Магістерські роботи
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Вплив бору на структуру та механічні властивості AlCrTiNbV високоентропійного сплаву(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дмитришин, Данило Ростиславович; Юркова, Олександра ІванівнаМета роботи: вивчення впливу неметалевих елементів, зокрема B, на структуру, та властивості AlCrTiNbV високоентропійного сплаву для підвищення його механічних властивостей. Методи дослідження та апаратура: отримання порошкового AlCrTiNbV високоентропійного сплаву проводили методом механічного легування суміші елементарних порошків системи Al-Cr-Ti-Nb-V в планетарному млині. За допомогою скануючого електронного мікроскопу РЕММА-106І та рентгенівського дифрактометра Ultima IV, Rigaku та методу індентування на приладі MHV-1000, встановлена структура, фазовий склад, комплекс механічних властивостей високоентропійних AlCrTiNbVBx сплавів після механічного легування та спікання з додаванням боруДокумент Відкритий доступ Комп’ютерні засоби визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Колесніков, Євгеній Олександрович; Наливайчук, Микола ВасильовичАктуальність теми обумовлена зростанням потреби у неінвазивних методах моніторингу життєвих показників, зокрема ритму дихання. Цей параметр є важливим для діагностики та контролю стану пацієнтів у реальному часі. Сучасні пульсоксиметри, такі як OxiMax, забезпечують доступ до фотоплетизмографічних сигналів, які можуть бути використані для оцінки ритму дихання. Водночас ці сигнали схильні до впливу артефактів, пов’язаних із рухами пацієнта або змінами навколишнього середовища, що вимагає розробки ефективних алгоритмів їх обробки. Об'єкт дослідження – алгоритми обробки фотоплетизмографічних сигналів, які отримуються за допомогою пульсоксиметра OxiMax для визначення ритму дихання. Предмет дослідження – методи виділення дихальних компонентів із PPG-сигналів, алгоритми зменшення артефактів та підвищення точності оцінки ритму дихання. Мета роботи – розробка та впровадження ефективних комп’ютерних засобів для визначення ритму дихання на основі даних пульсоксиметра OxiMax із використанням сучасних методів обробки сигналів та штучного інтелекту. Наукова новизна полягає у розробці алгоритму визначення ритму дихання, що поєднує методи спектрального аналізу, адаптивної фільтрації та машинного навчання, з урахуванням специфіки сигналів пульсоксиметра OxiMax. Практична цінність роботи полягає у створенні програмного забезпечення, яке надає засоби точного та надійного визначення ритму дихання. Це сприятиме підвищенню ефективності моніторингу стану пацієнтів у клінічних умовах, полегшить виявлення порушень дихання та зменшить час, необхідний для їх діагностики. Апробація. Основні положення роботи були представлені на XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 25-27 листопада 2024 р.) та на Х Міжнародній молодіжній науково-практичній інтернет-конференції «Наука і молодь в ХХІ сторіччі» (Полтава, 28 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, 4-х розділів, висновків, списку літератури та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження. Перший розділ присвячений аналізу сучасних методів оцінки ритму дихання на основі PPG-сигналів. Розглянуто принципи роботи пульсоксиметрів та специфіку їх сигналів. У другому розділі описано алгоритми обробки PPG-сигналів, зокрема методи фільтрації, виділення дихальних компонентів і компенсації артефактів. Наведено порівняльний аналіз обраних підходів. Третій розділ містить опис реалізації розробленої програми, що забезпечує автоматизовану обробку сигналів, та аналіз результатів її роботи на тестових даних. У висновках підсумовано результати дослідження, надано рекомендації щодо подальшого вдосконалення розроблених алгоритмів. Робота виконана на 80 аркушах, містить 3 додатки, 25 рисунків і 2 таблиці.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система обробки фінансових даних за допомогою нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Касьян, Артем Володимирович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. У сучасному світі, де технології швидко розвиваються, зростає потреба в інноваційних рішеннях для аналізу фінансових даних. Системи, які здатні обробляти великі обсяги даних, створювати візуалізації та надавати рекомендації, стають важливими інструментами для ефективного управління фінансами. Розробка таких систем потребує застосування сучасних інженерних рішень та ІТ-технологій, що робить тему нашої роботи надзвичайно актуальною в контексті розвитку прикладної математики. Об’єктом дослідження є мобільна система для аналізу фінансових витрат, що поєднує інженерні рішення та алгоритми обробки даних. Предметом дослідження є методичні підходи до розробки програмного забезпечення, яке здійснює обробку фінансових даних за допомогою нейронних мереж та інших алгоритмів. Мета роботи полягає в дослідженні та реалізації інженерних аспектів створення мобільної системи, яка збирає та аналізує витрати з мобільного банкінгу, включаючи створення алгоритмів обробки даних, візуалізації інформації та генерації персоналізованих рекомендацій та порад для користувачів. Наукова новизна роботи полягає у впровадженні персоналізованих порад і рекомендацій за допомогою штучного інтелекту, що базуються на аналізі фінансових даних користувача мобільного банкінгу. Використання власної моделі GPT покращеної шляхом тонкого налаштування дозволяє враховувати індивідуальні особливості витрат і доходів, забезпечуючи високий рівень адаптації рекомендацій. Практична цінність роботи полягає у створенні мобільного додатку, який дозволяє користувачам ефективно аналізувати свої фінансові витрати, отримувати візуалізовану інформацію та персоналізовані поради. Завдяки інтеграції з Monobank API, користувачі можуть завантажувати актуальні транзакції, які аналізуються на основі передових інженерних рішень. Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс та темний дизайн додатку забезпечують комфорт у використанні, а сучасні технології, такі як React Native, підвищують його продуктивність і доступність. Це дозволяє поліпшити користувацький досвід та сприяє підвищенню фінансової грамотності. Апробація роботи Результати проведених досліджень та розробок були представлені на провідних наукових конференціях. Зокрема, основні положення роботи були обговорені на XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024, яка проходила в Києві 25-27 листопада 2024 року. Також результати роботи були презентовані на Х Міжнародній молодіжній науково-практичній інтернет-конференції «Наука і молодь в ХХІ сторіччі», яка відбулась 28 листопада 2024 року у Полтавському університеті економіки і торгівлі. Ці заходи дозволили отримати важливі відгуки та рекомендації для подальшого вдосконалення розробленої системи. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У першому розділі проаналізовано сучасні технології та підходи, які використовуються у фінансових додатках. Описано методи обробки транзакцій та представлені особливості використання нейромереж у фінансовій сфері. Значну увагу приділено вивченню теоретичних аспектів, що стали основою для подальшого вибору інструментів. Другий розділ детально висвітлює обґрунтування вибору технологій для реалізації мобільного додатка. У розділі описано процес інтеграції з Monobank API для отримання даних про транзакції користувачів, обґрунтовано вибір React Native для кросплатформної розробки, а також розглянуто архітектурні рішення, що забезпечують взаємодію між клієнтським інтерфейсом, сервером та базою даних. У третьому розділі подано опис розробки системи, включаючи архітектуру додатка, реалізацію функціональності для аналізу транзакцій, візуалізації даних та формування персоналізованих рекомендацій. Детально описано інтеграцію з Monobank API, моделі нейромереж, що використовувались для обробки даних, та особливості побудови графіків, які ілюструють фінансові витрати користувачів. Четвертий розділ присвячений тестуванню системи та аналізу її ефективності. Представлено результати тестування основних функцій додатка, зокрема взаємодії з API, точності аналізу фінансових транзакцій і коректності візуалізації. Проаналізовано результати роботи нейромереж та оцінено якість рекомендацій, що надаються користувачам. Ключові слова: мобільний додаток, обробка даних, алгоритми, інженерні рішення, прикладна математика.Документ Відкритий доступ Система автоматичного тестування програмного забезпечення засобами CI/CD(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Іус, Іван Олександрович; Романкевич, Віталій ОлексійовичАктуальність теми зумовлена збільшенням конкуренції між компаніями на ринку розробки програмного забезпечення. Бізнес прагне до більш швидкої розробки та доставки продукту користувачам задля конкурентноспроможності. Внаслідок цього компанії приходять до рішення наймати окремих розробників, які будуть відповідати за інфраструктуру навколо програмного коду, що представляє основну логіку програмного забезпечення. Такі розробники займаються створенням інструментарію, що допоможе пришвидшити створення продукту, його тестування та доставку кінцевим користувачам. Впродовж розвитку окремого напрямку у інформаційних технологіях, спецалісти якого займаються покращенням надійності та продуктивності доставки програмного забезпечення користувачам, була розроблена низка практик та технологій. Деякі з них будуть застосовані у даній роботі. Об'єктом дослідження виступає інфраструктура, яка реалізує автоматизоване тестування розробленого програмного забезпечення, подальша ізоляція продукту у окреме середовище, яке забезпечує безпеку коду та можливість запуску на різних системах, розгортання продукту у середовищі, яке доступне користувачам задля можливості користування програмою, і моніторинг системи для відслідковування критичних навантажень, які можуть спричинити до некоректної роботи розробленого сервісу. Предмет дослідження: вивчення та вибір інструментів для реалізації автоматизованої системи, порівняння переваг та недоліків та огляд можливостей коректної взаємодії для досягнення найкращої ефективності для поставленої у роботі мети. Мета роботи: розробити середовище, яке сприятиме, перш за все, швидкому тестуванню та розгортанню програми, надійності при розгортанні продукту для користування. Також важливим критерієм є забезпечення можливості адаптіції інфраструктури до інших технологій, які використовуватимуться під час розробки, такі як: мови програмування, фреймворки, тощо. Наукова новизна полягає у наступному: запропонована система, що інтегрує у собі лекілька сервісів, які відповідають за багатосторонній підхід до роботи з готовим програмним забезпеченням. Практична цінність даної роботи полягає у тому, щоб представити систему, яка прискоює роботу із забезпечення стабільності роботи програми, яка отримується на виході від розробників. За рахунок автоматизації таких етапів, як: тестування, розміщення в ізольованому середовизі, розгортання та моніторинг, бізнес може заощадити кошти на фахівцях, які мали б власними силами забезпечувати кожний з перелічених процесів. Більш того, за рахунок швидкості, компанія стає конкурентноспроможною на ринку та отримує переваги у подальшому розвитку свого продукту. Апробація Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 25-27 листопада 2024 р.) та на Х Міжнародній молодіжній науково-практичній інтернет-конференції «Наука і молодь в ХХІ сторіччі» яка відбулась у Полтавському університеті економіки і торгівлі 28 листопада 2024 року. Структура та обсяг роботи Магістерська дисертація складається з вступу, 3-x розділів та висновків. Вступ описує комплекс робіт, який наразі є важливим на практиці для тестування, доставки та розгортання програмного забезпечення. Пояснюється доцільність проведення дослідження даної проблеми. Перший розділ: розгляд понять, що охоплюють сферу безперервної інтеграції та доставки, способів ізоляції програмного коду в окремому середовищі. Також описується доцільність моніторингу, розглядається можливість використання хмарних провайдерів при розгортанні програмного забезпечення. Другий розділ: розгляд інструментів, що найкраще підійдуть до реалізації поставлених задач для кожного з етапів. Третій розділ: створення програми, яка слугуватиме прикладом розробленого продукту для подальної демонстрації процесу автоматизованої контейнеризації та розгортання у хмарному середовищі.. Розробка середовища безперервної інтеграції та доставки із забезпеченням ізоліяції та розгортання програмного коду. Демонстрація результатів роботи створенох системи. Висновки: формулювання результатів проведених досліджень, надання висновків щодо вдалого поєднання технологій задля реалізації поставленої мети та опис можливих шляхів покращень швидкості та якості розробки інфраструктури у подальший час. Робота виконана на 85 аркушах, містить 3 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 5 найменувань. У роботі наведено 26 рисунків та 3 таблиці.Документ Відкритий доступ Комп'ютерна система управління на основі технології блокчейн(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Зінчук, Михайло Сергійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. Стрімкий розвиток цифрової економіки та фінансових систем сприяє підвищенню вимог до благодійних систем. Одним з можливих напрямків розвитку та покращення є використання блокчейн технологій, які забезпечують прозорість, надійність і безпеку транзакцій. Україна, як країна, що розвивається, має потенціал для впровадження блокчейну в благодійні платформи. Розробка системи яка б підтримувала криптовалютні та грошові пожертви є актуальною задачею, яка сприятиме розвитку фінансової прозорості та збільшенню охоплення людей які можуть використовувати таку систему.. Об’єктом дослідження є процес децентралізованого управління пожертвами на основі технології блокчейн та смарт контрактів. Предметом дослідження є методи та засоби розробки децентралізованого протоколу для прозорих фінансових транзакцій у благодійних платформах. Мета роботи: є розробка та реалізація децентралізованої платформи для управління пожертвами, яка на основі технології блокчейн забезпечує безпеку, прозорість і приватність фінансових транзакцій. Дослідження спрямоване на оптимізацію внутрішніх механізмів платформи, забезпечення її масштабованості та швидкості операцій, розробку алгоритмів для прозорого управління коштами та захисту від шахрайства, а також дослідження можливостей інтеграції з іншими блокчейн-технологіями. Наукова новизна цієї роботи полягає в розробці методики інтеграції блокчейн-технологій для автоматизованого та прозорого управління благодійними пожертвами, що дозволяє уникнути можливих фальсифікацій даних та несанкціонованих втручань. Дослідження зосереджено на забезпеченні подвійного режиму обліку пожертв — як через блокчейн, так і банківські транзакції, з використанням смарт-контрактів для відстеження коштів і автоматичного повідомлення про операції. Впроваджена методика покращує приватність і прозорість операцій, знижуючи ризики шахрайства і створюючи новий рівень довіри до благодійних платформ. Практична цінність роботи полягає у створенні зручної та безпечної компʼютерної системи для управління благодійними пожертвами, що підтримує як блокчейн-транзакції, так і фіатні платежі. Розроблена система дозволяє автоматизувати процеси відстеження пожертв та надання звітності, підвищуючи прозорість і довіру користувачів до платформи. Застосування смарт-контрактів забезпечує автоматичний контроль над використанням коштів, що сприяє зниженню адміністративних витрат і мінімізації ризику нецільового використання коштів. Ця платформа може бути використана благодійними організаціями, що прагнуть до модернізації своїх фінансових процесів, або інтегрована в існуючі системи для поліпшення прозорості та ефективності роботи з пожертвами. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 25-27 листопада 2024 р.) та на Х Міжнародній молодіжній науково-практичній інтернет-конференції «Наука і молодь в ХХІ сторіччі» яка відбулась у Полтавському університеті економіки і торгівлі 28 листопада 2024 року . Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи. У першому розділі проведено огляд літератури за темою дослідження та наведено теоретичні аспекти даної тематики, проаналізовано існуючі системи та їх переваги та недоліки.. У другому розділі сформульовано вимоги до компʼютерної системи для прозорого управління пожертвами, обрано алгоритми функціонування смарт контрактів та інших компонентів системи. У третьому розділі описується вибір інструментів, архітектури системи та реалізація програмної частини. У четвертому розділі проводиться демонстрація розробленого програмного забезпечення та її тестування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 88 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел. Ключові слова: смарт-контракти, децентралізація, блокчейн, благодійність.Документ Відкритий доступ Нейромережева модель класифікації повідомлень електронної пошти за важливістю(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бразицький, Валентин Дмитрович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. У сучасному інформаційному суспільстві електронна пошта є одним із основних засобів комунікації в бізнес-середовищі, освіті, науці та багатьох інших сферах. Однак, разом із численними перевагами, використання електронної пошти супроводжується низкою проблем, зокрема зростанням кількості спаму, фішингових повідомлень та інших небажаних чи шкідливих листів. Це створює значні труднощі для користувачів, які змушені витрачати час на сортування та фільтрацію пошти. У цьому контексті розробка ефективних методів класифікації електронної пошти є важливим завданням. Сучасні методи класифікації спираються на використання нейронних мереж та штучного інтелекту, які дозволяють автоматизувати процеси сортування, підвищуючи точність і швидкість виявлення небажаних повідомлень. Розвиток таких моделей, як рекурентні нейронні мережі (RNN), згорткові нейронні мережі (CNN) та трансформери, відкриває нові можливості для більш ефективної класифікації електронної пошти, що є особливо актуальним у зв'язку з постійним збільшенням обсягів електронного листування. Це підкреслює необхідність розробки та вдосконалення нейромережевих моделей для класифікації електронної пошти, що є важливим кроком до покращення якості обробки даних та забезпечення безпеки в цифровому середовищі. Об’єктом дослідження є процес автоматизованої обробки та класифікації електронної пошти за рівнем важливості. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та методи класифікації електронної пошти з використанням алгоритмів машинного навчання. Мета роботи: Метою даної магістерської дисертації є розробка нейромережевої моделі для класифікації електронної пошти, яка здатна ефективно і точно ідентифікувати різні категорії повідомлень, зокрема спам, фішингові листи та важливі електронні повідомлення. Для досягнення цієї мети буде здійснено дослідження та порівняння різних алгоритмів обробки текстових даних, а також реалізація нейронних мереж, таких як рекурентні мережі (RNN), згорткові мережі (CNN) та трансформери. Окрім цього, робота включає розробку практичної частини, що передбачає створення прототипу системи для автоматичної класифікації електронної пошти, що дозволить значно покращити ефективність обробки інформації та знизити навантаження на користувачів. Основні завдання включають: 1. Аналіз існуючих підходів до класифікації електронної пошти. Оцінка існуючих методів, включаючи традиційні алгоритми та сучасні підходи, що використовують нейронні мережі для класифікації спаму та фішингових повідомлень. 2. Розробка нейромережевих моделей класифікації. Створення та тренування різних архітектур нейронних мереж, таких як рекурентні нейронні мережі (RNN), згорткові нейронні мережі (CNN) та трансформери для класифікації електронної пошти. 3. Оцінка ефективності моделей. Порівняння різних моделей класифікації за критеріями точності, швидкості та здатності до адаптації на нових наборах даних. Наукова новизна полягає в розробці нової нейромережевої моделі для класифікації електронної пошти, яка поєднує сучасні методи обробки тексту та використання глибоких нейронних мереж, зокрема рекурентних (RNN), згорткових (CNN) та трансформерних моделей. Практична цінність. Запропонована модель може бути впроваджена в реальні системи електронної пошти для підвищення точності фільтрації повідомлень, зменшення часу, витраченого на ручне сортування листів, та забезпечення безпеки користувачів. Розроблена система може бути корисною для бізнесу, організацій і окремих користувачів, які прагнуть ефективно обробляти великі обсяги електронних повідомлень, зменшуючи ризик попадання шкідливих листів до основної поштової скриньки. Апробація роботи основні положення та результати роботи були представлення та обговорювались XVII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг - ПМК-2024» (Київ, 20-22 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Дисертація складається із вступу та чотирьох розділів. Робота складається з 89 аркушів, включає посилання на літературу. У вступі обґрунтовується важливість класифікації електронної пошти в умовах зростаючого обсягу повідомлень та необхідності їх автоматизованої обробки. Робота охоплює теоретичні та практичні аспекти розробки таких систем, включаючи порівняння з іншими методами. У першому розділі проводиться аналіз існуючих рішень у сфері класифікації електронної пошти. Розглядаються етапи розвитку технологій, починаючи від простих методів на основі правил до складних статистичних моделей, таких як Байєсівські класифікатори, метод опорних векторів (SVM) та сховані марківські моделі (HMM). Також акцентується увага на використанні нейромережевих моделей та трансформерів, які демонструють високі результати у задачах класифікації тексту. Завершується розділ аналізом перспектив вдосконалення цих підходів. У другому розділі описуються методи та алгоритми, які застосовуються для класифікації електронної пошти. Деталізуються підходи до навчання моделей, включаючи контрольоване, неконтрольоване та напівконтрольоване навчання. Розглядаються методи попередньої обробки даних, такі як токенізація, нормалізація, видалення стоп-слів, стемінг і лематизація, а також перетворення тексту в числовий формат. Особлива увага приділяється архітектурам нейронних мереж, зокрема CNN, RNN, LSTM, GRU та трансформерам. Завершується розділ критеріями оцінки ефективності алгоритмів, такими як точність, метрики F1, ROC-крива та AUC. У третьому розділі представлено процес розробки нейронної мережі для класифікації електронної пошти. Розглядається вибір архітектури нейронної мережі та підготовка даних, включаючи етапи очищення, токенізації та перетворення тексту у векторні подання. Описується реалізація моделі, її навчання та налаштування гіперпараметрів. Розділ завершується висновками про отримані результати та їхній вплив на ефективність класифікації. У четвертому розділі представлені результати тестування розробленої моделі на реальних наборах даних. Проведено порівняння її ефективності з іншими існуючими методами класифікації. Акцент зроблено на наукову новизну отриманих результатів і їхній внесок у розвиток галузі. Розглядаються можливі шляхи вдосконалення моделі та перспективи її подальшого розвитку. У висновках підсумовуються основні результати роботи, підтверджується досягнення мети та виконання поставлених завдань. Робота завершується висновками щодо значущості розробленої моделі для автоматизації класифікації електронної пошти та рекомендаціями щодо її впровадження у практичну діяльність.Документ Відкритий доступ Програмна система для симуляції польоту дрону в середовищі з динамічними змінами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Горобець, Олександр Сергійович; Новотарський, Михайло АнатолійовичВ магістерській дисертації розглянуто підхід до управління польотом безпілотного літального апарата (дрону) у середовищі, що динамічно змінюється, за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням. Розроблено програмну систему для симуляції польоту дрона на базі рушія Unreal Engine, яка забезпечує реалістичну фізику польоту та моделювання тривимірного середовища із перешкодами. Інтеграція алгоритмів навчання з підкріпленням, зокрема PPO, дозволяє дрону навчатися досягати заданої цілі, ефективно уникаючи перешкод і адаптуючись до змін умов середовища. Результати дослідження демонструють перспективність використання навчання з підкріпленням для автономного управління дронами та підтверджують ефективність розробленого підходу. Отримані результати можуть бути використані у різних сферах, таких як логістика, рятувальні операції та інші задачі, де необхідна автономність і висока маневровість БПЛА.Документ Відкритий доступ Веб-застосунок для агрегації товарів та аналізу їх цін(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Горбунова, Єлизавета Олександрівна; Порєв, Віктор МиколайовичЦіллю даного проєкту є глибокий та якісний аналіз цін на основі зібраних веб-сайтом агрегатором товарів. Цей проєкт будується на базі бакалаврського диплому зі вже розробленим веб-агрегатором, що збирає інформацію про продукти та їх ціни з двох сайтів – Ашан та Сільпо. Дана дисертація передбачає глибокий аналіз цін. Ця тема дозволить покупцям перед покупкою товару більш чітко орієнтуватися, в якому магазині дешевше, в якому сезоні вигідніше купляти продукцію, де ціни, можливо, були перебільшені, а де знижки не дають вигоди. Також проєкт дозволить користувачам переглядати прогнозовані ціни на продукт і кореляцію цін від інших чинників. В магістерській дисертації розглядається завдання покращити систему – оптимізувати та покращити існуючий алгоритм завантаження даних про товари з різних торгівельних майданчиків, а також додати більше методів для глибшого аналізу цін та вартостей.Документ Відкритий доступ Стратегії для місій 3D патрулювання роєм дронів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Голік, Владислав Миколайович; Стіренко, Сергій ГригоровичМагістерська дисертація присвячена дослідженню і вирішенню проблем патрулювання 3D простору роєм дронів. Застосування ефективних RTSM стратегій патрулювання дозволить вирішити дані проблеми, а також покращити процеси патрулювання. У цій роботі запропонована універсальна RTSM стратегія для місій патрулювання 3D простору, що базується на поєднанні існуючих стратегій патрулювання 2D простору з врахуванням енерговитрат рою. Згідно аналізу отриманих результатів, запропонована стратегія продемонструвала покращення показнику середньо-квадратичного значення інтервалів із загальних зниженням енергозатрат.Документ Відкритий доступ Підвищення ефективності систем моделювання реальних подій за допомогою нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Єлісєєв, Максим Олегович; Стіренко, Сергій ГригоровичМагістерська робота досліджує принципи системи симуляції реальних подій, заснованої на агентному моделюванні з механізмом прийняття рішень, що працює на базі нейронної мережі. Як практична частина, реалізується програмне забезпечення, яке імітує її роботу. Програма дозволяє отримувати та оцінювати дані в реальному часі, прогнозувати результати та надавати рекомендації на основі специфіки ситуації, що значно підвищує ефективність і успішність рятувальних місій.Документ Відкритий доступ Підвищення рівня автоматизованого аналізу даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гришин, Олексій Сергійович; Сергієнко, Анатолій МихайловичВ магістерської дисертації розглядається принцип автоматичного аналізу даних за допомогою NER,, процес роботи якого базується на алгоритмах машинного навчання. Як практична сторона реалізований програмний продукт, який моделює його роботу. Програма дозволяє автоматизувати аналіз даних за допомогою програмного інтерфейсуДокумент Відкритий доступ Система підтримки прийняття рішень для торгівельної компанії на основі аналізу поточних економічних показників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Поморова, Марія Русланіна; Писарчук, Олексій ОлександровичЦя магістерська дисертація присвячена розробці інноваційної системи підтримки прийняття рішень для торговельних компаній, яка базується на аналізі економічних показників у форматі часових рядів. Система інтегрує сучасні математичні моделі та технології обробки даних для автоматизації процесів збору, аналізу та прогнозування економічних показників. Основна увага у дослідженні приділяється вдосконаленню процесів прийняття управлінських рішень за рахунок підвищення оперативності, достовірності та повноти оцінювання ринкових даних. У межах роботи детально розглядаються методологічні підходи до обробки даних, створюється архітектура системи, а також розробляються алгоритми, здатні забезпечити виявлення трендів, прогнозування показників та надання інтегрованих оцінок економічного стану. Завдяки використанню математичних моделей і методів статистичного навчання, система дозволяє ефективно інтегрувати дані з різних джерел та адаптуватися до специфічних потреб користувача. Розроблена система демонструє широкий функціонал, включаючи можливість візуалізації результатів аналізу, гнучкість у налаштуванні параметрів дослідження та прогнозування, а також інтерактивний інтерфейс для користувачів. Її впровадження сприяє підвищенню точності та швидкості управлінських рішень, що забезпечує торговельним компаніям конкурентні переваги на ринку. Таким чином, система не лише слугує інструментом для аналізу ринку, але й стає основою для подальшого розвитку інноваційних підходів у сфері управління бізнесом.Документ Відкритий доступ Спосіб багатошляхової маршрутизації в програмно-конфігурованих мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гутов, Віталій Вікторович; Кулаков, Олексій ЮрійовичОсновною метою цієї магістерської роботи є розробка та аналіз модифікованого алгоритму багатошляхової маршрутизації для програмно-визначених мереж (SDN) для оптимізації вибору шляху на основі затримки мережі та показників пропускної здатності. Дослідження спрямоване на розробку методу маршрутизації, адаптованого для невеликих систем реального часу, що забезпечує ефективне використання ресурсів, низьку затримку та високу пропускну здатність.Документ Відкритий доступ Чат-бот на основі штучного інтелекту для допомоги українським мігрантам(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дромашко, Артем Іванович; Кулаков, Юрій ОлексійовичВ магістерській дисертації розглядається розробка чат-бота на основі технологій штучного інтелекту, орієнтованого на підтримку українських мігрантів у Польщі. У практичній частині реалізовано програмний продукт – Telegram-бот, що надає інформаційну, психологічну та мовну підтримку користувачам. Програма була створена на мові Python.Документ Відкритий доступ Спосіб процедурної генерації контенту для стратегічних ігор(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Злочевський, Нікіта Вікторович; Кулаков, Юрій ОлексійовичВ магістерській дисертації розглядається розробка та реалізація способу процедурної генерації ігрового контенту для стратегічних ігор. Основою роботи є інноваційна комбінація алгоритмів для створення динамічних ігрових карт з природним розподілом біомів та ресурсів. Практичним результатом роботи є розроблений програмний комплекс на базі ігрового рушія Unity, що реалізує запропонований підхід та включає оптимізовану систему генерації ландшафту, розподілу ресурсів та штучного інтелекту противника. Створена система забезпечує високу варіативність ігрового контенту при збереженні балансу та природності згенерованих локацій, що підтверджено результатами тестування та практичного застосування.Документ Відкритий доступ Застосунок для рекомендацiї та пiдбору фiльмiв за iнтересами користувача(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Вакалюк, Богдан Тарсович; Долголенко, Олександр МиколайовичУ магістерській дисертації розглядається принцип роботи системи рекомендацій фільмів, процес функціонування якої базується на алгоритмах машинного навчання. Як практичну реалізацію розроблено програмний продукт, що персоналізує рекомендації для користувачів, аналізуючи їхні вподобання та відповіді на запитання. Програма дозволяє створювати індивідуальні списки рекомендацій, враховуючи різні параметри, такі як жанр, популярність чи оцінки інших користувачів, і забезпечує високу точність відповідно до уподобань користувача. Програмний продукт був створений на мові програмування C# з використанням фреймворку ML.NETДокумент Відкритий доступ Спосіб автоматичної генерації контенту в соцмережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кучеренко, Іван Дмитрович; Русанова, Ольга ВеніамінівнаПредставлена магістерська робота спрямована на дослідження та розробку технології, яка буде працювати як вдосконалений та оптимізований процес автоматичного пошуку, генерації та публікації контенту на сторінках в соціальних мережах. Мета такого дослідження це покращення ефективності роботи автоматизованої програми, шляхом вдосконалення методів та алгоритмів генерації та публікації публікацій та написання унікального парсингу інтернет сторінок, що має на меті підвищення якості та оптимізації роботи маркетингу та процесів розвитку бізнесу.Документ Відкритий доступ Вдосконалення процесу лазерної різки металів за рахунок фінішної обробки крайок різів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Євсюкова, Єлизавета Вадимівна; Романенко, Віктор ВасильовичМагістерська дисертація: 96 сторінок, 8 таблиць, 29 рисунків, 11 формул, 34 літературні джерела. Об’єкт дослідження: поверхні лазерного різання після додаткової обробки механічним вигладжуванням центробіжним дробоструменевим інструментом. Предмет дослідження: шорсткість, зона термічного впливу та залишкові напруження на поверхні лазерного різу після додаткового механічного вигладжування цієї поверхні. Мета роботи: дослідження можливості вдосконалення технології лазерної різки з використання поверхневого пластичного деформування як операції фінішного зміцнення поверхні деталей після лазерного різання. Методи дослідження: вимірювання 3D топографії за допомогою мікроскопа Лінника та пристрою Hommel – Etamic T8000RC 120 –140 (Німеччина); вимірювання мікротвердості методом Віккерса; визначення залишкових напружень шляхом аналізу деформацій, зафіксованих під час послідовного видалення шарів металу хімічним травленням. Результати роботи: вдосконалення технології лазерної різки металів із застосуванням механічного вигладжування крайок різів сприяє підвищенню експлуатаційних властивостей деталей, отриманих по такій комбінованій технології, ніж у тих, які виготовлені лише методом лазерного різання. Практичне значення одержаних результатів: результати досліджень можуть бути використані при подальшому впровадженні процесів лазерної різки металів в виробництво для забезпечення підвищення експлуатаційних властивостей таких деталей, що розширює сферу використання лазерної технології. Публікації за тематикою досліджень: 1. Романенко В.В. Розробка способу газолазерної різки металів з подальшим вигладжуванням поверхні різів. / В. В. Романенко, О. Д. Кагляк, Є. В. Євсюкова // Технічні науки та технології : науковий журнал / Національний університет «Чернігівська політехніка». – Чернігів: НУ «Чернігівська політехніка», 2 (36), 2024. – с. 80–91. 2. Романенко В. В. Розробка технології газолазерної різки з вигладжуванням поверхні різів. / В.В. Романенко, О.Д. Кагляк, Є.В. Євсюкова. // Матеріали ХXІY міжнародної науково – технічної конференції « Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта», м. Київ, 23 травня – 26 травня 2024, с.41– 44.Документ Відкритий доступ Технологія нанесення абразивного матеріалу на дрібний інструмент(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Мілінчук, Олександр Сергійович; Гончарук, Олексій ОлександровичМагістерська дисертація: сторінок 86, таблиць 11, рисунків 42, літературні джерела 27. Нанесення абразивного матеріалу, зокрема алмазних зерен, на поверхню дрібних інструментів є важливим процесом у виробництві та обробці високоточної продукції. Алмазні абразиви широко використовуються завдяки їхній високій твердості, зносостійкості та здатності забезпечувати точну механічну обробку матеріалів, включаючи метали, кераміку та композити. У даній роботі розглянуто сучасний метод нанесення алмазного абразиву через органічну пасту, що забезпечує високу точність, ефективність і гнучкість у використанні. Метод передбачає створення алмазної абразивної пасти, що складається з алмазних зерен, органічного сполучного середовища та додаткових компонентів для покращення властивостей пасти. Зерна алмазу обираються залежно від вимог до обробки: для полірування застосовуються зерна розміром 0,5–5 мкм, тоді як для грубого шліфування – 20–50 мкм. Органічна сполучна речовина служить основою пасти. Найчастіше використовуються силіконові змазки або поліетиленгліколь (PEG), які забезпечують стабільність, в'язкість і зручність нанесення. До складу також входять згущувачі, наприклад, пірогенний діоксид кремнію, для контролю в'язкості, а також диспергатори, які забезпечують рівномірний розподіл алмазних зерен у пасті. У разі необхідності до пасти додаються розчинники, такі як ізопропанол, для полегшення нанесення. Процес нанесення відбувається через дозатор із тонким носиком, що дозволяє точно наносити пасту на обрані ділянки інструменту. Після нанесення можливе закріплення пасти шляхом термічного або ультрафіолетового затвердіння, якщо потрібно створити постійний шар. У випадках, коли паста використовується як тимчасовий абразивний шар, фіксація не потрібна. Технологія знаходить застосування у виробництві інструментів для обробки металів, кераміки, скла та інших матеріалів. Вона широко використовується у ювелірній галузі, стоматології, виробництві медичних інструментів, а також у машинобудуванні для виготовлення високоточних ріжучих та шліфувальних інструментів. Метод є економічно вигідним завдяки мінімізації витрат алмазного матеріалу. Наприклад, партія пасти в 100 грамів дозволяє обробляти площу до 1,5 м², що значно знижує вартість виготовлення інструментів у порівнянні з іншими методами, такими як гальванічне покриття. Запропонована технологія є сучасним, економічно ефективним і високоточним способом нанесення абразивних матеріалів на дрібні інструменти. Вона відповідає сучасним вимогам індустрії, забезпечуючи якість, довговічність і адаптивність до потреб різних галузей промисловості. Подальші вдосконалення, такі як автоматизація процесу та використання екологічно чистих компонентів, ще більше підвищать ефективність цієї технології.Документ Відкритий доступ Лазерне формоутворення попередньо-зміцнених сталевих листових матеріалів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Левко, Катерина Анатоліївна; Кагляк, Олексій ДмитровичЛазерні технології сьогодні широко використовуються у виробництві, техніці та охороні здоров'я. У технічній практиці лазерна технологія використовується переважно для різання, зварювання та модифікації поверхні. Однак існує ще одна технологія, яка відносно мало відома, - це використання лазерного променя для формоутворення матеріалів, відоме як лазерне формоутворення. Лазерне формоутворення листових матеріалів є перспективним методом обробки, що не потребує дорогого й металоємного штампового обладнання. Цей процес є гнучким і придатним для обробки пружних, крихких матеріалів, а також матеріалів із підвищеною жорсткістю. У зв’язку з цим дослідження особливостей лазерного формоутворення є актуальним. В цій роботі представлено дослідження формоутворення сталевих листових матеріалів під дією лазерного випромінювання. Сучасна промислова практика формоутворення матеріалів вимагає використання пресового обладнання та високоміцних інструментів для пресування та згинання. Виробництво цих інструментів вимагає матеріалів набагато вищої якості і дуже високої точності, що призводить до їх високої ціни і зрештою, до великої вартості всього процесу формоутворення. Згинальні інструменти, як правило, специфічні, а не універсальні, і можуть бути економічно ефективно використані лише у великих серійних процесах, тоді як процес лазерного формоутворення є зовсім іншим, оскільки зміна форми заготовки вимагає лише зміни керуючої програми, а не обробного обладнання. На відміну від традиційних методів формоутворення, цей метод не вимагає механічного контакту і, отже, пропонує багато переваг гнучкості процесу, пов'язаних з іншими технологіями виробництва, такими як точне формоутворення складної геометрії деталей за допомогою лазера.