Бакалаврські роботи (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (СПСКС) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 270
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Android-месенджер з криптографічним захистом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Додяк, Дмитро Іванович; Дробязко, Ірина ПавлівнаДокумент Відкритий доступ Cloud-based модуль розширеного пошуку документів на мікросервісній REST архітектурі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Штефанович, Георгій Миколайович; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Events-додаток мовою програмування Java(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Панков, Тимур Спартакович; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ G-модель багатопроцесорної системи, процесори якої мають різні можливості з pеконфігурування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Федорченко, Денис Олегович; Романкевич, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ HDL-модель пристрою відновлення даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Литвиненко, Дмитро Олегович; Коляда, Костянтин ВячеславовичДокумент Відкритий доступ HDL-модель пристрою корекції модульних помилок(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Мельник, Андрій Олександрович; Коляда, Костянтин В'ячеславовичДокумент Відкритий доступ Telegram-бот для відправки файлів на електронні книги(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Дячук, Максим Вікторович; Радченко, Костянтин ОлександровичДокумент Відкритий доступ Telegram-бот для забезпечення дистанційного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Козій, Руслан Володимирович; Радченко, Костянтин ОлександровичДокумент Відкритий доступ Telegram-бот для меломанів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Лепьошкін, Кирило Євгенович; Дробязко, Ірина ПавлівнаДокумент Відкритий доступ Telegram-бот по прогнозу погоди за допомогою REST API та Python(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Наконечний, Вадим Едуардович; Тесленко, Олександр КириловичДокумент Відкритий доступ Автоматизація тестування вебдодатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Воронін, Микита Глібович; Радченко, Констянтин ОлександровичДокумент Відкритий доступ Автоматизована система аналізу ринку та розрахування ціни товару(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Денисенко, Олександра Максимівна; Радченко, Костянтин ОлександровичКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (61 с., 29 рис. 3 табл., - додатки). Об’єкт розробки – створення автоматизованої системи аналізу ринку та розрахування ціни товару. Автоматизована система дозволяє: здійснювати збір та аналіз даних товарів на Amazon для подальшого порівняння та обчислення оптимальної ціни; зокрема додаток збирає ціни та кількість відгуків. В ході розробки: − проведено аналіз вимог до автоматизованої системи і формулювання вимог до неї. − розроблено алгоритми пошуку, аналізу та порівняння даних з використанням Keepa API. − розроблено та протестовано автоматизовану систему. − внесено необхідні зміни та вдосконалено автоматизовану систему на основі результатів тестування. Результатом розробки автоматизованої системи є забезпечення швидкого аналізу релевантних товарів на Amazon з метою обчислення ціни. Використання системи в компаніях-виробниках товарів і організаціях, що працюють з маркетингом на Amazon, дозволить швидко аналізувати ринок та удосконалювати маркетингові стратегії за допомогою калькулятора ціни.Документ Відкритий доступ Автоматизована інтелектуальна система моніторингу ринку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Чугаєвський, В'ячеслав Андрійович; Радченко, Костянтин ОлександровичДокумент Відкритий доступ Автоматизоване робоче місце викладача університету(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Троян, Борис Володимирович; Петрашенко, Андрій ВасильовичДокумент Відкритий доступ Алгоритм диференціальної еволюції для глобальної оптимізації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Озеров, Микола Сергійович; Зорін, Юрій МихайловичДокумент Відкритий доступ Алгоритм та програма для сервісу Map matching на основі даних OSM карт(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Мартинчик, Богдан Андрійович; Яценко, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Алгоритм та програма аналізу результатів взаємного тестування в багатопроцесорній системі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Невінчаний, Антон Вячеславович; Морозов, Костянтин ВячеславовичКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (50 с., Х рис., Х таблиць). Дипломний проєкт присвячений дослідженню модифікації моделі Препарати-Метца-Чена та створенню програми яка здатна генерувати тести для перевірки правильності аналізу програмою. Досліджено як працює алгоритм самотестування багатопроцесорної модели Препарати-Метца-Чена. Розроблене програмне забезпечення для аналізу системи з запропонованою модифікацію. Для імплементації було обрано мову програмування С++ стандарту С++20 та її вбудовану стандартну бібліотеку. Результатом є готова програма яка аналізує вхідні тести та дає відповідь в залежності від того чи можливо визначити які саме процесори є несправними.Документ Відкритий доступ Алгоритм та програма взаємного тестування процесорів у системі з довільною топологією зв’язків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Шуляк, Анжеліка Олегівна; Романкевич, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Алгоритм та програма побудови GL-моделі ієрархічної системи з підсистемами типу “донор-реципієнт”(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Остапчук, Тетяна Андріївна; Романкевич, Олексій МихайловичБакалаврський дипломний проєкт включає пояснювальну записку (55 стор., 14 найменувань, 15 рис. 4 додатки, список використаної літератури). Об’єкт розробки – розробка та програмна реалізація алгоритмів побудови GL-моделі ієрархічної системи із підсистемами типу “донор реципієнт”, з або без обмеженням кількості «донорських» процесорів, та її реберних функцій з метою подальшого аналізу отриманої моделі, її поведінки в потоці відмов. Комп’ютерна програма дозволяє формувати реберні функції двоїстої GL-моделі ієрархічної відмовостійкої багатопроцесорної системи за заданими чи випадковими параметрами графу, а також перевірку на зв’язність графа. Це надає можливість аналізувати стан системи та її поведінку в потоці відмов. Передбачена можливість обмеження кількості «донорських» процесорів. В якості мови програмування була обрана мова С++. У процесі розробки програмного продукту було проведено наступні кроки: - Аналіз вимог до програмного продукту і їх формулювання; - Розробка та імплементація алгоритмів побудови GL-моделей; - Розробка та імплементація алгоритму тестування GL-моделей; - Розробка та тестування програмного продукту; - Внесення необхідних змін та вдосконалення програмного продукту на основі результатів тестування. Результатом розробки даного проєкту є програма побудови двоїстої GL моделі ієрархічної системи із підсистемами типу “донор-реципієнт”, з або без можливості обмеження кількості «донорських процесорів», за допомогою якої можна буде аналізувати надійність таких систем. Областю подальшого використання відмовостійких багатопроцесорних систем можуть бути галузі досліджень, де важливі висока надійність і доступність, наприклад, в аерокосмічних, оборонних та медичних системах.Документ Відкритий доступ Алгоритм та програма розпізнавання контурів для обробки зображень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бубнов, Ілля Борисович; Сергієнко, Павло АнддрійовичОб'єкт розробки для дипломного проекту на тему "Алгоритм та програма розпізнавання контурів для обробки зображень": Назва об'єкта: Розробка програмного забезпечення для обробки зображень із застосуванням модифікованого алгоритму розпізнавання контурів Опис об'єкта: Об'єктом розробки є програма для обробки зображень, яка включає в себе адаптивний механізм вибору контурів, базуючись на результатах використання модифікованого алгоритму Кенні для виявлення контурів з використанням білатерального фільтра. Результатом проекту є програмне забезпечення, яке імплементує цей підхід і дозволяє його застосування для виокремлення об'єктів на зображеннях. Основні функції та можливості програмного забезпечення: 1. Реалізація алгоритмів розпізнавання контурів: Виконання імплементації існуючих та модифікованих алгоритмів розпізнавання контурів з використанням бібліотеки OpenCV. 2. Адаптивний вибір контурів: Розробка та імплементація механізму адаптивного вибору контурів, який дає можливість користувачу самостійно вирішувати, які контури слід залишити. 3. Валідація та порівняльний аналіз: Проведення експериментальної оцінки розробленого підходу на різних типах зображень, включаючи порівняння ефективності роботи класичного алгоритму Кенні і модифікованого. 4. Розробка інтерфейсу користувача: Створення користувацького інтерфейсу, який дозволяє завантажувати зображення, застосовувати алгоритми розпізнавання контурів, регулювати параметри адаптивного вибору контурів та візуалізувати результати обробки. 5. Документація та звітність: Підготовка документації, яка описує розроблений підхід, алгоритми та програмне забезпечення. Написання звіту, що містить вступ, огляд літератури, опис розроблених методів, результати експериментів, висновки та перелік використаної літератури.