Кафедра комп’ютерних наук та програмної інженерії

Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/16473

Browse

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Item
    WEB СЕРВІС АВТОМАТИЧНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ РОЗКЛАДУ ЗАНЯТЬ
    (2025) Ряднов, Р. О.
    Ця кваліфікаційна робота присвячена розробці веб-сервісу для автоматичного генерування розкладу. Її мета — спростити та оптимізувати процес складання розкладу, який є складним і трудомістким завданням через велику кількість змінних, таких як доступність аудиторій, графіки викладачів і потреби студентів. Робота включає аналіз існуючих платформ, створення ефективного алгоритму генерації розкладу з урахуванням обмежень і побажань користувачів, а також розробку зручного інтерфейсу для швидкого створення та редагування розкладів. This qualification work is devoted to the development of a web service for automatic generation of timetables. Its goal is to simplify and optimize the process of drawing up a timetable, which is a complex and time-consuming task due to a large number of variables, such as the availability of classrooms, teacher schedules, and student needs. The work includes the analysis of existing platforms, the creation of an effective timetable generation algorithm taking into account the limitations and wishes of users, as well as the development of a convenient interface for quick creation and editing of timetables.
  • Item
    РОЗРОБКА АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ТА АНАЛІЗУ ПРОДУКТИВНОСТІ ВЕБ-САЙТІВ
    (2025) Кудрявченко, М. А.
    Ця робота присвячена розробці та впровадженню автоматизованої системи моніторингу та аналізу продуктивності веб-сайтів. Враховуючи сучасні вимоги до швидкодії та стабільності веб-ресурсів, актуальність теми зумовлена потребою у своєчасному виявленні технічних проблем і забезпеченні якісного користувацького досвіду. У роботі проаналізовано існуючі підходи до моніторингу, запропоновано власну архітектуру автоматизованої системи, реалізовано програмне рішення та проведено тестування. Результати дослідження можуть бути використані для оптимізації продуктивності веб-сайтів, покращення їх конкурентоспроможності та зменшення фінансових втрат, пов’язаних із збоями або повільною роботою. This paper focuses on the development and implementation of an automated system for monitoring and analyzing website performance. Given the modern requirements for web resource speed and reliability, the topic is highly relevant due to the growing need for real-time detection of technical issues and ensuring a high-quality user experience. The research analyzes existing approaches to monitoring, proposes a custom architecture of an automated system, implements a software solution, and conducts testing. The findings can be applied to optimize website performance, improve competitiveness, and minimize financial losses caused by failures or slow operation.
  • Item
    НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ
    (2023) Крижановський, С. В.
    Ця робота присвячена огляду нейронних мереж, їх перспектив, напрямків розвитку, а також того, як вони були корисними в минулому і як вони будуть корисними в майбутньому. Крім того, ми прагнемо визначити основні проблеми, з якими стикаються нейронні мережі, і запропонувати шляхи їх вирішення. Для досягнення цих цілей ми розглянемо історію та типи нейронних мереж, вивчимо їх поточні застосування та майбутні тенденції, а також дослідимо їх потенціал у різних галузях. Ми також проаналізуємо основні проблеми, з якими стикаються нейронні мережі, і запропонуємо шляхи покращення їхньої продуктивності та забезпечення етичного використання. / This work is devoted to the review of neural networks, their prospects, directions of development, as well as how they have been useful in the past and how they will be useful in the future. In addition, we aim to identify the main problems faced by neural networks and propose ways to solve them. To achieve these goals, we will review the history and types of neural networks, examine their current applications and future trends, and explore their potential in various fields. We will also analyze the main challenges faced by neural networks and suggest ways to improve their performance and ensure ethical use.