2025
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 2025 за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 50
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ A comparative study of task formulations for detecting propaganda using large language models(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Oliinyk, V.; Zakharchyn, N.This paper extends existing studies on propaganda detection using large language models by examiningseveral approaches to task formulation and applying them on different LLMs, namely, GPT-4o mini and Gemma / Gemma 2, aiming to find the most effective approach.Using a combination of two text corpora in English and Russian languages with 18 propaganda techniques, we fine-tune models on character-based, phrase-based and class-?fication -only variationsof this dataset with corresponding instructions to define which ins truction yields the best performance. We conducted experiments and evaluated performance across classification, span identification, and joint tasks, demonstrating the clear superiority of the phrase-based approach over the character-based one. At the same time, our findings indi cate that fine-tuning significantly improved model performance on span identification and joint tasks, while offering limited benefit for the classification task alone.Документ Відкритий доступ An efficient real-time gaze tracking method for browser-based applications(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Oliinyk, V.; Korol, S.This paper presents a gaze tracking method based on a hybrid gaze direction prediction model, designed for real real-time operation in web applications under limited computational resources and without specialized hardware. The proposed approach combines geometric normalization of facial landmarks with a lightweight CNN CNN-Transformer network to estimate gaze direction and project it onto 2D screen coordinates. Designed for scalable and privacy privacy-preserving use in web applications, it addresses the limitations of appearanceappearance-only and geometry geometry-only methods. The system uses MediaPipe FaceMesh for 3D landmark detection, followed by normalization, hybrid gaze estimation, and a 9 9-point calibration procedure using regression regression-based mapping. A comprehensive experimental setup was developed to evaluate i ts effectiveness. Results demonstrate that our approach achieves high angular accuracy and lower jitter during a user active head movement, with real-time inference running entirely in-browser using ONNX Web Runtime. The proposed method is suitable for use in adaptive web interfaces, assistive technologies, educational tools, and behavioral research applications. It offers an accessible pathway for integrating gaze-based interaction into widespread browser platforms without the need for dedicated hardware.Документ Відкритий доступ Analysis of the converter with twelve zoned voltage regulation(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Mykhailenko, V.; Lobodzynskii, V.; Chuniak, Y.; Demchuk, V.The article focuses on the analysis of electromagnetic processes in the electric circuits with semiconductor switches. The mathematical model of the converter with fourteenzone regulation of output voltage has been developed to analyse electromagnetic processes in semiconductor converters with pulse-width regulation. The graphs representing electromagnetic processes in electric circuits are given.Документ Відкритий доступ Artificial intelligence-based decentralized control of a heterogeneous unmanned aerial vehicle swarm under intermittent communication conditions(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Akhaladze, А.; Lisovychenko, O.This paper addresses the problem of partially successful or failed mission execution by multiple drones operated centrally by human pilots over an unreliable control channel. We propose an artificial-intelligence-based approach to the decentralized control of a heterogeneous swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs) under intermittent communication. Swarm heterogeneity–stemming from UAVs with diverse sensing, mobility, and endurance capabilities–complicates coordination, while communication outages demand a high degree of on-board autonomy. The method relies on reinforcement-learning techniques that enable individual UAVs to make decisions locally and to adapt to changes in the environment and in swarm composition. The approach improves the resilience, efficiency, and fault tolerance of the system, allowing the swarm to accomplish complex tasks such as reconnaissance, environmental monitoring, and search-and-rescue operations without dependence on a centralized control node. Emphasis is placed on the design of algorithms that ensure effective interaction and cooperative task execution even in the presence of partial or complete loss of inter-UAV communication or the failure of individual agents.Документ Відкритий доступ Automated vehicle number plate recognition in real-time using computer vision technologies(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Bodnar, A.; Polshakova, O.This article explores the development and application of computer vision across various fields, particularly in transportation and public safety. License plate recognition using advanced technologies ensures accuracy and reliability in managing next generation transport operations. The integration of these technologies with other modern systems makes them critically important for ensuring safety and efficiency. It is projected that the use of computer vision technologies will rapidly increase as they provide essential functions in security, transportation, and other sectors. License plate recognition is a key element of many AI programs and systems, underscoring their significance for contemporary society. This work examines the limitations of current license plate recognition systems and proposes the use of YOLOv8 and EasyOCR libraries for implementing license plate recognition algorithms. YOLOv8 is used for detecting license plates in images, including preprocessing and image quality enhancement. EasyOCR is used for text recognition on license plates, thanks to its highly efficient API.Документ Відкритий доступ Autonomous car parking Model for different types of parking lots using deep reinforcement learning(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Oliinyk, V.; Danyliuk, Y.This article explores the simulation of automated parking in a virtual environment with various types of parking lots. The objective of this research is to develop an intelligent model for autonomous parking that achieves high efficiency under simulated conditions across a broad range of common parking lot types. We use a deep reinforcement learning approach using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, complemented by Behavioural Cloning and Generative Adversarial Imitation Learning. Our fine-tuned model achieves state-of-the-art parking accuracy, ranging from 96.3% to 99.34%, depending on the type of parking lot. The developed simulation environment, based on the Unity game engine and the MLAgents plugin, enables high-quality visualization, simulation, and modelling capabilities, making it valuable for both educational and research purposes.Документ Відкритий доступ Cybernetic approaches to adaptive control of supercritical systems(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Humennyi, D.This paper introduces an adaptive control framework for stabilizing supercritical systems near critical stability thresholds, where conventional methods fail due to nonlinear dynamics and interdependencies. The proposed method integrates real-time feedback, predictive modeling, and reliability analysis using Bayesian updates and Weibull distribution, enhancing resilience under unpredictable conditions. A dual-layered model combines deterministic feedback for structural control and stochastic reliability assessments for managing uncertainty. This approach is crucial for fields like robotics and industrial automation, ensuring stability, scalability, and fault tolerance in high-risk environments.Документ Відкритий доступ Enterprice Resource Planning System. Фінансова підсистема. (частина 1)(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Новінський, В. П.; Пустовіт, С. В.Робота відноситься до області ERP (Enterparprise Resource Planning) та її розділу MRP II (Manufacturing Resource Planning – планування ресурсів виробництва). В ній описана сиcтеми ERP - MRP II та почато опис системи бухгалтерського обліку як введення в фінансову модель промислового підприємства. Система ERP представлена класичним операційним циклом. В циклі системи ERP – її ядро підсистеми постачання – виробництво – збут та підсистеми сателіти персонал – ИТ – якість – фінанси – та інше. Кратко описана система MRP II, яка автоматизує всі процеси біля постачання, виробництва та продажів та описано що процеси управління та інформаційні потоки направлені в протилежну сторону протіканню матеріальних потоків в ній. Представлений класичний склад підсистем системи MRP II, та ковзаючий процес планування. Також представлена фінансова підсистема ERP у вигляді трьох підсистем Управління грошовим потоком, Управління затратами та Фінансовий (бухгалтерський) облік. Для нас є важним процес опису фінансового обліку та вказано що починаючи з нього ми почнемо описувати фінансову підсистему в зокрема та виробничу систему взагалі в форматі сиcтеми ERP. Вказано що фінансовий облік на промисловому підприємстві є джерелом управлінської інформації та він складається з окремих дільниць, відповідальних за окремі бухгалтерські рахунки. Їх на реальному промисловому підприємстві може бути більше десяти. В роботі для початку описані два з них: Облік грошових коштів на розрахункових рахунках та Облік дебіторів/кредиторів. Цей опис підготує опис бухгалтерського обліку та він не є закінченим, у наступній статі ми повернимося до цієї теми та опишемо, якщо не всі дільниці бухгалтерського обліку, то ті з них що відносяться до виробництва та обов’язково повинні приймати участь при автоматизації процесів MRP II / ERP.Документ Відкритий доступ Exergetic calculation of the efficiency of heat pump installations for a private building(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Stenin, A.; Pasko, V.; Soldatova, M.; Drozdovich, I.The models and methods proposed in most of the works for evaluating the energy efficiency of ground-based heating systems for designers and implementers of heat supply systems for residential buildings are quite complex and highly specialized. Therefore, it is necessary to have a fairly simple and convenient in practical use mathematical model for assessing the energy efficiency of the heat pump installation for the selected scheme of geothermal heat supply. In this article, an exergetic calculation of thecoefficient of the degree of thermodynamic perfection is proposed for choosing the appropriate the heat pump for the selected scheme and real operating conditions.Документ Відкритий доступ Improving the efficiency of software development for unmanned systems using a simulation environment(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Akhaladze, А.; Akhaladze, I.This article discusses tools and approaches to solving the problem of software development efficiency in terms of development cycle time. It is important to take into account the factors of preserving the physical integrity of unmanned systems by using a simulation environment for testing and debugging control algorithms. The proposed tools and methods of using a simulation environment allow you to reduce the time spent developing and testing control algorithms for unmanned systems and reduce the risk of physical loss of the UAV by identifying and eliminating defects at the preflight testing stage.Документ Відкритий доступ Improving the qualifications of doctors on the base of intelligent decision support systems(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Stenin, A.; Pasko, V.; Lisovychenko, O.; Soldatov, V.The development of medical intelligent decision-making support systems (IDSS) provides an opportunity not only for advisory assistance at various stages of the medical and diagnostic process, but also the opportunity to improve the qualifications of doctors when using IDSS. The use of IDSS contributes to the acquisition of additional knowledge by the doctor in the case of an incomplete manifestation of the clinical picture and in complex cases, in particular, in rare diseases. This article proposes the structure and composition of the IDSS of medicinal decisions, for which it is proposed to use a combined approach based on the frame structure of the knowledge model using production rules. The production rules issue an explanation understandable to the doctor, which includes a list of signs, taking into account which the diagnostic hypothesis is formed. As an example, several production rules are given regarding the identification of possible diseases of patients based on the level of general blood analysis indicators. The essence of the mechanism of fuzzy logical derivation is to determine the dependence of the output logistic variable (consequent) on the corresponding input logistic variable (antecedent) taking into account the reliability factor and the knowledge importance factor.Документ Відкритий доступ Integrating AI into Physical Teacher Assessment: a Sri Lankan case study(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Marikar, Faiz MMT; Aman, MukhammedAssessment practices, including individual and group marking, are subject to biases, such as gender and family status. This study explored the impact of these factors on marking consistency and accuracy. Data were collected by dividing answer scripts among five groups and analyzing one set using AI tools (Bard and ChatGPT). Results revealed significant differences in marking, with AI-generated scores being lower than humanassigned scores. This highlights the limitations of AI in capturing nuanced understanding. To address these issues, a combination of human and AI assessment, along with robust marking schemes, can be employed to improve the fairness and accuracy of evaluations.Документ Відкритий доступ Software architecture for creating a psychological portrait of a person based on social media activity(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Mytnyk, D.; Gavrilenko, O.; Bogdanova, N.In this paper, we have developed and implemented a software architecture for creating a psychological portrait of a person based on social media activity. A modern person spends a lot of time on social media and leaves a digital footprint there that is highly correlated with their psychological characteristics. Based on social media data, we can understand behavioral patterns, a person's temperament type, etc. The aim of this study is to automate the construction of a psychological portrait of a person based on social media activity. This paper focuses on the use of the personality model approach to formalize a psychological portrait, namely the Big Five and the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Accordingly, a mathematical formulation of the problem was developed. In accordance with the created formulation, this task was formalized as a multi-label classification problem and a neural network approach was used to solve it. We decided to use a large language models approach as at the time of writing this architecture shows state-of-the-art results on most natural language processing tasks. The Large Language Model Meta AI architecture was chosen as the neural network architecture. The scientific novelty is the use of the multitask finetuning approach for this task. The instruction tuning dataset was built based on the «Essays I» and «MBTI Dataset» datasets. The study proved that using this approach can significantly improve the model's results compared to training on each task separately. A distributed architecture for analyzing social media posts was designed and implemented. Further work includes improving the accuracy of the neural network by collecting more data and introducing feedback mechanisms. The article also presents the intended use of the system and its limitations. The results of this study are important for such areas as human resources, marketing or forensics.Документ Відкритий доступ Subsystem for recognition of emergency situations on the road(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Vorona, O.; Polshakova, O.The article considers an approach to solving the problem of increasing the speed of response to emergency events on the road. The process of incident recognition and automatic notification of the relevant operator to improve the interaction of intelligent smart city systems with emergency services of the city is the object of research in this work.As a result of the study of this subject area,road incidents were classified and systematized. Also, the database includes information about the services that can be involved in responding to the event, and communication channels with them have been configured.The proposed solution involves the use of visual surveillance tools capable of recognizing an emergency situation on the road and sending a notification about it to emergency services, as well as recording information about the incident in a single data store as a component of Smart city.Документ Відкритий доступ Usingcomputer vision for automated object tracking system(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Bulbotka, N.; Polshakova, O.The article examines the use of computer vision technologies to automate the process of tracking objects in a video stream. The developed system is described, which implements the recognition, tracking and determination of the characteristics of moving objects using the YOLOv8 model. The system includes modules for video display, recognition, tracking, and determination of object characteristics. The process of retraining the YOLOv8 model on specific data sets is described, as well as the application of algorithms for determining the speed of moving objects.The proposed solution allows analysis of the video stream in real time. The results confirm thecompliance of the developed system with the set requirements and its practical suitability in the areas of video surveillance, analysis of the behavior of objects, unmanned aerial vehicles and transport systemsДокумент Відкритий доступ Video game test automation approach(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Hazin, K.; Volokyta, A.The object of research is video game test automation and means to achieve it . Test automation helps speed up the development process and create video games more efficiently. But rates of test automation in the industry are low. Classic means of test automation do not easily apply to the game development field, plus they don’t cover non functional layers of development. It is caused by the nature of the field with rapid changes in design and requirements and its multidisciplinarity, where correctness is not enough to assess the quality of software. The article addresses these is sues and offers a new test level structure, based on the classic test pyramid pyramid. Considerable attention is paid to examine different levels of test granularity and their effect on testing: assertions, unit tests, integration tests, End End-to -End tests and non non-functional tests. The article overviews different levels of testing and examines a case study for each level, describing how much value it brings to the team, which adopted it. Assertions keep the low level logic covered, while being easy to maintain as the y are a part of the running code. Unit tests have a higher granularity level to care less about implementation of details, since code often changes. Integration tests test whole mechanics using in in-engine tools to assess runtime behavior. End End-to -End tests cover large chunks of the game being tested and cover other things, than just correctness, such as performance. Non Non- functional tests focus on non non-functional details such as balance and accessibility. They cover other qualitative criteria, since game develo pment is complex, multidisciplinary and being correct does not mean being successful. The solution provides a test approach that is easy to maintain and adopt, and enables testing of different non non-functional qualitative criteria. The aim of the research is to speed up the development process and increase its efficiency by presenting the test automation approach for use specifically in game development, because this field is unique and requires a distinct test approach approach.Документ Відкритий доступ Web3 technologies in affiliate marketing systems(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Malenko, M.The article analyzes the key disadvantages of centralized affiliate platforms, including lack of transparency, the complexity of payouts, and integration costs. The integration of Web3 technologies (blockchain, smart contracts, decentralized data storage) is proposed as an effective alternative to increase trust and optimize processes, which is supported by previous research. The paper emphasizes the lack of detailed methods and models for integrating Web3 technologies into affiliate marketing systems and formulates a number of research questions that cover cryptography, the development of smart contracts, graph analysis of interactions, and OO-modeling of decentralized applications. A methodological approach is presented, consisting of an analysis of existing models, a literature review, the development of a Web3-based system, and formal testing of prototypes.Документ Відкритий доступ Автоматизована система налаштування продуктів для провайдерів інформаційних послуг(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Галушко, Д. О.; Знова, К. В.; Ролік, О. І.В роботі запропоновано автоматизовану систему, яка забезпечує інтеграцію сучасних методів аналізу природної мови (NLP) із використанням моделей BERT, а також гетерогенних графових нейронних мереж (HeteroGNN) для аналізу графів дій, сформованих на основі декомпозиції сценаріїв використання. Система дозволяє об’єднати дані з текстової документації, графів послідовності дій та кодової бази, щоб автоматично ідентифікувати необхідні зміни у функціоналі програмного продукту, виявляти ризиковані місця в архітектурі, а також визначати можливості перевикористання існуючих компонентів. Для обробки текстової документації та бізнес-нотаток система використовує NLP-алгоритми, які виділяють ключові сутності та зв’язки між ними, дозволяючи автоматично оновлювати технічну документацію. Це забезпечує мінімізацію часу на підготовку документації для нових змін, зменшення ризику упущення важливих деталей та гарантує узгодженість між різними етапами розробки. Аналіз графів дій, побудованих на основі сценаріїв використання, виконується із застосуванням алгоритмів PageRank і Betweenness Centrality для визначення критичних вузлів. Завдяки цьому система автоматично прогнозує вплив змін на інші модулі продукту та пріоритизує регресійне тестування. Результати експериментів демонструють ефективність розробленої системи на прикладі реального сценарію відключення користувача від послуги постачання інтернету. Автоматично виділено ключові дії, такі як відключення порту, оновлення тарифного плану або повне припинення послуги, залежно від кількості активних точок доступу. Система сформувала новий граф дій із урахуванням умов сценарію, ідентифікувала критичні вузли, які могли вплинути на стабільність інших продуктів, та запропонувала рекомендації для розробників і тестувальників. Запропонована система забезпечує адаптивність до різних сценаріїв використання завдяки модульній архітектурі. Це дозволяє провайдерам швидко адаптувати свої програмні продукти до змін ринку, підвищуючи швидкість і точність впровадження нових функціональних можливостей. Додатково система здійснює інтеграцію з кодовою базою через AST-парсери, які виявляють залежності між методами та модулями, забезпечуючи консистентність між графами дій, документацією та реалізацією.Документ Відкритий доступ Адаптація визначення четвертої нормальної форми для сучасного проєктування баз даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ролік, О.; Ульяницька, К.; Амонс, О.Стаття присвячена проєктуванню реляційних баз даних в сучасних інформаційних системах. Проведений аналіз структури таблиць для створення скриптів реляційних систем керування базами даних та обґрунтоване твердження про те, що Четверта нормальна форма наразі залишається теоретичним додатком та з практикою використання вже не пов’язана.Документ Відкритий доступ Алгоритм прогнозування курсу криптовалюти з урахуванням впливу ранжованої групи експертів в соціальних мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Гавриленко, О.; Мягкий, М.В даній роботі представлено алгоритм для вивчення рівня впливу дописів ранжованої групи експертів в соціальних мережах на курс криптовалюти. В якості вхідних даних використовувалися перелік експертів, рівень впливу яких буде досліджуватися, інтервал часу дослідження, кількість дописів, що зробив кожен з розглянутих експертів за вказаний період часу, а також реальні курси криптовалют за відповідний період. В якості експертів обиралися відомі особистості, які є як обізнаними в галузі фінансів в цілому та криптовалют зокрема, або діяльність яких так чи інакше пов’язана з певною криптовалютою. Для кожного з експертів прогнозування курсів криптовалюти в обраний період часу проводиться за допомогою алгоритму АУДСМ. Отримані значення прогнозів є показниками в моделі, яка побудована за допомогою методу лінійної зваженої згортки. Рівень впливовості дописів в соціальній мережі експерта визначається за допомогою формул повної ймовірності та Байєса. Для контролю точності прогнозів обчислюється відносна середня похибка. Рекомендації щодо фінансових операцій з криптовалютою формуються за допомогою введення критичного значення курсу та обчислення середнього арифметичного курсів криптовалюти за вказаний період часу.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »