Кафедра комп’ютерних наук та програмної інженерії
Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/10330
Browse
87 results
Search Results
Item КОРПОРАТИВНІ ОБЛІКОВІ ЗАПИСИ ЯК ІНСТРУМЕНТ ОРГАНІЗАЦІЇ ТА УПРАВЛІННЯ ОСВІТНІМ СЕРЕДОВИЩЕМ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Кутіщев, В. А.Кваліфікаційна робота студента присвячена аналізу ключових аспектів впровадження корпоративних облікових записів, що дозволяють оптимізувати адміністративні та навчальні процеси закладів вищої освіти. Було розв’язано наступні задачі: 1) Досліджено концепцію корпоративних облікових записів та її використання в освітньому процесі закладів вищої освіти. 2) Проаналізовано переваги та недоліки корпоративних облікових записів на основі платформ Microsoft 365, Google Workspace та Zoom, що використовуються в закладах вищої освіти України. 3) Розроблено вимоги для інформаційної системи моніторингу корпоративних акаунтів. 4) Розроблено вимоги для інформаційної системи моніторингу корпоративних акаунтів. The qualification work of the student is dedicated to analyzing the key aspects of implementing corporate accounts, which allow optimizing administrative and educational processes in higher education institutions. The following tasks were solved: 1) The concept of corporate accounts and their use in the educational process of higher education institutions was studied. 2) The advantages and disadvantages of corporate accounts based on Microsoft 365, Google Workspace, and Zoom platforms used in higher education institutions of Ukraine were analyzed. 3) Requirements for an information system for monitoring corporate accounts were developed. 4) Requirements for an information system for monitoring corporate accounts were developed.Item МЕТОДИ АНАЛІЗУ ВРАЗЛИВОСТЕЙ АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ(2024) Гаврилів, В. В.Дана робота зосереджена на процесі розробки моделей програмно-апаратних систем заснованих на мікроконтролерах. Ці моделі дозволять виявлення апаратних та програмних вразливостей цієї системи на рівні проектування, до передачі мікроконтролерів безпосередньо до виробництва. Програмне і апаратне забезпечення системи реалізують відповідні частини, використовуючі спеціалізовані мови високого рівня, тому застосування технологій формальної верифікації для контролю якості кінцевих продуктів є актуальною. А задача оцінки можливих вразливостей апаратної частини до безпосередньо її виготовлення може вважатись критичною. / This work focuses on the process of developing models of software-hardware systems based on microcontrollers. These models will allow identifying hardware and software vulnerabilities of this system at the design level, before transferring microcontrollers directly to production. The software and hardware of the system are implemented by the corresponding parts using specialized high- level languages, therefore the use of formal verification technologies for quality control of final products is relevant. And the task of assessing possible vulnerabilities of the hardware part before its direct manufacture can be considered critical.Item МЕТОДИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІЗУ ГЕОГРАФІЧНИХ ДАНИХ(2024) Пилипенко, І. О.Більшість сучасних експертів в галузі ШІ та GeoAI підкреслюють успіхі в реалізації потенціалу AI. Узагальнено, GeoAI можна розглядати як предмет дослідження для розробки інтелектуальних комп'ютерних програм, що імітують процеси людського сприйняття, просторового мислення і відкриття географічних явищ і динаміки; для поглиблення наших знань; для вирішення проблем в системах навколишнього середовища людини і їх взаємодії, з акцентом на просторовому контексті і корінням в географії або географічній інформаційній науці. Основні методи GeoAI можна розділити на кілька груп, які відрізняються за метою, сукупністю методів і прийомів реалізації та видами отриманої інформації: 1. Глибоке навчання для геопросторових даних; 2. Машинне навчання для геопросторових даних; 3. Геопросторовий аналіз з використанням AI. За властивостями географічної інформації (дискретна чи континуальна) застосовуються відмінні набори методів та прийомів просторового аналізу методів ШІ, що надає різноякісну вихідну інформацію. Most modern experts in the field of AI and GeoAI emphasize the success in realizing the potential of AI. Generally speaking, GeoAI can be considered as a research subject for the development of intelligent computer programs that mimic the processes of human perception, spatial thinking and discovery of geographic phenomena and dynamics; for deepening our knowledge; for solving problems in human environmental systems and their interaction, with an emphasis on spatial context and roots in geography or geographic information science. The main methods of GeoAI can be divided into several groups that differ in purpose, set of methods and techniques for implementation, and types of information obtained: 1. Deep learning for geospatial data; 2. Machine learning for geospatial data; 3. Geospatial analysis using AI. Depending on the properties of geographic information (discrete or continuous), different sets of methods and techniques for spatial analysis of AI methods are used, which provides different quality output information.Item ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНІКИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ(2024) Молікевич, Р. С.У роботі проведено комплексний аналіз цін та прибутковості 15 криптовалют із використанням моделей машинного навчання та методів оптимізації портфеля. Зокрема, застосовано модель XGBoost для прогнозування цін криптовалют, що виявило їхню високу волатильність та залежність від ринкових коливань. Модель Марковіца використано для оптимізації інвестиційного портфеля з метою досягнення найкращого співвідношення прибутковості та ризику. Також розглянуто можливість стейкінгу криптовалют для додаткового приросту капіталу. На основі отриманих даних запропоновано стратегію автоматичних продажів активів при досягненні прогнозованих цін для підвищення ефективності інвестиційної діяльності. / This study provides a comprehensive analysis of the prices and profitability of 15 cryptocurrencies using machine learning models and portfolio optimization methods. In particular, the XGBoost model was applied for cryptocurrency price forecasting, revealing their high volatility and dependence on market fluctuations. The Markowitz model was used to optimize the investment portfolio to achieve the best possible return-to-risk ratio. Additionally, the potential of staking cryptocurrencies for extra capital growth was explored. Based on the obtained data, a strategy for automatic asset sales at forecasted prices was proposed to enhance investment efficiency.Item РОЗРОБКА СИСТЕМИ ЕЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБІГУ ДЛЯ ОРГАНІЗАЦІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЙ(2024) Пятько, С. С.Ця магістерська робота присвячена розробці програми документообігу, що використовує блокчейн-технології для забезпечення високого рівня безпеки, прозорості та надійності в обробці документів. Існуючі рішення у сфері блокчейн-документообігу мають обмежену інтеграцію з корпоративними системами, що ускладнює їх широке впровадження в робочі процеси організацій. Ця робота відзначається актуальністю, адже пропонує розв’язання цієї проблеми шляхом створення інноваційної програми з інтеграцією в існуючі корпоративні інструменти. Метою магістерської роботи є розробка функціонального прототипу програми документообігу, здатної ефективно працювати у корпоративному середовищі. Для досягнення мети було проведено огляд і аналіз існуючих рішень, спроєктовано архітектуру системи та створено прототип із використанням технологій React, Node.js, React Native та Quorum як приватного блокчейну, розгорнутого на платформі AWS. / This master's thesis is devoted to the development of a document circulation program that uses blockchain technologies to ensure a high level of security, transparency and reliability in document processing. Existing solutions in the field of blockchain document management have limited integration with corporate systems, which complicates their wide implementation in the work processes of organizations. This work is relevant, because it offers a solution to this problem by creating an innovative program with integration into existing corporate tools. The goal of the master's thesis is to develop a functional prototype of a document management program capable of working effectively in a corporate environment. To achieve the goal, a review and analysis of existing solutions was carried out, the system architecture was designed and a prototype was created using React, Node.js, React Native and Quorum technologies as a private blockchain deployed on the AWS platform.Item РЕАЛІЗАЦІЯ ВЗАЄМОДІЇ ПЛАТФОРМИ ВІДЕОКОНФЕРЕНЦІЙ ZOOM ІЗ ПЛАТФОРМОЮ KSU24(2024) Новіков, М. М.Робота присвячена створенню веб додатку-сервісу для інтеграції можливостей системи проведення онлайн конференцій Zoom із платформою керування процесами Херсонського державного університету KSU24. Аналогічні системи не мають у собі повної підтримки роботи з Zoom зустрічами, що послугувало ідеї створення подібного сервісу. Метою кваліфікаційної роботи є спроєктувати й розробити сервіс-адаптер, який поєднує систему KSU24 та Zoom API задля впровадження бізнес-процесу організації та проведення конференцій, моніторингу та аналітики відповідного заходу в цифрових журналах. Для досягнення поставленої мети вивчається документація по Zoom та .NET. / The work is devoted to the creation of a web application service for integrating the capabilities of the Zoom online conference system with the process management system of Kherson State University KSU24. Similar systems do not have full support for working with Zoom meetings, which served the idea of creating a similar service. The goal of the qualification work is to design and develop a service adapter that combines the KSU24 system and Zoom API for the implementation of the business process of the organization and holding conferences, monitoring and analytics of the corresponding event in digital magazines. To achieve the goal, the documentation on Zoom and .NET is studied.Item РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА ТРАНСПОРТНИМ РУХОМ З ПОДАЛЬШИМ ВИЯВЛЕННЯМ ПРАВОПОРУШЕНЬ(2024) Левченко, Д. О.Ця магістерська робота присвячена розробці системи нейромережей для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. Під час роботи були проаналізовані теоретичні відомості про нейромережі їх історію та сфери їх використання. Перед початком написання програми було проаналізовано існуючі аналоги. На основі аналізу були знайдені переваги та недоліки кожного з них. В процесі аналізу також було сформовано конпцію власної системи для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. В процесі розробки були написані три нейромережі для відслідковування, сегментації транспортних засобів та подальшого розпізнавання номерних знаків. / This master's thesis is devoted to the development of a neural network system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses. During the work, theoretical information about neural networks, their history and areas of their use were analyzed. Before starting to write the program, existing analogs were analyzed. Based on the analysis, the advantages and disadvantages of each of them were found. In the process of analysis, the concept of the own system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses was also formed. In the development process, three neural networks were written for tracking, segmentation of vehicles and subsequent recognition of license plates.Item МЕТОДИ І ТЕХНОЛОГІЇ РОЗРОБЛЕННЯ МУЛЬТИМЕДІЙНОГО ДОВІДНИКА(2024) Котенко, Я. О.Ця робота присвячена аналізу важливість мультимедійних довідників для навчання та підтримки користувачів у цифровому середовищі. Розглядаються технології HTML Canvas, Unity 2D, Intro.js і Bootstrap Tour, з порівнянням їх переваг і недоліків. Також оцінюються вимоги до мультимедійних довідників, що допомагає визначити оптимальний підхід до їх розробки.. / This work is devoted analyzes the importance of multimedia guides for user training and support in the digital environment. It examines technologies such as HTML Canvas, Unity 2D, Intro.js, and Bootstrap Tour, comparing their advantages and disadvantages. The requirements for multimedia guides are also evaluated to determine the optimal approach to their developmentItem 3D ОБ'ЄКТИ ДЕМОНСТРАЦІЇ ТРАЄКТОРІЙ РУХУ В ЗАДАЧАХ КІНЕМАТИКИ(2024) Заремба, С. П.Ця робота присвячена процесу створення програмного забезпечення для інтерактивної демонстрації 3D траєкторій руху в задачах кінематики. Мета дослідження, забезпечення в наукових дослідження в галузі кінематики і з метою поглиблення освітнього процесу, створити програмне забезпечення для інтерактивної демонстрації руху 3D моделей траєкторії руху./ This work is devoted to the process of creating software for interactive demonstration of 3D motion trajectories in kinematics problems. The purpose of the study, to provide scientific research in the field of kinematics and to deepen the educational process, to create software for interactive demonstration of 3D models ofmotion trajectoriesItem ПОРІВНЯЛЬНЕ ОЦІНЮВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН НА НЕРУХОМОСТІ(2024) Федченко, К. О.Ця робота досліджує методи машинного навчання для використання у веб-сервісах, що прогнозують ціни на нерухомість, враховуючи різні характеристики квартир. У роботі розглянуто використання моделей машинного навчання та аналіз схожих квартир для визначення середніх ринкових цін. Вона також обговорює виклики, пов'язані з інтеграцією прогнозування цін у реальному часі в існуючі веб-платформи, та пропонує рішення для автоматизованого аналізу цін на основі великого масиву даних. Ця робота є корисною для розробників веб-сервісів, аналітиків нерухомості та орендодавців, які прагнуть підвищити ефективність оцінки ринкових цін. / This work explores machine learning methods for use in web services that predict real estate prices based on various apartment characteristics. The paper examines the use of machine learning models and the analysis of similar apartments to determine average market prices. It also discusses challenges associated with integrating real-time price prediction into existing web platforms and proposes solutions for automated price analysis based on large datasets. This work is valuable for web developers, real estate analysts, and landlords aiming to improve the efficiency of market price evaluation.