Інші праці КІТС (ДМетІ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14594

Browse

Now showing 1 - 40 of 88

Technologies of Software Development Based on Non-Relative Databases
(Національна металургійна академія України, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2021) Liashenko, Oksana; Dorosh, Natalia
ENG: The paper presents an overview of some technologies of software development based on non-relational databases. It is emphasized that nowadays more and more data are generated to be stored and processed in real time. In addition, the nature of these data is often increasingly unstructured or poorly structured. This causes a niche of problems when applying traditional approaches to building databases that are integrated into software systems. At the same time, NoSQL databases provide a mechanism for storing and retrieving data that are organized in a different way than the usual relational approach. The motivation for this approach is the simplicity of architecture, horizontal scaling, and accessibility control. The growing interest to non-relational databases is represented by a review of some publications.
Випуск 3 (134). Системні технології
(НМЕТАУ, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2021)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу та кібербезпеці.
Випуск 1 (132). Системні технології
(НМЕТАУ, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2021)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу та кібербезпеці.
Випуск 4 (135). Системні технології
(НМЕТАУ, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2021)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу та кібербезпеці.
Аналіз обміну даними між підприємствами за допомогою технології блокчейн в інформаційних системах
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», 2022) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Сьогодні інформаційні системи для управління виробництвом та поставками ускладняються з подальшим розвитком міжнародної та внутрішньої торгівлі, збільшенням складності виробничих та логістичних ланцюгів тощо. Тому актуальним для вирішення стає завдання дослідження та розробки нових підходів для ланцюгів поставок та логістичних інформаційних систем. У цій статті розглядаються можливі переваги та недоліки використання технології блокчейн у логістиці та системах ланцюгів поставок. Блокчейн може допомогти спростити і зробити більш прозорими процеси моніторингу та управління виробництвом і переміщенням товарів між різними суб'єктами. Але також існує ряд проблем, які потребують вирішення, таких як можливості оновлення програмного забезпечення в смарт-контрактах і завдання проектування повної системи на основі блокчейну, яка дійсно дозволить вирішити важливі проблеми в цій сфері найбільш ефективним способом без критичних проблем.
Дослідження впливу обробки первинних даних на результати навчання нейромережі для розпізнання супутникових зображень
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», 2022) Солдатенко, Дмитро Володимирович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Правильна підготовка матеріалів для навчання нейронної мережі є одним з ключових етапів, від якого безпосередньо залежать усі подальші результати. Дослідження передбачає два випробування, перше з необробленими даними, а друге — зі спеціально підготовленими для навчання. Навчання нейронної мережі використовує дані для трьох різних класів, води, дерев і поля, результати тестів та інформацію про потенційні недоліки, надані після кожного тесту, а також рекомендації щодо покращення результатів. Результати проаналізовано та зроблено висновок, що вдосконалення первинних матеріалів для навчання нейронної мережі розпізнаванню супутникових зображень безпосередньо впливає на результат у кращий бік, а саме на 27,6% у разі використання підготовлених даних, у цьому дослідженні вони можуть відрізнятися залежно від умови.
Випуск 2 (139). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 3 (140). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 4 (141). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 5 (142). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 1 (138). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Хмарні технології в системах підтримки прийняття рішень
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Островська, Катерина Юріївна; Лепетя, Олександр В.
UKR: У статті розглядається стратегія управління хмарою. Основні теоретичні та практичні аспекти використання сервісів хмарних обчислень і хмарних сховищ даних, які використовуються як ключовий компонент системи підтримки прийняття рішень, що використовується в інтересах системних адміністраторів, дослідників, бізнес-аналітиків і топ-менеджерів.
Аналіз існуючих методів розпізнавання об'єктів на прикладі зображеннях вебсторінок
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Царик, Владислав Юрійович
UKR: Розпізнавання об’єктів на веб-сторінках – це процес автоматичного виявлення та класифікації об’єктів на зображеннях веб-сайту. У роботі аналізуються методи розпізнавання об’єктів на цифрових зображеннях для сегментації веб-сайтів для подальшого аналізу. На основі аналізу методів розпізнавання об’єктів на зображеннях веб-сторінок зроблено висновок, що методи глибокого навчання можуть бути дуже ефективними для розпізнавання об’єктів з великою кількістю даних, але вони можуть потребувати значних обчислювальних ресурсів і даних для навчання. Геометричні функції можуть бути ефективними для розпізнавання об’єктів стандартизованих форм і розмірів, але вони можуть бути менш ефективними для розпізнавання об’єктів із великою мінливістю форм і розмірів. Вибір методу розпізнавання об’єктів на зображеннях веб-сайтів залежить від різних факторів, таких як розмір набору даних, характеристики ідентифікованих об’єктів, доступні для використання обчислювальні ресурси та багато інших факторів.
Інформаційна технологія супутникового моніторингу розвитку сільськогосподарських рослин
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Кавац, Олена Олександрівна; Кібукевич, Юлія Олегівна
UKR: Сучасні методи обробки та аналізу супутникових даних дозволяють вирішувати прикладні задачі в сільському господарстві, визначати наслідки природних катаклізмів, на які все більше впливає зміна клімату в країнах Європи. Сільське господарство безпосередньо залежить від природних ресурсів і клімату. Негативні зміни погодних умов, такі як аномальна спека, повені, лісові та торф’яні пожежі, суховії, ожеледь значно знижують урожайність сільськогосподарських культур. Наприклад, високі температури порушують здатність рослин сприймати і використовувати вологу. Це серйозна загроза продовольчій безпеці, оскільки сільське господарство є джерелом існування для великої кількості людей. Супутникові дані є ефективним рішенням для підвищення продуктивності та врожайності сільського господарства. Метою цього дослідження є розробка інформаційної технології супутникового моніторингу розвитку сільськогосподарських рослин за допомогою інтелектуальної нечіткої системи.
Інтелектуальний аналіз даних з використанням WEKA Explorer
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Гнатушенко, Вікторія Володимирівна; Дейнека, Богдан М.
UKR: Досліджено питання інтелектуального аналізу даних, описано недоліки та переваги використання WEKA Explorer.
Знаходження компонентів користувацького інтерфейсу за допомогою машинного навчання
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Каліберда, Юрій Олегович; Дмитрієва, Ірина Сергіївна
UKR: Сучасні технології та продукти стають все більш складними та багатокомпонентними, що вимагає створення зручного та інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу. Одним із способів полегшити процес розробки інтерфейсу є використання методів машинного навчання для пошуку компонентів інтерфейсу користувача та створення готових шаблонів для подальшої розробки програмного забезпечення. Існує кілька підходів і методів, які можна використовувати для виявлення компонентів інтерфейсу користувача на готовому дизайні за допомогою машинного навчання: - Сегментація зображення; - Аналіз макета; - Бібліотеки розпізнавання компонентів; - Нейронні мережі; Цей механізм дозволить в майбутньому використовувати в різних областях, пов'язаних з розробкою і дизайном інтерфейсу користувача.
Особливості застосування лінійних двигунів у промисловій автоматизації
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Булавка, О. С.; Гуда, Антон Ігорович
UKR: Лінійні двигуни забезпечують високу точність, високу швидкість і високе співвідношення сили до ваги, що робить їх ідеальними для застосувань, де потрібен швидкий і точний лінійний рух. Крім того, їх конструкція з прямим приводом усуває потребу в передачах або механічних зв’язках, що зменшує тертя та підвищує ефективність системи. У статті також згадується, що лінійними двигунами можна керувати для отримання різних швидкостей і прискорень, змінюючи послідовність і інтенсивність струму, що протікає через котушки. Однак лінійні двигуни також мають деякі недоліки, які слід враховувати, наприклад їх вартість, складність і чутливість до факторів навколишнього середовища. Незважаючи на ці недоліки, переваги використання лінійних двигунів роблять їх популярним вибором у багатьох додатках промислової автоматизації.
Підвищення якості навчання та підготовки до надзвичайних ситуацій за допомогою веб-сайту "Be Ready"
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Андрюхіна, Маргарита Василівна; Лизогуб, А. О.; Бондарь, А. Д.; Бичкова, Дар’я Миколаївна; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна
UKR: У статті йдеться про зростання популярності використання штучного інтелекту для створення веб-сайтів і додатків. Це також підкреслює важливість знань про поведінку в надзвичайних ситуаціях, особливо в такій країні, як Україна, яка переживає війну. У статті згадується проект «Будь готовий», який був розроблений під час хакатону SHEBUILDS UKRAINE командою Asterisks ITS. Проект являє собою інтерактивний веб-додаток із комікс-квестом, спрямований на надання користувачам необхідної інформації та матеріалів для ефективної підготовки до надзвичайних ситуацій. У статті розповідається про інструменти та технології, використані для розробки проекту, зокрема Angular.js, Typescript і Photoshop. Проект «Будь готовий» включає набір інструментів, які допомагають користувачам скласти план дій у надзвичайних ситуаціях і отримати доступ до корисної інформації про різні види надзвичайних ситуацій. Загалом у статті наголошується на важливості використання сучасних технологій та освітніх засобів для ефективної підготовки до надзвичайних ситуацій.
Аналіз перспектив застосування нечіткої логіки в мережах інтернету речей
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Довидовський, Е. О.; Гуда, Антон Ігорович
UKR: Досліджено основні принципи, фундаментальні характеристики та напрями практичного застосування концепції Інтернету речей, проведено аналіз розвитку концепції Інтернету речей та її основних мереж. Проаналізовано основні поняття концепцій нечіткої логіки, теорії нечітких множин та алгоритмів нечіткого логічного висновку. При використанні теорії нечітких множин і нечіткої логіки в області концепції Інтернету речей і його основних мереж найбільш переважним є використання алгоритму Мамдані, перевага якого полягає в тому, що створені на його основі бази знань є прозорими та інтуїтивно зрозумілими, тоді як при використанні інших алгоритмів стає важко вибрати лінійні залежності між досліджуваними параметрами.
Сучасні тенденції в обробці аерокосмічних зображень та розпізнаванні образів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Міщенко, Максим Станіславович; Сокол, Олександр; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Ця стаття спрямована на аналіз сучасних тенденцій в обробці та розпізнаванні аерокосмічних зображень. Такі зображення є важливим джерелом інформації для різних галузей промисловості, таких як військова та цивільна картографії, сільське господарство та екологія. Процес обробки та аналізу великомасштабних аерокосмічних зображень вимагає значних витрат часу та ресурсів, тому виникає потреба у використанні сучасних методів машинного навчання та обробки зображень. У цьому документі описано різні методи обробки аерокосмічних зображень, такі як лінійна фільтрація, аналіз незалежних компонентів, зіставлення шаблонів і генеративні змагальні мережі. Використання сучасних методів обробки та розпізнавання образів аерокосмічних зображень є важливим кроком у підвищенні ефективності та точності аналізу великомасштабних зображень, що може бути корисним для різних галузей промисловості, які використовують аерокосмічні зображення.
Computer Technology for Satellite Imagery Processing in Nature Management Problem Solving Using Lineament Analysis
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Kashtan, Vita Yu.; Nikulin, Serhii; Hnatushenko, Volodymyr V.; Sergieieva, Kateryna; Korobko, Olha; Ivanov, Denys
ENG: This study focuses on analyzing the techniques used to highlight lineaments in images. Various mask algorithms, including the widely used optimal Kenny detector, were employed to identify brightness boundaries. Additionally, several quality criteria were developed to assess the accuracy of boundary selection. Based on the results of the analysis, conclusions were drawn regarding the effectiveness of different pre-processing methods for space images, along with recommendations to streamline data processing and analysis and enhance the reliability of results. Our analysis of image processing methods for selecting brightness boundaries revealed that the most effective approach involves applying filters to the source images to increase the number of selected boundaries while maintaining their integrity and length.
Проблеми та рішення масштабування потоків даних у екосистемі «Індустрії 4.0» в промисловості та бізнесі
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Процеси інтеграції інформаційних технологій у виробництво та логістику часто описують терміном «Індустрія 4.0». Цей термін включає різні підходи до цифровізації, автоматизації та взаємозв’язку в різних галузях промисловості. Інтеграція передових технологій у виробництво створює великі потоки даних, які звичайні промислові інформаційні системи часто не в змозі обробити та вчасно на них відповісти. Це може призвести до затримок і помилок, які можуть призвести до неефективності в ланцюгах постачання, затримок у виробництві та комунікації між промисловими секторами, а також до проблем прозорості та підзвітності інформаційних систем в екосистемі «Індустрії 4.0», проблем із безпекою, цілісністю даних, відстеження процесів у реальному часі тощо. Тому важливим завданням є дослідження нових методів управління потоками даних в інформаційних системах в екосистемі «Індустрія 4.0», які можуть покращити взаємодію та прискорити впровадження інформаційних технологій у промисловості та логістиці.
Вплив модифікування високодисперсним карбідом кремнію на механічні властивості та щільність вторинного алюмінієвого сплаву системи Al-Si
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Селівьорстов, Вадим Юрійович; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Доценко, Юрій Валерійович; Бородянський, Костянтин
UKR: Вплив модифікації на механічні властивості вторинного алюмінієвого ливарного сплаву (мас. %: 0,528 Mg, 1,124 Cu, 11,539 Si, 84,969 Al, 0,905 Fe, 0,692 Zn, 0,242 Mn) без термічної обробки визначали введенням кремнію. карбіду з розміром частинок 1-3 мкм в кількості 0,1, 0,2, 0,3 мас. %. Виливки виготовляли в сталевих формах. Встановлено, що міцність немодифікованого сплаву (σв) становить 110 - 120 МПа. При вмісті SiC в сплаві від 0,1% до 0,2% показники σв підвищуються від 130-145 МПа до 155-166 МПа відповідно. Збільшення вмісту SiC до 0,3% призводить до зниження значень σв в межах 117 - 127 МПа. Показники твердості (НВ): немодифікований сплав - 42 - 43, сплав з вмістом 0,1% SiC - 43 - 44, з вмістом 0,2% SiC - 46 - 47, з вмістом 0,3% SiC - 43 - 44. Визначення густини литого металу, отриманого в сталевій формі та в піщано-глинистій формі, проводили методом гідростатичного зважування зразків у СCl4. Встановлено, що густина сплаву виливків із вмістом карбіду кремнію 0,1 % становить 2761 кг/м3, а немодифікованого сплаву – 2715 кг/м3. При збільшенні вмісту карбіду кремнію до 0,2 % щільність металу становить 2735 кг/м3. При вмісті SiC 0,3 мас.% щільність сплаву становить 2752 кг/м3. Щільність металу отриманих виливків у піщано-глинистій формі з модифікацією 0,1% SiC становить 2673 кг/м3, з 0,3% SiC - 2676 кг/м3.
Ідентифікація емоційних слів у текстовому спілкуванні
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро Вікторович
UKR: Вивчення ідентифікації емоцій у текстовій комунікації є актуальним напрямком досліджень у сфері обробки природної мови та машинного навчання. Основна мета дослідження – розробити алгоритми та моделі, які можуть автоматично визначати емоційний стан людини за текстовими повідомленнями. Дана робота присвячена огляду деяких моделей та алгоритму вдосконалення обробки даних у середовищі текстового спілкування користувачів.
Стратегії визначення оптимальної кількості вхідних даних для розпізнавання об’єктів на супутникових зображеннях
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Солдатенко, Дмитро Володимирович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Розпізнавання супутникових зображень є життєво важливим застосуванням комп’ютерного зору з численними потенційними варіантами використання в таких сферах, як боротьба зі стихійними лихами, землекористування та міське планування. Це дослідження спрямоване на визначення оптимальної кількості вхідних даних, необхідних для навчання нейронної мережі для розпізнавання супутникових зображень. З цією метою проводиться серія суворих експериментів, щоб дослідити вплив кількості вхідних даних на кілька показників продуктивності, включаючи точність, конвергенцію та узагальнення моделі. Висновки показують, що збільшення кількості вхідних даних загалом покращує продуктивність моделі до точки насичення, після якої подальше збільшення не призводить до значних покращень і навіть може призвести до переобладнання. Дослідження пропонує кілька стратегій для визначення цієї точки насичення та пом’якшення наслідків переобладнання. Результати, отримані в результаті цього дослідження, можуть допомогти в розробці більш ефективних моделей розпізнавання супутникових зображень.
Дослідження супутникових зображень України до та після масованих атак на енергетичну інфраструктуру фрактальними методами
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Журба, Анна Олексіївна
UKR: Як показує світовий досвід, дані ДЗЗ все ширше використовуються для вирішення різноманітних завдань. Широке застосування даних дистанційного зондування обумовлено, насамперед, ефективністю та наочністю під час обробки даних, отриманих із великих територій. Космічні знімки із супутників в сучасному житті мають високу просторову роздільну здатність, що забезпечує дослідникам і користувачам задовільні вихідні дані для вирішення різного роду завдань. Перспективним напрямком підвищення інформативності космічних зображень є використання методів аналізу фрактальних зображень. Складність форм поверхні підліску і рослинності можна описати за допомогою фрактальної розмірності. Характерні значення фрактальної розмірності дозволяють декодувати космічні образи. Метою дослідження є розробка програмного модуля MATLAB, який аналізуватиме супутникові знімки території України в різні часові інтервали та досліджуватиме їх розраховані фрактальні характеристики. На підставі отриманих даних буде проведено аналіз та зроблені висновки. У ході дослідження необхідно визначити фактори, що впливають на значення фрактальних характеристик.
Огляд тенденцій застосування віртуальної реальності в машинобудуванні
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Заболотний Костянтин С.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Шедловська, Яна Ігорівна
UKR: Відомо, що темпи зростання машинобудівної промисловості у світі становлять близько 3% щороку, а лідерами зростання в галузі є автотранспорт, електронні компоненти, комунікаційне обладнання, комп’ютери та периферійне обладнання, літальні апарати. Програма «Індустрія 4.0» – наступний етап цифрової трансформації виробничих підприємств, метою якого є підвищення конкурентоспроможності машинобудівного сектору української економіки. Індустрія 4.0 спрямована на прискорене впровадження цифрових технологій, включаючи промисловий Інтернет речей, аналіз великих даних у реальному часі, штучний інтелект, нове покоління роботів, віртуальну та доповнену реальність тощо. Очікується, що синергія ІТ та технології виробництва призведуть до зміни бізнес-моделей та значного прискорення інноваційного розвитку на всіх етапах від розробки до впровадження у виробництво нової продукції. На базі Національного технічного університету «Дніпровська політехніка» започатковано напрям підготовки студентів за освітньою програмою «Технології віртуальної та доповненої реальності в машинобудуванні» спеціальності 133 «Галузеве машинобудування». Підготовка фахівців з методичними та практичними навичками у сфері сучасних технологій віртуальної та доповненої реальності є надзвичайно важливою для реалізації стратегії «Індустрія 4.0».
Випуск 4 (147). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 3 (146). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 2 (145). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Випуск 1 (144). Системні технології
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)
UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.
Дослідження особливостей застосування штучного інтелекту в інженерії програмного забезпечення
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Гуда, Антон Ігорович; Булавка, О. С.; Довидовський, Е. О.; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна
UKR: Проведений аналіз трансформаційного впливу штучного інтелекту на сферу розробки програмного забезпечення, демонструючи, як інструменти на основі ШІ оптимізують робочі процеси та підвищують продуктивність. Від автоматизації створення документації за допомогою таких інструментів, як Rewind.ai і Mutable.ai до перекладу коду на людську мову для легшого розуміння за допомогою Figstack, ШІ революціонізує практику розробки. Ці інновації підкреслюють ключову роль штучного інтелекту в зміні процесів розробки програмного забезпечення, покращенні якості коду та сприянні ефективній командній роботі в дедалі динамічнішому середовищі.
Взаємодія аналізу дискурсу та аналізу настроїв для ідентифікації емоційного стану в текстовому спілкуванні
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро Вікторович
UKR: Ця робота присвячена вивченню двох фундаментальних завдань нейролінгвістичного програмування: аналізу дискурсу та аналізу настроїв, які є двома фундаментальними завданнями обробки природної мови. У роботі розглядалися деяких моделей та алгоритми покращення обробки даних у процесі текстового спілкування користувачів. Проведене дослідження показало, що використання спільної моделі аналізу дискурсу та аналізу настроїв є взаємовигідними. Результати роботи показують, що інформація яка отримана у дискурсу, може допомогти у визначенні настрою, а аналіз настроїв та знання двох фрагментів тексту можуть допомогти визначити дискурсивні відносини між ними.
Особливості інтеграції технології Orange при вивченні освітніх компонентів галузі знань інформаційні технології
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Мала, Юлія Анатоліївна; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Гуда, Антон Ігорович
UKR: Інтенсивний розвиток інформаційних технологій призводить до збільшення обсягів даних, що вимагає застосування ефективних методів обробки та аналізу даних для управління організаціями та стратегічного планування. Методи інтелектуального аналізу даних (ІАД) широко використовуються у різних галузях, включаючи освіту, де вони можуть допомогти підвищити якість навчання та ефективність викладачів. В роботі демонструється використання платформи Orange, фреймворку для візуалізації та аналітики даних, який дозволяє інтегрувати візуальне програмування з Python для розв'язання складних аналітичних завдань. Застосування методів Data Mining та використання Orange дозволяють проводити глибокий аналіз освітніх даних, сприяючи розробці стратегій для підвищення ефективності навчального процесу.
Концепція мобільного застосунку для покращення ментального здоров’я українців
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Царик, Владислав Юрійович; Бичкова, Дар’я Миколаївна; Кліщ, Сергій Михайлович; Каліберда, Юрій Олегович
UKR: Розробка мобільного застосунку для підтримки психічного здоров’я українців є актуальним завданням у сучасному світі, враховуючи зростання викликів у цій сфері. В даній роботі досліджуються стратегії та методи планування розробки такої програми, зосереджуючись на аналізі потреб користувачів, визначенні ключових функціональних вимог, виборі технологічних рішень і розробці методів оцінки ефективності та впливу на користувачів. Дослідження підкреслює важливість орієнтованого на користувача підходу, який забезпечує відповідність програми конкретним потребам і викликам, з якими стикаються українці щодо психічного здоров’я. Ретельно плануючи кожен етап розвитку та враховуючи культурний і соціальний контекст України, можна створити ефективний інструмент покращення психічного благополуччя українського населення.
Визначення адекватності комп’ютерних моделей складних багатозв’язних об’єктів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Потап, Михайло Олегович
UKR: Доведення адекватності моделей складних, багатозв’язних об’єктів, таких як стани безперервної прокатки, становить проблему через неможливість точного відтворення умов промислового експерименту під час моделювання. Більшість вхідних та вихідних змінних у наведеній комп’ютерній моделі безперервного прокатного стану не піддаються експериментальному вимірюванню, а відтак їх не можна порівнювати з результатами моделювання. Адекватність таких моделей пропонується визначати шляхом порівняння якісних та кількісних ефектів взаємовпливу різних модельованих параметрів із подібними ефектами, наявність яких чітко встановлена практикою. Застосування зазначеного методу дозволило провести апробацію нового способу регулювання міжклітьового натягу на основі даних про струми якоря двигунів прокатних станів.
Супутниковий моніторинг оцінки стану розвитку сільськогосподарських рослин
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Кібукевич, Юлія Олегівна
UKR: Зміни клімату все більше впливають на агропромисловість європейських країн, сучасні методи супутникових даних пропонують практичні рішення для моніторингу стану розвитку сільськогосподарських рослин із можливістю подальшого прогнозування врожайності. Сільське господарство, яке значною мірою залежить від природних ресурсів і погодних умов, стикається з такими ризиками, як спека, повені та пожежі, що знижує врожайність. Супутникові дані є важливим інструментом для підвищення продуктивності та безпеки сільського господарства. Це дослідження спрямоване на розробку інформаційних технологій на основі системи супутникового моніторингу для відстеження росту рослин для підтримки кращих методів ведення сільського господарства. Метою цього дослідження є аналіз інформаційної технології супутникового моніторингу розвитку сільськогосподарських рослин за допомогою інтелектуальної нечіткої системи.
Дослідження алгоритмів консенсусу у мережах блокчейну при проектуванні інформаційних систем
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Ця робота містить огляд основних механізмів консенсусу в технології блокчейн. Розглядаються основні алгоритми консенсусу, такі як Proof of Work, Proof of Stake, Proof of Authority та інші, кожен з яких має свої унікальні особливості, переваги та обмеження. Автори аналізують ці механізми на основі таких критеріїв, як енергоефективність, безпека, масштабованість і децентралізація. Крім того, надаються рекомендації щодо вибору оптимального механізму консенсусу залежно від конкретних потреб і цілей проекту. Ця стаття є важливим ресурсом для дослідників, розробників і практиків, які цікавляться технологією блокчейн та її різними аспектами.
Дослідження щільності макроструктури виливків із вторинного сплаву системи Al-Si при модифікуванні високодисперсним карбідом кремнію
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Селівьорстов, Вадим Юрійович; Доценко, Юрій Валерійович; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Гладких, Володимир Андрійович
UKR: У дослідженні аналізується вплив модифікації вторинного алюмінієвого ливарного сплаву системи Al-Si високодисперсним карбідом кремнію на щільність металу та макроструктуру циліндричних виливків. Виявлено, що швидкість твердіння та структура металу залежать від типу форми (металева або піщано-глиняна) та кількості доданого SiC. Сплави з добавкою 0,1% SiC, розлиті у металеву форму, мають найбільшу щільність. Макроструктура виливків модифікованих SiC характеризується наявністю глибоких усадкових раковин та концентрованої пористості. Виливки, залиті у піщано-глиняну форму з модифікацією SiC, виявляють концентровану усадку та газові пори, що відповідає низькому балу за еталонною шкалою. Дослідження підкреслює важливість вибору методу лиття та модифікації сплаву для оптимізації щільності та структури виливків.
Топ 4 онлайн фото генераторів штучного інтелекту використання фото генераторів ШІ для створення фонових зображень сайту
(Scientific Publishing Center “Sci-conf.com.ua”, MDPC Publishing, 2024) Коробань, Любов Миколаївна; Дмитрієва, Ірина Сергіївна
UKR: Метою виконання роботи є ознайомитися з програмним забезпеченням онлайн фото генераторів штучного інтелекту для створення зображень із слів та створити фонові зображення для сайту. Об’єкт дослідження – наявні онлайн фото генератори штучного інтелекту та їх ефективність обробки тексту. Предмет дослідження – функціонал веб-програм та якість створення зображення відповідно до заданого тексту.