Магістерські роботи (ІСТ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ІСТ) за Ключові слова "004.04"
Зараз показуємо 1 - 5 з 5
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Автоматизована система електронного документування бізнес-перемовин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Капущак, Анна Степанівна; Ролік, Олександр ІвановичПояснювальна записка дипломного проекту складається з семи розділів, містить 39 таблиць, 8 додатків, 51 рисунок та 28 джерел – загалом 125 сторінок. Об`єкт дослідження: є системи та підходи електронного документообігу і впровадження в них функціоналу перемовин. Мета дипломного проекту: є покращити процес ведення онлайн перемовин шляхом створення автоматизованої системи електронного документування бізнес-перемовин. В магістерській дисертації проведено аналіз ринку систем електронного документообігу, на основі чого розроблено покращену систему з урахуванням недоліків конкурентів та впровадження необхідного функціоналу кімнати перемовин. Система забезпечує повний цикл бізнес-перемовин і містить модулі аналітики, створення та погодження тем перемовин, кімнату для проведення перемовин, можливість автоматичної генерації документів та підписанням їх за допомогою ЕЦП.Документ Відкритий доступ Програмно-апаратний комплекс моніторингу та планування руху громадського транспорту на основі сенсорних даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бекберов, Селім Едемович; Сперкач, Майя ОлегівнаАктуальність теми. Сучасні транспортні системи стикаються зі значними викликами щодо ефективного управління транспортним потоком та зменшення заторів у великих міських агломераціях. Існуючі системи моніторингу громадського транспорту потребують вдосконалення для забезпечення більшої точності у прогнозуванні руху та оптимізації маршрутів. Проблематика. Сучасні транспортні системи міських агломерацій стикаються зі зростанням заторів та неефективністю руху громадського транспорту. Існуючі системи моніторингу не забезпечують достатньої точності прогнозування та управління рухом, що призводить до збільшення часу у дорозі, викидів шкідАктуальність теми. Сучасні транспортні системи стикаються зі значними викликами щодо ефективного управління транспортним потоком та зменшення заторів у великих міських агломераціях. Існуючі системи моніторингу громадського транспорту потребують вдосконалення для забезпечення більшої точності у прогнозуванні руху та оптимізації маршрутів. Проблематика. Сучасні транспортні системи міських агломерацій стикаються зі зростанням заторів та неефективністю руху громадського транспорту. Існуючі системи моніторингу не забезпечують достатньої точності прогнозування та управління рухом, що призводить до збільшення часу у дорозі, викидів шкідливих речовин і витрат ресурсів. Метою є підвищення ефективності роботи системи громадського транспорту за рахунок розробки системи моніторингу та планування руху громадського транспорту, що базується на даних про рух транспортних засобів та завантаженість пасажиропотоку на зупинках громадського транспорту. Предметом є система моніторингу та планування руху громадського транспорту на основі сенсорних даних. Об'єктом є організація руху громадського транспорту міської агломерації, що включає автобуси, тролейбуси та трамваї. Задачі для досягнення мети: дослідження предметного середовища, вивчення проблематики, аналогів системи та методів; збір, агрегація та аналіз ливих речовин і витрат ресурсів. Метою є підвищення ефективності роботи системи громадського транспорту за рахунок розробки системи моніторингу та планування руху громадського транспорту, що базується на даних про рух транспортних засобів та завантаженість пасажиропотоку на зупинках громадського транспорту. Предметом є система моніторингу та планування руху громадського транспорту на основі сенсорних даних. Об'єктом є організація руху громадського транспорту міської агломерації, що включає автобуси, тролейбуси та трамваї. Задачі для досягнення мети: дослідження предметного середовища, вивчення проблематики, аналогів системи та методів; збір, агрегація та аналіз даних руху громадського транспорту; розробити розклади руху громадського транспорту з урахуванням трафіку пасажиропотоку; провести експериментальні дослідження ефективності реалізованої системи. Використані методи дослідження: метод статистичного аналізу, теорія черг, алгоритми машинного навчання для обробки даних та прогнозування руху громадського транспорту. Новизна дослідження полягає у поєднанні сучасних технологій, таких як алгоритми оптимізації (зокрема A*) та моделі машинного навчання, для створення інноваційної системи, яка не лише відповідає викликам урбанізації, але й є конкурентоспроможною на ринку. Практична цінність роботи полягає у створенні прототипу системи, який може бути використаний міськими адміністраціями, транспортними підприємствами та приватними компаніями для покращення якості транспортних послуг.Документ Відкритий доступ Рекомендаційна система медіа-контенту у соціальній мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Волик, Євгеній Олександрович; Новацький, Анатолій ОлександровичПояснювальна записка складається з десяти розділів, містить 43 таблиці, 8 додатків та 25 джерел – загалом 111 сторінок. Об`єкт дослідження: рекомендаційні системи медіа-контенту, що використовують гібридні алгоритми для персоналізації у соціальних мережах. Мета роботи: метою роботи є надання користувачам можливості отримувати персоналізовані пропозиції контенту у соціальній мережі. У першому розділі було проведено аналіз характеристик медіа-контенту у соціальних мережах, особливостей поведінки користувачів та принципів взаємодії з рекомендаційними системами. У другому розділі було здійснено порівняння існуючих рішень на прикладі YouTube, TikTok та Instagram, виявлено їхні сильні та слабкі сторони, а також сформульовано основи для розробки власної системи. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до системи, враховуючи особливості соціальної мережі та рекомендаційної системи. У четвертому розділі описано варіанти використання системи, зокрема ключові сценарії для гостя, зареєстрованого користувача та адміністратора. У п’ятому розділі розроблено структурну схему системи, що відображає її ключові компоненти та зв’язки між ними. У шостому розділі було обрано технології для розробки системи, включаючи середовище розробки, мови програмування та базу даних. У сьомому розділі розроблено базу даних, включаючи ER-діаграму, та описано структуру таблиць, необхідних для функціонування системи. У восьмому розділі реалізовано гібридний рекомендаційний алгоритм, який поєднує колаборативну та контентно-орієнтовану фільтрації. У дев’ятому розділі реалізовано серверну частину системи, інтеграцію рекомендаційного алгоритму та описано загальну архітектуру. У десятому розділі проведено аналіз ринкових можливостей запуску стартапу, розроблено маркетингову програму та визначено стратегію впровадження системи.Документ Відкритий доступ Система аналізу вподобань українського покупця з елементами штучного інтелекту та персональним асистентом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сірко, Дмитро Євгенович; Дорогий, Ярослав ЮрійовичПояснювальна записка складається з чотирьох розділів, містить 24 таблиці, 8 додатків та 24 джерела – загалом 108 сторінок. Об`єкт дослідження: рекомендаційні системи медіа- контенту, що використовують гібридні алгоритми для персоналізації у соціальних мережах. Мета роботи: метою роботи є створення системи аналізу вподобань українського покупця з використанням штучного інтелекту. У першому розділі проведено аналіз характеристик медіа- контенту, особливостей поведінки користувачів, а також принципів взаємодії з рекомендаційними системами. У другому розділі проведено аналіз системи та архітектури, описано структуру системи, обрано інструменти та методи розробки. У третьому розділі проведено розробку системи, створено програмну реалізацію, описано функціонал, а також визначено обмеження системи та проведено тестування. У четвертому розділі проведено розробку стартап проекту, розроблено маркетингову програму та визначено стратегію впровадження системи.Документ Відкритий доступ Система отримання та перетворення вхідної інформації робота(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Пилип’юк, Дмитро Олександрович; Пархомей, Ігор РостиславовичПояснювальна записка магістерської дисертації складається з чотирьох розділів, містить 25 таблицю, 1 додаток та 20 джерел – загалом 107 сторінки. Об`єкт дослідження: робототехнічна система. Мета дипломного проекту: аналіз існуючих засобів отримання інформації для роботів та систем їх отримання та перетворення, розробка рекомендацій щодо підвищення швидкодії та ефективності операцій отримання та перетворення вхідної інформації робототизованої системи та оцінка показників змодельованої системи отримання та перетворення вхідної інформації. У першому розділі було надано короткі теоретичні відомості, щодо роботів, самого поняття робота і його визначення у науці, а також його структурних складових. Було розглянуто основні існуючі типи датчиків, які використовуються у робототехніці. У другому розділі було розглянуто теоретичні відомості необхідні для розробки та розуміння функціонування систем отримання та перетворення вхідної інформації робота. У третьому розділі було змодельовано та проаналізовано систему отримання та перетворення вхідної інформації робота, яка використовує ультразвуковий датчик. У четвертому розділі було розроблено техніко-економічне обґрунтування (бізнес-план) інноваційного проекту по створенню системи.