Секція 3. ПЗКС «Інформаційні технології, інженерія програмного забезпечення»

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/56183

Переглянути

Перегляд Секція 3. ПЗКС «Інформаційні технології, інженерія програмного забезпечення» за Ключові слова "004.8"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Метод визначення можливих ризиків та затримок в AGILE проектах
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Рибачок, Н. А.; Тютюнник, П. Б
    Сьогодні одним із найпопулярніших методів управління проектами програмного забезпечення є методологія AGILE, яку використовують до 95% технологічних компаній і 86% команд розробників програмного забезпечення [1], оскільки це одна з найефективніших методологій управління проєктами. При цьому AGILE-проекти часто провалюються через ризики, які не були виявлені на етапі планування, і великі затримки. Існуючі методи виявлення ризиків і затримок не є автоматизованими і, отже, більш схильні до людських помилок. Часто проектні команди не можуть вчасно визначити необхідні ризики, що призводить до провалу проєктів.
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Методи розпізнавання англомовних акцентів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Рибачок, Н. А.; Манохін, А. В.
    В рамках попереднього дослідження було розроблено програмне забезпечення, яке визначає відсоток належності аудіозапису до 8 найбільш розповсюджених англомовних акцентів. Згорткова нейронна мережа, що складається із 2 згорткових шарів, 1 шару max pooling, а також 2 щільних шарів була натренована протягом 2 епох на множині 5 516 аудіозаписів, взятих із ресурсу English Multi-speaker Corpus for Voice Cloning. Досягнуто точність прогнозування 89.07% на тестових даних, що представлялися 11 тис. матрицями MFCC розмірністю 50х87 [1].