Кафедра інформатики

Permanent URI for this community

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/17504

Browse

Now showing 1 - 20 of 324

3-D сегментація та візуалізація об'єктів на основі медичних зображень
(2020) Нгуєн, Сан Бинь; Бучко, Олена
Мета курсової роботи написати застосунок, на вхід якого подається набір медичних зображень, що являють собою 2D зрізи певної ділянки людського тіла, а на виході отримати модель, проекцію якої можна переглянути у 3D просторі. Були розглянуті стандартні алгоритми для побудови 3D-моделей та сегментації. Наведені методи покращення, оптимізації та виявлені певні недоліки наведених алгоритмів. Реалізація, тестування та дослідження основної частини програми були проведені за допомогою мови програмування Python та написаних під неї бібліотек. Для візуалізації отриманих 3D-моделей було додатково створено застосунок під операційну систему iOS з використанням методів доповненої реальності за допомогою бібліотеки ARKit. Оглянуто готові рішення.
3D-візуалізація об’єктів на основі медичних зображень
(2022) Першута, П.; Бучко, Олена
Метою даної курсової роботи є дослідження роботи алгоритмів побудови 3D-моделей на основі зрізів, отриманих в результаті томографії голови. Проведено аналіз актуальності теми та проаналізовано два алгоритми побудови 3D-зображень, а саме “крокуючі куби” та “крокуючі тетраедри”. Також було розглянуто алгоритми сегментації для покращення вихідної моделі. Реалізовано алгоритм “крокуючі куби” для отримання 3D-моделі на мові С++ з використанням бібліотеки OpenCV.
3D-візуалізація об’єктів на основі медичних зображень
(2022) Першута, П.; Бучко, Олена
Метою даної курсової роботи є дослідження роботи алгоритмів побудови 3D-моделей на основі зрізів, отриманих в результаті томографії голови. Проведено аналіз актуальності теми та проаналізовано два алгоритми побудови 3D-зображень, а саме "крокуючі куби" та "крокуючі тетраедри". Також було розглянуто алгоритми сегментації для покращення вихідної моделі. Реалізовано алгоритм "крокуючі куби" для отримання 3D-моделі на мові С++ з використанням бібліотеки OpenCV.
Astronomical images quality assessment
(2025) Цвєткова, Анна; Швай, Надія
У цій кваліфікаційній роботі проведено комплексне дослідження сучасних методів безреференсної (NR-IQA) оцінки якості астрономічних зображень у контексті задачі автоматичного виявлення гравітаційних лінз. На відміну від традиційних підходів, що базуються на наявності ідеального еталонного зображення, зосереджено увагу на моделях, здатних відображати наукову значущість зображення без зразків — що є критично важливим у контексті реальних астрономічних спостережень, зокрема отриманих через open source проєкти. У першій частині роботи наведено теоретичні засади Image Quality Assessment (IQA) методів, включно з оглядом сучасних моделей: як класичних, так і глибоких нейронних мереж, з адаптацією до специфіки астрономічних даних (PSF, шум, FWHM, фонові варіації). Окрему увагу приділено методології трансферного навчання та використанню попередньо тренованих за допомогою Full Reference (FR) метрик моделей для оцінки зображень у реальному часі. Друга частина містить опис проведених експериментів: від побудови адаптивної системи зважування метрик (FWHM, SNR, ellipticity) до кореляційного аналізу між результатами моделей NR-IQA та ефективністю виявлення гравітаційних лінз. Також запропоновано власну гібридну метрику для оцінки якості, що узгоджується з візуальною експертизою астрономів, та показано її переваги у задачах відбору пріоритетних кандидатів для подальшого моделювання лінз. Результати роботи демонструють, що навіть за відсутності точної ground truth NR-IQA моделі можуть забезпечувати релевантні оцінки якості, корисні для автоматизованого аналізу великих масивів астрономічних зображень. Запропонований підхід дозволяє не лише фільтрувати спотворені дані, але й підвищити recall систем гравітаційного лінзування за рахунок покращення вхідної якості даних.
Comparative Analysis of Development Environments for UAV Software Development
(2025) Budilova, Sofiia; Kurochkin, Andrew
Unmanned aerial vehicles are in demand nowadays due to their ability to perform various tasks, both military and civilian, without the involvement of humans. The UAV simulators (UAV algorithm development environments) have a great value at the present day since they present a way to test all the new UAV algorithms that are spreading more and more finding real-world applications across various disciplines. A plethora of simulators already exist. All of them have their own advantages and disadvantages. This presents difficulties for developers to opt for the most suitable one to meet their requirements. This paper reviews the most popular UAV simulators. It also provides statistics regarding the amount of papers in general and throughout the years related to simulators and also to flight control software (e.g., ArduPilot). This provides the opportunity to observe tendencies in UAV simulation technologies. Subsequently, research was conducted to analyze scenes (usually called worlds) of the most popular and robust simulator, namely Gazebo, that are available open-source online. тA list of them is provided in this thesis. Eventually, a research gap was found, namely a shortage of Gazebo worlds containing moving objects. A new world with a moving car was created and might be used, for example, for the testing of the UAV object-tracking algorithms.
Creation and distribution of the commercial project
(2020) Гончар, Андрій; Ющенко, Юрій
In 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.
Creation of an atomic cross-chain escrow, which supports EVM, Solana and TON
(2025) Rastiehaiev, Volodymyr; Gorokhovskyi, Kyrylo
This paper presents the design, development, and evaluation of an atomic cross-chain escrow system facilitating secure, trustless asset transfers between Ethereum Virtual Machine compatible blockchains, Solana, and The Open Network. Driven by the increasing fragmentation of the blockchain ecosystem and the demand for seamless cross-chain interoperability, this work addresses the limitations of centralized intermediaries and existing bridge solutions. The research involved identifying key challenges in atomic cross-chain escrow development, including differing blockchain architectures and HTLC concept and its core principles. As a core contribution, three distinct smart contracts were engineered, one for each target blockchain (EVM, Solana, and TON), to enable a hash-time-locked escrow mechanism. The developed contracts were evaluated for security and efficiency, demonstrating the feasibility of achieving guaranteed fund delivery or refund across these disparate networks without reliance on a trusted third party.
Decoding Speech from ECoG with Machine Translation Models
(2023) Burakov, Roman; Shvai, Nadyia; Wang, Bo
This paper explores the use and improvement of brain-computer interface (BCI)- based speech neuroprostheses, devices designed to enhance communication for individuals with speech disorders. Focusing on the machine learning aspect, we address the existing challenges associated with these systems, such as the limited vocabulary and simple algorithms of previous research and the individual variances in electrode implantation sites. Our approach reframes the decoding of speech from BCI as a machine translation problem and employs existing language models for semantic knowledge transfer. This research provides an extensive analysis of current neural speech decoding and multilingual neural machine translation methods, adapts the pre-existing M2M100 neural machine translation model for decoding ECoG data into text, and introduces a state-of-the-art model for neural speech decoding that improves upon current methods in semantic text reconstructions.
Dependent Types for Formal Theorem Proving: A Case Study of Hall’s Theorem
(2023) Власенко, Павло; Жежерун, Олександр
This thesis investigates the role of dependent types and Curry-Howard isomorphism in formal theorem proving and programming. First, we highlight the connection between formal logic and type theory and demonstrate how dependent types allow us to encode complex properties like proofs or programs. Next, we introduce Lean, a language utilizing dependent types, and show practical examples to check that the program will never fail and be correct at compile time without needing tests. Finally, we will show an example of a more complex theorem defined in Lean – Hall’s graph theorem and how to use its proof to write the verified program.
Developing a Trip Planning Application with a Focus on People with Disabilities
(2025) Орлов, Станіслав; Андрощук, Максим
Ця робота демонструє етапи розробки організаційної системи для планування подорожей, що враховує потреби людей з інвалідністю, у вигляді Android-застосунку. Описано аналіз наявних подібних рішень на предмет інклюзивності, виявлено та категоризовано їхні бар’єри у забезпеченні інклюзивності, викладено функціонал створеної системи, а також обґрунтовано вибір програмних засобів та технологій, використаних у роботі.
Development and Implementation of a Military Technology Trends Monitoring System
(2025) Prokhorov, Oleksandr; Kurochkin, Andrew
This work presents the design and implementation of a system for monitoring technological trends in the military sector using Telegram as a data source. The system automatically collects, processes, and analyzes both historical and real-time posts from selected Telegram channels, focusing on the emergence and dissemination of key terminology such as "реб" (eng.: "electronic warfare") in our evaluation case study. A modular architecture was developed, combining Go-based data scraping, Python-based aggregation and keyword analysis, and a Grafana dashboard for visualization. The system supports both local Docker-based deployment and cloud-based deployment via Terraform on AWS. Evaluation included performance benchmarks, peak resident-set size (RSS) profiling, and a case study comparing our system’s findings against professional media and Google Trends. Results indicate that a Telegram-based pipeline can detect rising interest in electronic-warfare topics earlier than traditional information channels.
Development of a proprietary game engine
(2025) Burliai, Danylo; Gorohovskyi, S.
The present study focuses on the development of crossplatform game engines. It reveals how technologies like reflection systems and game editors can streamline the development of games. The project developed for this study is a cross-platform game engine, featuring a built-in reflection system and an editor application, supporting both Windows and MacOS.
Diffusion models for music generation
(2024) Савкін, Гліб; Крюкова, Галина
In this work, we aim to research the possibility of applications of diffusion models for the task of symbolic audio generation. We will implement and train a diffusion model, comparing its performance against other popular models for music generation. By providing results and analysis, this study aims to demonstrate the advantages of DDPMs for music generation and to create a foundation for future research in the use of generative models in music generation.
E-commerce додаток для платформи iOS
(2023) Колесніков, Антон; Бітаєва, Оксана
Метою дослідження є розробка та реалізація E-commerce додатку для платформи iOS з метою покращення процесу онлайн-шопінгу на мобільних пристроях для користувачів iOS. Мета та завдання дослідження будуть досягнуті шляхом аналізу інтернет-ресурсів, проєктування та розробки додатка, його тестування та вдосконалення. Також будуть проведені опитування користувачів для оцінки ефективності додатка та його впливу на їхню покупкову поведінку.
Face recognition in the video stream. Self-attention neural aggregation network
(2020) Проценко, Ігор; Крюкова, Галина
The models based on self-attention mechanisms have been successful in analyzing temporal data and have been widely used in the natural language domain. A new model architecture is being proposed for video face representation and recognition based on the self-attention mechanism. Moreover, given approach could be used for video with single and multiple identities. Notably, no one explored the aggregation approaches that consider the video with multiple identities. The proposed approach utilizes existing models to get the face representation for each video frame, e.g., ArcFace and MobileFaceNet, and the aggregation module produces the aggregated face representation vector for video by taking into consideration the order of frames and their quality scores. Empirical results are demonstrated on a public dataset for video face recognition called IJB-C to indicate that the self-attention aggregation network (SAAN) outperforms naive average pooling. Moreover, a new multi-identity video dataset based on the publicly available UMDFaces dataset and collected GIFs from Giphy is being proposed. It is shown that SAAN is capable of producing a compact face representation for both single and multiple identities in a video. The source code is attached in the archive.
Introducing real-time boundless data with websockets
(2020) Діденко, Віра; Глибовець, Андрій
Loading and displaying a large data set with minimal delay has always been a challenging task. With the increase of data set size, the loading time before the data is displayed grows and the user experience suffers. In this research work the aim is to load and display a large data set within the time limit required for the user to perceive the response as instant and to provide smooth navigation and a pleasant user experience. Based on multiple research the required response time limit was determined to be 0.1 second. Based on this time constraint the time that can be spent for each process was calculated and after an empirical research the data transfer method for loading the data and keeping it real-time was chosen to be WebSockets. With WebSockets as the data transfer technology the large data set was loaded and displayed on a sample data table under 100 milliseconds and a smooth user experience was achieved.
JIT компіляція динамічних мов програмування
(2022) Петрик, Ярослав; Глибовець, Андрій
Метою дослідження є огляд та аналіз методів виконання, аналізу, та компіляції динамічних мов програмування. Оглянуто процес перетворень та оптимізації від текстового формату, до різних проміжних репрезентацій обчислень.
JIT компіляція динамічних мов програмування
(2022) Петрик, Ярослав; Глибовець, Андрій
Метою дослідження є огляд та аналіз методів виконання, аналізу, та компіляції динамічних мов програмування. Оглянуто процес перетворень та оптимізації від текстового формату, до різних проміжних репрезентацій обчислень. Для аналізу ефективності перетворень коду, та його інтерпретації, було створено проект luar — JIT компілятор мови Lua.
NLP: морфологічний-орфографічний аналіз слова
(2024) Кирилін, Єгор; Смиш, Олег
Кваліфікаційну роботу присвячено застосуванню методів обробки природної мови з метою створення застосунку для морфологічного та орфографічного аналізів слів. У роботі використано дані зі словників української мови для розроблення алгоритмів, що дають змогу розібрати слова на морфеми, розставити наголоси, визначити частини мови, до яких вони належать, і ділити слова на переноси та склади. Проведено статистичні аналізи морфем та наголосів української мови для вивчення структури слів та їхнього наголошування.
Normalization as a Key Enabler for Transferable Machine Learning in Multi-Temporal Cross-Dataset Satellite Imagery: Evidence in Cloud Detection
(2025) Полякова, Любов; Кундік, Кирило
In this thesis, we explore the use of normalization and standardization to improve the transferability of deep learning models for cloud detection from multi-temporal satellite imagery. Specifically, we evaluate whether applying normalization techniques during preprocessing can reduce the necessity of model fine-tuning when encountering temporally shifted and externally sourced satellite images.

Browse

Browsing Кафедра інформатики by Title

Results Per Page

Sort Options