Факультет інформатики
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Факультет інформатики by Issue Date
Now showing 1 - 20 of 718
Results Per Page
Sort Options
Item Спектральні характеристики ананас графа(2020) Уткіна, Дарина; Лебідь, ВікторіяItem Фрактальність у дослідженнях фінансового ринку(2020) Паук, Вікторія; Щестюк, НаталіяМоделювання процесів існувало ще задовго до появи ЕОМ, але з винаходом комп’ютера набрало більшого розмаху, актуальності та можливостей. Наразі в світі з’явився потужний вибір інструментів для дослідження динамічних систем, в тому числі і для економічних. Для опису динамічних систем застосовується стохастичний підхід, який часто базується на передбаченні рухомого середнього MA. Альтернативним методом є хаотичний підхід.Item Розробка корпоративного QR-файлообмінника(2020) Приймак, Олег; Ющенко, ЮрійУ роботі розглянуто принципи роботи принципи роботи Web, Native та Progressive застосунків, їх популярність, переваги і недоліки. Розроблено застосунок QR – файлообмінник для швидкого та зручного обміну інформацією.Item Побудова кубічної кривої Безьє за 4 точками(2020) Молоденков, Костянтин; Дяченко, СергійДана курсова робота присвячена дослідженню побудови кубічних кривих Безьє. Криві Безьє так популярні через те , що їх математичний опис дуже компкактний, інтуітивний та зрозумілий. Крім того, афінні перетворення кривої (перенесення, масштабування, обертання та ін.) також можуть бути виконані через застосування відповідних перетворень до опорних точок.Item Музика на Haskell(2020) Барабельська, Марта; Проценко, ВолодимирHCodecs У цьому розділі описується створення музичного секвенсера за допомогою можливостей стандартної Haskell бібліотеки HCodecs, описуються усі типи, синоніми та функції, необхідні для подальшого компонування музики і її експорту в формат Midi файлу. Euterpea У цьому розділі розглядаються основні можливості бібліотеки Euterpea, на основі матеріалу, доступного за підручником «Haskell School of Music» та відкритої документації Euterpea. На основі вивчених можливостей розглядається приклад практичної частини, а саме створення власної композиції засобами бібліотеки Euterpea та її відтворення. Mezzo У цьому розділі розглядаються засоби та можливості відкритої бібліотеки для створення музики Mezzo. Під час розбору основних функцій та типі проводиться її порівняння з основною в даній курсовій бібліотекою Euterpea, проводяться паралелі та відмінності, переваги даної бібліотеки над Euterpea.Item Розробка системи цифрової обробки звукового сигналу для подальшого використання в системах автоматизованого розпізнавання голосу(2020) Картавий, Микола; Глибовець, АндрійСпроби перетворити природню мову в текст почалося ще з 1970-х років компанією DARPA, тому РПМ(speech to text) – не нове поняття в світі технологій. [1] Де використовується? РПМ використовується для автоматичного переведення природньої мови в текст. Також переведення природньої мови в текст використовується в IoT(Internet of Things) для голосового керування будинком, апаратурою. Наразі активно РПМ використовується в системах для керування розумним будинком:Apple HomeKit, розумна станція Yandex – колонка Alisa, розумна станція Amazon – колонка Alexa, Google Home. Shazam – як приклад використання розпізнавання музики. Apple Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana, Yandex Alisa – голосові помічники, котрі знаходяться на мобільних пристроях. Це найбільш поширене використання РПМ, інші приклади не можуть бути масовими, оскільки використовуються «ентузіастами» для побудови своєї системи розумного будинку з використанням переносних комп’ютерів: Rassbery PI, Orange PI, Banana PI, інші.Item Властивості типів. Генерування списків типів(2020) Семенюк, Христина; Бублик, ВолодимирРоботу присвячено вдосконаленню реалізації списків типів, розглянутої у книзі Александреску, а також методів маніпулювання ними шляхом застосування варіативних шаблонів. Розглянуто інструменти та підходи шаблонного метапрограмування, поняття та різні аспекти застосування списків типів, варіативних шаблонів, виокремлено переваги використання варіативних шаблонів у реалізації списків типів. Реалізовано списки типів з використанням варіативних шаблонів, методи маніпулювання ними та приклад їхнього застосування – варіативний шаблон для виведення значень з довільного списку типів.Item Створення системи збору аналітики про студентів університету(2020) Козачук, Анастасія; Глибовець, АндрійМетою даної курсової роботи є створення застосунку для збору аналітики про студентів університету. Зміст курсової роботи розкриває поступові етапи створення веб застосунку за допомогою Spring фреймворку та ReactJS бібліотеки. В першій частині описано розбиття застосунку на рівні і реалізація цих рівнів на основі Spring Boot. В другій частині детально розглянуто внутрішню роботу та налаштування Spring security, а також на основі діаграм описано етапи роботи OAauth2 фреймворку з Microsoft Azure. Третя частина представляє собою опис роботи таких інструментів як ReactJs та Redux для створення UI застосунку.Item Властивості розподілів штучно згенерованих зображень(2020) Іванюк-Скульський, Богдан; Крюкова, ГалинаIn recent years, machine learning and, in particular, deep learning (DL) models have improved their performance in various tasks, e.g., image classification, speech recognition, natural language processing. However, even state-of-the-art models are vulnerable to so called adversarial perturbations. These perturbations applied to a correctly classified sample aren’t visible for a human eye but lead to misclassification of the sample [5, 12, 13, 18, 19]. Clearly that such an issue may cause serious consequences in the applications where safety and security are priority, for example, autonomous driving. There have been recent attempts to explain this phenomenon, see e.g., [5], but a consistent theory is still missing. In this paper, we propose a new approach to adversarial image detection. Our approach relies on the assumption that an adversarial perturbation pushes a sample away from a manifold where the correctly classified samples are concentrated. This allows us to use distributions of certain distances for detecting adversarial samples.Item Використання типів даних ByteString і Text(2020) Владимирська, Анастасія; Проценко, ВолодимирУ роботі розглянуто типи даних для роботи з текстом в мові програмування Haskell: String, Text та ByteString. Розібрано їхні відмінності, способи використання та поєднування, сильні та слабкі сторони та можливості. Для ілюстрації роботи з типами даних Text і ByteString спроектовано по окремій програмі на кожен тип даних. Призначенням кожної з цих двох програм є відобразити особливості та спеціальні можливості розглянутих типів даних. У першому розділі описані теоретичні нюанси використання текстових типів, способи їхнього використання, а також переваги та недоліки кожного. В другому розділі описано створення програми з використанням текстових типів даних Text та ByteString для ілюстрації їхніх можливостей.Item Creation and distribution of the commercial project(2020) Гончар, Андрій; Ющенко, ЮрійIn this coursework the basic lifespan of a startup or a regular project are described. Specific situations, which come up during building and managing the team are explained. There is also a description of the work done to create the app “Quarantine” . The idea of this app is just a fun for the users and money income for the developers from the adds banners inside the app. The preparations done before launching the app are also described below. All the paragraphs describe the real experience gained by the author during the “Quarantine” project.Item Розробка мобільних застосунків за допомогою технологій Flutter та Dart(2020) Гомілко, О.; Жежерун, ОлександрДана курсова робота присвячена вивченню технологій Flutter та Dart для створенню мобільних додатків. Акцент зроблено на тому, щоб вивчити нові технології, дослідити переваги та недоліки відносно відомих аналогів. Метою курсової роботи є ознайомлення з мовою програмування Dart та фреймворком Flutter, опанування нових навичок та застосування отриманих знань.Item Синтаксичний аналізатор на Haskell(2020) Ільченко, Тетяна; Проценко, ВолодимирСинтаксичний аналіз є досить популярним зараз. Будь-який синтаксис може бути проаналізований. Починаючи від мов програмування і закінчуючи мовами, якими ми розмовляємо. Кожен програміст, як початківець так і програміст з досвідом, стикався з задачами синтаксичного аналізу. У світі програмістів існує безліч бібліотек, які можуть стати в нагоді при побудові синтаксичного аналізатора. Адже синтаксичний аналіз є одним з важливих елементів при побудові інтерпретаторів. Граматика кожної мови має свої особливості, тому важливо це враховувати та при побудові синтаксичного аналізатора обирати бібліотеки, як вдало підійдуть для цих цілей.Item Коспектральні кубічні графи для n ≤ 20(2020) Уткіна, Олександра; Лебідь, ВікторіяItem Шумоподавлення з використанням глибокого навчання(2020) Марченко, Віталій; Крюкова, ГалинаЦя робота описує підхід до шумоподавлення звукових сигналів, що містять людську мову, з використанням глибокого навчання (deep learning).Item Мобільні додатки з технологією доповненої реальності, з використанням мови Swift та фреймворків ARKit та Core ML(2020) Маргаль, Нікандр; Гороховський, СеменСтаном на 2020-й рік, смартфони через свою поширеність та доступність є чи не головною платформою для поширення програмного забезпечення до кінцевого користувача. Постійно існує попит на сервіси «в кишені», які полегшують життя людям, вирішують буденні задачі та допомагають відволіктися. Не зважаючи на те, що багато мобільних додатків пропонують своїм користувачам дуже достойний рівень UX (user experience — з англ. дослівно «користувацький досвід»), розробники постійно змушені переглядати відповіді на питання: «як утримати користувача від видалення цього додатку?» і «як змусити нових клієнтів встановити його?». Це, фактично, є одним з головних рушіїв прогресу користувацьких технологій, що спонукає компанії розробляти все нові способи зацікавити користувача.Item Фрактальні множини: експерименти з комплексними числами, комп’ютерне моделювання(2020) Миколайчик, Ярослав; Щестюк, НаталіяМайже щодня люди стикаються з фрактальними множинами, хоч самі про це не задумуються. Теорія фрактальних множин – дуже цікавий і, мабуть, один з найгарніших розділів математики. Фрактальні множини є досить поширеними як у прикладних науках, таких, як інформатика, радіотехніка, фізика та біологія, так і у мистецтві, і навіть природі, чим є дуже особливими та захоплюючими.Item Розробка веб-застосунку з використанням хмарних веб-сервісів(2020) Крайнік, Юрій; Борозенний, СергійУ цій роботі продемонстровано процес розробки веб-застосування файлового обмінника із системою авторизації на основі JSON Web Token (JWT), взаємодією із реляційною базою даних за допомогою технології Object-Relational Mapping (ORM) та інтеграцією з хмарним веб-сервісом сховища даних Amazon S3. Для забезпечення оптимальної роботи застосунку в умовах виробництва використано чергу завдань Redis Queue, що виконує ресурсозатратні операції у паралельних процесах. Файлові запити до S3 передаються за допомогою створеного REST Api, а саме застосування розміщено на платформі Heroku, попередньо контейнеризовано у Docker.Item Оптимізація роботи СКБД PostgreSQL(2020) Чумак, Віталій; Захоженко, ПавлоУ цій роботі описуються як загальні методи оптимізації роботи баз даних, так і специфічні види оптимізації роботи PostgreSQL. Робота присвячена дослідженню способів пришвидшити роботу даної СКБД на великих об’ємах даних. Це досягається методами загальної оптимізації (налаштування параметрів ОС та параметрів PostgreSQL) та специфічної оптимізації (індекси, оптимізація запитів). Для демонстрації роботи СКБД була обрана наступна схема: два Docker контейнери з однаковими версіями PostgreSQL та демонстраційними базами даних. Один із оптимізованими налаштуваннями, інший – з параметрами за замовчуванням. Результатом роботи є "бенчмарки" – показники швидкості роботи запитів до обох баз, демонстрація приросту швидкості роботи. Після проведення тестів будуть створені графіки приросту оптимізації, які покажуть чи стали покращення дієвим та наскільки вони підвищили швидкість роботи системи.Item Класичні алгоритмічні системи. Розробка емулятора машини Поста(2020) Шкута, Анна; Франчук, ОлегВ теоретичній частині роботи розглядається поняття класичних алгоритмічних систем, історичне підґрунтя для їх виникнення та подальший розвиток. Також більш детально розглядаються деякі конкретні приклади основних типів алгоритмічних систем, такі як машина Тюрінга, рекурсивні функції, нормальні алгоритми Маркова та машина Поста. Для алгоритмів Маркова, машини Тюрінга та машини Поста наводяться ілюстрації, які описуються процес їх роботи та приклади розв’язання деяких задач за допомогою цих систем. В практичній частині роботи створюється емулятор машини Поста з використанням мови програмування C#, а також таких технологій як .Net Framework та WPF.