Магістерські роботи (ІСТ)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43243
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (ІСТ) за Ключові слова "004.023"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Інформаційна система підтримки процесу аналізу і відбору резюме кандидатів за допомогою методів обробки текстів природною мовою
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Коноплянка, Дмитро Сергійович; Сперкач, Майя Олегівна
    Пояснювальна записка магістреської дисертації складається з пʼяти розділів, містить 34 таблиці, 20 рисунків, 8 додатків та 20 джерел – загалом 108 сторінок. Об`єкт дослідження: фракталізації NFT. Мета магістерської дисертації: спрощення процесу придбання токенів за рахунок їх фракталізації згідно реалізованих смарт-контрактів. У першому розділі здійснений огляд загальних положень web 3 та був вибраний блокчейн, на якому будуть розгорнуті смарт-контракти. У другому розділі здійснено дослідження роботи блокчейна на консенсусі proof-of-stake та описаний алгоритм створення сховища для фракталізації NFT і проведення аукціону для збору NFT фракцій та вилучення NFT зі сховища. У третьому розділі були детально описані та розроблені 4 контракти для того, щоб здійснити фракталізацію NFT, а саме: смарт-контракт Governance, смарт-контракт Token Vault, смарт-контракт Vault Factory та смарт-контракт Initialized Vault Proxy, який потрібен для більш дешевого розгортання смарт-контракту Token Vault. Четвертий розділ включає в себе розробку веб-застосунку для взаємодії зі смарт-контрактами та детальну інструкцію користувача. Пʼятий розділ дисертації присвячений розробці стартап-проекту.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Інформаційна система підтримки процесу аналізу і відбору резюме кандидатів за допомогою методів обробки текстів природною мовою
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12-31) Кравець, Олександра Олегівна; Сперкач, Майя Олегівна
    Магістерська дисертація: 106 с., 20 рис., 33 табл., 9 додатків, 16 джерел. Актуальність. Оголошення про відкриту вакансію зазвичай отримує багато відгуків. Відфільтрувати всі резюме вручну доволі складно, оскільки такий процес займає багато часу, спричиняє величезні витрати ресурсів та може бути доволі неефективним, оскільки багато резюме пропускаються через людський фактор. Зважаючи на вище перелічене, можна стверджувати, що потрібна автоматизована інтелектуальна система, яка буде давати можливість вилучити всю важливу інформацію з неструктурованих резюме, обробити та проаналізувати її. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформаційних систем та технологій Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інформаційна система підтримки процесу аналізу і відбору резюме кандидатів за допомогою методів обробки текстів природною мовою». Мета дослідження – спрощення процесу пошуку та відбору кандидатів відповідно вакансій шляхом аналізу їх резюме за допомогою методів обробки текстів природньої мовою . Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: виконати аналіз відомих методів обробки та порівняння текстів; розробити алгоритм вилучення та обробки необхідних даних з текстів резюме та описів вакансій з їх подальшим порівнянням; розробити програмну реалізацію системи для обробки текстів резюме та описів вакансій; виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – методи обробки текстів природною мовою. Предмет дослідження – інформаційна система підтримки процесу аналізу і відбору резюме кандидатів за допомогою методів обробки текстів природною мовою.