2024
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 2024 за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 43
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Models for researching prospects for the development of the aviation industry(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Tarasonok, D.; Likhouzova, T.Abstract: Considered the problem of prospects for the development of the aviation industry in the world. It is proposed to use machine learning models and technologies for clustering countries by the number of air flights and forecasting the production of aircraft in the future. Several different quality measures were used to evaluate the effectiveness of the proposed models, which reflect the needs of each task in various ways.Документ Відкритий доступ Застосування сховищ даних для виявлення плагіату в текстових документах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Галайко, Д.; Олійник, Ю.Наразі більшість інформації зберігається в мережі Інтернет. Це прискорило розповсюдження та створення нової інформації. З одного боку це надає можливість легко спілкуватися та отримувати доступ до велетенської бібліотеки інформації людства. З іншого боку, існує ймовірність що отримана інформація буде направлена не на розвиток людства та створення прогресу та здорової конкуренції, а направлена на копіювання та плагіат чужих ідей та праць. Робота присвячена застосуванню сховищ даних для виявлення плагіату в текстових документах, в результаті якої побудовано масштабовану програмну архітектуру. Проведено дослідження ефективності застосованих сховищ даних та виконано їх порівняльний аналіз. Програмне забезпечення реалізоване мовою Python та Go із застосуванням бібліотек spaCy, pymorphy3.Документ Невідомий Intelligent control system with reinforcement learning for solving video game tasks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Osypenko, M.; Shymkovych, V.; Kravets, P.; Novatsky, A.; Shymkovych, L.This paper describes the development of a way to represent the state and build appropriate deep learning models to effectively solve reinforcement learning video game tasks. It has been demonstrated in the Battle City video game environment that careful design of the state functions can produce much better results without changes to the reinforcement learning algorithm, significantly speed up learning, and enable the agent to generalize and solve previously unknown levels. The agent was trained for 200 million epochs. Further training did not improve results. Final results reach 75% win rate in the first level of Battle City. In most of the 25% of games lost, the agent fails because it chooses the wrong path to pursue an enemy that is closer to the base and therefore slower. The reason for this is the limitation of cartographic information. To further improve performance and possibly achieve 100% win rate, it is recommended to find a way to effectively include full information about walls and other map objects. The developed method can be used to improve performance in real applications.Документ Невідомий База даних публічних реактивних функціональних сигналів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Вітковський, Д. О.; Теленик, С. Ф.У статті запропоновано і досліджено варіант побудови структури бази даних та системи керування базами даних для реалізації можливостей функціональних реактивних сигналів на рівні глобальної бази даних, що дозволить збільшити можливості міжсервісної комунікації. Метою дослідження є розроблення моделі системи керування базами даних та клієнтських бібліотек, а також вивчення доцільності побудови даної системи. Дослідження виконане шляхом розроблення часткового прототипу системи керування базами даних та бібліотеки для фреймворку SolidJS. У результаті отримано набір алгоритмів для моделі базової реалізації системи керування базами даних та бібліотеки-клієнта. Подальші дослідження будуть спрямовані на розроблення додаткового функціоналу, насамперед технологій статичної типізації та збереження похідних сигналів у базі даних.Документ Невідомий Формалізація задачі формування головного календарного плану в системі классу MRP II(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Новінський, В. П.; Попенко, В. Д.Найбільш розвинутими стандартами управління виробництвом є американський стандарт ERP (Enterparprise Resource Planning), котрі є подовженням стандартів MRP II (Manufacturing Resource Planning – планування ресурсів виробництва). Найважливішим процесом в них є планування, який передує етапам організації та обліку. Планування виробництва – є етапом на якому вирішується що виробляти та в які строки. В роботі розвивається підхід планування виробництва за допомогою економіко – математичних методів – методів лінійного програмування. Зокрема розглядається підхід, коли задачу планування зведено до задачі лінійного програмування з обмеженнями по готовій продукції, матеріалам та потужності. Розглядається підхід, коли працює так звана стратегія створення головного календарного плану (ГКП) з динамічними точками поповнення запасу. Наведено апробацію приведених у роботі підходів, у вигляді рішення задачі лінійного програмування в MS Excel.Документ Невідомий CNN for solving Computer vision tasks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Kovalchuk, R.; Polshakova, O.Аbstract: The paper explores fundamental and current methods addressing computer vision tasks, particularly in classification, segmentation, and image processing implemented in computer vision (CV) systems. It is highlighted that the application of deep learning significantly enhances the speed and accuracy in processing large datasets within CV systems. It is noted that artificial vision systems are proficient in object detection, recognizing serial numbers, and detecting surface defects. Emphasis is placed on the significance of integrating diverse methods for effectively addressing CV tasks. Directions for further research are proposed, such as the application of CV systems in resource-constrained environments and enhancing real-time processing efficiency.Документ Невідомий Application of transfer learning for enhanced pulmonary disease detection via ct image embeddings(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Smilianets, F.This paper presents a method for сomputed tomography imaging analysis for disease diagnosis, extending and fine-tuning a previously trained network to generate embedding vectors. A KNeighborsClassifier trained on produced embeddings achieved an accuracy of 0.987.Документ Невідомий Software evolution from system perspective(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Linevych, O.; Lisovychenko, O.Abstract: Currently, software evolution takes an unpredictable amount of time. The purpose of the article is to describe the study of 7 popular and 1 new development method and their impact on the rate of evolution. The new method is the most effective, as it collects the most information on the connections between data and processes.Документ Невідомий Application of embeddings for multi-class classification with optional extendability(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Smilianets, F.This study investigates the feasibility of an expandable image classification method, utilizing a convolutional neural network to generate embeddings for use with simpler machine learning algorithms. The possibility of utilizing this approach to add new classes by additional training without modifying the topology of the vectorization network was shown on two datasets: MNIST and Fashion-MNIST. The findings indicate that this approach can reduce retraining time and complexity, particularly for more complex image classification tasks, and also offers additional capabilities such as similarity search in vector databases. However, for simpler tasks, conventional classification networks remain more time-efficient.Документ Невідомий Задача формування зон відповідальності на множині об’єктів площини за критерієм мінімізації різниці сумарних ваг(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Жданова, О.; Папка, О.; Рибачук, Л.; Савчук, О.; Соболевський, Г.Робота присвячена дослідженню оптимізаційної задачі, у якій необхідно розбити множину об’єктів, для яких відомі вага та координати розміщення, на дві підмножини (зони), кожна з яких закріплена за заданими об’єктами–базами (з відомими координатами). Необхідно побудувати розмежувальну лінію, що ділить ділянку на дві зони так, щоб одна зона відповідала одній базі, друга – іншій, і при цьому різниця між зваженими кількостями об’єктів, що попали в різні зони, була мінімальною. Розроблено чотири алгоритми розв’язання задачі: два евристичних і два генетичних. Проведена серія експериментів, метою яких був порівняльний аналіз розроблених алгоритмів за часом роботи та точністю.Документ Невідомий Оцінка необхідних обсягів матеріальних ресурсів шляхом розрахунку кількості мешканців будинку в умовах надзвичайної ситуації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сом, М.; Коган, А.У даній роботі розглянуто підхід до розрахунку обсягів матеріальної допомоги для забезпечення людей речами першої необхідності у випадку екстрених ситуацій, зокрема втрати житла. Даний підхід має на меті розрахунок верхньої межі можливої кількості людей, що проживають у будинку який зазнав руйнування. Важливим аспектом підходу є формування демограграфічних груп серед мешканців будинку для визначення кількості товарів певної категорії. А також розрахунок кількості жителів, що опинились вдома на момент екстреної ситуації шляхом застосування статистичної вірогідності знаходження певної демографічної групи вдома в конкретний час доби. Розглянутий підхід є основою інформаційної систему фонду допомоги, адже зосереджується на підвищенні ефективності матеріальної допомоги постраждалим.Документ Невідомий Development of subject-oriented innovative software products based on artificial intelligence systems(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Stenin, A.; Pasko, V.; Lisovychenko, O.; Polshakova, O.; Soldatov, V.This article analyzes existing models of the development process of innovative software products for a specific subject area. Taking into account the multialternative nature of solutions at each stage of innovative software products development and compliance with constantly changing requirements, this article proposes an information and logical model of innovative software products development management process based on artificial intelligence systems. The essence of the proposed approach is that the development of an innovative software products is interpreted as an information object that changes in content and structure in the process of its creation. The presence of uncertainty and a large amount of information requires the use of intelligent decision support systems at each stage of ISP development.Документ Невідомий Automated healthcare systems’ review(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Kravets, М.; Batrak, Y.; Tsopa, N.; Markin, M.An automated healthcare system is a high-tech integrated approach to monitoring individuals' health and providing appropriate recommendations. The goal is to review and analyze existing approaches for measuring healthcare parameters. Various existing applications are analyzed to select the best implementations and correct their shortcomings.Документ Відкритий доступ Програмний додаток для освітнього процесу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Смолій, В. М.; Лісовиченко, О. І.; Смолій, Н. В.Анотація: В процесі роботи було створено додаток для автоматизованого робочого місця «Помічник студента» з переліком усіх необхідних функцій для коректної роботи програми у сфері освіти. Запропоновано ієрархію розв’язуваних задач, розроблено модель предметної області та проаналізовано систему, досліджено послідовність вирішення поставлених задач, складено алгоритм функціонування додатку, головного та спливаючих меню, описано специфікацію процесів, описано діаграму розгортання. Розроблено ЕR діаграму створюваної бази даних, описано зв’язки для проєктованої системи, обґрунтовано структуру створеної бази даних, описано сутності, проаналізовано запити до бази даних, розглянуто звіти для представлення результатів фільтрації, запропоновано інтерфейс користувача. Результатом роботи є відповідне програмне забезпечення.Документ Відкритий доступ Study of the electromagnetic processes in converter with twenty four zoned regulations of the voltage(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Mykhailenko, V.; Chunyak, J.; Prudnikov, M.Abstract: The article deals with electromagnetic processes in electric circuits with semiconductor switches. A mathematical model of a semiconductor converter with twenty four-zone output voltage control has been created so as to analyse electromagnetic processes in semiconductor converters with pulse-width control. The graphs showing electromagnetic processes in electric circuits are given.Документ Відкритий доступ Статичні алгоритми управління паралельними асинхронними обчислювальними процесами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Павлов, О.; Халус, О.; Мельников, О.; Дрозд, В.; Кобельський, В.; Медведєв, М.Анотація: Розглядається проблема управління паралельними асинхронними обчислювальними процесами. Приведено критичний порівняльний аналіз статичних та динамічних методів управління паралельними асинхронними обчислювальними процесами. Розглядаються дві постановки задачі управління паралельними асинхронних обчислювальних процесів як одноетапних задач теорії розкладів. Пропонується для її розв’язання використовувати алгоритми, зокрема, ПДС-алгоритми, розроблені проф. Павловим О.А. та його учнями, що зазвичай використовуються для реалізації календарного та оперативного планування дискретними виробничими системами. Пропонуються модифікації ПДС-алгоритмів відповідно до сформульованих задач комбінаторної оптимізації. Наведено приклади конкретних наукових та практичних проблем, для яких ефективність програмного забезпечення їх розв’язання досягається за допомогою розглянутих статичних моделей управління паралельними асинхронними обчислювальними процесами та запропонованими методами їх розв’язання.Документ Відкритий доступ Analisysis of the electromagnetic processes in converter with eleven zone voltage regulation(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Mykhailenko, V.; Trotsenko, Y.; Chunyak, J.The article focuses on the analysis of electromagnetic processes in the electric circuits with semiconductor switches. The mathematical model of the converter with fourteenzone regulation of output voltage has been developed to analyse electromagnetic processes in semiconductor converters with pulse-width regulation. The graphs representing electromagnetic processes in electric circuits are given.Документ Відкритий доступ Models for analyzing the complexity of english words in the text on the scale from A1 to C2(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Bielikov, M.; Likhouzova, T.; Oliinyk, Y.At the current stage of globalization, English plays a key role as the language of international communication. This leads to the fact that more and more people become its carriers at various levels. The work is devoted to the analysis of English words on the scale from A1 to C2, which corresponds to the lowest and highest levels of proficiency according to the CEFR standards. A model that predicts the difficulty of words in a text can be used to improve the educational process. For example, it is possible to find a list of likely unknown and difficult words for the end user in any text depending on his level of English language proficiency. This approach will facilitate the language learning process by providing a personalized list of words to focus on. Also, the model can be useful for analyzing the complexity of texts depending on the number of words of each level of complexity in them. This can help teachers prepare materials that match the level of knowledge of their students, as well as identify words that may be difficult for them to understand. An application in the Python programming language is proposed, which receives a sample of data from the created storage, displays them graphically, performs intellectual analysis, trains and compares models according to accuracy, precision, recall and f1-score metrics. For data analysis and prediction of the level of complexity of English words, the following models were used: PchipInterpolator, logarithmic model, Gradient Boosting, Random Forest and XGB.Документ Відкритий доступ Convolutional neural network for dog breed recognition system(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Khotin, K.; Shymkovych, V.; Kravets, P.; Novatsky, A.; Shymkovych, L.In this article a dataset with data augmentation for neural network training and convolutional neural network model for dog breed recognition system has been developed. Neural network model architecture using transfer learning to improve classification results was developed. Neural network based on the MobileNetV3-Large architecture. The structure of the dataset has analyzed and decision to use different methods for normalizes data. A large dataset containing 70 distinct categories of dog breeds was collected and balanced through the use of data augmentation techniques. Data augmentation enabled the reduction of the disparity between the minimum and maximum number of instances by eliminating redundant images and adding essential ones. The developed model was tested and the results were demonstrated. The final accuracy of the model is 96%. The result model implement in dog breed recognition system, which is based on mobile platform. The implemented application produces functionality to interact with the resulting model such as real-time process of identifying a dog's breed or from device's gallery. Further improvement the performance of the model classification quality can be achieved by expending the initial dataset or by applying other optimization methods and adjust the learning rate.Документ Відкритий доступ Тривимірні нейроні мережі у завданнях кластеризації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Паладієв, О.; Лісовиченко, О.У даній роботі досліджуються можливості та ефективність застосування тривимірних нейронних мереж у задачах кластеризації. Автори розробили архітектуру тривимірної нейронної мережі та оцінили її здатність до кластеризації за допомогою індексу Данна. Результати дослідження показують високу ефективність запропонованої моделі порівняно з традиційними методами кластеризації.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »