Магістерські роботи (КТК)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21934

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (КТК) за Ключові слова "004.04"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Підсистема обробки даних на мобільній платформі пристроїв господаря розумного будинку
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Серга, Олексій Максимович; Мелкумян, Катерина Юріївна
    Дипломна робота виконана на 92 сторінках і містить 36 ілюстрацій, 38 таблиці, 4 формули, 6 додатків. При розробці використано інформацію з 15 джерел. Метою даної роботи є поліпшення методів семантичного аналізу XML- файла за рахунок створення бібліотеки та апробація її у додатку для плафторми Android. Метод дослідження аналізує реалізовані методи за наступними параметрами: час повної обробки та ресурсоємкість. Було розроблено бібліотеку з використанням інструментів, які дозволяють працювати з багатопоточністю, а саме: Threads, RxJava, Kotlin Coroutines. За допомгою першої бібліотеки було реалзовано два методи обробки: в один потік та у два потоки, за допомогою другої – три методи: в один потік, у два потоки та з використання методу parallelStream(), за допомогою третьої – три методи: в один потік, в два потоки, в чотири потоки. Після реалізації програмної частини та систематичних тестів було розроблено алгоритм з пошуку найоптимальнішого методу на певному девайсі при певних умовах. Програмний продукт розроблено у середовищі Android Studio, частково протестовано реалізовані методи також у Android Studio.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Система детектування Deep Fake відеозаписів на основі нейронної мережі
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Барабаш, Андрій Олегович; Корнага, Ярослав Ігорович
    У роботі розглянуто проблему небезпеки громадян через шахрайство за допомогою підробки відеозаписів нейронними мережами. Показано основні існуючі шляхи вирішення проблеми використаних в аналогічних продуктах, їх переваги та недоліки. Розроблено нейронну мережу, що забезпечує детектування штучно підроблених відеозаписів з найкращою точністю на рівні 94 %, а також систему для кінцевого користувача, яка відкриває доступ до використання нейронної мережі без розкриття деталей її реалізації. Данна система може бути використана для детектування Deep Fakes відеозаписів з метою захисту громадян від факту шахрайства такими відео. Ключові слова: згорткова нейронна мережа, глибокі підробки, розпізнавання обличчя, машинне навчання. Розмір пояснювальної записки – 100 аркушів, містить 15 ілюстрацій, 23 таблиці, 2 додатка.