Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського
ELAKPI – інституційний репозитарій, що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів КПІ ім. Ігоря Сікорського. За посиланням можна ознайомитися з положенням про ELAKPI.
Доступ до матеріалів ELAKPIДоступ до повних текстів матеріалів ELAKPI вільний в мережі Інтернет, крім:
Щоб отримати права на перегляд/скачування повних текстів ресурсів, доступних тільки в локальній мережі університету, зареєстровані користувачі Бібліотеки КПІ ім. Ігоря Сікорського можуть скористатися послугою Віддалений доступ до "локальних" ресурсів. | КонтактиБібліотека КПІ ім. Ігоря Сікорського, зал № 4.4, тел. +38 (044) 204-96-72, elakpi@library.kpi.ua, elakpi.ntb@gmail.com |
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
- Доступ у читальній залі № 6.6 НТБ
- Вільний доступ
- Припинив існування 1.07.2020
- Доступ у читальній залі № 6.6 НТБ
- Стара назва до 1.09.2025 року - Інженерно-хімічний факультет (ІХФ)
- Припинив існування 1.07.2018
- Припинив існування 1.07.2020
Нові надходження
Artificial intelligence-based decentralized control of a heterogeneous unmanned aerial vehicle swarm under intermittent communication conditions
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Akhaladze, А.; Lisovychenko, O.
This paper addresses the problem of partially successful or failed mission execution by multiple drones operated centrally by human pilots over an unreliable control channel. We propose an artificial-intelligence-based approach to the decentralized control of a heterogeneous swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs) under intermittent communication. Swarm heterogeneity–stemming from UAVs with diverse sensing, mobility, and endurance capabilities–complicates coordination, while communication outages demand a high degree of on-board autonomy. The method relies on reinforcement-learning techniques that enable individual UAVs to make decisions locally and to adapt to changes in the environment and in swarm composition. The approach improves the resilience, efficiency, and fault tolerance of the system, allowing the swarm to accomplish complex tasks such as reconnaissance, environmental monitoring, and search-and-rescue operations without dependence on a centralized control node. Emphasis is placed on the design of algorithms that ensure effective interaction and cooperative task execution even in the presence of partial or complete loss of inter-UAV communication or the failure of individual agents.
A comparative study of task formulations for detecting propaganda using large language models
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Oliinyk, V.; Zakharchyn, N.
This paper extends existing studies on propaganda detection using large language models by examiningseveral approaches to task formulation and applying them on different LLMs, namely, GPT-4o mini and Gemma / Gemma 2, aiming to find the most effective approach.Using a combination of two text corpora in English and Russian languages with 18 propaganda techniques, we fine-tune models on character-based, phrase-based and class-?fication -only variationsof this dataset with corresponding instructions to define which ins truction yields the best performance. We conducted experiments and evaluated performance across classification, span identification, and joint tasks, demonstrating the clear superiority of the phrase-based approach over the character-based one. At the same time, our findings indi cate that fine-tuning significantly improved model performance on span identification and joint tasks, while offering limited benefit for the classification task alone.
An efficient real-time gaze tracking method for browser-based applications
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Oliinyk, V.; Korol, S.
This paper presents a gaze tracking method based on a hybrid gaze direction prediction model, designed for real real-time operation in web applications under limited computational resources and without specialized hardware. The proposed approach combines geometric normalization of facial landmarks with a lightweight CNN CNN-Transformer network to estimate gaze direction and project it onto 2D screen coordinates. Designed for scalable and privacy privacy-preserving use in web applications, it addresses the limitations of appearanceappearance-only and geometry geometry-only methods. The system uses MediaPipe FaceMesh for 3D landmark detection, followed by normalization, hybrid gaze estimation, and a 9 9-point calibration procedure using regression regression-based mapping. A comprehensive experimental setup was developed to evaluate i ts effectiveness. Results demonstrate that our approach achieves high angular accuracy and lower jitter during a user active head movement, with real-time inference running entirely in-browser using ONNX Web Runtime. The proposed method is suitable for use in adaptive web interfaces, assistive technologies, educational tools, and behavioral research applications. It offers an accessible pathway for integrating gaze-based interaction into widespread browser platforms without the need for dedicated hardware.
Нейронні мережі для оброблення сигналів. Лабораторні роботи
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лащевська, Н. О.; Сокольський, С. О.; Вєчерковська, А. С.
Методичний посібник «Нейронні мережі для оброблення сигналів. Лабораторні роботи» розроблений для студентів спеціальності G5 «Електроніка, електронні комунікації, приладобудування та радіотехніка» та спрямований на формування у них практичних навичок використання штучних нейронних мереж для вирішення прикладних задач у галузях радіотехніки, телекомунікацій, оброблення сигналів та інформаційних технологій.
У цьому посібнику подано:
• детальні програми виконання лабораторних робіт, які передбачають поетапне виконання завдань із поясненнями;
• короткі теоретичні пояснення для кожної теми, яка розглядається в лабораторній роботі;
• перелік теоретичних матеріалів та практичні приклади для успішного виконання завдань;
• контрольні запитання для самоперевірки.
Окрему увагу приділено застосуванню нейронних мереж у різних сферах оброблення сигналів, включаючи розпізнавання образів, фільтрацію шумів, класифікацію та прогнозування. Лабораторні роботи виконуються у програмному середовищі Matlab, яке є сучасним і зручним інструментом для моделювання нейромережевих структур, оброблення цифрових сигналів, аналізу даних та візуалізації результатів.
Оптимізація графіків виробництва електроенергії гідроелектростанцій в сучасних ринкових умовах функціонування ОЕС України
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Олефір, Дмитро Олександрович; Яндульський, Олександр Станіславович
Олефір Д.О. Оптимізація графіків виробництва електроенергії гідроелектростанцій в сучасних ринкових умовах функціонування ОЕС України. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.14.01 «Енергетичні системи та комплекси». – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, Інститут електродинаміки Національної академії наук України, Київ, 2025. Розв’язано науково-практичні задачі моделювання процесів функціонування гідротехнічних комплексів «Водосховище – ГЕС» в умовах конкурентного ринку електричної енергії шляхом удосконалення існуючих та розроблення нових моделей, методів та засобів імітаційного моделювання функцій експлуатації водосховищ для виробництва електричної енергії каскадами ГЕС з урахуванням особливостей функціонування ОЕС України. Розроблено лінійні та нелінійні моделі оптимального розподілу наявних гідротехнічних ресурсів для виробництва електричної енергії у гідротехнічних вузлах «Водосховище – ГЕС». Розроблено комп’ютерну програму короткострокового планування діяльності енергогенеруючої компанії на ринку електричної енергії, яка формує оптимальний за економічними та неекономічними критеріями графік пропозиції електричної енергії у ринкових сегментах виходячи із ринкової кон’юнктури, наявних водних ресурсів та технічного стану каскадів ГЕС в Україні. Ключові слова: гідротехнічний вузол, гідроелектростанція, баланс гідроресурсів, оптимізація, ринок електричної енергії, ринок «на добу наперед», технологічні обмеження, математична модель, методи оптимізації.