Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського
ELAKPI – інституційний репозитарій, що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів КПІ ім. Ігоря Сікорського. За посиланням можна ознайомитися з положенням про ELAKPI.
Доступ до матеріалів ELAKPIДоступ до повних текстів матеріалів ELAKPI вільний в мережі Інтернет, крім:
Щоб отримати права на перегляд/скачування повних текстів ресурсів, доступних тільки в локальній мережі університету, зареєстровані користувачі Бібліотеки КПІ ім. Ігоря Сікорського можуть скористатися послугою Віддалений доступ до "локальних" ресурсів. | КонтактиБібліотека КПІ ім. Ігоря Сікорського, зал № 4.4, тел. +38 (044) 204-96-72, elakpi@library.kpi.ua, elakpi.ntb@gmail.com |
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
- Доступ у читальній залі № 6.6 НТБ
- Вільний доступ
- Припинив існування 1.07.2020
- Доступ у читальній залі № 6.6 НТБ
- Припинив існування 01.07.2018
- Припинив існування 1.07.2020
Нові надходження
Інформаційна система обліку робототехнічних комплексів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Підгорний, Віктор Олександрович; Савчук, Олена Володимирівна
Інформаційна система обліку робототехнічних комплексів Проєкт містить 97 с. тексту, 20 рисунків, 20 посилань на літературні джерела, 29 таблиць, 4 кресленики та 4 додатка.
Об’єктом роботи є процес організації обліку робототехнічних комплексів. Мета роботи – підвищення швидкості та точності обліку робототехнічних комплексів У дипломному проєкті розроблено інформаційну систему для обліку робототехнічних комплексів. Актуальність роботи зумовлена відсутністю або дуже обмеженим впровадженням систем для обліку робототехнічних комплексів Практична цінність полягає у тому, що розроблена інформаційна система надає можливість для ведення обліку робототехнічних комплексів в електронній формі. Користувач буде мати можливість переглядати інформацію про наявне майно, робити швидкий пошук, фільтрувати за заданими параметрами, робити переоцінку, формувати накладні та складні звіти під друк у MS Excel файлі. У роботі описано процес проєктування та розробки системи з реалізаціями функціоналу самої системи та взаємодії з користувачем, а саме були проаналізовані існуючи аналоги, описані функціональні та нефункціональні вимоги та створено діаграму прецедентів. Також були описані технології, які використовуються для реалізації системи. Було розроблено мікросервісну архітектуру, бази даних: сутності, їх атрибути та зв’язки між сутностями, створено діаграми сутність-зв’язок, були показані ключові точки АРІ. Після реалізації системи було проведено розгортання в Docker та тестування, під час якого були перевірені функціональні та нефункціональні вимоги. Отримані результати можуть бути корисними для підвищення швидкості та точності обліку робототехнічних комплексів.
Роботизована система контролю документів пасажирів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Поліщук, Владислав Вячеславович; Моргаль, Олег Михайлович
Роботизована система контролю документів пасажирів. Проєкт містить 62 с. тексту, 27 рисунків, 3 таблиці, посилання на 17 літературних джерел, додатки та 4 кресленики.
Об’єктом дослідження є процес автоматизованої перевірки персональних документів пасажирів на транспортних вузлах. Метою роботи є розроблення інтелектуальної системи, яка дозволяє автоматизувати процес зчитування та верифікації ID-документів за допомогою засобів комп’ютерного зору та штучного інтелекту. У рамках дипломного проєкту було реалізовано програмну систему, яка складається з Python-модуля для обробки зображень і розпізнавання документів, а також десктоп додатку на базі Windows Forms для взаємодії з користувачем. OCRрозпізнавання реалізовано на базі бібліотеки Tesseract, а виявлення документа на зображенні — за допомогою моделі YOLOv8. Система також інтегрована з MS SQL Server для верифікації даних пасажира та перевірки наявності білета. У проєкті розглянуто вибір оптимального стеку технологій, методи попередньої обробки зображень, створено окремий модуль для зчитування персональних даних, а також розроблено зручний інтерфейс користувача. Проведено тестування точності та швидкодії системи. Отримані результати можуть бути використані при автоматизації процедур контролю доступу на вокзалах, у аеропортах, прикордонних пунктах або під час інтеграції в комплексні системи контролю та безпеки.
Інформаційна система ідентифікації спеціальної техніки за зображеннями із застосуванням роботизованих платформ
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Тишкевич, Владислава Олександрівна; Остапченко, Костянтин Богданович
Інформаційна система ідентифікації спеціальної техніки за зображеннями із застосуванням роботизованих платформ. Проєкт містить 70 с. тексту, 43 рисунка, 12 таблиць, посилання на 21 літературне джерело, 1 додаток та 4 конструкторських документи.
Об’єктом дослідження є процес ідентифікації спеціальної техніки за зображеннями та супутніми метаданими. Метою дослідження є створення веборієнтованої інформаційної системи автоматичної ідентифікації спеціальної техніки, яка вирізняється здатністю обробляти просторові і технічні метадані та інтеграції їх із інструментами комп'ютерного зору і глибинного навчання моделей штучного інтелекту. Система ґрунтується на сучасних методах аналізу зображень, реалізовано обробку вхідних даних, виявлення об’єктів, формування структурованих результатів і наочне представлення інформації у вебінтерфейсі з можливістю подальшого експорту. Створено окремі компоненти веборієнтованої інформаційної системи для автоматичної ідентифікації спеціалізованої техніки за зображеннями. Реалізовано модуль обробки візуального контенту за допомогою алгоритмів глибинного навчання, а також підсистему для відображення результатів у вебінтерфейсі. Особливу увагу приділено збереженню супровідних метаданих і їх зв’язку з результатами розпізнавання в базі даних. Отримані результати можуть стати основою для розробки подібних систем виявлення об’єктів на зображеннях, зокрема у галузях безпеки та контролю.
Система розпізнавання мовної агресії для інформаційного забезпечення робототехнічних комплексів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Садовський, Назар Тарасович; Моргаль, Олег Михайлович
Система розпізнавання мовної агресії для інформаційного забезпечення робототехнічних комплексів. Проєкт містить 61 с. тексту, 12 рисунків, 5 таблиць, посилання на 17 літературних джерел, додатки та 4 конструкторських документів.
Об’єктом розробки є система розпізнавання мовної агресії у текстових повідомленнях користувача. Мета розробки — створення програмного продукту для виявлення агресивних висловлювань у тексті та інтеграції його у робототехнічні комплекси для підвищення безпеки та етичності взаємодії людини з машиною. У дипломному проєкті розроблено фрагменти системи розпізнавання мовної агресії, зокрема модулі попередньої обробки тексту, токенізації, векторизації та класифікації за допомогою моделі BERT, а також REST API для інтеграції з іншими модулями робототехнічного комплексу. Проведено обґрунтування вибору архітектури системи та програмних технологій для реалізації. Значну увагу приділено модульності програми та можливостям її масштабування для роботи у реальному часі. Отримані результати можуть бути корисними для впровадження у робототехнічні комплекси та системи штучного інтелекту, що потребують автоматичного виявлення агресивних висловлювань користувачів.
Дослідження показників якості в мережах 5G
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ходимчук, Олександр Вадимович; Мошинська, Аліна Валентинівна
Текстова частина дипломної роботи: 69 с., 5 рис., 27 джерел.
Метою роботи є аналіз показників якості зв’язку в мережах 5G та розробка рекомендацій щодо їх оптимізації для забезпечення високої якості обслуговування (QoS) та користувацького досвіду (QoE).
В дипломній роботі розглядаються ключові технології мереж 5G, такі як massive MIMO, mmWave та network slicing, а також їхній вплив на показники якості зв’язку. Проаналізовано методи вимірювання та моніторингу QoS і QoE, включаючи використання інструментів iPerf та Spirent TestCenter. Досліджено способи підвищення якості зв’язку за допомогою штучного інтелекту та адаптивного керування мережею з edge computing. Наведено оцінку ефективності цих методів та рекомендації щодо їх впровадження.