Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)

Постійне посилання зібрання

Збірник містить тези доповідей, що були представлені на міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)», присвяченій 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського. В доповідях розглянуті сучасні наукові та практичні проблеми інформатики та програмної інженерії.

Переглянути

Нові надходження

Зараз показуємо 1 - 20 з 25
  • ДокументВідкритий доступ
    Перші сторінки збірника
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023)
  • ДокументВідкритий доступ
    Підвищення роздільної здатності зображень на основі нейронної мережі
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Олексієвець, Олександр Володимирович; Демчишин, Анатолій Анатолійович
  • ДокументВідкритий доступ
    Відстеження знань у системі для розвитку навичок швидкісного та сліпого набору тексту
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Куник, Неля Вікторівна; Сперкач, Майя Олегівна
    У доповіді розглянута проблема відстеження знань під час навчання швидкісному та сліпому набору тексту. Наведено огляд актуальних методів відстеження знань, їх порівняння в контексті вирішення даної задачі, запропоновано алгоритм відстеження рівня знань користувача, а також прогнозування його прогресу, який передбачає застосування алгоритму BKT та моделі Раша.
  • ДокументВідкритий доступ
    Побудова оптимального навчального плану з метою розвитку навичок набору тексту
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Сом, Марія Олексіївна; Сперкач, Майя Олегівна
    У роботі розглядаються побудова оптимального навчального плану для розвитку навичок сліпого та швидкісного набору тексту. Для вирішення даної задачі, на основі аналізу існуючих методів багатокритеріальної оптимізації (TOPSIS, VIKOR, AHP), було обрано метод AHP з певними модифікаціями. Наведено детальний опис обраного методу з переліком кроків.
  • ДокументВідкритий доступ
    Дослідження методів оптимізації інтеграції сервісів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Барченко, Павло Васильович; Мазурова, Оксана Олексіївна
    Дана робота присвячена оптимізації інтеграції сервісів фреймворку для e-commerce рішень. Розроблена система з 4х сервісів для експериментального тестування показників викликів API. Розглядалося виконання запитів для вибору даних користувачів у декількох варіаціях з використанням механізму кешування та оптимізації механізму багатопоточності у роботі одного з сервісі.
  • ДокументВідкритий доступ
    Створення клієнта блокчейн мережі мовою Java
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пономаренко, Павло Анатолійович; Сидорова, Марина Геннадіївна
    Проєктування та розробка клієнта децентралізованої облікової мережі включають широкий спектр задач, пов’язаних із реалізацією криптографічних операцій, хешування даних, передачею та зберіганням транзакцій, майнінгом нових блоків. Приклад проєкту Cryptocoin демонструє підхід до створення клієнта блокчейн мережі засобами Java, Spring Boot, PostgreSQL.
  • ДокументВідкритий доступ
    Використання GoLang для розробки Backend складової програмної системи для мережі зарядних станції електромобілів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Михалік, Єлизавета Ігорівна; Українська, Оксана Олександрівна; Широкопетлева, Марія Сергіївна
    В роботі представлено основний функціонал для програмної системи підтримки роботи мережі зарядних станцій для електромобілів та показано доцільність використання сучасної мови програмування GoLang для розробки Backend складової програмної системи для системи зарядних станції електромобілів та переваги цієї мови.
  • ДокументВідкритий доступ
    Система ініціалізації та управління контейнерами і зовнішніми сервісами у Kubernetes кластері
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Калашник, Роман Сергійович; Крилов, Євген Володимирович
    Ці тези описують принципи ініціалізації та управління контейнерами і зовнішніми сервісами у Kubernetes кластері. У тезах описано ключові компоненти системи, розглядаються основні методи управління ресурсами та наведений короткий опис розробленої системи.
  • ДокументНевідомий
    Інформаційна система для аналізу впливу публікацій експертів на курс криптовалютних обмінів на основі багато-агентного підходу
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мягкий, Михайло Юрійович; Гавриленко, Олена Валеріївна
    В даній роботі наведено концепцію інформаційної системи для спрощення процедури моніторингу і прогнозування курсів криптовалюти враховуючи публікації групи експертів в соціальних мережах. Запропоновано багато-агентний підхід для аналізу впливу публікацій експертів у соціальних мережах на курс криптовалютних обмінів. Підхід полягає у моделюванні експертів як агентів з різними рівнями експертизи, наукових досягнень та досвідом у прогнозуванні тенденцій фінансового ринку. Обрані експерти мають задовольняти ряду сформульованих вимог. Робота висвітлює проблему вибору експертів для дослідження впливу їх публікацій на курс криптовалютних обмінів та пропонує розв'язання за допомогою багато-агентного підходу. Дослідження надає інформацію щодо аналізу впливу публікацій експертів на курс криптовалютних обмінів, що може бути корисно для інвесторів та дослідників у цій галузі.
  • ДокументНевідомий
    Метод аналітичного визначення параметрів нелінійних моделей за статистичною вибіркою вимірів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Баран, Данило Романович; Туганських, Олександр Антонович; Писарчук, Олексій Олександрович
    Запропоновано метод аналітичного визначення параметрів нелінійних моделей за статистичною вибіркою вимірів для задач Data Science. Метод базується на методології статистичного навчання в схемі диференціально-нетейлорівських перетворень. Наведено приклад застосування запропонованого методу з побудовою експоненційної моделі. Доведено ефективність запропонованого підходу, порівняно із класичними методами чисельних ітераційних розрахунків.
  • ДокументНевідомий
    Порівняння ланцюгів Маркова та нейромереж для вирішення задачі генерації віршів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Митник, Денис Олександрович; Гавриленко, Олена Валеріївна
    В даній статті обумовлено важливість задачі генерації віршів. Описано алгоритми генерації віршів за допомогою ланцюгів Маркова та нейромереж. Охарактеризовано переваги та недоліки кожного з підходів та здійснено їх порівняння.
  • ДокументНевідомий
    Особливості створення шейдерних програм для реалізації освітлення
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Трофимов, Данило; Родіонов, Павло Юрійович
    У роботі розглядаються теоретичні засади та практичні аспекти реалізації моделі освітлення Фонга. Запропоновано підхід до реалізації моделі освітлення на базі графічного прикладного інтерфейсу WebGL. Проаналізовано особливості реалізації даної моделі освітлення та запропоновано відповідні шейдерні програми.
  • ДокументНевідомий
    Генерація музики з урахуванням емоційної складової користувацького запиту
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Чеботарьова, Анна Владиславівна; Сидорова, Марина Геннадіївна
    Штучний інтелект посідає важливе місце в житті людей та бізнесі. З його допомогою можна значно пришвидшити процеси та розробити економічно вигідні рішення. Все більше компаній використовують згенеровану музику замість музики, створеною людиною, оскільки це швидкий та дешевий підхід. Велика кількість генераторів музики пропонує користувачу обрати багато музичних параметрів для генерація музики, вплив яких розуміє тільки професійний музикант. Представлений підхід пропонує генерувати музику на основі емоції, яку користувач хоче почути у музиці. Це дозволяє зробити процес генерації музики більш простішим та швидшим для користувачів, які не мають музичної освіти або музичного досвіду.
  • ДокументНевідомий
    Побудова інфраструктури для високопродуктивних систем та впровадження тенденцій з використання Big Data інструментів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бурятов, Олексій Олексійович; Вітковська, Ірина Іванівна
    Діджиталізація процесів у повсякденному житті людини призводить до зростання цифрових носіїв інформації якими вона користується. Це призводить до необхідності обробки даних, які генерується у великих об’ємах щосекундно. Для обробки надвеликих масивів даних необхідні високі потужності, які зуміють виконати поставлену задачу. Попередні інструменти, якими користувалися інженери, стають неефективними в порівнянні з сьогоденними тенденціями. Нові методи та підходи допоможуть справитися з будь-якою задачею та знизити ризики втрати даних або недоступність сервісів. Інструменти по впровадженню та підтримці програмного забезпечення різноманітний, і особливо важливо правильно визначити доречність використання в тій чи іншій задачі.
  • ДокументНевідомий
    Аналіз великих масивів текстової інформації з використанням ключових слів та фраз засобами штучного інтелекту
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Коваль, Юлія Володимирівна; Писаренко, Андрій Володимирович
    Аналіз великих масивів текстової інформації з використанням ключових слів та фраз є дуже актуальним, особливо в наш час, коли кількість інформації, з якою ми стикаємося щодня, стає все більшою та складнішою для аналізу. Для розв'язання цього завдання застосовуються різноманітні методи та технології, включаючи машинне навчання, глибоке навчання та інші.
  • ДокументНевідомий
    Сегментування споживачів для якісного маркетингу у соціальних мережах
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Майборода, Аріна Миколаївна; Солдатова, Марія Олександрівна
    Задача та проблематика просування контенту в соціальних мережах за останні кілька років набула неабиякої популярності та важливості. Саме через це маркетинг у соціальних мережах вимагає якісного сегментації споживачів.
  • ДокументНевідомий
    Доменно-орієнтована мова для фрактального аналізу та прогнозування часових рядів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Глушко, Богдан Сергійович; Баклан, Ігор Всеволодович
    Застосування часових рядів для аналізу та прогнозування тих чи інших явищ продовжує бути одним із популярних засобів сучасної аналітики, бізнес-планування, трейдингу, окремих напрямів економіки та багатьох інших аспектів сучасних прикладних наук та професій. Протягом останніх двадцяти років, з-поміж засобів аналізу та дослідження, особливе місце стали займати фрактальні методи аналізу, з огляду на їх значну точність та зручність використання. Втім, актуальною залишається проблема важкої доступності інструментів для аналізу та їх високий поріг входу. Результатом проведеної роботи стало створення макрос-базованої мови програмування для аналізу та обробки часових рядів, а також інтегроване середовище розробки із можливістю масштабування для подальшого розвитку системи.
  • ДокументНевідомий
    Концепція інформаційної системи для формування портфелів публічних (адміністративних) послуг
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Хоменко, Олександр Миколайович; Гавриленко, Олена Валеріївна
    У даній роботі описано схему роботи інформаційної системи для формування портфелів публічних (адміністративних) послуг. Розглянуто узагальнений процес роботи системи: збір, збереження, обробка даних, побудова аналітичних моделей для формування рекомендованих портфелів послуг на основі формату даних, взаємодія компонентів та опис учасників процесу. На основі структури вхідних даних зазначено методи, які можуть використовуватися для розв’язання поставленої задачі: статистичні методи, асоціативні правила, коефіцієнти близькості.
  • ДокументНевідомий
    Підвищення продуктивності JAVA-додатків за допомогою реактивного програмування
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Гнатченко, Дмитро Дмитрович; Корчага, Тетяна Анатоліївна
    Швидке зростання кількості користувачів та посилення вимог до якості застосунків змушує програмістів ширше використовувати реактивне програмування для реалізації високопродуктивних та стабільних застосунків, які адаптовані до сучасних вимог та стандартів. В роботі розглянуто плюси та мінуси такого програмування, а також висвітлено найпоширеніші методи та техніки цього напрямку.
  • ДокументНевідомий
    Мультикласова класифікація легеневих захворювань за допомогою знімків компʼютерної томографії
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Смілянець, Федір Андрійович; Фіногенов, Олексій Дмитрович
    Існуючу архітектуру нейронної мережі для бінарної класифікації зображень КТ між коронавірусною пневмонією та здоровими легенями було модифіковано та адаптовано для розрізнення між трьома класами: COVID-19, здорові легені, позагоспітальна пневмонія. Дану нейронну мережу було натреновано за допомогою значно розширеного набору даних, та досягнуто точності у 95%, що наближається до зразкових в індустрії результатів.