Actual problems of automation and information technology (E-Journal) / Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій
Not a member yet
254 research outputs found
Sort by
Порівняння методів передачі даних у розподілених системах з мобільними інтерфейсами
Full text linkУ статті досліджено сучасні методи передачі даних у розподілених системах з акцентом на їхню ефективність та застосування в умовах мобільних клієнтів. Проаналізовано такі технології, як REST, SOAP, WebSocket, FTP, GraphQL, gRPC та ETL, проведено їх порівняльний аналіз за критеріями затримки, пропускної здатності, споживання пам’яті та надійності. Розроблено та реалізовано багатокомпонентну розподілену систему, що включає серверні сервіси та Android-клієнт. На основі експериментальних даних визначено оптимальні сценарії використання кожного методу. Особливу увагу приділено міжсерверній взаємодії та інтеграції мобільного застосунку як головного інтерфейсу користувача. Отримані результати демонструють переваги комбінованого використання REST, GraphQL та gRPC для забезпечення високої продуктивності та масштабованості системи. Перспективи подальших досліджень пов’язані з оптимізацією протоколів для IoT-систем та хмарних середовищ
Принципи та практики ux/ui дизайну для підвищення рівня конверсії
Full text linkВ статті розглянуто питання підвищення рівня конверсії як одного з показників, який впливає на дохідність e-commerce ресурсів. Також розглянуто показники, які тісно пов’язані з рівнем конверсії: коефіцієнт відмов; середній час, проведений на сторінці; коефіцієнт успішних замовлень та коефіцієнт відмови від покупок у кошику. В роботі зазначається, що для розробки інтернет-ресурсів в сфері електронної комерції, варто враховувати особливості воронки продажів в e-commerce. Етапами воронки продажів в електронній комерції є: відвідування сайту, огляд продукту, додавання до кошику, оформлення покупки та покупка. Кожному з цих етапів відповідають певні частини інтернет-ресурсів. Проаналізовано як дотримання принципів якісної розробки UI впливає на коефіцієнт конверсії. Лаконічний дизайн, чітка ієрархія, використання обмеженої кольорової палітри, забезпечення інклюзивності інтерфейсу та наявність адаптивного дизайну сприяють збільшенню середнього часу перебування на сайті й суб’єктивному задоволенню користувачів. В той самий час оптимізація каталогів, наявність зручних фільтрації, пошуку та навігації сприяють формуванню позитивного користувацькому досвіду, який в свою чергу також впливає на підвищення конверсії. Також в роботі розглянуто принципи ефективного використання CTA-техніки: правильне акцентування та розташування. Наведено приклади. Таким чином, якісна розробка UI/UX дизайну забезпечить підтримку коефіцієнта конверсії на високому рівні
Розробка ігрового середовища для навчання агентів із порівняльним аналізом алгоритмів глибокого навчання з підкріпленням
Full text linkГлибоке навчання з підкріпленням (DRL) є одним із важливих напрямків сучасного штучного інтелекту, що дозволяє агентам навчатися оптимальної поведінки через взаємодію із динамічним середовищем. Незважаючи на значні успіхи, практичне застосування DRL часто обмежується браком гнучких та адаптованих навчальних середовищ, що створює потребу у розробці власних рішень. Метою роботи було розробити ігрове середовище «Ghost Of Ukraine» та використати його для навчання агентів методами DRL. Середовище реалізовано мовою Python з використанням бібліотеки Pygame для візуалізації та ігрової логіки, а також Gymnasium для стандартизації взаємодії агента із середовищем. Для експериментів обрано три популярні алгоритми DRL: PPO, A2C та DQN, реалізовані в бібліотеці Stable-Baselines3. Результати показали, що алгоритм PPO забезпечує найбільш стабільне зростання винагород та кращу адаптацію агента до динамічного середовища. Аналіз метрик у TensorBoard підтвердив, що моделі, навчені PPO, демонструють стабільнішу політику (менший train/approx_kl та train/clip_fraction) та точнішу оцінку майбутніх винагород. Натомість моделі, навчені за допомогою A2C, характеризувалися високою варіативністю, а моделі, навчені з використанням DQN, швидко перейшли до експлуатації однієї стратегії. Отримані результати підтверджують ефективність розробленого середовища як інструменту для досліджень та демонстрації методів DRL
Implementing named arguments in go programming language dialect
Full text linkThis paper presents the design and implementation of named arguments in GoNext, a Go programming language dialect, created as a superset of Go to assess the viability of Go as a transpilation target. Named arguments allow developers to explicitly specify parameter names when calling functions, improving code readability, enabling flexible argument ordering, and working exceptionally well when combined with default parameter values – especially when functions have many parameters or when only specific non-default values need to be overridden
Цифрова безпека у сфері цивільного захисту: функціонування захищених месенджерів, актуальні загрози й методи захисту
Full text linkУ статті розглянуто питання цифрової безпеки у сфері цивільного захисту з акцентом на використанні захищених месенджерів під час оперативної діяльності рятувальників. Проаналізовано сучасні платформи обміну повідомленнями (Telegram, WhatsApp, Signal, Viber), їхню архітектуру, механізми шифрування та автентифікації, а також типові вразливості та методи атак, включно з фішингом, SIM-підмінами та атаками «нульового кліку». Проаналізоване експериментальне моделювання показало, що наскрізне шифрування і двофакторна автентифікація суттєво підвищують стійкість облікових записів до несанкціонованого доступу. Особливу увагу приділено практичному застосуванню захищених месенджерів під час виїзду пожежного автомобіля з оперативним розрахунком, де передача службової інформації про місце події, час прибуття, чисельність особового складу та залучену техніку має критичне значення для безпеки та ефективності операцій. Запропоновано комплекс заходів із використання E2EE, оновлених клієнтів, обмеження передачі чутливих даних та дотримання нормативних документів ДСНС для мінімізації кіберризиків та підвищення загальної кіберстійкості системи цивільного захисту
Дослідження моделей хмарних систем на прикладі найпростішого потоку
Full text linkУ роботі досліджено умову сталого режиму для моделей хмарних систем, які розглянуто як системи масового обслуговування з припущеннями стаціонарності відсутності післядій та властивістю ординарності. Розроблено програмне забезпечення генерування певної кількості моделей, які є побудованими з використанням чотирьохрівневої архітектури системи з визначеною кількістю кінцевих користувачів, граничних серверів, туманних вузлів та віртуальних машин, параметри яких визначені в термінології мереж масового обслуговування. Для вирішення задачі масштабування (зокрема, горизонтального) та аналізу навантаження на систему через потоки даних в термінології систем масового обслуговування розглянуто питання щодо мінімальної кількості пристроїв та відповідно їх каналів обслуговування на кожному рівні. Це дозволило розглянути хмарну систему як незамкнену мережу масового обслуговування, для якої згенеровані комбінації пристроїв на кожному рівні дозволило дослідити виконання умови сталого режиму та провести аналіз складності її архітектури
Проєктування та розроблення мобільної платформи helphub для координації волонтерської діяльності
Full text linkУ статті розглядаються питання цифрової підтримки волонтерської діяльності в Україні та пропонується архітектурне рішення для мобільної платформи HelpHub. Проаналізовано сучасний волонтерський рух, який продемонстрував значний розвиток після 2014 року, а особливо під час повномасштабного вторгнення. Згідно зі статистикою, 71% українців так чи інакше брали участь у волонтерській діяльності, а кількість офіційно зареєстрованих благодійних організацій зросла на 74% – до понад 20 600. Однак таке зростання супроводжується проблемами координації, оскільки волонтери використовують різні цифрові інструменти: месенджери для спілкування, соціальні мережі для пошуку інформації, корпоративні платформи для управління завданнями та банківські послуги для збору коштів. Проведено аналіз існуючих рішень та виявлено їх ключові обмеження: відсутність єдиного профілю волонтера, непрозорість використання зібраних коштів, неможливість системного відстеження внеску учасників, розрізненість календаря активностей. Після ретельного аналізу було сформульовано набір функціональних вимог, щоб задовольнити різноманітні потреби трьох різних груп користувачів: волонтерів, благодійних організацій та адміністраторів платформи. Вибір технологічного стеку Flutter і Firebase є виправданим, оскільки він забезпечує хороший баланс між швидкістю розробки, продуктивністю та масштабованістю. Розроблено архітектуру системи на основі патерну MVVM з використанням Provider для управління станом. Описано реалізацію ключових модулів: подій з автоматичним створенням групових чатів, проєктів з системою завдань та дедлайнів, зборів коштів з прозорим відстеженням прогресу, real-time комунікації через Firestore, інтегрованого календаря активностей, системи звітності з медіа-контентом та багаторівневої системи сповіщень. Забезпечено безпеку даних через Firebase Security Rules та валідацію на клієнтській стороні. Реалізовано оптимізацію продуктивності через кешування зображень та коректне управління підписками на потоки даних. Практичне значення дослідження полягає в тому, що запропоноване рішення може бути використане як основа для створення платформи координації волонтерської діяльності
Розроблення інтелективної системи стимуляції фізичної активності з можливостями віртуальної та змішаної реальності
Full text linkДана робота представляє собою комплексне наукове дослідження, присвячене проблематиці інтеграції технологій віртуальної (VR) та змішаної реальності (MR) у процес силових фізичних тренувань. У статті розглядається гостра глобальна проблема гіподинамії, посилена наслідками пандемії COVID-19, та пропонується інноваційний підхід до її вирішення через гейміфікацію силових вправ з використанням реального спортивного інвентарю. На відміну від існуючих ринкових рішень, що фокусуються переважно на кардіонавантаженнях, запропонована система використовує технологію безконтролерного відстеження рук (Hand Tracking) та режим наскрізного бачення (Passthrough) для створення безпечного та мотивуючого середовища. Робота охоплює психологічні основи мотивації, такі як теорія самодетермінації та фреймворк Octalysis, а також фізіологічні аспекти сприйняття навантажень у VR, технічний аналіз програмних засобів (Godot Engine) та детальний опис розробленого прототипу
Проєктування систем обробки інформації в програмному агенті мобільного робота
Full text linkУ роботі представлено власне дослідження з розроблення та оцінювання єдиного програмного агента мобільного робота для сприйняття й обробки відеоінформації в реальному часі. Запропоновано адаптивну архітектуру з контуром MAPE‑K, що поєднує взаємозамінні модулі детекції (YOLO, DETR, Faster R‑CNN), семантичну фільтрацію відповідно до природномовного запиту, асинхронний MJPEG‑конвеєр стрімінгу та шар моніторингу/аналітики з функцією рекомендацій параметрів. Сформульовано багатокритеріальну постановку вибору профілю налаштувань для досягнення цільових показників якості та латентності за ресурсних обмежень і запропоновано її практичне розв’язання. Експериментально продемонстровано зменшення наскрізної латентності на 30–45% і зростання пропускної здатності на 18–35% порівняно з базовою синхронною
Згорткові нейронні мережі для класифікації колірних моделей мел спектрограм
Full text linkСтрімке зростання обсягу музичних творів актуалізує питання їх раціонального впорядкування для надання зручного доступу. Одним з популярних методів є жанрова класифікація, що сприяє оптимальному використанню музичних архівів та надає можливість формування персоналізованих рекомендацій. Метою цього дослідження є аналіз ефективності використання різних колірних моделей для представлення мел-спектрограм аудіосигналів музичних композицій у процесі навчання згорткових нейронних мереж для задачі автоматичної жанрової класифікації. Розглянуті моделі кольорів RGB, YIQ, HSV, HSL, HSI та Lab. Проведено тренування та тестування моделі нейромережі на основі датасету GTZAN. Виконано порівняння точності класифікації при використанні окремих колірних моделей. Комбінація прогнозів усіх моделей з використанням методів жорсткого, м’якого та рангового голосування методом Борда сприяла суттєвому підвищенню точності класифікації