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 ELAKPI

Доступ до повних текстів матеріалів ELAKPI вільний в мережі Інтернет, крім:

  • частини матеріалів з зібрань факультетів/кафедр, завантажених до 2016 року, доступ до яких надається в локальній мережі університету, що вказано в описі матеріалу;
  • звітів про НДР – доступ з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ;
  • дисертацій та авторефератів, завантажених до 2016 року, які доступні тільки для перегляду з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ.

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.

Розміщення матеріалів в ELAKPI
Контакти

Бібліотека 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.

Зараз показуємо 1 - 38 з 38

Нові надходження

Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Програмне забезпечення для емуляції поведінки роботизованого маніпулятора Puma560 на основі ROS2
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Зіолковський, Дмитро Володимирович; Сарибога, Ганна Володимирівна
Дипломна робота за темою «Програмне забезпечення для емуляції поведінки роботизованого маніпулятора Puma560 на основі ROS2» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Зіолковським Дмитром Володимировичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 4 розділів («Мета, постановка задачі та основні завдання», «Аналіз існуючих систем, Методів та моделей», «Обгрунтування обраних рішень», «Опис реалізації програмного забеспечення»); висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 15 джерел; 6 ілюстрацій та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 66 сторінок. Актуальність полягае у потребі віртуальних середовищах для безпечного та економічного тестування алгоритмів керування промисловими роботами. Мета полягаю у створенні програмної системи емуляції маніпулятора PUMA560 на базі ROS2 із гібридним режимом (симуляція + фізичний мікроконтролер) для відпрацювання керування в умовах, наближених до реальних. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості використання розробленого ПЗ як основи для повноосьових систем керування маніпуляторами. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості безпечно тестувати алгоритми керування, скорочує витрати на розробку та може використовуватися як навчальний стенд для лабораторних робіт з робототехніки.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Програмне забезпечення для динамічних мімічних реакцій 3D-аватара на основі машинного навчання
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Лазарчук, Артем Сергійович; Коваль, Олександр Васильович
Дипломна робота за темою «Програмне забезпечення для динамічних мімічних реакцій 3D-аватара на основі машинного навчання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Лазарчуком Артемом Сергійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання розробки системи динамічних реакцій 3D-аватара», «Аналіз існуючих технологій емоційного штучного інтелекту та візуалізації», «Методи реалізації системи реакцій та аналізу природної мови», «Програмна реалізація системи керування 3D-аватаром», «Робота користувача з розробленою програмною системою»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 13 джерел; 9 ілюстрацій та 3 додатків. Загальний обсяг роботи 54 сторінок. Актуальність теми зумовлена розвитком емоційного штучного інтелекту та потребою зменшити навантаження на пристрої при відображенні міміки аватара в реальному часі. Мета роботи і завдання дослідження полягають у розробці інтелектуального 3D-асистента, який автоматично розпізнає емоційне забарвлення тексту користувача та динамічно керує мімікою персонажа без надлишкового навантаження на пристрої. Для досягнення поставленої мети було проаналізовано існуючі технології штучного інтелекту, спроєктовано алгоритм аналізу мови, реалізовано клієнт-серверний програмний комплекс та проведено тестування його швидкодії. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні готового вебзастосунку з віртуальним помічником, який швидко відповідає на запитання користувача та миттєво змінює міміку обличчя на екрані.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Дослідження відмінностей середовищ SAP BTP Kyma та Cloud Foundry для розгортання хмарних застосунків у корпоративних ІТ-архітектурах
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Лоєв, Роман Олександрович; Єрошкін, Юрій Миколайович
Дипломна робота за темою «Дослідження відмінностей середовищ SAP BTP Kyma та Cloud Foundry для розгортання хмарних застосунків у корпоративних ІТ-архітектурах» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Лоєвим Р. О. зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за ОПП «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці». Робота складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання», «Аналіз хмарних архітектур», «Проєктування хмарно-нативного застосунку», «Практична реалізація розгортання», «Порівняльний аналіз середовищ»); загальних висновків; списку використаних джерел (21); 12 ілюстрацій; 2 таблиць та 3 додатків. Загальний обсяг роботи 76 сторінок. Актуальність теми зумовлена активним переходом підприємств до гнучких хмарних платформ та стратегії SAP «Clean Core». Наявність у SAP BTP двох різних підходів — Cloud Foundry (PaaS) та Kyma (CaaS) — створює проблему обґрунтованого вибору середовища для мінімізації операційних ризиків. Метою роботи є порівняння середовищ SAP BTP Cloud Foundry та Kyma шляхом розгортання тестового застосунку та формування багатокритеріальної математичної моделі вибору. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: проаналізовано архітектурні особливості платформ, спроєктовано та розроблено тестовий застосунок, виконано його розгортання в обох середовищах та проведено їх багатокритеріальне оцінювання. Практичне значення полягає у створенні функціонуючого Cloud-Native застосунку, а також розробці математичної моделі та інфраструктурних маніфестів, що допоможуть ІТ-підрозділам обирати оптимальне хмарне середовище.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Система машинного навчання для аналізу і групування природної та штучно створеної інформації
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Сатко, Дар’я Олегівна; Недашківський, Олексій Леонідович
Дипломна робота за темою «Система машинного навчання для аналізу і групування інформації» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Сатко Дар’єю Олегівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається з: вступу; 6 розділів («Задачі та вимоги до системи машинного навчання для аналізу і групування інформації», «Етапи створення системи аналізу природної та штучно створеної інформації», «Засоби розробки та розгортання системи», «Програмна реалізація системи машинного навчання», «Робота користувача з системою та аналітика», «Інформаційна безпека та захист даних»); загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 19 джерел; 16 ілюстрацій та 2 додатки. Загальний обсяг роботи — 52 сторінки. Актуальність теми зумовлена стрімким розвитком генеративних нейромереж великих мовних моделей та гострою потребою закладів освіти у сучасних, автономних інструментах для виявлення штучно згенерованих текстів і автоматизації контролю академічної доброчесності. Мета роботи — розробка автономної та безпечної клієнт-серверної системи машинного навчання для аналізу, групування та класифікації природної і штучно створеної інформації з використанням ансамблевого підходу на базі сучасних NLP-моделей. Для досягнення поставленої мети визначено такі основні завдання: проведення аналізу методів обробки природної мови, проєктування реляційної бази даних та розробка ансамблевого алгоритму класифікації текстів на базі NLP-моделей. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні готового до розгортання вебсервісу, що функціонує в ізольованому контейнері Docker. Застосунок надає зручний інтерфейс для викладачів та адміністраторів, дозволяє здійснювати перевірку студентських робіт, формувати протоколи та візуалізувати статистику, і може бути впроваджений в інформаційну систему навчальних закладів.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Створення фреймворку для модульного тестування для мови програмування Python
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Розумна, Дарина Олегівна; Колумбет, Вадим Петрович
Дипломна робота за темою «Створення фреймворку для модульного тестування для мови програмування Python» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Розумною Дариною Олегівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі створення програмного продукту», «Аналіз існуючих систем», «Засоби розробки програмного забезпечення», «Опис програмної реалізації», «Робота користувача з програмною системою»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 19 джерел; 48 ілюстрацій; 3 таблиці та 3 додатків. Загальний обсяг роботи 103 сторінки. Розробка нового фреймворку для модульного тестування Python є актуальною, адже відповідає сучасним тенденціям розвитку та сприяє підвищенню надійності програмних систем. Метою роботи є створення нового фреймворку, який поєднує простоту, автоматизацію та сучасні тренди програмної інженерії. Основними завданнями дослідження є проєктування архітектури фреймворку та безпосередня його розробка. Практичне значення одержаних результатів проявляється у підвищенні якості та надійності програмних продуктів, скороченні часу на тестування та підтримці DevOps-цикла.