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
ДокументВідкритий доступ
Автоматизована система для моніторингу та планування особистих фінансів із підтримкою діалогової взаємодії в месенджері
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Пономарчук, Євгеній В’ячеславович; Долголенко, Олександр Миколайович
У дипломному проєкті розроблено автоматизовану систему керування особистими фінансами. На основі огляду існуючих рішень і аналізу вимог було обґрунтовано вибір стеку Python + pyTelegramBotAPI + SQLite + matplotlib та архітектури «усе локально»: дані користувача зберігаються в єдиному файлі БД на персональному комп’ютері без залучення сторонніх хмар чи банківських API. Реалізовано покроковий діалог для внесення доходів і витрат, гнучкий довідник категорій, опціональні коментарі до транзакцій та автоматичне формування графічних звітів (кругові діаграми й гістограми). Проведено порівняльний аналіз альтернативних бібліотек і засобів резервного копіювання, визначено перспективи інтеграції з фінансовими API й розширення до веб-інтерфейсу. Результатом роботи є повністю працездатна автоматизована система, що дозволяє користувачеві контролювати щоденний бюджет у зручному чат-інтерфейсі, зберігаючи конфіденційність і автономність системи.
Ескіз
ДокументВідкритий доступ
Система збору та аналізу новинного контенту з багатьох джерел
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Подлубний, Максим Сергійович; Клименко, Ірина Анатоліївна
У дипломній роботі описано процес створення програмної системи для автоматичного збору та аналізу новинного контенту з різних онлайн-джерел. Основна мета полягає в розробці інструменту, здатного здійснювати вебскрапінг українськомовних новин, попередню обробку текстових даних і базовий змістовний аналіз. Система виконує збирання новин за допомогою спеціалізованого парсера, очищує та нормалізує текст, після чого застосовує алгоритми обробки природної мови для класифікації новин, визначення тематики та виявлення загального настрою публікацій. Результати аналізу представляються у вигляді узагальненого звіту. Робота охоплює етапи вибору технологій, реалізації окремих модулів і тестування системи на прикладах реальних джерел.
Ескіз
ДокументВідкритий доступ
Веб-застосунок соціальної мережі для літературних ентузіастів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лупащенко, Артем Андрійович; Валько, Володимир Володимирович
У роботі досліджено соціальні мережі для літературних ентузіастів, проаналізовано їхні переваги та недоліки. На основі аналізу визначено ключові функції для фронтенд-частини веб-застосунку, що поєднує управління бібліотекою, трекінг читацької активності, соціальну взаємодію та інтеграцію з Telegram і Instagram. Фронтенд розроблено з використанням JavaScript, React, React Router, React Query, React i18next, Axios і Tailwind CSS, з інтеграцією через готовий REST API для взаємодії з бекендом. Інфраструктура базується на Docker і Nginx. Застосунок підтримує локалізацію українською та англійською мовами, забезпечуючи зручний читацький досвід.
Ескіз
ДокументВідкритий доступ
Система аналізу й обробки даних для керування бізнесом
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Куравський, Олексій Віталійович; Мещеряков, Олександр Андрійович
В бакалаврській роботі було здійснено розробку та дослідження інформаційної CRM-системи для аналізу й обробки даних з метою оптимізації управління бізнес-процесами. Розглянуто функціональні та технічні вимоги до системи, проаналізовано сучасні стандарти захисту персональних даних та рекомендації щодо якості програмного забезпечення згідно з ISO/IEC 25010. Проведено огляд конкурентних CRM-рішень, визначено ключові функції для впровадження у власній системі. В результаті роботи розроблено прототип CRM-системи з інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом, що дозволяє зберігати, обробляти й візуалізувати клієнтські та бізнес-дані. Також реалізовано модуль автоматичної генерації звітів та управління взаємодією з клієнтами. Програмний продукт розроблено з урахуванням масштабованості та інтеграції з іншими сервісами, а також протестовано на відповідність вимогам ефективності, зручності та безпеки
Ескіз
ДокументВідкритий доступ
Програмно-апаратна система автоматизованої верифікації небезпечного контенту зображень для завдань електронної комерції
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Кулеш, Катерина Сергіївна; Баран, Данило Романович
У дипломному проєкті розглянуто проблему верифікації контенту товарів в електронній комерції шляхом застосування комп'ютерного зору. Збільшення кількості зображень товарів на маркетплейсах підвищує ризик появи заборонених об’єктів (зброї, тютюну, наркотиків), що може призвести до порушення політики пошукових систем. Завданням дослідження є створення ефективної й доступної програмно-апаратної системи для автоматичної перевірки зображень на небажаний контент без потреби у значних ресурсах чи спеціальних знаннях. Мета роботи – розробка комплексного рішення, що поєднує сучасні методи комп’ютерного зору, зокрема глибинного навчання, з практичними потребами бізнесу в умовах обмежених ресурсів. Об’єкт дослідження – процес верифікації візуального контенту в електронній комерції. Предмет – методи й засоби реалізації програмно-апаратної системи з використанням нейронних мереж. У результаті створено систему, що включає модуль обробки зображень, натреновану модель YOLOv8, Flask-сервер і веб-інтерфейс. Тестування на реальних даних підтвердило високу точність та практичну цінність рішення. Система має інтуїтивний інтерфейс та не вимагає спеціальної підготовки, що розширює її прикладний потенціал.