід до моделювання колективної роботи
    (2021) Радзієвська, Олександра; Гороховський, Семен
    У 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
    Розробка AR додатку для майбутніх вступників у вищі навчальні заклади
    (2021) Пирогова, Єлизавета; Гороховський, Семен
    Завдяки безперевному та швидкому розвитку в технологічній сфері додатки, що використовують технології доповненої реальності (AR), дозволяють взаємодіяти зі споживачами іноваційним та простим способом, перетворюючи візуальне середовище у велику інформаційну систему. Зачасту AR технології можна побачити в таких сферах як: ігрова індустрія, медицина, мобільні технології, туристичній сфері та інше. В даній роботі буде розглянуто як за допомогою AR створити прототип додатку, що буде допомогати майбутнім вступникам та школярам дізнаватися більше про університети прогулюючись містом.
  • Item
    Автоматична корекція індивідуальної стратегії в алготрейдингу
    (2021) Нагнибіда, Андрій; Невмержицький, Євген
    У 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
    Evolutionary art generation using genetic algorithms
    (2021) Moroz, Andrii; Horokhovskyi, Semen
    This 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
    Euclidean Algorithm for Sound Generation
    (2021) Laiko, Artem; Horokhovskyi, Semen
    This 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
    Автоматичне розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин
    (2021) Кундік, Кирило; Афонін, Андрій
    Мета: Створити модель нейронної мережі для визначення хвороб рослин за зображеннями їхніх листків, що спростить пошук та визначення лікування, профілактики хвороб таких рослин.
  • Item
    Scaling SignalR WebSocket Real-Time Applications
    (2021) Діденко, Віра; Глибовець, Андрій
    Real-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
    Використання машинного навчання для розпізнавання помилок в документах
    (2020) Жиркова, Анастасія; Ігнатенко, Олексій
    Тема 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
    Investigation of the relationship between software metrics measurements and its maintainability degree
    (2020) Shapoval, Oleksandr; Hlybovets, Andrii
    The 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.