Магістерські роботи (ЦТЕ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ЦТЕ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 170
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Web-платформа підтримки ментального здоров’я з інтеграцією технологій машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Хороших, Олександр Леонідович; Сегеда, Ірина ВасилівнаСтруктура та обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновків та додатка. Робота містить посилання на 33 джерела, 15 таблиць, 26 ілюстрацій. Основна частина викладена на 110 сторінках, загальний обсяг роботи 122 сторінки. Актуальність. У сучасному цифровому суспільстві зростає усвідомлення важливості ментального здоров’я як одного з ключових чинників загального добробуту людини. Стрес, тривожність і емоційне вигорання стають поширеними проблемами, особливо серед молоді та осіб, що перебувають у кризових умовах. Однак доступ до кваліфікованої психологічної допомоги часто є обмеженим через брак фахівців, стигматизацію теми або фінансові бар’єри. У зв’язку з цим актуальним є створення цифрових інструментів самодопомоги, які поєднують простоту використання, доступність і персоналізацію. Одним з перспективних напрямів є розробка веб-платформ, здатних не лише фіксувати психоемоційний стан користувача, а й надавати індивідуальні рекомендації на основі аналізу текстів і поведінкових даних. Застосування алгоритмів машинного навчання, зокрема TF-IDF та cosine similarity, дозволяє сформувати релевантні поради, враховуючи індивідуальні особливості користувача, його емоційні коливання та взаємодію з платформою . Метою роботи є розробка веб-платформи підтримки ментального здоров’я, яка забезпечує персоналізовану взаємодію з користувачем на основі алгоритмів машинного навчання, дозволяє вести щоденник, фіксувати настрій, переглядати аналітику та отримувати рекомендації й навчальний контент для емоційної самопідтримки. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: — проаналізовано сучасні цифрові сервіси у сфері ментального здоров’я; — досліджено математичні основи NLP-моделей, алгоритмів TF-IDF та cosine similarity; — спроєктовано архітектуру клієнтсько-серверної веб-платформи; — розроблено серверну частину на основі Nest.js та базу даних у PostgreSQL; — реалізовано клієнтську частину з використанням Next.js, Tailwind CSS і React Query; — створено функціональні модулі: щоденник, трекер настрою, навчальні вправи, чат і система рекомендацій; — проведено дослідження розробленої системи. Об’єкт дослідження — процес цифрової підтримки ментального здоров’я користувачів у веб-середовищі. Предмет дослідження — веб-платформа з модульною архітектурою, що реалізує фіксацію емоційного стану, персоналізовані рекомендації та навчальний контент. Методи дослідження — аналіз, NLP, векторне подання текстів, проєктування, програмування, валідація, REST API, тестування. Практичне значення роботи полягає у створенні повнофункціонального веб-застосунку, який може бути використаний як цифровий інструмент самодопомоги для покращення ментального стану користувача. Платформа також є адаптивною до впровадження у навчальні, корпоративні чи медичні середовища для моніторингу емоційного стану та надання рекомендацій. Апробація результатів дисертації. Основні положення магістерської роботи були опубліковані та презентовані на: XIII Міжнародна науково-практична конференція «Modern digital technologies and problems of their use» Технічні науки, 24 листопада, Прага, Чехія. Результати дослідження представлені у 1 науковій публікації. Розроблена веб-платформа підтримки ментального здоров’я реалізована як клієнтсько-серверний застосунок із використанням фреймворків Nest.js для серверної частини та Next.js для клієнтського інтерфейсу. Для взаємодії з базою даних використано ORM Sequelize та реляційну СКБД PostgreSQL, що забезпечує ефективне зберігання психологічних даних користувачів, їхніх записів настрою, журналів та історії рекомендацій. Система має модульну архітектуру й охоплює ключові функціональні блоки: щоденник, трекер настрою, аналітику, чат-бот та модуль персоналізованих рекомендацій, що працює на базі алгоритмів TF-IDF та косинусної подібності. Користувачі отримують можливість фіксувати свій емоційний стан, спостерігати динаміку змін за допомогою графіків (реалізованих через Chart.js), а також взаємодіяти з інтерфейсом через зручний дизайн, створений на Tailwind CSS. Завдяки використанню сучасного технологічного стеку, система відзначається високою продуктивністю, масштабованістю, безпекою та зручністю адаптації до потреб різних цільових груп. Це дозволяє не лише підвищити рівень саморефлексії користувачів, а й створити надійну основу для подальшого впровадження платформи в освітні, корпоративні або медичні середовища.Документ Відкритий доступ WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кедрун, Володимир Олександрович; Полягушко, Любов ГригорівнаМагістерська дисертація складається зі: вступу, 5 розділів: постановка завдання моніторингу сталого розвитку агровиробництва, огляд практичних методів вирішення задачі моніторингу сталого розвитку агровиробництва, опис програмної реалізації, робота користувача з програмною системою, розробка стартап-проєкту; висновку, списку використаних джерел, який складається з 23 пунктів. Загальний обсяг роботи 103 сторінки, включаючи 31 рисунок, 23 таблиці та додаток. Станом на сьогодні сталий розвиток агровиробництва є важливою метою для забезпечення продовольчої безпеки, збереження навколишнього середовища та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь в громадах. Стабільне функціонування агросектору стає стратегічно важливим для гарантування продовольчої безпеки, збереження екосистем та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь нашої держави. Метою роботи є створення підсистеми для комплексного еко-енерго-економічного моніторингу для моніторингу сталого розвитку агровиробництва з використанням сучасних веб-технологій. Завдання дослідження: • Аналіз сучасних технологій та інструментів для прогнозування та планування розвитку сільського господарства. • Забезпечення доступу до інформації з аналізом ґрунтів, а саме їх тип. • Відображення динаміки урожайності та статистики імпорту/експорту сільськогосподарських культур у табличних та графічних представленнях. • Відображення втраченої території внаслідок повномасштабної війни в Україні. Об’єктом дослідження є методи моніторингу аграрної сфери у комп’ютерних інформаційних системах. Предметом дослідження є використання сучасних веб-технологій для проведення моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Методи дослідження: спостереження, порівняння, аналіз, моделювання. Практичне значення одержаних результатів: розроблена підсистема моніторингу сталого розвитку агровиробництва дасть змогу забезпечувати комерційні та не комерційні потреби агрономів та фермерів, екологів та науковців, інвесторів та бізнес-аналітиків, урядових органів або ж громадських організацій. Апробація результатів дослідження: результати роботи було представлено на - IV Міжнародній студентській науковій конференції “Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень”, 01.12.2023, Луцьк, Україна та VI Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні”, 30.11.2023, Херсон, Україна. Публікації: Сліпченко В.Г., Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні: матеріали VI Всеукр. наук.-практ. інт.-конф. студ., асп. та молодих вчених, 30 лист. 2023 р., м.Херсон : ISBN 978–617–8187–04–0, 2023. C. 187–190. Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. Аналіз особливостей візуалізації аграрних показників за допомогою цифрових карт. Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень: матеріали IV Міжнар. студ. наук. конф., 1 груд. 2023р., м.Луцьк : ISBN 978–617–8126–79–7, 2023. С. 288–291. Загальна кількість публікацій – дві.Документ Відкритий доступ WEB-технології реалізації проведення фінансового моніторингу в фінансових компаніях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кляус, Кирило Станіславович; Сегеда, Ірина ВасилівнаСтруктура і обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів і висновків. Робота містить тридцять п’ять посилань на літературні матеріали, тридцять два рисунка, двадцять таблиць і два додатки. Загальна кількість сторінок без додатків – дев’яносто чотири. Актуальність теми. У сучасному світі фінансові компанії відіграють важливу роль у забезпеченні стабільності та розвитку світової економіки. Однак із постійними змінами у фінансовому середовищі та збільшенням обсягу фінансових операцій зростає потреба в ефективному фінансовому моніторингу для запобігання фінансовим злочинам та виконання законів. Інновація. З цієї причини досліджуються новітні веб-технології, що використовуються для здійснення фінансового моніторингу у фінансових компаніях, і створюються програмні продукти, які виконують всі необхідні функції. Фінансовий моніторинг є дуже важливим і важливим у сучасному світі і має значний вплив на фінансові компанії та світову економіку в цілому. Зростаюча складність фінансового середовища та зростаючий обсяг фінансових операцій створюють багато проблем та загроз, які необхідно вирішити за допомогою ефективного фінансового моніторингу. Метою цього дослідження є розробка практичних пропозицій щодо впровадження веб-технологій для фінансового моніторингу у фінансових компаніях та їх ефективного використання. Для досягнення цієї мети ми розглянемо наступні теми: Завдання, які були визначено для виконання: — аналіз сучасних підходів до фінансового моніторингу та виявлення недоліків і труднощів, викликаних збільшенням обсягу фінансових транзакцій.; — розгляд WEB-технологій, їх можливостей та прикладів використання в контексті фінансового моніторингу; — змоделювати структуру роботи системи; — розробити додаток з використанням різноманітних WEB-технологій; — розробити механізми безпеки даних авторизованих акаунтів; — розробити типові форми опитувальників в зручному форматі для заповнення клієнтом; — розробити можливість створення звітностей для регулятора; — розробити можливість реалізації структури власності юридичних осіб; — розробити можливість перевірки клієнтів; — розробити можливість автоматичного присвоювання рівня клієнта; — розробити автоматичне формування анкети клієнта. Об’єктом дослідження є фінансовий ринок. Предмет дослідження: фінансовий моніторинг в фінансових компаніях. Методи дослідження. При створенні системи проведення фінансового моніторингу до загальнонаукових і спеціалізованих методів такого наукового пізнання відносяться: аналіз (розгляд існуючих програмних рішень, вибір архітектури сервера і програмного забезпечення, створення початкового проекту), індукція (визначення аналізу даних), формат графічного представлення у вигляді таблиці. Він використовувався як простий метод (для графічної візуалізації даних), метод порівняння (для порівняння отриманих даних), моделювання (для розробки всієї системи, відображення архітектури сервера, для створення друкованих договорів страхування). Як і в кластерному аналізі (для групування даних за певними критеріями). Практична новизна: Було досліджено сучасні WEB-технології, які застосовуються для реалізації проведення фінансового моніторингу в фінансових компаніях та створено програмний продукт, який реалізує весь функціонал, який потрібен. Актуальність і значення фінансового моніторингу в сучасному світі надзвичайно великі і мають суттєвий вплив на фінансові компанії та світову економіку вцілому. Зростаюча складність фінансового середовища та збільшення обсягів фінансових операцій створюють ряд викликів і загроз, які необхідно вирішувати шляхом ефективного фінансового моніторингу. Практичне значення. Розроблена система використовується в ТОВ «Інститут Фінансових Рішень». Апробація результатів: результати роботи були представлені на двох конференціях: — XI Міжнародна науково-практична конференція «The latest information and communication technologies in education»; — VІІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Сталий розвиток – ХХІ століття (наукові читання імені Ігоря Недіна)».Документ Відкритий доступ Автоматизація бізнес-процесів з використанням CRM-системи на прикладі фітнес-центру(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дроздюк, Олександр Вікторович; Шушура, Олексій МиколайовичМета роботи полягає в розробці CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів у фітнес–центрах. Для досягнення цієї мети були визначені наступні задачі: - проаналізувати сучасний стан та тенденції автоматизації бізнес–процесів, особливо у сфері управління клієнтськими відносинами; - провести аналіз існуючих програмних рішень CRM–систем; - визначити методи та засоби реалізації CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів у фітнес–центрах; - розробити програмне забезпечення CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів, та провести його тестування; - розробити методику використання системи для підвищення конкурентоспроможності та довгострокового залучення клієнтів. Методи дослідження. Для виконання поставлених задач були використані наступні методи: збір, аналіз та консолідація розподіленої інформації, розробка мікросервісної архітектури, методи комп’ютерної графіки та технології візуалізації даних, експериментальне моделювання. Результат - розроблена CRM–системи у фітнес–центрах для підвищення ефективності управління клієнтськими відносинами, що дозволить оптимізувати роботу з клієнтською базою, забезпечить персоналізований підхід, автоматизує розклад занять та програми лояльності.Документ Відкритий доступ Автоматизація виконання контролю доручень по кафедрі на основі хмарних технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Краєвська, Марія Дмитрівна; Шушура, Олексій МиколайовичСтруктура та обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел з 30 найменувань і містить 39 рисунків, 30 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації становить 103 сторінки. Актуальність. Автоматизація виконання контролю доручень є важливою складовою для підвищення ефективності управління та організації роботи в академічних установах, зокрема на кафедрах. Ефективне управління дорученнями на кафедрах університетів, є важливим завданням, яке впливає на продуктивність. Традиційно цей процес виконується вручну або за допомогою неспеціалізованих інструментів, що часто призводить до втрати інформації, затримок у виконанні завдань та ускладнює процес моніторингу прогресу. Таким чином, розробка спеціалізованого програмного продукту для автоматизації контролю виконання доручень по кафедрі є актуальною задачею. Вона відповідає потребам сучасного освітнього процесу, сприяє підвищенню якості управління роботою кафедр і знижує ризики затримок та помилок у виконанні доручень. Сучасні хмарні технології та інструменти розробки веб-додатків відкривають нові можливості для створення ефективних систем управління дорученнями, що забезпечують зручність, швидкість та гнучкість в процесах координації та контролю. Мета роботи полягає у розробці програмного продукту для автоматизації контролю виконання доручень в академічному середовищі, зокрема на кафедрах університетів. Для досягнення цієї мети були визначені наступні задачі: – провести аналіз існуючих систем управління проектами; – визначити основні вимоги до системи автоматизації контролю доручень; – спроектувати архітектуру програмного забезпечення, що інтегрується з хмарними технологіями та базою даних; – розробити веб-інтерфейс для ефективної взаємодії користувачів з системою; – реалізувати бек-енд логіку для обробки та керування дорученнями; – забезпечити інтеграцію системи з Google Cloud для оптимізації зберігання даних та обробки запитів; – провести тестування системи для забезпечення її надійності та відповідності поставленим вимогам. Об’єктом дослідження є процес управління дорученнями в академічному середовищі. Предметом дослідження є системи та методи автоматизації контролю виконання доручень, інтегровані з хмарними сервісами, що забезпечують підвищення ефективності адміністрування та оптимізацію процесів управління академічними проектами. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці веб-додатку, який спрощує процес управління дорученнями, підвищує прозорість і ефективність контролю виконання робіт, а також забезпечує оперативний обмін інформацією між викладачами та адміністративним персоналом. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи доповідались і обговорювались на Х Всеукраїнській науково-практичній конференції здобувачів вищої освіти та молодих вчених з автоматичного управління, присвяченій «Дню ракетно-космічної галузі України».Документ Відкритий доступ Автоматизація замірів технічних характеристик антен з функцією складання пеленгаційної характеристики пар антен(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гасанов, Ельдар Ігорович; Отрох, Сергій ІвановичСучасна індустрія відеоігор демонструє стрімкий розвиток, де особлива увага приділяється інтерактивним середовищам, які враховують емоційний стан гравців. Адаптивні ігрові агенти є важливим елементом у створенні ігор нового покоління, оскільки вони забезпечують персоналізовану взаємодію з користувачами. Більшість сучасних ігор обмежуються заздалегідь запрограмованими реакціями персонажів, що не враховують динамічні зміни емоційного контексту. Це створює потребу в нових рішеннях, здатних аналізувати текстові повідомлення гравців у реальному часі та адаптувати поведінку персонажів відповідно до емоційного стану користувача. Значущість теми дослідження обумовлена зростаючим попитом на інтерактивні ігри, які забезпечують глибший рівень занурення завдяки врахуванню емоційного контексту. Використання сучасних методів обробки природної мови (NLP), зокрема моделей трансформерів, таких як BERT, відкриває можливості для створення ігрових агентів нового покоління. Ці агенти здатні аналізувати текстові повідомлення, визначати емоційний стан гравців і відповідно змінювати свою поведінку, що значно підвищує рівень залучення гравців у ігровий процес. Мета роботи полягає у розробці інтерактивної системи для аналізу емоційного стану гравців на основі текстових повідомлень з використанням моделей NLP і адаптації поведінки ігрових агентів у реальному часі. Завдання дослідження: — провести аналіз існуючих методів і систем розпізнавання емоцій; — розробити алгоритми та архітектуру системи; — провести тренування моделі; — інтегрувати ігрового агента на основі штучного інтелекту; — реалізувати користувацький інтерфейс; — провести тестування та налагодження системи. Об’єктом дослідження є процес інтерактивної взаємодії між гравцями та ігровими агентам Предметом дослідження є застосування методів обробки природної мови для аналізу емоційного стану користувачів у текстових повідомленнях. Методи дослідження включають машинне навчання, моделювання емоційного стану на основі тексту, інтеграцію NLP-моделей в ігрові системи, а також тестування прототипу системи. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості впровадження розробленої системи в ігрову індустрію, що забезпечить персоналізовану взаємодію з гравцями, підвищить інтерактивність і створить нові можливості для емоційно насиченого ігрового досвіду. Апробація результатів дослідження. Основні положення роботи представлено на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих вчених та студентів «Сучасні інформаційні системи та технології». Робота складається зі вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг роботи становить 128 сторінок, включає 22 таблиці, 15 рисунків і 49 джерел літератури.Документ Відкритий доступ Автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Присяжнюк, Владислав Вадимович; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація: 92 с., 51 рис., 13 табл., 24 джерела, 2 додатки. Актуальність. Класифікація та маркування зображень використовуються при навчанні моделей штучного інтелекту, які застосовуються у різних сферах, включаючи комп'ютерний зір, медичну діагностику, розпізнавання образів, та ін. Сьогодні значна кількість компаній використовує штучний інтелект для прискорення виконання багатьох завдань. Необхідність обробки величезних обсягів інформації для навчання моделей штучного інтелекту, яка здебільшого виконується персоналом компаній, визначає актуальність розробки інформаційних технологій з метою автоматизації цього процесу. Метою дослідження є автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту. Для досягнення зазначеної мети треба виконати наступні задачі: – огляд існуючих систем та методів для класифікації та маркування даних; – проектування архітектури технології автоматичної класифікації та розмітки даних; – моделювання системи автоматизації та вибір засобів розробки; – розробка програмного забезпечення автоматизації класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту; – проведення тестування програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи та інформаційні системи для класифікації та маркування даних на основі машинного навчання. Методи дослідження: машинне навчання для класифікації та анотування об’єктів на зображеннях. Практичне значення отриманих результатів: Практичне значення магістерської дисертації полягає в тому, що було розроблено програмний продукт, що складається з інформаційної технології, серверу та згорткових мереж, який дозволяє в режимі реального часу автоматично класифіковувати та анотувати дані для подальшого навчання моделей штучного інтелекту. Публікації: Присяжнюк В. В. AUTOMATION OF IMAGE CLASSIFICATION AND LABELING FOR TRAINING ARTIFICAL INTELLIGENCE MODELS/ В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». – 25-28 квітня 2023. – С. 172-173. Присяжнюк В. В. Інформаційна система класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту / В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Вісник ХНТУ №3(86)». – 2023. – С. 137 – 142.Документ Відкритий доступ Автоматизація комунікації з клієнтами за принципами класичного і дозвільного маркетингів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Демченко, Ігор Олександрович; Сидоренко, Юлія ВсеволодівнаАктуальність теми. Сучасні умови функціонування бізнесу характеризуються високою конкуренцією та підвищеними вимогами споживачів до якості комунікації. Класичні підходи маркетингу втрачають ефективність через інформаційне перевантаження користувачів. Більшість наявних CRM-систем орієнтовані на адміністративний облік, не приділяючи належної уваги етичним аспектам комунікації. Актуальним є створення програмного забезпечення, яке поєднує наукові засади класичного маркетингу з концепцією дозвільного маркетингу. Мета роботи — встановлення принципів побудови системи клієнтської лояльності, що інтегрує стратегії класичного та дозвільного маркетингів, а також реалізація програмного забезпечення, здатного продемонструвати практичну ефективність такого підходу у сфері сервісного бізнесу. Завдання дослідження: аналіз сучасних інформаційних систем управління взаєминами з клієнтами; дослідження теоретичних основ формування клієнтської лояльності за Котлером і Ґодіном; розроблення архітектури веб-системи, що реалізує принципи дозвільної взаємодії; реалізація модуля комунікації з адаптивним керуванням повідомленнями; оцінка ефективності запропонованої моделі; розроблення стартап-проекту. Об'єктом дослідження є процеси реалізації автоматизованої комунікації з клієнтами в сучасних інформаційних системах. Предметом дослідження виступають методи автоматизації комунікації між сервісним бізнесом та клієнтами з використанням веб-технологій та багатоканальних систем повідомлень. Методи дослідження: системний аналіз для формалізації бізнес-процесів взаємодії з клієнтами; моделювання для розроблення архітектури веб-застосунку; математична статистика та аналітика даних для оцінювання ефективності маркетингових сценаріїв; алгоритмічні методи для розробки програмного прототипу з динамічною обробкою подій. Наукова новизна отриманих результатів: — удосконалено моделі автоматизації клієнтських комунікацій за рахунок інтеграції принципів класичного та дозвільного маркетингів у єдиній serverless архітектурі з механізмом вибору каналу комунікації клієнтом, що призвело до реалізації етичної персоналізованої взаємодії без створення обов'язкових користувацьких профілів; — набуло подальшого розвитку застосування методів багатоканальної автоматизованої комунікації у сфері управління взаємодією з клієнтами сервісного бізнесу. Практичне значення — розроблено повнофункціональну веб-систему автоматизації комунікації для сервісного бізнесу на базі React, TypeScript, PostgreSQL з інтеграцією Resend та Telegram Bot API. Система забезпечує онлайн-бронювання, багатоканальні комунікації, управління персоналом та аналітику, що дозволяє підвищити рівень повторних візитів та оптимізувати маркетингові витрати. Апробація результатів роботи. Demchenko I., Sydorenko I., Customer communication automation system. Modern digital technologies and problems of their use: XIII International Scientific and Practical Conference, 24-26 Nov. 2025. Prague. 2025. p. 210-213. У рамках магістерської роботи розроблено веб-орієнтовану систему SmartLoyalty CRM, призначену для автоматизації комунікаційних процесів між підприємствами сервісної сфери та їхніми клієнтами на основі інтеграції принципів класичного та дозвільного маркетингів. Система реалізує повний цикл взаємодії з клієнтом: онлайн-бронювання послуг, автоматизовану відправку персоналізованих повідомлень через обраний клієнтом канал комунікації (Email або Telegram), управління персоналом та розкладом, аналітику ефективності бізнес-процесів. Ключовою особливістю системи є реалізація дозвільного підходу до комунікації, за якого клієнт самостійно обирає канал отримання повідомлень та надає явну згоду на комунікацію, що забезпечує етичну персоналізовану взаємодію без необхідності створення обов'язкових облікових записів. Програмна реалізація виконана з використанням сучасних веб-технологій: frontend на базі React та TypeScript, backend на Node.js з PostgreSQL, serverless архітектура. Інтеграція зовнішніх сервісів здійснена через Resend API (email-розсилки) та Telegram Bot API (месенджер-комунікації). Система орієнтована на малий та середній бізнес сервісної сфери (салони краси, медичні клініки, студії) та дозволяє підвищити частоту повторних візитів клієнтів при оптимізації маркетингових витрат. Робота складається зі вступу, п’яти розділів, висновків, списку використаних джерел з 31 найменування. Повний обсяг роботи становить 119 сторінок, містить 32 рисунків та 11 таблиць.Документ Відкритий доступ Автоматизація конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Заступайло, Максим Ігорович; Шушура, Олексій МиколайовичАктуальність теми. Для успішного розвитку сучасних підприємств та для забезпечення їхньої конкурентоздатності необхідністю є автоматизація обробки фінансових даних у сучасних компаніях. Забезпечення швидкого та точного імпорту платіжних виписок з банківських систем в ODOO є важливим етапом для забезпечення актуальної та достовірної фінансової інформації. Тому необхідною є розробка, яка надавала б змогу клієнту завантажувати банківські виписки з різних банків та в різних форматах, а сервіс в свою чергу повертав би конвертований файл в універсальному форматі. А особливо важливим і потрібним є такий функціонал, що дозволить спростити підтримку змін у форматах виписок банків для інформаційної системи. Мета роботи – розробка автоматизованої системи конвертації банківських виписок на основі інформаційної системи ODOO. Завдання дослідження: ‒ проаналізувати існуючі методи обміну даними з банками, що застосовуються в сучасних інформаційних системах; ‒ розробити модуль конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO; ‒ проаналізувати та розробити механізм взаємодії з ODOO; ‒ забезпечити можливість аналізувати використання модуля конвертації та розробити механізм обмеження доступу; ‒ розробити користувацький та адміністративний модулі на прикладі системи ODOO для аналізу інтеграції та здійснення автоматичної конвертації; ‒ протестувати розроблену систему автоматизації конвертації. Об’єкт дослідження – процес автоматизації конвертації банківських виписок. Предмет дослідження – це алгоритми реалізації та функціонування системи автоматизації конвертації, її структура та програмне втілення. Методи та засоби: прийоми порівняльного аналізу, проектування, прототипування, ERP-система ODOO, СУБД PostgreSQL, мова програмування Python, фреймворк Flask, середовище розробки PyCharm. Результат – архітектура й програмне забезпечення системи автоматизації конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в наданні можливості забезпечити конвертацію платіжних виписок в форматі, зрозумілому для системи, та спрощенні врахування змін у форматах виписок. Апробація результатів дисертації. Окремі аспекти дослідження було висвітлено в рамках ХХІ Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики» та оприлюднено в матеріалах до неї в тезах доповіді «Автоматизація конвертації банківських виписок для інформаційних систем підприємств». Дисертація складається зі вступу, шести розділів та висновків. Загальний обсяг роботи – 107 сторінок, у тому числі 85 сторінок основного тексту, 24 таблиці, 19 супроводжуючих рисунків, 4 сторінки списку використаних джерел у кількості 40 найменувань.Документ Відкритий доступ Автоматизація процесу закупівель енергетичного обладнання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Середа, Владислав Олександрович; Тарнавський, Юрій АдамовичСфера закупівель енергетичного обладнання стрімко переходить до цифрових рішень, оскільки традиційні паперові або напівавтоматизовані процеси не забезпечують достатньої швидкості, прозорості та точності під час взаємодії підприємств із постачальниками. Актуальність теми обумовлена зростанням потреби в ефективних ІТ-інструментах, здатних оптимізувати формування замовлень, контроль залишків, облік транзакцій, аналітику закупівель та подальшу взаємодію з постачальниками. Автоматизація цих процесів дає змогу зменшити людський фактор, прискорити ухвалення рішень та підвищити економічну ефективність підприємств енергетичного сектору. Мета роботи полягає у розробленні веб-системи для автоматизації процесу закупівель енергетичного обладнання з використанням сучасних веб-технологій, механізмів обробки даних та інтеграції безпечних онлайн-платежів. Завдання дослідження включають: визначення ключових бізнес-процесів у сфері закупівель енергообладнання; вибір технологій та інструментів для побудови надійної веб-платформи; розроблення модулів оформлення замовлень, аналітики, обліку та взаємодії з постачальниками; інтеграцію сервісу онлайн-платежів LiqPay; проведення тестування продуктивності та оптимізацію системи під реальні навантаження. Об’єктом дослідження є процес організації та виконання закупівель енергетичного обладнання. Предметом дослідження є методи та програмні засоби автоматизації закупівельних процесів у веб-середовищі. Методи дослідження включають аналіз бізнес-процесів, проєктування архітектури інформаційних систем, застосування фреймворку Spring, моделювання бази даних, інтеграцію зовнішніх API, а також тестування продуктивності та функціональне тестування веб-додатку. Апробація результатів дослідження. Основні положення роботи представлено на XXII-й міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів “Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики”. Робота складається зі вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг роботи становить 96 сторінок, включає 3 таблиці, 34 рисунка і 27 використаних джерел. Розроблена веб-платформа автоматизує ключові процеси закупівель енергетичного обладнання, забезпечуючи зручну взаємодію користувачів із системою. Функціонал передбачає роботу в режимі гостя та авторизованого користувача: зареєстровані користувачі отримують доступ до оформлення закупівель та регулярних підписок, керування кошиком, здійснення онлайн-платежів та перегляду хроніки операцій. Гості можуть ознайомлюватися з асортиментом обладнання та характеристиками товарів без необхідності авторизації. Платформа має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, що спрощує початкову навігацію та користування сервісом. Система розгорнута на публічному домені та пройшла перевірку працездатності, що підтверджує готовність до навантажень у реальних умовах експлуатації.Документ Відкритий доступ Автоматизована веб-система визначення аудіо атрибутів з використанням нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Уваровський, Олександр Дмитрович; Шалденко, Олексій ВікторовичДипломна робота виконана на 91 сторінці, містить 10 ілюстрацій, 6 таблиць, один додаток, 21 джерело в переліку посилань. Мета роботи – розробка автоматизованої веб системи для виявлення аудіоатрибутів з використанням нейронних мереж, а саме класифікація жанру музики та присутності голосу, з застосуванням веб інтерфейсу. Методи та засоби – порівняльний аналіз, проєктування, прототипування, нейронна мережа Wave2Vec2, веб фреймворк Streamlit, база даних SQLite, датасет GTZAN, середовще розробки VSCode. Результат – веб система для класифікації жанрів та присутності голосу, з веб інтерфейсом, та графіками з результатами класифікації.Документ Відкритий доступ Автоматичне генерування персоналізованих програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Макаренко, Марія Ігорівна; Отрох, Сергій ІвановичМагістерська дисертація на тему "Автоматичне генерування персоналізованих програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту" охоплює обсяг в 77 сторінок, містить 24 ілюстрації, 1 таблицю, 2 додатки, та базується на аналізі 17 джерел літератури. Робота спрямована на розробку та аналіз ефективної системи для створення індивідуальних тренувальних програм, використовуючи передові досягнення в області машинного навчання та веб-розробки. Дисертація включає комплексний аналіз потреб користувачів у персоналізованих тренувальних планах, методів збору та обробки біометричних даних, а також застосування алгоритму Random Forest для генерації оптимальних тренувальних програм. Особлива увага приділяється інтеграції моделі машинного навчання з веб-додатком, розробленим на базі Flask, що забезпечує зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для користувачів. У рамках дослідження було реалізовано програмний модуль на мові програмування Python, який інтегрований з фреймворками TensorFlow та TensorFlow Hub для обробки та аналізу даних. Система використовує різноманітні методи обробки даних, включаючи кодування категоріальних змінних, масштабування числових показників, а також забезпечення валідності введених даних як на фронтенді за допомогою HTML5 та JavaScript, так і на бекенді через додаткові перевірки у Flask-додатку. Для забезпечення доступу до локального сервера під час розробки використовувався інструмент ngrok, що дозволило тестувати додаток у реальних умовах експлуатації. Публікації: Отрох С. І., Онисько А. І., Макаренко М. І., Сарафанніков О. В. Автоматичне генерування персоналізованних програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту, Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій, 2024, с. 33-41. Макаренко М. І., Отрох С. І. Тренування на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту, 2-а міжнародна науково-практична конференція, Наукові дослідження: сучасні інновації та перспективи, 2024, с. 114-116. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновку та додатків.Документ Відкритий доступ Адаптивна система збору даних з динамічною зміною параметрів доступу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ключук, Владислав Петрович; Отрох, Сергій ІвановичСфери сучасного світу досить часто напряму залежать від стабільного функціонування систем, що забезпечують збір великої кількості інформації із багатьох джерел. Особливо це актуально в умовах глобальної цифровізації, де тисячі онлайн ресурсів та сервісів з’являються щодня. Однак реальне інтернет-середовище часто змінює ключові правила доступу. Змінюються захисні механізми, виникають обмеження, сервери працюють нестабільно тощо. Такі проблеми ускладнюють роботу стандартних підходів та знижують їх ефективність і надійність. Актуальність теми зумовлена потребою у постійному та надійному зборі інформації з веб ресурсів, для отримання своєчасного аналізу у сферах економіки, бізнесу, аналітики, медіа тощо. Використання надійних систем на основі даних методів дозволяє покращити відсоток доступності до цільових ресурсів та покращити точність необхідних метрик. Це, у свою чергу, сприятиме покращенню якості аналітики, зниженню бізнес ризиків та можливості розглядати конкретні сценарії з багатьох сторін. Мета роботи полягає у встановлені методів та архітектури надійної системи збору даних, яка здатна ефективно взаємодіяти із веб ресурсами в умовах змін доступності, мережевих збоїв і нестабільності із сторони цільових серверів. На основі розроблених підходів реалізовано систему збору новин, що виконує автоматичний збір та аналіз контенту для визначення згадок сутностей та формування метрик для подальшого аналізу. Об’єктом дослідження є процес збору та аналізу даних із веб сайтів у майже реальному часі за умов активного захисту. Предметом дослідження є методи та алгоритми, спрямовані на забезпечення надійного збору даних і їх інтеграцію в єдину надійну систему. Методи дослідження передбачають аналіз наявних підходів до адаптивного управління процесом збору даних, порівняльний аналіз існуючих рішень, а також експериментальні методи для тестування ефективності системи в різних умовах на основі новинних сайтів. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні прототипу надійної систему збору даних із відкритих веб ресурсів, яка здатна самостійно та стабільно функціонувати навіть у випадках часткових відмов та блокування. Даний підхід може допомогти отримувати безперервний та надійний доступ до важливої інформації у сферах аналітики, медіа, економіки тощо. Публікації Отрох С., Ключук В. Розширення методів web scraping для надійного збору та аналізу даних. СУЧАСНI ТЕХНОЛОГIЇ РОЗРОБКИ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНИХ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ РУХОМ : НАУКОВО-ТЕХНIЧНА КОНФЕРЕНЦIЯ, м. Київ, 28–29 листоп. 2023 р. Київ, 2023. С. 65–66. Данильченко В. М., Отрох С. І., Ключук В. П., Сарафанніков О. В. Прискорення збору та аналізу даних за допомогою інструментів асинхронного програмування у Web Scraping. Зв’язок. 2024. Т. 169, № 3. URL: https://doi.org/10.31673/2412-9070.2024.032327. Otrokh S.I., Kliuchuk V.P. An adaptive approach to building reliable data collection systems from open web resources. – Прийнято до публікації. Структура роботи складається зі вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг роботи становить 112 сторінок, включає 22 таблиці, 23 рисунки та 47 найменувань літератури. Розроблений програмний продукт включає комплекс механізмів для надійного збору, обробки та аналітики даних із відкритих веб-ресурсів із подальшою візуалізацією на платформі, що містить бекенд та фронтенд компоненти. Підсистема збору даних базується на адаптивному алгоритмі, який реалізує механізми повторних спроб із експоненційною затримкою, ротацію проксі-серверів із зваженим розподілом, а також динамічну ротацію HTTP-заголовків. Для підвищення стабільності та продуктивності система також забезпечує логування операцій і кешування отриманих даних. Обробка зібраної інформації виконується із застосуванням методів штучного інтелекту через OpenAI API, що дозволяють ідентифікувати сутності в текстах, формувати відповідні метрики та здійснювати їх порівняння для подальшого аналітичного опрацювання. Користувачі мають змогу переглядати новинний контент, аналізувати виявлені сутності та їх показники через інтерфейс платформи.Документ Відкритий доступ Адаптивні веб-інтерфейси для керування інформацією про роботу з клієнтами CRM-системи(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Іссадовський, Данило Дмитрович; Тихоход, Володимир ОлександровичАктуальність теми. З розвитком інформаційних технологій управління взаємодією з клієнтами (CRM) стає критично важливим компонентом для підприємств. Забезпечення ефективного доступу до інформації та зручного користування CRM-системами стає завданням першочергового значення. Метою роботи є дослідження та розробка адаптивних веб-інтерфейсів для оптимізації доступу та управління інформацією з використанням CRM-систем. Завдання дослідження. Визначення основних проблем доступу до інформації в CRM-системах, розробка адаптивних інтерфейсів для полегшення взаємодії користувача з даними, вивчення впливу нового інтерфейсу на продуктивність та задоволення користувачів. Об’єкт дослідження – процес управління інформацією в CRM-системах. Предмет дослідження – адаптивні веб-інтерфейси для поліпшення користувацького досвіду в управлінні інформацією в CRM-системах. Методи дослідження: аналіз літератури, проектування та розробка адаптивних інтерфейсів, апробація на практиці. Апробація результатів дисертації. Розроблені адаптивні веб-інтерфейси випробовані в умовах реального користування CRM-системою, результати отримані через опитування користувачів та вивчення статистики використання. Структура та обсяг магістерської дисертації: Робота складається з вступу, основної частини, загальних висновків, списку використаних джерел з посиланнями, додатків. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 74 сторінок, 13 таблиць, 37 рисунки, 2 сторінки списку використаних джерел у кількості 20 найменувань.Документ Відкритий доступ Аналіз відповідей клієнтів за допомогою штучного інтелекту для визначення рівня зацікавленості в маркетингових кампаніях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бортовський, Олег Олексійович; Сегеда, Ірина ВасилівнаАктуальність теми. У сучасному світі бізнес дедалі частіше стикається з необхідністю аналізу великих обсягів текстових даних, таких як клієнтські відгуки, коментарі в соціальних мережах та результати опитувань. Традиційні методи аналізу тексту не забезпечують необхідної швидкості й точності, що ускладнює використання цих даних для прийняття рішень. Використання методів машинного навчання для автоматизації аналізу текстових відповідей клієнтів є актуальним завданням, яке сприяє вдосконаленню маркетингових кампаній та підвищенню ефективності бізнес-процесів. Мета роботи. Створення програмної системи, яка автоматизує процес аналізу текстових відповідей клієнтів у маркетингових кампаніях, забезпечуючи високу точність класифікації, інтерактивність і можливість адаптації моделей машинного навчання. Завдання дослідження: - провести аналіз сучасних підходів до автоматизації класифікації текстових даних; - розробити алгоритми для класифікації текстів із можливістю часткового довчання; - спроєктувати та створити програмну систему з інтеграцією бази даних для ефективного збереження результатів; - розробити веб-інтерфейс, який забезпечує зручну взаємодію користувачів із системою. Об’єкт дослідження. Процес автоматизації аналізу текстових даних у контексті маркетингових кампаній. Предмет дослідження. Алгоритми машинного навчання для автоматизації класифікації тексту, архітектура програмної системи, інтеграція моделей із базою даних і веб-інтерфейс. Методи дослідження. Аналіз літератури для вивчення сучасних підходів і технологій, математичне моделювання для побудови класифікаційних моделей, емпіричні методи для тестування системи, інженерний метод для розробки програмної архітектури. Апробація результатів. Основні положення роботи були представлені на V Міжнародній науково-практичній конференції «Modern philological research in the context of intercultural communication», 30 вересня, 2024 м. Сарагоса, Іспанія. Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи складає 95 сторінок, з яких основний текст викладено на 81 сторінках. Робота містить 42 рисунків і таблиць.Документ Відкритий доступ Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Савчук, Анна Іванівна; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація на тему «Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж». Дисертація містить 90с. тексту, 18 рисунків, 29 таблиць, 20 джерел та 1 додаток. Актуальність теми. У сучасному інформаційному суспільстві, що стрімко розвивається, обробка та аналіз даних стають ключовими аспектами для прийняття обґрунтованих рішень в різних сферах. Сфера машинного навчання і нейронних мереж, як одна з її складових, стає основою для створення інтелектуальних систем, здатних вчитися та адаптуватися до змін в оточенні. Застосування мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж може покращити швидкість та точність моделей, зробивши їх ефективнішими у реальному часі. Мета та завдання дослідження. Метою даної роботи є розробка програмного забезпечення для аналізу та прогнозування даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: − дослідити методи навчання нейронних мереж для проведення аналізу та прогнозування даних; − реалізувати навчання нейронної мережі у вигляді моделі багатошарового персептрону; − спроектувати мікросервісну архітектуру для системи аналізу даних; − проаналізувати та обрати технології для реалізації клієнтської та серверної частин; − проаналізувати та обрати систему управління базами даних; − провести тестування системи для перевірки функціональності, надійності та якості програмного продукту. Об’єкт дослідження. Процес аналізу даних та навчання нейронних мереж на основі мікросервісної архітектури. Предмет дослідження. Методи та програмне забезпечення аналізу даних та навчання нейронних мереж з використанням мікросервісної архітектури. Методи дослідження. Для виконання поставлених задач були використані наступні методи: розробка мікросервісної архітектури, експериментальне моделювання, методи кластерного аналізу, порівняльний аналіз, використання багатошарового персептрону.Документ Відкритий доступ Аналіз медичних зображень для виявлення патології(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Корнієнко, Галина Альбертівна; Шаповалова, Світлана ІгорівнаНа сьогодні технічний процес сприяє все більшому генеруванню даних в сфері охорони здоров’я і ці всі данні несистематизовані. Тому існує необхідність в розробці/створенні програмних систем які будуть систематизувати /централізувати великі данні по пацієнтам та програмних застосунків для автоматизації обробки медичних даних. Автоматизація обробки медичних даних – це важлива складова сучасної медицини. Завдяки ній пришвидшується процедура діагностики та робить їх більш об’єктивними, а також фіксувати та порівнювати отримані результати. На даний момент комп’ютерні технології активно розвиваються і це дає можливість виконувати складні операції на більш різноманітних пристроях. Одним із способів використання програмного застосунку на різних платформах є створення сайту. Користувач зможе вільно заходити на сайт та виконувати певні дії в тому числі завантажувати з великих баз даних медичні зображення та їх подальшого перегляду. Через це було прийнято рішення створити програмний застосунок у вигляді сайту, який дозволив би просто відкрити сайт та виконувати на ньому певні дії замість завантаження установочного пакету на пристрій та інсталюючи програмне забезпечення.Документ Відкритий доступ Аналіз стану та управління теплофізичними та гідродинамічними параметрами гідротермальної циркуляційної системи. Клієнтська частина(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Маліков, Іван Сергійович; Матях, Сергій ВолодимировичАктуальність теми. Вона полягає у зростаючій потребі оптимізації та ефективності у використанні енергетичних ресурсів в умовах глобального прагнення до збереження довкілля та сталого розвитку. В умовах зміни клімату та зростання енергетичних потреб, гідротермальні системи відіграють ключову роль у забезпеченні енергоефективності, використовуючи відновлювані та екологічно чисті джерела енергії. Метою роботи є розробка та впровадження комплексного підходу до аналізу, моделювання та оптимізації роботи гідротермальних систем з метою підвищення їхньої ефективності та енергоефективності. Це включає детальне вивчення та оцінку різних теплофізичних та гідродинамічних характеристик системи, з метою виявлення ключових факторів, які впливають на її продуктивність та стабільність. Завдання дослідження: • провести огляд та аналіз сучасних гідротермальних систем, вивчити їх конструкції, принципи роботи та основні характеристики. • детально вивчити та оцінити ключові теплофізичні та гідродинамічні параметри, що впливають на ефективність та стабільність роботи гідротермальних систем. • створити математичну або комп'ютерну модель для аналізу та оптимізації роботи гідротермальних систем, включаючи моделювання різних режимів роботи та умов експлуатації. • провести тестування розробленої моделі на реальних або симульованих даних для перевірки її точності та ефективності. • на основі аналізу та результатів моделювання розробити практичні рекомендації щодо управління та оптимізації роботи гідротермальних систем. Об’єкт дослідження - гідротермальні циркуляційні системи як комплекси для використання теплової енергії землі та води. Це включає їхню будову, принципи роботи та взаємодію різних компонентів системи в процесі експлуатації, що визначає ефективність та стабільність їхньої роботи. Предмет дослідження - процеси та методи, які використовуються для аналізу, моніторингу та управління цими параметрами в рамках гідротермальних систем. Це включає вивчення та розробку методів для оцінки ефективності системи, а також стратегій та технологій для оптимізації її роботи. Практична цінність - дослідження пропонує цінний внесок у практичну сферу управління та оптимізації енергетичних систем, що має важливе значення для енергетичної індустрії, екологічної стійкості та сталого розвитку. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 92 сторінки, в тому числі 77 сторінок основного тексту, 20 рисунків, 2 формули, 4 сторінки списку використаних джерел у кількості 20 найменувань.Документ Відкритий доступ Аналіз стану та управління теплофізичними та гідродинамічними параметрами гідротермальної циркуляційної системи. Серверна частина(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Усатенко, Михайло Геннадійович; Матях, Сергій ВолодимировичАктуальність теми. Необхідність відновлення української енергетичної галузі після війни, з особливим акцентом на впровадження новаторських технологій, які базуються на використанні чистих та відновлюваних джерел енергії. Особливо актуальним є розвиток децентралізованих опалювальних систем для малих міст та поселень, а також індивідуальних об'єктів, які використовують комбінацію низько потенційної геотермальної та сонячної теплової енергії. Важливим завданням у цьому контексті є розробка ефективної системи управління для таких комплексних локальних енергетичних систем (кластерів), що спираються на відновлювані джерела енергії. Метою роботи є розробка серверної частини для аналізу та управління теплофізичними та гідродинамічними параметрами гідротермальної циркуляційної системи. Завдання дослідження: - проаналізувати наявні системи та програмне забезпечення. Провести детальний огляд існуючих систем і програм, які використовуються для аналізу та управління теплофізичними та гідродинамічними параметрами у гідротермальних системах, визначити їхні сильні та слабкі сторони; - розробити нову модель для аналізу та управління; - створити програмне забезпечення; - протестувати програму і описати користувацький досвід; Об’єкт дослідження — засоби покращення становища зберігання електроенергії в країні. Предмет дослідження — в рамці дослідження розглядаються алгоритми та методи, які застосовуються для збору, обробки та аналізу даних з цих систем, а також розробка серверної частини, яка включає в себе інтерфейс та функціонал для ефективного управління цими параметрами. Аналізується також використання сучасних технологій в розробці даної системи, з акцентом на її здатність забезпечити точність, ефективність та швидкість обробки даних. Методи дослідження — аналіз літератури та наявних даних для оцінки існуючих підходів до управління гідротермальними системами. Математичне моделювання та комп'ютерне симулювання для вивчення теплофізичних та гідродинамічних процесів у цих системах. Дисертація складається з вступу, шести розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 76 сторінок, в тому числі 70 сторінок основного тексту, 25 рисунків, 3 формули, 4 таблиці, 3 сторінки списку використаних джерел у кількості 20 найменувань.Документ Відкритий доступ Аналіз та передбачення погодних умов на основі машинного навчання з інтеграцією веб-технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Постернак, Антон Володимирович; Отрох, Сергій ІвановичАктуальність теми. Зростання ролі погодної аналітики посилює потребу в доступних засобах базового дослідницького аналізу погодних даних і швидкого отримання передбачень, а також у простих освітньо-демонстраційних інструментах для ознайомлення користувачів із основними методами машинного навчання без необхідності спеціалізованих технічних знань. Метою роботи є розроблення інтегрованого веб-орієнтованого застосунку, який реалізує повний цикл опрацювання погодних даних: імпорт табличних вибірок, базовий дослідницький аналіз та формування передбачень на основі моделей контрольованого машинного навчання з фіксованими гіперпараметрами. Завдання дослідження: – здійснити аналіз предметної області та наявних підходів до опрацювання погодних даних і побудови прогнозів; – оцінити придатність та ефективність основних моделей машинного навчання з учителем для передбачення погодних параметрів і обґрунтувати вибір; – розробити архітектуру веб-застосунку та визначити функціональну взаємодію його компонентів; – реалізувати модулі обробки та організації даних, базового дослідницького аналізу та формування передбачень і провести тестування їх роботи у межах єдиного програмного середовища; – оцінити ринкові перспективи впровадження розробленого застосунку. Об’єкт дослідження – процеси опрацювання, аналізу та передбачення погодних даних у веб-орієнтованих інформаційних системах. Предмет дослідження – методи та алгоритмічні підходи машинного навчання і засоби їх інтеграції у веб-орієнтоване програмне середовище для класифікації та передбачення параметрів погодних даних. Практична цінність отриманих результатів полягає у створенні веб-орієнтованого застосунку, що забезпечує можливості завантаження, базовий дослідницький аналіз і передбачення погодних даних у єдиному інтерфейсі без потреби в поглиблених технічних знаннях. Отриманий інструмент може використовуватися для швидкого отримання передбачень у прикладних задачах невисокої складності, а також як наочний засіб ознайомлення користувачів з основами машинного навчання на прикладі погодних даних. Методи дослідження включають аналіз наукових джерел та наявних рішень з обробки та прогнозування погодних даних, методи передбачення на основі моделей машинного навчання, порівняльний аналіз та оцінювання якості моделей з використанням кількісних метрик, а також експериментальне тестування розробленого веб-орієнтованого застосунку. Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідалися на 2-й Міжнародній науково-практичній конференції «Scientific Research: Emerging Theories and Practical Breakthroughs» (17–19 листопада 2025 р., Единбург, Шотландія). Дисертація складається з переліку умовних позначень, скорочень і термінів; вступу; шести розділів та висновків. Загальний обсяг роботи становить 113 сторінок, з них 91 сторінка основного тексту. Список використаних джерел має обсяг 5 сторінки та містить 43 найменування, додатки займають 17 сторінок. Публікації. Основні положення дисертації відображено в таких публікаціях: – Otrokh S., Posternak A. Web-based System for Weather Data Analysis and Prediction with Machine Learning. Scientific Research: Emerging Theories and Practical Breakthroughs : тези доп. 2-ї Міжнар. наук.-практ. конф. (Единбург, 17–19 листоп. 2025 р.) / European Open Science Space. Единбург, 2025. С. 104–107; – Мельник Ю. В., Отрох С. І., Постернак А. В. Аналіз та передбачення погодних умов на основі машинного навчання з інтеграцією веб-технологій // Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій. 2025. № 2.