Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 618
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 Databases. Practicum(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2022) Petrashenko, A. V.; Pavlovskyi, V. I.Документ Відкритий доступ Events-додаток мовою програмування Java(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Панков, Тимур Спартакович; Потапова, Катерина РоманівнаДокумент Відкритий доступ Fundamentals of Programming. Basic Constructions: Laboratory Work Tutorial(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2023) Boiarinova, Yulia; Kuchmii, Oksana; Tarasenko-Klyatchenko, OksanaThis tutorial is developed for familiarizing students with basic of programming in C. The tutorial includes the introduction, 6 chapters, tasks for laboratory work, 2 appendixes and a list of recommended literature. For each laboratory task there are examples of implementation, description of the task, theoretical information, guidelines. The tutorial is aimed at students of the specialty 121 “Software Engineering”, educational program “Software Engineering of Multimedia and Information Retrieval Systems” of the Faculty of Applied Mathematics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute.Документ 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 IoT пристрій на базі STM32 для моніторингу кліматичних умов у приміщенні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Майстренко, Ольга Олексіївна; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (65- с., 24- рис. 2- табл., 2- додатки). Об’єктом розробки є пристрій, який здатен здійснювати моніторинг таих кліматичних умов у приміщенні як вологість, температура, рівень CO2, атмосферний тиск та освітленість. Для реалізації було обрано мікроконтролер сімейства STM32, а саме STM32F407VET6, який має достатню потужність та кількість пінів для приєднання усієї обраної периферії. В ході розробки: - Проведено аналіз існуючих рішень для здійснення моніторингу. - Сформульовані вимоги до розроблюваної системи - Розроблено апаратну частину, яка складається із датчиків призначених власне для моніторингу та самого мікроконтролера. - Розроблено програмне забезбечення яке дозволяє керувати системою. Після завершення процесу виготовлення та проведення певної кількості різних за призначенням тестів така система може бути використана у приміщеннях, де потрібно підтримувати певні кліматичні умови. Це може бути, наприклад, складське приміщення чи лабораторія. З більш побутових: офіс, квартира чи кабінет у навчальному закладі. Таким чином дана розробка є важливим, компактним, ефективним та недорогим рішенням для стеження за кліматичними умовами у приміщеннях будь-якого призначення.Документ 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 Автогенерація SQL-запитів на основі RESTful API для прискорення розробки логіки додатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Штефанович, Георгій Миколайович; Коляда, Костянтин ВячеславовичДокумент 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 система збору та аналізу даних з веб-сайтів для прийняття рішень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пузій, Богдан Анатолійович; Тесленко, Олександр КириловичАктуальність теми. Актуальність автоматизованих систем збору та аналізу даних з веб-сайтів для прийняття рішень в бізнесі залишається дуже високою і росте з кожним роком Збільшення обсягів даних в Інтернеті: Інтернет містить величезний обсяг інформації, і ця кількість продовжує зростати. Збільшення кількості веб-сайтів, соціальних мереж, форумів і т. д. створює великі можливості для збору даних. Конкуренція на ринку: В сучасному бізнесі конкуренція є жорсткою, і компанії шукають будь-який спосіб отримати конкурентну перевагу. Аналіз даних з веб-сайтів допомагає виявити нові можливості, розуміти попит споживачів і аналізувати дії конкурентів. Персоналізація і маркетинг: Клієнти очікують персоналізованого обслуговування, і збір та аналіз даних з веб-сайтів допомагає підприємствам створити більш індивідуалізовані підходи до своїх клієнтів. Тенденції і відгуки споживачів: Відгуки споживачів та відклики в інтернеті можуть значно вплинути на репутацію бренду. Важливо вчасно виявляти та реагувати на ці відгуки. Оптимізація процесів: Збір та аналіз даних може допомогти вдосконалити різні аспекти бізнесу, такі як логістика, управління запасами, ціноутворення тощо. Інновації і дослідження ринку: Дані з веб-сайтів дозволяють стежити за новими тенденціями і інноваціями в галузі, а також здійснювати дослідження ринку для прийняття стратегічних рішень. Інтелектуальні технології: Завдяки розвитку машинного навчання і обробки природної мови, автоматизовані системи стають все більше здатніми аналізувати великі обсяги даних з веб-сайтів і виділяти цінну інформацію. Загалом, використання даних з веб-сайтів для прийняття рішень в бізнесі допомагає підприємствам бути більш конкурентоспроможними, а також підвищує їх здатність реагувати на зміни на ринку та вимоги споживачів. Тому ця тема залишається важливою та актуальною. Об’єктом дослідження буде сам процес розробки, впровадження та тестування автоматизованої системи. Предметом дослідження є технічна реалізація системи та методи аналізу даних Мета роботи: Дослідження та аналіз проблеми: Розглянути поточний стан сфери бізнесу та виділити проблеми, які можуть бути вирішені за допомогою автоматизованої системи для збору та аналізу даних з веб-сайтів. Розробка автоматизованої системи: Розробити концепцію та архітектуру автоматизованої системи для збору та аналізу даних з веб-сайтів. Впровадження та тестування системи: Провести впровадження системи в реальному бізнес-середовищі та здійснити її тестування на практиці. Збір та аналіз даних: Зібрати дані з веб-сайтів і провести їх аналіз з метою виявлення інсайтів та корисної інформації для прийняття рішень в бізнесі. Практична цінність полягає у наступних причинах: Покращення прийняття рішень: Збір і аналіз даних з веб-сайтів дозволяє підприємствам отримувати важливу інформацію про свій ринок, конкурентів, споживачів та тренди. Ця інформація створює підґрунтя для більш обґрунтованих стратегічних та тактичних рішень. Моніторинг конкурентів: Збір даних з веб-сайтів конкурентів дозволяє слідкувати за їхніми акціями, цінами, продуктами та маркетинговими стратегіями. Це дає можливість адаптувати власні підходи для збереження конкурентної переваги. Підвищення ефективності маркетингу: Аналіз даних з веб-сайтів допомагає визначити ефективність рекламних кампаній та маркетингових заходів, що дозволяє зменшити витрати і зосередитися на стратегіях, які працюють краще. Підтримка прийняття рішень щодо асортименту товарів та послуг: Дані, зібрані з веб-сайтів, можуть допомогти підприємствам визначити попит на певні товари та послуги, а також спрогнозувати зміни у смаках споживачів, що полегшує управління асортиментом. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі в цілому. Ключові слова: автоматизована система, збір даних, аналіз даних, веб-сайти, прийняття рішень, бізнес-аналітика, маркетингові дослідження, конкурентний аналіз, рішення на основі даних, бізнес-інтелект, поток даних з веб-сайтів, моніторинг ринку, ефективність маркетингу, аналіз споживчої поведінки, попит на товари та послуги, система автоматизації даних, оптимізація бізнес-процесів, розширення асортименту, потенційні можливості бізнесу.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 Автоматизоване робоче місце викладача університету з використанням хмарних технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Томчик, Олександр Анатолійович; Петрашенко, Андрій ВасильовичБакалаврський дипломний проєкт включає пояснювальну записку (55 стор., 39 рис., 5 табл., список використаної літератури з 10 найменувань, 5 додатків, 15 слайдів презентації). Об'єкт розробки – створення автоматизованого робочого місця викладача університету з використанням хмарних технологій, яке дозволяє підвищити ефективність викладацької діяльності та забезпечити підвищення ефективності освітнього процесу. Автоматизоване робоче місце викладача створене у вигляді веб-додатку, який дозволяє: створювати то переглядати оголошення від викладачів; здійснювати моніторинг успішності студентів; автоматизувати процеси обліку та оцінювання. В процесі розробки використовувалися технології хмарного зберігання даних. В якості бази даних використовувалась PostgreSQL. Впровадження цієї системи в університетську діяльність дозволить підвищити ефективність навчального процесу, зменшити витрати часу на організаційні завдання та забезпечити безперервний доступ до освітніх ресурсів. Ключові слова: web-додаток, автоматизоване робоче місце викладача, хмарні технології, освітній процес, postgresql, база даних, організація освітнього процесу.