Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС) за Ключові слова "004.05"
Зараз показуємо 1 - 15 з 15
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Засіб генерації таргетизованого веб-контенту у кластері(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Козій, Руслан Володимирович; Радченко, Костянтин ОлександровичАктуальність теми Актуальність розробки, яка генерує веб-контент грає дуже велику роль і розвивається великим темпами. Ця розробка відкриває широкі перспективи для оптимізації взаємодії користувачів з інформацією в онлайн-середовищі та пристосування веб-сайтів до індивідуальних потреб користувачів. З поглибленням діджиталізації суспільства і зростанням об'ємів інформації, що надходить до кожного користувача, стає важливим забезпечити персоналізований контент. Проте, створення та управління таким персоналізованим контентом може стати не простою задачею, особливо для тих, хто не має глибоких технічних знань чи великого бюджету. Тут виникає потреба у засобах, які дозволяють автоматизувати процес генерації сайтів та підтримувати гнучкість у налаштуванні. Об'єктом дослідження є знаходження інноваційного засобу для генерації таргетизованого веб-контенту та надання можливості користувачам створювати та налаштовувати свої особисті веб-сайти. Предметом дослідження є методи і алгоритми будування GL-моделей для складних систем, що використовуються для розрахунку параметрів надійності. Мета роботи. Модифікація алгоритму будування GL-моделей для складних відмовостійких реконфігуровних систем, де лише частина процесорів може брати на себе роботу інших під час їх відмови. Методи дослідження. В роботі використовуються теорія графів та алгоритм будування GL-моделей, математична логіка, теорія автоматів. Наукова новизна полягає в розробці та застосуванні інноваційного алгоритму генерації таргетизованого веб-контенту у кластерному середовищі, що базується на ретельному аналізі існуючих методів та використанні математичної моделі для оптимального визначення параметрів, сприяючи покращенню якості та ефективності персоналізації контенту. Практична цінність Забезпечення користувачам більш персоналізований та релевантний контент відповідно до їхніх індивідуальних потреб та інтересів. Зменшити навантаження на сервери та забезпечити ефективне розподілення ресурсів у кластері. Апробація роботи. Матеріали роботи були представленні на щорічній науково-технічній конференції магістрантів кафедри СКС ФПМ НТУУ "КПІ" ПМК-2023 і на X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». Структура і обсяг роботи. У вступі пояснюється обґрунтування актуальності поточної теми, далі формулюється дослідження завдання і мета. У розділі 1 показано базову інформацію про сайти і велику кількість їхніх типів. . У розділі 2 було представлено більш детальне розуміння як саме створити генерацію веб-контенту У розділі 3 було проведено глибокий аналіз та порівняння віртуальних сервісів, вибору та опису алгоритму штучного інтелекту, процес створення засобу генерації веб-контенту. У розділі 4 виконано комплексний аналіз розробленого алгоритму з акцентом на ефективність та порівняння з існуючими методами. У висновках зроблено усі можливі загальні висновки, які були розроблені, проаналізовано роботу, яку було виконано. У додатку 1 наведено копії графічного матеріалу. Атестаційна магістерська робота представлена на 70 сторінках і складається з вступу, 4 розділів, висновку і містить 28 рисунків, 2 таблиці, список використаних джерел з 24 найменувань.Документ Відкритий доступ Комбінований метод масштабування зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бодашевський, Даніла Романович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. У сучасному світі цифрових технологій, де зображення відіграють ключову роль у медіа, рекламі, наукових дослідженнях та розвагах, важливість ефективного масштабування зображень є незаперечною. Зі зростанням розмірів дисплеїв та вимог до якості зображення, потреба у високоякісному масштабуванні стає все більш актуальною. Технології масштабування зображень використовуються не тільки для покращення візуального сприйняття, але й для оптимізації зберігання та передачі даних. Саме тому розробка та вдосконалення методів масштабування зображень є важливою задачею, яка має значний вплив на різні галузі індустрії. Об’єктом дослідження є процес масштабування цифрових зображень з використанням методів інтерполяціїї. Предметом дослідження є методика масштабування за допомогою комбінованого методу, який використовує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для підвищення якості зображення. Мета роботи: розробка комбінованого методу збільшення зображень, аналіз та оцінка його ефективності, порівняння його з класичними методами. Наукова новизна полягає у наступному: 1. Mетод, який поєднує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для масштабування зображень для досягнення кращої деталізації та зменшити візуальні артефакти. 2. Аналіз та порівняння ефективності комбінованого методу з традиційними методами масштабування, що включає оцінку якості зображення за допомогою об'єктивних метрик. Практична цінність отриманих результатів полягає у широкому спектрі застосування розробленого комбінованого методу масштабування зображень. Цей метод може бути інтегрований у різноманітні системи обробки зображень, від фотографічного софту до програмного забезпечення для медичної візуалізації. Особливо важливим є його використання у сферах, де необхідно зберегти високу якість зображень при зміні їх розмірів, наприклад, у цифровому кіно та графічному дизайні. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження представлені на ряді наукових конференцій, що спеціалізуються на іформаційних технологіях: • XVI наукова конференція магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-23 листопада 2023 р.) та опубліковані у збірнику тез доповідей «Метод збільшення розміру зображень на основі бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша», 313 – 317с; • Міжнародний науковий журнал "Інтернаука", стаття «Аналіз принципів підвищення якості зображень через призму бікубічної інтерполяції та згорткових нейронних мереж» • Науковий журнал «Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки», стаття «Комбінований підхід до підвищення якості зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша» • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENCE AND TECHNOLOGY: PROBLEMS, PROSPECTS AND INNOVATIONS”. Осака. 2023. C. 179-182. • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENTIFIC RESEARCH IN THE MODERN WORLD”. Торонто. 2023. C. 79-81. Структура та обсяг роботи. Дипломна робота складається з вступу, трьох основних розділів, висновків та додатків. У вступі визначено актуальність теми, мету та завдання дослідження, обґрунтовано вибір методології та підходів. У першому розділі проаналізовані існуючії методи масштабування зображень, їхні переваги та недоліки. У другому розділі представлено теоретичні основи та принципи роботи бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша, а також розглянуто принципи комбінування цих методів. У третьому розділі міститься опис розробленого комбінованого методу, його реалізацію та результати тестування. У висновках підведено підсумки дослідження, висвітлено досягнуті результати та можливості їх практичного застосування. Робота викладена на 92 аркуші, включає ілюстрації, таблиці, список використаних джерел.Документ Відкритий доступ Метод нейромережевого розпізнавання особи користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бойко, Олексій Олегович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. З розвитком сучасних технологій та автоматизацією виробничих процесів стає важливою задачею забезпечення високого рівня безпеки та аутентифікації користувачів комп'ютерних систем. Зростання кількості цифрових атак і порушень безпеки ставить під загрозу конфіденційність та цілісність інформації. Застосування біометричних методів ідентифікації, таких як розпізнавання за сітківкою ока, може забезпечити вищий рівень безпеки порівняно з традиційними методами, такими як паролі чи PIN-коди, які в легкість можуть бути скомпрометовані. Одним із перспективних напрямків є метод розпізнавання користувачів за сітківкою ока, оскільки кожен індивідуум має унікальні біометричні характеристики, що дозволяють впевнено відрізняти його від інших. Цей метод може бути використаний в різних галузях, таких як інформаційна безпека, медицина, фінанси та інші. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та методи розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Метою роботи є забезпечення ефективного розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за допомогою методу нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано нову модель нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням попередньої обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень 2. Розроблено метод нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки біометричних даних для ефективного використання в комп'ютерних системах. Практична цінність отриманих результатів полягає в можливості використання запропонованого методу для забезпечення високого рівня безпеки в комп'ютерних системах. Це може знайти застосування в урядових установах, фінансових установах, медичних закладах та інших областях, де важлива конфіденційність та аутентифікація користувачів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на CXXXV Міжнародній науково-практичній конференції «НАУКОВІ ПІДСУМКИ 2023 РОКУ» Запоріжжя, 8 грудня 2023 року. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напряму досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі проведено аналіз існуючих методів біометричної ідентифікації та визначено переваги методу розпізнавання за сітківкою ока. У другому розділі наведено опис моделей розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У третьому розділі наведено опис методів розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У четвертому розділі проведено тестування та проведено аналіз на основі отриманих результатів та наведено рекомендації для подальших досліджень. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 92 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Метод розпізнавання дефективної мови за коротким словником із використанням Mel-кепстральних коефіцієнтів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Климчук, Ірина Олегівна; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Метод розпізнавання меж об'єктів за допомогою модифікованого алгоритму Канні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Празднікова, Маргарита Олександрівна; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Метод розпізнавання обличчя на базі модифікованого алгоритму HAAR(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Дадиверін, Віталій Валерійович; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Метод скорочення часу самодіагностування у багатопроцесорних системах(2018-12) Довганюк, Анна Олегівна; Романкевич, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Методи і засоби побудови моделей поведінки небазових відмовостійких багатопроцесорних систем(2021) Морозов, Костянтин В’ячеславович; Романкевич, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Методи і засоби побудови моделей поведінки небазових відмовостійких багатопроцесорних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Морозов, Костянтин В’ячеславовичДокумент Відкритий доступ Модифікований алгоритм Дейкстри для керування аварійною евакуацією в приміщенні в режимі реального часу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Станкевич, Владислав Володимирович; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Оптимізація продуктивності рендерингу методом трасування променів у реальному часі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Фещенко, Іван ОлександровичДокумент Відкритий доступ Способи автоматизації застосунків та покращення бізнес-рішень засобами штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гришко, Валерій Валерійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. Актуальність теми постійно зростає у сучасному бізнес-середовищі. Впровадження штучного інтелекту дозволяє компаніям значно знизити витрати, оптимізувавши роботу персоналу та підвищивши продуктивність за рахунок автоматизації рутинних задач. Також ШІ грає ключову роль у дослідженні та обробці великих обсягів даних, надаючи можливість компаніям виявляти нові шляхи оптимізації своєї діяльності та розробляти ефективніші стратегії. Таким чином, впровадження штучного інтелекту стає важливою складовою успішного бізнесу, дозволяючи підприємствам адаптуватися до швидко змінюваних ринкових умов і випереджати потреби своїх клієнтів. Об’єктом дослідження є способи впровадження існуючих моделей штучного інтелекту для покращення роботи бізнес-сервісів. Предметом дослідження є механізми та методи автоматизації застосунків, а також стратегії впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси з метою підвищення їх ефективності. Мета роботи: дослідити та систематизувати основні способи автоматизації застосунків і методи впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси, щоб виявити найбільш ефективні підходи до покращення бізнес-рішень та підвищення конкурентоспроможності підприємств у сучасних ринкових умовах. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вивченні та адаптації новітніх технологій штучного інтелекту для специфіки різних видів бізнесу, що дозволило розробити унікальні методики їх впровадження. 2. Виявленні нових можливостей використання штучного інтелекту у прийнятті стратегічних бізнес-рішень, що раніше не були відомі чи не були в повному обсязі розглянуті. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що вони можуть бути безпосередньо впроваджені в діяльність різних підприємств і організацій. Розроблені методики автоматизації застосунків та впровадження штучного інтелекту відкривають можливості для підвищення продуктивності праці, оптимізації ресурсів та зниження витрат. Отримані рекомендації дозволять підприємствам формувати ефективні стратегії використання сучасних технологій, адаптуючи їх до своїх конкретних потреб. Аналіз впливу штучного інтелекту на прийняття бізнес-рішень може стати основою для розробки корпоративних навчальних програм і тренінгів для співробітників. Крім того, розглянуті в роботі практичні кейси нададуть цінну інформацію для інших компаній, що прагнуть модернізувати свої бізнес-процеси за допомогою новітніх технологій. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто історію розвитку штучного інтелекту, сучасне використання в різних галузях та основні виклики та недоліки впровадження. У другому розділі наведені існуючі методи впровадження штучного інтелекту для покращення бізнес-рішень. У третьому розділі розглянуто програму з використанням існуючих моделей штучного інтелекту, проведено дослідження для виявлення кращої моделі та кращого способу застосування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 93 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Спосіб виявлення невизначеностей при самотестуванні багатопроцесорних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Романкевич, Олексій Віталійович; Морозов, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Однією з важливіших задач побудови засобів комп’ютерної інженерії є потреби високої надійності. Серед таких засобів особливої уваги вимагають багатопроцесорні системи управління складними об’єктами, наприклад, літаками. Багатопроцесорні системи дозволяють одночасно вирішувати задачі забезпечення як високої швидкодії, так і потрібного рівня надійності. Щодо надійності, то необхідний рівень у сучасних багатопроцесорних системах досягається шляхом побудови їх їх відмовостійкими. Серед задач, які при цьому потрібно вирішувати особливе місце займає задача організації взаємотестування процесорів, оскільки саме самотестувння процесорів впливає як на надійність, так і на швидкодію системи. Отже задачі організації взаємотестування процесорів у багатопроцесорних системах є і надалі будуть актуальними. Об’єктом дослідження є процес взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопроцесорних системах. Предметом дослідження є методи та засоби визначення стану як окремих процесорів, так і системи в цілому для відмовостійких багатопроцесорних систем з архітектурою циркулянтів. Мета роботи полягає в наступному: на основі порівняльного аналізу відомих методів організації взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопрцесорних системах розробити вдосконалення методу зменшення кількості взаємоперевірок процесорів та дослідити можливість виникнення невизначеностей при встановленні стану окремих процесорів. Методи дослідження. В роботі використовуються методи аналізу результатів взаємотестування процесорів та оцінки кількості взаємоперевірок, методи математичної логіки, теорії графів, теорії ймовірностей. Наукова новизна роботи полягає у наступному. Вдосконалено метод зменшення кількості взаємоперевірок процесорів у відмовостійкій багатопроцесорній системі з архітектурою циркулянта з двома вхідними та двома вихідними зв’язками за рахунок аналізу поведінки системи при різних скачках та різному розташуванні справних та несправних процесорах. Доведено, що існують ситуації, коли кількість процесорів, стан яких невизначено, перевищує відому оцінку та виявлено умови, при яких це можливо. Практична цінність результатів роботи. Підхід до організації взаємотестування процесорів у відмовостійкій багатопроцесорній системі, що розглядається в роботі дозволяє зменшити кількість взаємотестувань до 2n при можливому ризику виникнення невизначеностей. В результаті виконаних досліджень пропонується алгоритм встановлення всіх можливих невизначеностей і даються рекомендації щодо їх ліквідації. Взагалі це дає розробнику системи зменшити час самотестування системи. Враховуючи той факт, що таке самотестування виконується постійно, можна стверджувати, що збільшується продуктивність системи. Апробація роботи. Результати роботи були представлені на конференціях для магістрантів та аспірантів ПМК-23 та ПМК-24, а також у статті «Метод зменшенні кількості взаємоперевірок при самотестуванні багатопроцесорних систем» у науково-технічному журналі «РАДІОЕЛЕКТРОННІ І КОМП'ЮТЕРНІ СИСТЕМИ» № 4(88), Харків. Структура та обсяг роботи. Робота складається з вступу, 3-х розділів та висновків. У вступі дається загальна характеристика роботи, формулюється мета, визначається наукова новизна та практична цінність одержаних результатів. У першому розділі проводиться оцінка сучасного стану проблеми підвищення надійності багатопроцесорних систем управління складними об’єктами, обгрунтовано актуальність теми та вибір напрямку досліджень, описуються обмеження сучасних методів досліджень, зокрема з використанням різних моделей несправностей. У другому розділі наводяться відомі результати в області організації взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопроцесорних системах, аналізуються можливості відповідних методів при застосуванні до архітектури циркулянтів, визначаються недоліки організації самотестування таких систем, обґрунтовується вибір методу мінімізації числа взаємоперевірок і пропонується його модифікація. Третій розділ присвячується опису алгоритму та програмного продукту, який дозволяє виконувати моделювання проведення тестових експериментів з системами з архітектурою циркулянтів з різним розташуванням справних і несправних процесорів, що дозволяє виявляти невизначенності. У висновках наводяться основні досгнення проведених досліджень. Робота виконана на 94 аркушах, містить 3 додатки та список використаних джерел з 12 найменувань. У роботі наведено 40 рисунків.Документ Відкритий доступ Спосіб організації тестування у багатошинних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Коваленко, Олена Павлівна; Романкевич, Олексій МихайловичДокумент Відкритий доступ Спосіб стискання зображень з використанням сесійного алгоритму(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Панков, Тимур Спартакович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. У сучасному світі, в багатьох областях необхідно зберігати велику кількість зображень, тривалий час, причому без втрати якості. Звідси з’являються накладні витрати на зберігання інформації. Вирішити цю проблему дозволяють алгоритми стискання зображень без втрат. Крім коефіцієнта стискання, характеристикою реалізацій даних алгоритмів також є швидкість компресії та декомпресії. Існують кодеки з відносною простотою реалізації, що виграють у швидкості, але програють у ефективності стиснення складнішим алгоритмам. Тому робота присвячена розробці модифікованого алгоритму. Об’єктом дослідження є існуючі алгоритми та способи стискання зображень, а також методи пошуку ключових точок, дескрипторів та зіставлення двох зображень. Предметом дослідження є алгоритм, який поєднує в собі ефективність та точність способів і методів стискання зображень, їх поєднання, встановлення оптимальних параметрів якості та ефективності стискання зображень за допомогою модифікації. Мета роботи: створення покращеного алгоритму для зменшення об’єму пам’яті, яку займають стиснуті зображення; проведення порівняльних аналізів з іншими алгоритмами стискання зображень для визначення переваг та недоліків сесійного алгоритму. Наукова новизна: отримані нові комбінації алгоритмів та оптимальні параметри сесійного алгоритму для стискання зображень, а також порівняльний аналіз з іншими алгоритмами, дослідження яких дозволяє визначити ефективність поданого способу стискання зображень, що є важливим для подальшого розвитку технологій стискання зображень. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований алгоритм дає можливість стискати зображення для подальшого використання з меншим розміром, ніж існуючі методи стискання зображень, такі як Jpeg або Jpeg2000, за рахунок використання інших технологій та їх сукупності, а також з можливістю навчання, що призведе до збільшення швидкодії. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2022 (Київ, 16-18 листопада 2022 р.); IX міжнародній науково-технічній Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 25 листопада 2022 р.); XVI міжнародній науково-практичній конференції “MODERN SCIENCE: INNOVATIONS AND PROSPECTS” (Стокгольм, 11-13 грудня 2022 р.). Опубліковані статті в Науковому журналі: «Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки», стаття: «Модифікований алгоритм стискання послідовності зображень» (Херсон, 2023р.) та Міжнародному науковому журналі «Інтернаука» Випуск №4 (Березень), стаття: «Передумови для покращення алгоритмів стискання зображень». Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень. У першому розділі розглянуто основні принципи стискання даних, а також проведений аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки кожного принципу стискання, розглянуто існуючі алгоритми стискання зображень та проведений аналіз, який дає змогу визначити кращі сторони та проблемні частини цих алгоритмів. У другому розділі описано технології та засоби, за допомогою яких було реалізовано модифікацію, їх переваги та засоби, які дозволяють покращити роботу, а також реалізовано існуючий алгоритм, в процесі реалізації представлені проблеми імплементації алгоритмів стискання зображень, за представленими в ньому технологіями для порівняння із модифікацією. У третьому розділі наведено передумови для покращення алгоритмів та теоретично розраховано ефективність, сформовано підхід, проаналізувавши методи та їх комбінації, зображено реалізацію універсального сесійного алгоритму та представлено його переваги та недоліки. У четвертому розділі зображена концепція, можливість подальшого розвитку роботи та проведено тестування і порівняння отриманого алгоритму з базовим. У висновках представлені результати проведеної роботи, аналіз роботи та можливість подальшого покращення. Робота представлена на 95 аркушах, наведено 8 таблиць, 28 формул, 37 рисунків та містить посилання на список використаних літературних джерел.