Дисертації (ПЗКС)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Алгоритмічне та програмне забезпечення технології цифрових двійників мульсемедійних об’єктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Рвач, Дмитро Вячеславович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаРвач Д. В. Алгоритмічне та програмне забезпечення технології цифрових двійників мульсемедійних об’єктів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Цифрові двійники є технологією, що надають змогу створити цифрову копію фізичного об’єкту для подальшого аналізу та симуляції його поведінки. Технологія цифрових двійників пропонує новий підхід до представлення та обробки динамічної цифрової моделі фізичного об'єкта або процесу, його минулого, теперішнього і майбутніх станів та поведінки. Цифровий двійник являє собою сукупність віртуальних інформаційних структур, які повністю описують майбутній або реально існуючий фізичний об'єкт від мікрорівня (одноелементний рівень) до макрорівня (загальний вигляд, загальні властивості об'єкта в цілому). Технологія цифрових двійників сполучає конкретну фізичну систему із комп'ютерною моделлю, яка відображає архітектуру, динаміку і фактичний стан цієї конкретної системи. Давачі, що дозволяють здійснювати безперервний моніторинг об’єкта, можуть бути використанні як джерела інформації для створення таких індивідуалізованих динамічних моделей. Аналіз існуючих програмних систем для роботи з цифровими двійниками показує, що вони є вузькоспрямованими на створення цифрових двійників специфічних об’єктів для конкретної галузі та не здатні використовувати більш універсальний підхід до створення цифрової копії реального об’єкту. Також значною мірою виявлена проблема відсутності уніфікації та стандартизації форматів обміну даними між фізичною та цифровою копією об’єкта. Розв’язання цих завдань можливе шляхом створення уніфікованої, гнучкої та стандартизованої програмної системи, що надає змогу створювати цифрові копії фізичних об’єктів з різними параметрами і налаштувати роботу з ними згідно з вимогами. Технологію цифрових двійників звичайно використовують у галузі виробництва та у інженерії. Натомість, практично немає прикладів застосування цієї технології у галузі освіти та у медичній галузі. Тим не менш, застосування технології цифрових двійників у цих галузях має великий потенціал, оскільки за рахунок її використання можна досягти нової якості освіти та медичних послуг. Проте, для адаптації технології цифрових двійників до вимог цих галузей, особливостю яких є безпосередня участь людини у процесах, процедурах та сервісах, доцільно враховувати новітні технічні можливості, що спрямовані на цифрову обробку даних про фізичні властивості об’єктів навколишнього світу, які здатна сприймати людина. Тому актуальною задачею є розширення технології цифрових двійників за рахнок застосування концепції мульсемедіа, яка робить можливим сворення нових інтерфейсів людиномашинної взаємодії. Описані завдання та тенденції визначають актуальну науковотехнічну задачу вдосконалення та розвитку теоретичних основ створення алгоритмічного та програмного забезпечення технології цифрових двійників, що вирішується у цій дисертаційній роботі. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності обробки даних про стан мульсемедійних об’єктів у програмних системах на основі концепції цифрового двійника. У першому розділі дисертаційної роботи проаналізовано методи, підходи та програмне забезпечення для обробки даних цифрових двійників мульсемедійних об’єктів. Досліджено технологію цифрових двійників та концепцію мульсемедіа. Вивчено поточний стан наявних програмних систем на основі технології цифрових двійників. Виявлено недостатню універсальність підходів до створення цифрового двійника у вказаних програмних системах. У результаті визначено функціональні та нефункціональні вимоги для цього класу програмного забезпечення. У другому розділі розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення процесів консолідації мульсемедійних даних на основі концепції мультиобразу. Запропоновано метод консолідації мульсемедійних даних, який передбачає обробку мульсемедійних даних з використанням алгебраїчної системи агрегатів. Запропоновано розширення формату JSON для створення синхронізованої у часі структури мульсемедійних даних – TJSON. Використано дискретні вейвлет-перетворення та алгоритми стеганографії для поєднання даних різних модальностей в єдиний цифровий об’єкт. Запропоновано використання паралельних обчислень для підвищення ефективності реалізації запропонованого методу. У третьому розділі розглянуто наявні підходи до обробки даних про мульсемедійні об’єкти, один з яких ґрунтується на застосуванні мови програмування ASAMPL. Запропоновано шляхи вдосконалення мови програмування ASAMPL, а саме: оновлено синтаксис, що надало можливість поліпшити метрики коду при програмуванні мовою ASAMPL; уведено нові програмні конструкції, що розширило можливості мови, зокрема, зробило можливим застосування паралельних обчислень. Зазначені зміни включені до нової версії мови програмування – ASAMPL 2.0. Також запропоновано специфічні шаблони проєктування, що уніфікують та стандартизують підходи до роботи з мульсемедійними об’єктами. Четвертий розділ присвячено розробленню узагальненої архітектури програмних систем для обробки даних цифрових двійників мульсемедійних об’єктів. На основі запропонованої узагальненої архітектури розроблено архітектуру цифрового двійника пацієнта, яка призначена для використання у медичних програмних системах, та архітектуру програмної системи для тренінгів фахівців, чия професійна діяльність пов’язана з підвищеним ризиком. У дисертаційній роботі отримано низку нових наукових результатів, зокрема уперше запропоновано метод консолідації мульсемедійних даних, характерними рисами якого є застосування: концепції мультиобразу, кількісних відношень дискретних інтервалів, операцій алгебраїчної системи агрегатів, принципів стеганографії, дискретного вейвлет-перетворення, паралельних обчислень, що робить можливим поєднання даних різних модальностей в єдиний цифровий об’єкт. Удосконалено теоретичні засади обробки темпоральних мультимодальних даних, які полягають у тому, що запропоновані кількісні відношення дискретних інтервалів, які на відміну від відношень інтервальної алгебри Аллена та відношень дискретних інтервалів в алгебраїчній системі агрегатів, дають змогу встановлювати кількісні темпоральні властивості наборів даних різних модальностей. Уперше запропоновано узагальнену архітектуру програмної системи для обробки даних цифрових двійників мульсемедійних об’єктів, характерними рисами якої є оперування наборами темпоральних мультимодальних даних, які представлені як комплексна структура даних – мультиобраз мульсемедійного об’єкта, та забезпечення взаємодії з мульсемедійним об’єктом через спеціалізовані програмно-апаратні засоби (сенсори, актуатори, симулятори, рендери), що спрощує процеси розроблення нового покоління програмних систем на основі концепції цифрових двійників – мульсемедійного програмного забезпечення. Уперше запропоновано архітектурні шаблони проєктування, які, на відміну від відомих, призначені для оперування комплексними структурами мульсемедійних даних – мультиобразами мульсемедійних об’єктів, що спрощує процеси розроблення мульсемедійного програмного забезпечення. Основні наукові результати дисертаційної роботи опубліковано у 8 наукових працях, зокрема у 4 наукових статтях опублікованих у фахових виданнях, включених до переліку наукових фахових видань України з присвоєнням категорії «Б», та у 4 матеріалах наукових конференцій.Документ Відкритий доступ Алгоритмічне та програмне забезпечення захисту приватних наборів даних у задачах класифікації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Северін, Андрій Іванович; Онай, Микола ВолодимировичСеверін А. І. Алгоритмічне та програмне забезпечення захисту приватних наборів даних у задачах класифікації. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Впровадження систем аналізу даних і штучного інтелекту набуває все більшого поширення у різних аспектах людського життя. Окрім вже звичних випадків застосування таких систем у електронній комерції (наприклад, підбір рекомендацій користувачеві) та соціальній сфері (виявлення спаму, модерування коментарів), такі інструменти стрімко поширюються й для персонального використання (наприклад, чатботи ChatGPT, Google Bard, Microsoft Copilot, хоча вони з’явились лише впродовж останніх двох років). В основі систем, що використовують методи машинного навчання, лежать дані. Вони є необхідним елементом як для навчання систем аналізу даних і штучного інтелекту, так і для їх тестування. Чим більше різнопланових даних, аналізується, тим точнішою є побудована програмна система. Найчастіше джерелом даних для програмних рішень з використанням машинного навчання є реальний світ. Іноді дані генерують програмним шляхом, намагаючись відтворити певні характеристики даних. Проте, незважаючи на те, що кількість створюваних та оброблюваних даних стрімко зростає, дані досить часто містять щонайменше частину приватної інформації, що обмежує їх використання для систем аналізу даних і штучного інтелекту. Приватні дані – інформація, яка є конфіденційною, чутливою або секретною. Прикладами секретних даних є військові, фінансові та державні дані. Конфіденційні дані – дані, що дозволяють ідентифікувати людину або компанію, їх прикладами є серія та номер паспорту, реєстраційний податковий номер та номер автомобіля. Прикладами чутливих даних є дані, що містять медичні діагнози пацієнтів. Збереження приватності даних є вкрай важливим, адже втрата приватності може призвести до дуже негативних наслідків (передусім різноманітних злочинів та недобросовісної конкуренції). Таким чином, вище описані задачі визначають актуальну науковотехнічну задачу вдосконалення алгоритмічного та програмного забезпечення захисту приватних наборів даних у системах з використанням штучного інтелекту, яка вирішується у даній дисертаційній роботі для задачі класифікації. Метою дисертаційної роботи є удосконалення процесу оброблення приватних наборів даних для програмних систем інтелектуального аналізу даних. У першому розділі дисертаційної роботи розглянуто основні етичні аспекти використання систем штучного інтелекту та проблеми до яких може призвести їх ігнорування. Проаналізовано загрози приватності у таких системах, зокрема атаки інверсії, отруєння та логічного висновку. Проведено комплексний порівняльний аналіз методів збереження приватності в машинному навчанні (методи генерації синтетичних даних, анонімізації даних, диференційної приватністі, гомоморфного шифрування та федеративного навчання), що дозволило виявити основні проблеми існуючих методів, які потребують досліджень. Розроблено вимоги до програмного забезпечення захисту приватних наборів даних у задачах класифікації. У другому розділі розроблено алгоритмічні методи міжбазисних перетворень елементів скінченних полів. Проаналізовано особливості використання полів Галуа в гомоморфних методах збереження приватності, а також визначено залежність часу виконання операцій над елементами скінченних полів від базису (поліноміального чи нормального), в якому представлені елементи. Запропоновано метод пошуку поліномів, який відрізняється від існуючого використанням простих чисел у десятковому представленні замість поліномів й дозволяє зменшити обчислювальну складність процесу пошуку нормальних многочленів. Розроблено модифікований спосіб для переходу між базисами, який полягає у використанні рекурентної формули, що дозволяє зменшити як кількість пам’яті, що використовується, так і обчислювальну складність. У третьому розділі розроблено алгоритмічно-програмний метод захисту приватних наборів даних. Проаналізовано математичне підґрунтя для побудови алгоритмічно-програмних методів з використанням нейронних мереж. Запропоновано метод функціонального шифрування даних, особливістю якого є можливість використання приватних наборів даних в загальнодоступних системах аналізу даних та штучного інтелекту шляхом зменшення їх розмірності й функціонального шифрування отриманих даних з використанням приватного ключа. Запропоновано модифікацію моделі шифрування даних, яка полягає у використанні двовимірних згорткових нейронних мереж і дозволяє застосовувати модель шифрування даних, що представлені набором пікселів, з яких складається зображення. Проаналізовано метрики для оцінки методів захисту наборів даних. Четвертий розділ присвячено розробленню програмного забезпечення реалізації запропонованих методів для захисту приватних наборів даних та проведенню експериментальних досліджень. Запропоновано архітектуру програмної системи для вирішення задачі класифікації на основі приватних даних. Розроблено програмну систему, яка дозволяє виконувати обчислення над елементами поля GF(pm), проводити експериментальні дослідження, використовуючи поліноміальне й нормальне представлення елементів поля GF(pm), задавати різні значення вхідних параметрів p та m, а також генерувати різні набори тестових даних залежно від нормальних поліномів поля Галуа. Проведено експериментальні дослідження запропонованих методів міжбазисних перетворень скінченних полів. Розроблено програмну систему вирішення задачі класифікації на приватних наборах даних, що реалізує метод функціонального шифрування для захисту приватних наборів даних й дозволяє вирішувати задачу класифікації, використовуючи як оригінальні дані, так і зашифровані. Проведено експериментальні дослідження запропонованого методу функціонального шифрування. Проаналізовано шляхи інтеграції розроблених програмних систем. У дисертаційній роботі отримано низку нових наукових результатів, зокрема уперше запропоновано архітектуру програмної системи для вирішення задачі класифікації на основі приватних даних, характерною особливістю якої є захист приватних наборів даних, шляхом функціонального шифрування, що відбувається на стороні клієнта, і дозволяє збільшити кількість наборів даних для навчання загальнодоступних систем аналізу даних і штучного інтелекту. Уперше запропоновано модифікацію програмної моделі шифрування даних, яка відрізняється від існуючої використанням двовимірних згорткових нейронних мереж, замість одновимірних, і дозволяє застосовувати модель шифрування з використанням нейронних мереж до даних, що представлені набором пікселів, з яких складається зображення. Уперше розроблено алгоритмічно-програмний метод функціонального шифрування наборів даних, особливістю якого є можливість використання приватних наборів даних в загальнодоступних системах аналізу даних та штучного інтелекту шляхом зменшення їх розмірності й функціонального шифрування отриманих даних з використанням приватного ключа. Уперше розроблено алгоритмічно-програмний метод пошуку нормальних поліномів серед незвідних, який відрізняється від існуючого використанням простих чисел у десятковому представленні замість поліномів, що дозволяє зменшити обчислювальні витрати алгоритму пошуку незвідних многочленів з O(n3) до O(n log(log n)) і, як наслідок, спростити міжбазисні перетворення у бінарних скінченних полях з метою пришвидшення виконання операцій над елементами поля у методах гомоморфного шифрування даних. Уперше розроблено модифікований спосіб побудови матриці переходу між поліноміальним та нормальним базисами скінченного поля, який полягає у використанні рекурентної формули замість обчислення остачі від ділення елемента на незвідний поліном, що дозволяє зменшити кількість використовуваної пам’яті з до n · p, а також обчислювальну складність з до . Основні наукові результати дисертаційної роботи опубліковано у 7 наукових працях, зокрема у 4 наукових статтях, включаючи 1 статтю опубліковану у закордонному аховому виданнях третього квартиля (Q3), яке проіндексоване в базі даних Scopus, 1 статтю опубліковану у виданні, яке проіндексоване в базі даних Web of science, і 2 статті опубліковані у фаховому виданні, включеному до переліку наукових фахових видань України з присвоєнням категорії «Б» та у 3 матеріалах науково-технічних конференцій.Документ Відкритий доступ Алгоритмічне та програмне забезпечення процесів автоматичної ідентифікації на основі багатоколірних завадостійких штрихових кодів у медичних інформаційних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Дичка, Андрій Іванович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. Автоматична ідентифікація є технологією введення інформації в систему обробки шляхом сканування спеціальної позначки, нанесеної на поверхню об’єкта обліку. Введення даних на основі штрихового кодування інформації є одним з найпоширеніших видів автоматичної ідентифікації, перевагами якої є висока швидкість та точність введення даних в обчислювальну систему. Технологію штрихового кодування інформації використовують в різноманітних галузях, її застосування є актуальним і для медичної галузі. З розвитком інформаційних технологій постає задача інформатизації медичної галузі. Цифрова медицина є важливим компонентом суспільного життя. Однією з важливих складових електронної охорони здоров’я є медичні інформаційні системи. Медична інформаційна система є програмно-технічним комплексом, використання якого дозволяє підвищити ефективність функціонування медичної установи та поліпшити організацію обслуговування пацієнтів. Аналіз існуючих медичних інформаційних систем показує, що недостатнім є ступінь автоматизації процесів при наданні медичних послуг; необхідно посилити захист та цілісність персональних і медичних даних пацієнтів, автоматизувати для пацієнта доступ до власних медичних даних тазабезпечити електронну візуально-захищену взаємодію лікаря та пацієнта з використанням мобільних пристроїв. Вирішення цих завдань можливе за рахунок використання в медичній інформаційній системі багатоколірного штрихового кодування інформації, яке дозволяє у декілька разів підвищити інформаційну щільність штрихкодових позначок порівняно з чорно-білими штриховими кодами. Окреслені завдання та тенденції розвитку цифрової медицини визначають актуальну науково-технічну задачу вдосконалення та розвитку теоретичних основ створення алгоритмічного та програмного забезпечення процесів автоматичної ідентифікації у медичних інформаційних системах на основі багатоколірного завадостійкого штрихового кодування персональних та медичних даних пацієнтів з використанням мобільних пристроїв, яка вирішується в цій дисертаційній роботі. Метою дисертаційної роботи є удосконалення технології розроблення спеціалізованого класу прикладного програмного забезпечення у складі медичних інформаційних систем на основі автоматичної ідентифікації об’єктів медичного документування з використанням багатоколірного завадостійкого штрихового кодування інформації. У першому розділі дисертаційної роботи проаналізовано алгоритмічнопрограмні рішення для автоматичної ідентифікації в медичних інформаційних системах. Вивчено сучасний стан програмного забезпечення в медичній галузі, зокрема спеціалізовані програмні продукти для різних секторів медицини, а також програмні рішення, пов’язані із застосуванням мобільних пристроїв для охорони здоров’я. Досліджено особливості багатоколірного штрихового кодування інформації. Це дозволило сформувати вимоги до розроблення архітектури програмної системи, яка б надавала пацієнтам додаткові можливості щодо автоматизованого доступу до своїх медичних даних на основі багатоколірного штрихового кодування інформації. У другому розділі розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення процесів створення багатоколірних завадостійких штрихкодових знаків як мінімальних структурних одиниць штрихкодового зображення. Запропоновано створювати штрихкодові знаки так, щоб вектор (цифровий еквівалент) кожного штрихкодового знака був кодовим словом многозначного коректувального коду Хемінга або БЧХ. Розроблено метод синтезу символіки заданої потужності та колірності завадостійкого штрихового коду для реалізації в медичній інформаційній системі на основі багатоколірного штрихового кодування інформації. У третьому розділі розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення завадостійкості багатоколірних штрихових кодів у медичних інформаційних системах. Запропоновано метод підвищення завадостійкості багатоколірних штрихових кодів, який грунтується на застосуванні дворівневого контролю ушкоджень з використанням двох многозначних коректувальних кодів: коду, який виправляє одно- або двократні ушкодження у межах штрихкодового знака, та коду Ріда-Соломона – на рівні усієї штрихкодової позначки. Четвертий розділ присвячено удосконаленню технології проєктування програмного забезпечення процесів автоматичної ідентифікації у медичних інформаційних системах на основі багатоколірного завадостійкого штрихового кодування інформації. На основі аналізу та пріоритизації функціональних вимог розроблено архітектуру програмного забезпечення у складі медичної інформаційної системи, характерною особливістю якої є застосування багатоколірного штрихового кодування для автоматичної ідентифікації об’єктів медичного документування. Запропоновано організацію моніторингу функціонування програмного забезпечення у складі медичної інформаційної системи на основі метрик. У дисертаційній роботі отримано низку нових наукових результатів, зокрема уперше запропоновано архітектуру програмної системи як ядро медичної інформаційної системи, характерною рисою якої є забезпечення багатоколірного завадостійкого штрихового кодування персональних даних пацієнтів та розподіленого зберігання мультимодальних медичних даних, що дозволяє: забезпечити швидке і безпомилкове введення даних пацієнта, гарантувати цілісність даних, а також спростити процеси створення програмного забезпечення для галузі охорони здоров’я нового покоління – медичних інформаційних систем з автоматичною ідентифікацією об’єктів медичного документування. Уперше розроблено метод синтезу символіки (множини штрихкодових знаків) заданої потужності та колірноcті завадостійкого штрихового коду для реалізації у медичній інформаційній системі на основі багатоколірного штрихового кодування інформації, який грунтується на тому, що цифрові еквіваленти (вектори) багатоколірних штрихкодових знаків символіки є кодовими словами многозначного коректувального коду, здатного виправляти одно- або двократні помилки (ушкодження) в межах кожного штрихкодового знака, що при зчитуванні (скануванні) з носія штрихкодових знаків – як структурних одиниць багатоколірного штрихкодового зображення, забезпечує достовірне відтворення даних або виявлення значної частини багатократних ушкоджень елементів штрихкодового знака, і таким чином утворює нижній рівень забезпечення завадостійкості багатоколірних штрихкодових зображень (рівень штрихкодових знаків). Уперше розроблено метод підвищення завадостійкості багатоколірних штрихових кодів при їх використанні в медичній інформаційній системі, який грунтується на застосуванні дворівневого контролю ушкоджень (спотворень), що виникають при скануванні багатоколірного штрихкодового зображення, з використанням двох многозначних коректувальних кодів: коду, який виправляє одно- або двократні ушкодження – на рівні штрихкодових знаків (нижній рівень), та коду Ріда-Соломона – на рівні усієї штрихкодової позначки (верхній рівень), та полягає в тому, що особливістю застосування многозначного коректувального коду на нижньому рівні контролю ушкоджень є те, що цифровий еквівалент (вектор) багатоколірного штрихкодового знака має бути кодовим словом цього коректувального коду, а особливістю застосування многозначного коректувального коду на верхньому рівні контролю ушкоджень є те, що він має виправляти спотворення двох видів – помилки та стирання, де факт виявлення багатократного ушкодження елементів штрихкодового знака на нижньому рівні контролю кваліфікується на верхньому рівні контролю як стирання, що, завдяки удвічі меншому витрачанні ресурсу в коді Ріда-Соломона на виправлення стирання порівняно з виправленням помилки, дозволяє істотно поліпшити завадостійкість штрихкодових позначок: при застосуванні на нижньому рівні контролю многозначного коду БЧХ – на (35 - 45)%, а многозначного коду Хемінга – на (12 - 25)%. Удосконалено теоретичні засади розроблення вимог до проєктованого програмного забезпечення, які полягають у тому, що на відміну від існуючого підходу до визначення пріоритетності функціональних вимог якісними (нечисловими) показниками – “ключова”, “необхідна”, “бажана” тощо, запропоновано - на основі п’яти числових критеріїв (“вигода”, “втрата”, “вартість”, “ризик”, “близькість вигоди”), яким присвоюють числові значення з діапазону 1…10 на основі їх експертного оцінювання, кількісно визначати загальний пріоритет вимоги шляхом формульного обчислення, що дозволяє упорядковувати вимоги за спаданням пріоритету та на цій підставі ефективно планувати та розподіляти роботи між командами виконавців з урахуванням їх кваліфікації та кількісного складу, а також виконувати поквартальне планування робіт з розроблення програмного забезпечення. Основні наукові результати дисертаційної роботи опубліковано у 7 наукових працях, зокрема у 5 наукових статтях, з яких 1 статтю опубліковано у виданні, включеному до переліку наукових фахових видань України з присвоєнням категорії «А», і 4 статті опубліковано у фахових виданнях, включених до переліку наукових фахових видань України з присвоєнням категорії «Б», та у 2 матеріалах наукових конференцій. Ключові слова: прикладне програмне забезпечення, архітектура програмного забезпечення, медичні інформаційні системи, автоматична ідентифікація, багатоколірне штрихове кодування, цифрова медицина.Документ Відкритий доступ Методи та програмні засоби метаморфічного тестування програмних систем автоматичної кластеризації природномовних текстових даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Юсин, Яків Олексійович; Заболотня, Тетяна МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Алгоритмічне та програмне забезпечення процесів автоматичної ідентифікації об’єктів логістики на основі штрихових кодів з трьома градаціями кольору(2021) Сулема, Ольга Костянтинівна; Дичка, Іван АндрійовичДокумент Відкритий доступ Алгоритмічне та програмне забезпечення систем захисту мультимедійних даних користувачів мережі інтернет(2020) Радченко, Євген Олександрович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаДокумент Відкритий доступ Методи, моделі та засоби обробки мультимодальних даних цифрових двійників досліджуваних об’єктів(2020) Сулема, Євгенія Станіславівна; Дичка, Іван АндрійовичДокумент Відкритий доступ Методи та засоби підвищення ефективності реалізації обчислювальних операцій у скінченних полях(2017) Онай, Микола Володимирович; Дичка, Іван Андрійович