Кафедра обчислювальної техніки (ОТ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра обчислювальної техніки (ОТ) за Ключові слова "004"
Зараз показуємо 1 - 11 з 11
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Test of Informatics Security System Based on Kali Linux(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Fadel, Sager Fairouz; Корнієнко, Богдан ЯрославовичДокумент Відкритий доступ Експертна система для діагностування генетичних відхилень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Чиж, Юлія Михайлівна; Сімоненко, Валерій ПавловичВ даній магістерській дисертації було описано експертну систему для діагностування генетичних відхилень для підвищення точності встановлення діагнозу лікарем генетиком за рахунок її впровадження та використання. Було проведено огляд існуючих аналогів, розроблено власний метод реалізації експертної системи. Виконано програмну реалізацію розробленого методу, протестовано її роботу. Виконано аналіз результатів впровадження системи.Документ Відкритий доступ Метод підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Прасолов, Андрій Артурович; Гордієнко, Юрій ГригоровичРобота присвячена розробці методу підвищення якості відеозображення за допомогою нейронної мережі. В останні роки все частіше для вирішення складних задач почали використовувати машинне навчання, та штучний інтелект у цілому. В 2017 році були продемонстровані екрани з роздільною здатністю 8К, тому питання покращення зображення та відео під надвисоку роздільну здатність є досить актуальним, оскільки вага таких зображень, та передача їх по мережі потребує достатньо велику кількість ресурсів. На допомогу у вирішенні таких задач існують нейромережі, які мають змогу з дуже низької роздільної здатності, отримати аналог зображення з роздільною здатністю, яка перевищує початкову більше ніж у 4 рази. Запропонована нами структура моделі дозволяє покращити вже існуючі методи збільшення роздільної здатності зображень нейронними мережами за допомогою зміни додаткових блоків у архітектурі методу, що використовують нейронну мережу, що покращує сприйняття зображення. Для реалізації розробленого методу використано мову Python та інструменти Tensorflow.Keras, Anaconda та JupyterNotebook.Документ Відкритий доступ Метод синтезу топологій для підвищення відмовостійкості розподілених систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Гончаренко, Олександр Олексійович; Луцький, Георгій МихайловичРобота містить вступ та чотири розділи. Загальний обсяг: 129 аркушів основного тексту, 12 іллюстрацій, 17 таблиць, 5 формул. При підготовці використовувалась література з 28 різних джерел. Актуальність. Сучасні мультикомп’ютери та кластери мають надзвичайно велику кількість вузлів. Це призводить до великої кількості потенційних точок відмов. В таких умовах майже неможливо зупинити роботу кластеру та виконати усунення несправності. А отже, система має працювати навіть в умовах, коли один або кілька її вузлів вийшли з ладу. Як наслідок, задача підвищення відмовостійкості є актуальною. Використання топологій для її вирішення є одним із найбільш логічних підходів, адже структура комунікаційної, з одного боку, визначає переважну більшість властивостей системи, а з іншого не потребує відходу від стандартних технологій, що використовуються при побудові розподілених систем. Проблемою є те, що для різних задач оптимальними є різні топології системи, а отже, неможливо створити одну «ідеальну» топологію. Таким чином, синтез нових топологій є необхідним. Проблема в тому, що класичні способи синтезу є універсальними і на гарантують наявності тих чи інших характеристик. Як наслідок, актуальною є розробка модифікованих методів синтезу для отримання топологій з необхідними характеристиками. Таким чином, виходячи із вищесказаного, розробка методу синтезу топологій для підвищення відмовостійкості розподілених систем є актуальною. Мета та завдання дослідження. Метою магістерської дисертації є підвищення відмовостійкості розподілених систем за рахунок використання надлишковості синтезованих топологій. Для досягнення цього поставлено і вирішено наступні завдання: • дослідження класичних способів синтезу та типових підходів до забезпечення відмовостійкості; • формулювання ідеї забезпечення відмовостійкості за рахунок використання надлишкових кодів в ідентифікації вузлів, дослідження кодів та способів їх отримання, огляд синтезу з іх використанням та аналіз використання надлишковості для підвищення відмовостійкості; • розробка програмного забезпечення для синтезу графів за певними правилами з використанням різних систем ідентифікації вершин з метою експериментального дослідження запропонованого методу; • розробка теоретичної моделі залежності вихідних характеристик від обраних параметрів синтезу, збір експериментальних даних для класичного та модифікованого варіантів синтезу та аналіз отриманих результатів. Об’єкти дослідження - способи синтезу топологій на основі надлишкових кодів. Предмети дослідження - характеристики топологій, отриманих в результаті застосування запропонованого методу; Методи досліджень. Для досягнення поставлених задач використано методи теорії графів, теорії систем числення та теорії обчислювальних систем, а також імітаційне моделювання. Наукова новизна полягає в наступному: • запропоновано та досліджено нові способи побудови структурних організацій, що відрізняються від існуючих використанням надлишкового кодування та дозволяють забезпечити надлишкову кількість вершин в синтезованих топологіях та надлишкові маршрути між вершинами, що може бути використано для підвищення відмовостійкості систем; • запропоновано новий підхід до кодування вузлів, що відрізняється від існуючих застосуванням надлишковості представлень та багаторівневості, та дозволяє розділити надлишковий граф на кілька підграфів з різними кінцевими вершинами, що може бути використано для підвищення відмовостійкості та ефективності; • запропоновано новий підхід до забезпечення взаємодії елементів, що відрізняється від існуючих використанням надлишкових кодів в кодуванні вузлів та дозволяє підвищити відмовостійкість та ефективність міжпроцесорної взаємодії. Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані результати, що стосуються задачі підвищення відмовостйкості розподілених систем. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Апробація дисертації та публікації. За матеріалами даної магістерської дисертації опубліковано 7 наукових робіт в різних виданнях. З них 3 входять до Scopus, 2 мають категорію Б. Практична цінність. Отримані результати можуть використовуватися в наступних сферах: • конструювання відмовостійких розподілених систем; • розробка методів підвищення відмовостійкості розподілених систем; • розробка методів синтезу топологій з певними характеристиками;Документ Відкритий доступ Організація взаємодії процесів в багатоядерних комп’ютерних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Фієрро, Андачі Джонні Маурісіо; Корочкін, Олександр ВолодимировичМетою роботи є підвищення ефективності функціонування багатоядерних комп’ютерних систем (БКС) за рахунок покращення організації взаємодії процесів. Для досягнення вказаної мети в роботі були вирішені наступні завдання: 1. Аналіз особливостей підходів до побудови БКС з різною архітектурою багатоядерних процесорів. 2. Аналіз особливостей створення програмного забезпечення для БКС. 3. Розробка математичної моделі, що описує організацію процесів в БКС. 4. Розробка моделі, що описує взаємодію процесів через передачу повідомлень. 5. Розробка методів аналізу моделей з метою виявлення тупикових ситуацій. 6. Розробка комплексу програм і проведення експериментальних досліджень ефективності запропонованих рішень. Об'єкт дослідження – паралельні багатоядерні комп'ютерні системи, які орієнтовані на обробку великих обсягів даних. Предмет дослідження - моделі та способи організації обчислень і взаємодії процесів в БКС. Методи досліджень. При рішенні поставлених в кваліфікаційній роботі завдань використані методи теорії проектування паралельних комп'ютерних систем, теорії ймовірності і обчислювальної математики, теорії множин, теорії паралельних взаємодіючих процесів, теорії моделювання роботи паралельних систем, результати експериментальних досліджень.Документ Відкритий доступ Програмна платформа підтримки процесів дистанційного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Сулима, Олександр Сергійович; Писарчук, Олексій ОлександровичРобота присвячена розробці платформи для підтримки процесів дистанційного навчання. Реалізовано сервер, який є системою для організації діяльності викладача. Він призначений для зберігання інформації курси та про лекції. Користувач серверу (викладач), може додавати, оновлювати, видаляти, переглядати свої курси, а також може переглядати список всіх доступних студентів, які зареєстровані на курси. Користувач студент, в свою чергу, має можливість проходити курс, вивчати лекції та отримувати сертифікат після успішного проходження. Для реалізації серверу використовується мова програмування Java та фреймворк Spring Boot. Для збереження даних використовується база даних PostgreSQL.Документ Відкритий доступ Підвищення ефективності системи оптимізації ресурсів при зберіганні графічної інформації за допомогою механізмів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Черновський, Ілля Валерійович; Стіренко, Сергій ГригоровичДисертація присвячена проектуванню та розробці програмного забезпечення, що моделює машину, що навчається розпізнавати образи за певним алгоритмом для подальшого видалення частини графічного файлу, що машина вважає за неважливу частину зображення. Розроблене програмне забезпечення дозволить зменшити втрати ресурсів пам’яті на зберігання відредагованих таким чином файлів, а також зменшити споживані програмами ресурси на обробку цих графічних файлів.Документ Відкритий доступ Система для дистанційного навчання англійської мови(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Литвинюк, Дмитро Романович; Долголенко, Олександр МиколайовичМетою магістерської дисертації є збільшення ефективності вивчення англійської мови з використанням сучасних технологій. Предметом дослідження є використання сучасних технологій для навчання. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано проектування програмного забезпечення, дослідження, обчислення, обробка природної мови. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до проектування та розробки системи для дистанційного навчання англійської мови. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Розроблено метод для автоматичного створення завдань для вивчення англійської мови. Розроблено спосіб для персоналізації навчання англійської мови.Документ Відкритий доступ Спосіб захисту програмно-апаратних засобів програмованих логічних інтегральних схем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-05) Джепбаров, Ходжадурди; Сергієнко, Анатолій МихайловичДокумент Відкритий доступ Спосіб конструювання трафіка в мережевих центрах даних з розгалуженою топологією(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Коренко, Дмитро Володимирович; Куц, Володимир ЮрійовичДисертація присвячена розробці та дослідженню способу конструювання трафіка в мережевих центрах даних з розгалуженою топологією. Представлений спосіб конструювання трафіку дозволяє зменшити затримки ремаршрутизації та забезпечити більш рівномірне навантаження мережі за рахунок збалансування трафіку за допомогою можливостей програмо-конфігурованих мереж в мережевих центрах даних. Робота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 80 аркуші основного тексту, 25 ілюстрації, 12 таблиць. При підготовці використовувалася література з 42 різних джерел. Актуальність. Сучасні DCN мають велику розмірність і відрізняються різноманітністю обладнання, підключеного до них. Через це стає досить складно управляти даним типом мереж, а саме, конструювання трафіку. Щоб вирішити ці проблеми використовують технологію програмно-конфігурованих мереж. Також одним з методів вирішення цих проблем є використання різних топологій побудови мереж. Адже використання складних топологій не завжди раціонально. Ідея технології SDN не нова, однак активне впровадження цієї технології відбулося лише в останні 10 років. Одним з важливих завдань в організації мережі є завдання конструювання трафіку, яке включає маршрутизацію та контроль трафіку під час передачі. Використання нової технології вимагає розробки нових алгоритмів і протоколів або адаптації традиційних. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є зменшення затримки ремаршрутизації та забезпечення більш рівномірного навантаження мережі за рахунок збалансування трафіку за допомогою можливостей програмо-конфігурованих мереж в мережевих центрах даних. Для досягнення мети дослідження поставлено і вирішено такі завдання: • дослідження структури та архітектури мережевих центрів даних; • дослідження структури та принципів побудови програмно-конфігурованих мереж; • класифікація та узагальнення методів маршрутизації в мережах; • моделювання роботи запропонованого способу конструювання трафіку та аналіз отриманих результатів Об’єкт дослідження – процес передачі трафіку між вузлами в програмно-конфігурованих мережах. Предмет дослідження – методи маршрутизації та ремаршрутизації пакетів в програмно-конфігурованих мережах. Методи досліджень. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано методи теорії графів, методи імітаційного моделювання. Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному: • запропоновано спосіб конструювання трафіку в мережевих центрах даних з розгалудженою топологією під час передачі пакету для забезпечення динамічної ремаршрутизації в залежності від стану каналів мережі • змодельовано запропонований спосіб в середовищі mininet для імітації роботи SDN мережі. Проведене дослідження дає можливість використання запропонованого способу в SDN мережах та виконувати симуляцію роботи мережі для прогнозування трафіку та завантаженості компонентів мережі. Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі конструювання трафіку в SDN мережах. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Практична цінність. Отримані результати можуть використовуватися у майбутніх дослідженнях за напрямками: • розробка та вдосконалення методів конструювання трафіку; • аналіз та прогнозування трафіку в SDN; • балансування навантаження в SDN мережахДокумент Відкритий доступ Спосіб розпізнавання фейкових новин у мережі Інтернет(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Міщенко, Людмила Дмитрівна; Сімоненко, Валерій ПавловичРобота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 79 аркушів основного тексту, 15 ілюстрацій, 10 таблиць. При підготовці використовувалася література з 23 різних джерел. Актуальність. Дедалі більшу популярність набуває використання різних новинних веб ресурсів у мережі Інтернет та соціальних мережах для поширення інформації. Набираючи деяку аудиторію читачів та користуючись їх довірою, такі джерела починають розповсюджувати фейкові новини чи маніпуляції. Тому ідея захисту населення від дезінформації та поширення маніпулятивного впливу в умовах війни є вкрай гострою й необхідною в сьогоденні. Використання сучасних технологій є необхідним фактором у боротьбі із поширенням фейкових даних. При чому, основна задача полягає в швидкому автоматичному аналізі інформації, а також розповсюдженні спростувань та правдивих фактів. Тому розробка нових алгоритмів пошуку та аналізу потоку новин являється вкрай актуальною задачею. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є підвищення ефективності системи для виявлення, синтезу та аналізу новин шляхом застосування технології Natural Language Processing. Для досягнення мети дослідження поставлено і вирішено такі завдання: ● дослідження структури найпопулярніших новинних веб ресурсів із фейковими новинами; ● збір та структуризація правдивої інформації та спростованих фактів; ● розробка програмного забезпечення для збору та синтезу інформації; ● розробка програмного забезпечення для аналізу текстів; ● ілюстрація роботи програми та аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес пошуку та аналізу фейкових новин. Предмет дослідження – способи створення алгоритмів синтезу та аналізу фейкових новин. Методи досліджень. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано методи теорії графів, методи технології Natural Language Processing. Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному: ● запропоновано спосіб аналізу та перевірки на правдивість інформації в мережі Інтернет та соціальних мережах; ● поєднано технологію Natural Language Processing, відстань Левенштейна та коефіцієнт семантичної схожості слів TF-IDF у розробленому програмному продукті для збору, синтезу та аналізу новин на фейковість. Проведене дослідження дає можливість використання розробленого програмного забезпечення для класифікації новини на правду, маніпуляцію чи фейк та застосування його в соціальній мережі Facebook чи як розширення у браузері Google Chrome. Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі аналізу текстів за допомогою технології Natural Language Processing. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Практична цінність. Отримані результати можуть використовуватися у майбутніх дослідженнях за напрямками: ● вдосконалення методів аналізу текстів заданого формату; ● фактчекінг із автоматизованими інформаційними технологіями. Публікації: Міщенко Л. Д. СПОСІБ РОЗПІЗНАВАННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН. Science, society, education: topical issues and development prospects: V International Scientific and Practical Conference Kharkiv, Ukraine. 12-14 April 2020 Liudmyla Mishchenko, Valerii Simonenko. METHOD FOR DETECTING FAKE NEWS BASED ON NATURAL LANGUAGE PROCESSING. Міжнародна науково-технічна конференція “The International Conference on Security, Fault Tolerance, Intelligence” (ICSFTI2020 Online).