Browsing by Author "Гуда, Антон Ігоревич"

Now showing 1 - 3 of 3

Властивості методів обробки та отримання даних в тест-методах хімічного аналізу
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Гуда, Антон Ігоревич; Березюк, Микита Олександрович
UKR: Сканерна індикація аналітичного сигналу в хімічному аналізі –це об’єктивний, швидкий і автоматизований спосіб оцінки кольорових характеристик забарвлених зразків. Використання сканерної індикації при отриманні АС позбавляє від помилок, пов'язаних із суб'єктивною оцінкою та допомагає людям з вадами кольорового зору, прискорює операції збору та обробки інформації. Врахування та контроль джерела світла в скануючих системах є ключовим для забезпечення стабільності та точності отриманих зображень у різних умовах освітлення. Для отримання аналітичного сигналу першочергово необхідно обробити зображення для отримання області інтересу, який визначається методом сегментації, ручним методом та використовуючи ШІ. Аналіз отриманих значень проводиться шляхом побудови лінійної або нелінійної залежності значення кольору в обраній кольоровій моделі приведений до єдиного значення АС до концентрації.
Метод побудови кризово-контекстного датасету для верифікації Adaptive IRM
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Дніпровський металургійний інститут», ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Березюк, Микита Олександрович; Гуда, Антон Ігоревич
UKR: Ця робота присвячена не експериментальному підтвердженню ефективності Adaptive IRM, а побудові спеціалізованого кризово-контекстного датасету, який робить таку перевірку можливою в коректній постановці. У статті запропоновано метод перетворення кризових повідомлень із HumAID у пари виду «абстрактний запит – кризово-залежна відповідь», де питання навмисно очищується від прямих маркерів лиха, а правильна інтерпретація потребує відновлення прихованого контексту події. Такий дизайн відрізняється від переважних у crisis informatics задач tweet-level classification, informativeness detection, humanitarian categorization і multimodal crisis annotation, для яких призначені HumAID, CrisisBench, AIDR, TREC-IS і CrisisMMD [1, 2, 3, 4, 5, 6]. У результаті роботи сформовано датасет обсягом 41 152 записи за п'ятьма категоріями кризових подій; під час генерації питань використовувалася схема primary generation -> retry generation -> fallback, причому fallback було задіяно у 1 432 випадках, що становить 3.48% корпусу. Як наступний етап пропонуються формалізована ручна валідація, автоматична retrieval-style перевірка семантичної узгодженості, event-disjoint split на рівні подій HumAID, реалізація Adaptive IRM і порівняння LLM-baseline, LLM+Adaptive IRM, RAG і PEFT-baselines із розширеним набором автоматичних і ручних метрик [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15].
Системний аналіз програмного забезпечення для розпізнавання номерних знаків транспортних засобів
(Scientific Publishing Center “Sci-conf”, BoScience Publisher, Boston, USA, 2025) Мороз, Олександр Богданович; Чудний, Тарас Евгенович; Гуда, Антон Ігоревич; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна
UKR: У статті розглянуто системний аналіз спеціалізованого програмного забезпечення для розпізнавання номерних знаків транспортних засобів. Проаналізовано сучасні технології розпізнавання, програмні рішення для обробки зображень та проведено порівняльний аналіз існуючих систем. Визначено основні переваги та недоліки популярних програмних продуктів, що використовуються у сфері безпеки та автоматизації транспортних систем. Отримані результати дозволяють обґрунтувати вибір оптимального рішення для впровадження в конкретних умовах експлуатації.