Переглянути
Нові надходження
Документ Оптимізація шляхів з урахуванням значущості проміжних точок(2023) Мазурок, Ігор Євгенійович; Веремйов, К. В.У роботі розглядається задача побудова маршруту між двома вершинами в графі з урахуванням векторної ваги проміжних вузлів. Якщо під вузлами розуміти пункти на певній місцевості, то вагами буде задаватися їх значущість для прикладних задач. Наприклад, інтерес щодо туристичних об’єктів, наявність точок обслуговування, води, їжі і таке інше.Документ Алгоритм аналізу предметного тексту та синтезу речень на українській мові(2023) Мазурок, Ігор Євгенійович; Шляхов, Д. В.; Колбасюк, В. О.; Mazurok, Ihor Ye.У нашій роботі розглядається задача аналізу предметного тексту та синтезу речень на українській мові з урахуванням зустрічаємості переходів слів у тексті.Документ Використання хмарних технологій для віртуалізації робочого місця студента(2023) Побоженський, Микита Вячеславович; Антоненко, Олександр Сергійович; Antonenko, Oleksandr S.На сьогоднішній день існує наявна потреба в організації навчання дистанційно, яка спочатку біла зумовлена карантинними обмеженнями, а потім війною. У разі переходу на таку систему навчання виникає низка технічних проблем, таких як нестача технічних ресурсів для запуску програм необхідних для виконання лабораторних, курсових та дипломних робіт на інженерних спеціальностях чи ліцензійні обмеження таких програм. Ці проблеми можна вирішити шляхом створення можливості використовування обчислювальних ресурсів університету з дому, чи буд-якого іншого місця при наявності підключення до Інтернету. В цьому разі якщо студенту буде потрібно запустити програми, які потребують більших ресурсів ніж він має, це не буде проблемою. Також ця система дозволить використовувати ПЗ лімітоване ліцензійними угодами на використання тільки в середині університету з дому та зменшить навантаження на студента під час підготовки робочого середовища для виконання робіт з кожної окремої дисципліни шляхом запуску підготовленого образу.Документ Методи удосконалення алгоритму напівкооперативного пошуку шляху(2023) Коган, В. В.; Пенко, Валерій Георгійович; Pienko, Valerii H.Аналіз методів пошуку шляху для мультиагентних систем залишається актуальним, оскільки беспосередньо стосується таких сфер, як робототехніка, автономні системи, управління транспортними системами та відеоігри. Розподілення ресурсів у багатоагентних системах потребує ефективних кооперативних алгоритмів.Документ Застосування P2P технологій у автоматизованих системах підтримки прийняття рішень під час надзвичайних ситуацій(2023) Гузей, Денис Едуардович; Антоненко, Олександр Сергійович; Antonenko, Oleksandr S.Зазвичай при виникненні надзвичайних ситуацій використовуються централізовані системи підтримки прийняття рішень, які допомагають збирати певну інформацію стосовно поточної ситуації, на основі якої певні люди можуть приймати рішення стосовно того як будуть ліквідовані наслідки надзвичайних ситуацій. Такі системи можна назвати класичними системами збору інформації та вони є продовженням класичних протоколів поведінки під час надзвичайних ситуацій, характерною особливістю таких систем є те, що крім певних технічних засобів у зборі інформації велику роль відіграють люди. Проте на даний час є й більш сучасні системи, які посувають на задній план роль людини в процесі збору інформації та надають певні рекомендації, такі системи називаються АСППР.Документ Автоматизація розробки навчальних ресурсів відповідно до методу Іллі Франка(2023) Келєр, І.-О. О.; Пенко, Валерій Георгійович; Pienko, Valerii H.Створення системи для розробки навчальних ресурсів відповідно до методу Іллі Франка за допомогою машинного перекладу.Документ Оцінювання параметрів імітаційної моделі Kademlia DHT(2023) Мазурок, Ігор Євгенійович; Єжкова, А. Г.; Царенко, О. І.; Mazurok, Ihor Ye.Стаття присвячена вивченню роботи DHT (Kademlia) та аналізу кількості переданих пакетів з метою оптимізації параметрів мережі.Документ Дослідження і розробка методів та алгоритмів рекомендаційних систем(2023) Антоненко, Олександр Сергійович; Смілянець, Віталій Русланович; Antonenko, Oleksandr S.В останні роки використання систем рекомендацій стає все більш популярним, особливо в сфері електронної комерції та онлайн-платформ. Такі системи представляють собою тип штучного інтелекту, який надає рекомендації користувачам на основі їх попередньої поведінки, уподобань та інтересів. Однак ефективність рекомендаційних систем залежить від методів і алгоритмів, які використовуються для їх розробки, тому дослідження та розробка методів і алгоритмів рекомендаційних систем стали популярною та важливою темою в галузі штучного інтелекту.Документ Дослідження і розробка архітектур систем агрегацій зображень(2023) Колєсник, Олексій Олексійович; Антоненко, Олександр Сергійович; Antonenko, Oleksandr S.На сьогоднішній момент ми постійно зтикаємося з великою кількістю даних. Листування у месенджерах, відео та зображення з соціальних мереж, відгуки клієнтів, це великі дані, які можна використовувати для різної аналітики, для тренування нейронних мереж, тощо. Через те існує необхідність агрегувати дані для кінцевого користування аналітиків. На будь-яких проектах, де стоїть задача агрегації та аналізу будь-яких даних, застосовуються різні архітектурні підходи. Відомі такі проекти-додатки як, наприклад, YouTube, де виконується обробка даних в форматі відео, Spotify, де виконується обробка даних формату аудіо або Instagram, де виконується обробка даних формату зображень. Також, у сучасності жоден проект з великою кількістю користувачів потребує у обробці логів та інших технічних повідомлень. На даний момент виділяються дві основні архітектури агрегації даних – ETL [1] і ELT [2]. Кожна з цих архітектур передбачає свої підходи та технології для виконання поставлених завдань.Документ Круговий підпис: теоретичні та практичні аспекти(2023) Вербецька, Катерина Ігорівна; Савастру, Ольга Володимирівна; Savastru, Olga V.Концепцію кільцевого підпису було вперше запроваджено Рівестом, Шаміром та Тауманом у 2001 році [1] для забезпечення анонімності підписанта повідомлення. Схеми кільцевих підписів є способом вирішення проблеми групових підписів, де є необхідність присутності менеджера групи та можливість виявлення підписанта, забезпечуючи повну анонімність без необхідності додаткового налаштування. Проблематика роботи з великою кількістю відкритих ключів полягає в тому, що усі публічні модулі різні. Це вирішується за допомогою розширеної перестановки та функції об’єднання [2]. Особа підписанта є безумовно захищена узагальненою схемою кільцевого підпису, яка заснована на оригінальній схемі підпису ElGamal. Відмінністю цієї схеми є низький рівень підробки підпису через утримання закритого ключа, на відміну від приймання вхідних даних всіх учасників повідомлення та відкритого ключа.Документ Перспективні шляхи розвитку тестових специфікацій Інтернету речей(2023) Коваленко, І. О.; Шаріпова, Ільнара Вільївна; Sharipova, Ilnara V.Розглянуті шляхи розвитку специфікацій інтернету речей, види взаємодії різних типів Інтернет речей.Документ Розробка автоматизованої системи управління діяльністю кафедри в умовах навчального середовища Одеського національного університету імені І. І. Мечникова(2023) Жар, М. Ю.; Трубіна, Наталія Федорівна; Trubina, Nataliya F.В даній роботі розглянуто процес управління діяльністю кафедрою в ОНУ імені Мечникова, насамперед в розрізі розподілу навчального навантаження та обліку його виконанні, виділені функції, що потребують першочергової реалізації, та представлені обрані технології розробки.Документ Підсистема навчально-методичного відділу інформаційної системи управління навчальним процесом(2023) Джигов, Дмитро Юрійович; Малахов, Євген Валерійович; Malakhov, Eugene V.В даній роботі наведено процеси, що виконуються в навчально-методичному відділі на прикладі ОНУ імені І.І. Мечникова, та спроектовано й створено інформаційну підсистему автоматизації процесів.Документ Інформаційна технологія адаптування лекал одягу на основі методів штучного інтелекту(2023) Жмакіна, Анастасія Семенівна; Малахов, Євген Валерійович; Malakhov, Eugene V.У ХХІ столітті однією з головних завдань швейної промисловості полягає в тому, щоб покращити точність, ефективність, продуктивність процесу виготовлення деталей одягу, які потім використовуються для виготовлення різноманітних виробів. Інформаційні технології та методи штучного інтелекту внесли свій вклад в переосмислення і розробку нового підходу в розробці одягу та продовжують активно розвиватись у цієї сфері [1]. Згідно з дослідженням McKinsey, використання методів штучного інтелекту в текстильній промисловості може призвести до підвищення ефективності виробництва на 15- 20% та показник інвестування модних компанії у технології зросте від 1,6-1,8 до 3,0–3,5 відсотків до 2030 року.Документ Генерація зображення за описом за допомогою глибокого навчання(2023) Щербина, Є. Д.; Шпінарева, Ірина Михайлівна; Shpinareva, Iryna M.Люди перетворюють отриману інформацію на символи, такі як літери, слова, що дозволяє зберігати та обробляти її в майбутньому, а також передавати між людьми. Коли людина отримує позначення, вона відтворює інформацію, а не шукає серед збережнних даних, як це роблять компʼютери. Це дозволяє гнучко розуміти контекст середовища, а також використовувати вже знайомі патерни при обставинах, в яких вони не використовувались, що сприяє більш ефективному вивченню навколишнього середовища та спільній роботі над розв'язанням проблем. Контекстів може бути багато. Генерація зображень за описом покриває собою один із таких контекстів ‒ текст в зображення, а також дозволяє більш детально вивчати, як розуміють наш світ штучний інтелект та методи машинного навчання.Документ Автоматизація бізнес-процесу із застосуванням CRM системи(2023) Дубовцев, К. О.; Шпінарева, Ірина Михайлівна; Shpinareva, Iryna M.Успішна автоматизація бізнес-процесів дає можливість бути більш конкурентоспроможними на ринку, більш прибутковими та спрощує роботу співробітників на всіх рівнях. Безперечно цих цілей хоче досягти будь-яка компанія, в тому числі і компанії, які надають послуги перевезення.Документ Застосування методів машинного навчання для прогнозування серцевих захворювань(2023) Осипов, А. В.; Шпінарева, Ірина Михайлівна; Shpinareva, Iryna M.Застосування алгоритмів машинного навчання для вирішення медичних задач в останні роки привернуло велику увагу. Великі обсяги даних, отриманих з електронних медичних карток, медичних зображень та клінічних випробувань, призвели до розробки методів машинного навчання, які можуть допомогти медичним працівникам у діагностиці, лікуванні та догляді за пацієнтами. За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я, захворювання серця є причиною 17,9 мільйонів смертей щорічно у всьому світі, що робить їх головною причиною смерті в світі. Методи машинного навчання можуть допомогти скоротити ці цифри, дозволяючи аналізувати та інтерпретувати великі набори даних про фактори ризику серцево-судинних захворювань, генетику та клінічні дані. Використання методів машинного навчання в медичних дослідженнях показало багатообіцяючі результати в поліпшенні профілактики, діагностики та лікування серцево-судинних захворювань.Документ Мережева система для організації діяльності модельної агенції(2023) Мацько, М. В.; Розновець, Ольга Ігорівна; Roznovets, Olga I.У світі існує величезна кількість різноманітних товарів та послуг, призначених для споживання відповідною цільовою аудиторією. Компаніям постійно необхідно доводити свою унікальність, необхідність та якість для споживача, який встиг за останні роки значно розширити попит та підвищити вимоги.Документ Рекомендаційна система постановки діагнозів та варіантів лікування пацієнта(2023) Глухих, П. В.; Петрушина, Тетяна Іванівна; Petrushyna, Tetiana I.Стаття присвячена рекомендаційній системі, що надасть лікарю альтернативний діагноз та варіант лікування, базуючись на наданих даних про пацієнта. Система не зможе замінити лікаря, хоча враховує значно більший набір даних, проте не в змозі надати якісну рекомендацію при недостатньому наборі звернень із затвердженим діагнозом.Документ Розробка рекомендаційної системи на основі алгоритма колаборативної фільтрації(2023) Закап, Назар Дмитрович; Петрушина, Тетяна Іванівна; Petrushyna, Tetiana I.Останнім часом все більше зростає попит на онлайн курси для студентів в освітній сфері. Багато платформ використовують рекомендаційну систему, орієнтуючись на вподобаннях, як самого користувача, так і користувачів, які найбільш схожі на даного користувача. Однак більшість розроблених платформ пропонують онлайн курс повністю та без можливості перегляду певної частини курсу. В даній роботі розглядається проблематика розробки моделі рекомендаційної системи, яка здатна пропонувати користувачу курси з можливістю перегляду певної частини. Дана система допоможе користувачу скоротити власний час для підвищення навичок та позбавить користувача у необхідності проходження одного і того самого матеріалу.