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
Аналіз алгоритмів розподілу ресурсів у хмарних обчисленнях
Full text linkУ цій роботі розглянуто основні підходи до вирішення задачі розподілу ресурсів у хмарних обчисленнях, зокрема алгоритм динамічного адаптивного розподілу ресурсів (Dynamic Adaptive Resource Allocation Algorithm, DARA). Проведено порівняння традиційних статичних методів розподілу з новітніми динамічними підходами. Розроблено алгоритм DARA, який базується на поєднанні методів машинного навчання для прогнозування навантаження та генетичних алгоритмів для оптимізації розподілу ресурсів у режимі реального часу. Запропоновано математичну модель алгоритму та проведено експерименти з використанням різних наборів даних, що підтвердило його ефективність у порівнянні з іншими методами
Інтеграція великих мовних моделей у веборієнтоване середовище розробки
Full text linkУ статті розглядаються перспективи інтеграції великих мовних моделей (LLM) у веборієнтоване середовище розробки програмного забезпечення. На основі реалізованого вебдодатку — текстового редактора та HTML/JavaScript — пропонується концепція створення інтелектуальної IDE. Дослідження охоплює можливості автоматизації таких завдань, як генерація документації, тестів, аналіз коду, рефакторинг та інтерпретація логів. Особливу увагу приділено порівнянню запропонованого підходу з існуючими промисловими рішеннями, такими як платформа Harness. Стаття містить приклади реалізації ШІ-функцій, їх вплив на продуктивність розробників та якість коду, а також обговорює потенційні виклики та шляхи їх подолання. Робота буде корисною для дослідників і розробників, які цікавляться застосуванням штучного інтелекту в програмній інженері
Application of convolutional neural networks for the retinal vessel segmentation
Full text linketinal vessels segmentation is critical for diagnosing systemic diseases like diabetic retinopathy and hypertension. Automated segmentation using deep learning offers an efficient alternative to manual annotation, overcoming challenges such as variability in vessel patterns and image noise. This research evaluates four deep learning architectures (U-Net, W-Net, MU-Net, and DeepLabV3+) and ensemble of U-Net based models for retinal vessel segmentation using the DRIVE, STARE, and CHASE-DB1 datasets. Data preprocessing included green channel extraction to enhance vessel visibility, as well as the CLAHE method and gamma correction for enhanced contrast. TensorFlow and OpenCV libraries were used for models training and image augmentation. The results indicate that U-shaped networks performed better at segmenting small vessels in good-quality images. In contrast, DeepLabV3+ performed better on noisy images compared to U-shaped networks
Роль якості програмного забезпечення та тестування у створенні успішних цифрових рішень
Full text linkУ статті розглянуто вплив якості програмного забезпечення та тестування на успіх цифрових рішень. Зазначено, що якість програмного забезпечення є ключовою складовою сучасного ІТ-середовища, оскільки вона визначає ефективність, надійність та зручність використання цифрових продуктів. Обговорюються основні підходи до забезпечення якості, такі як модульне тестування, автоматизація тестів та застосування гнучких методологій розробки. Також висвітлюється роль тестування у виявленні дефектів на ранніх етапах, що допомагає уникнути значних витрат у майбутньому
Design and implementation of a modular software architecture for dynamic image segmentation in robotic vision systems
Full text linkРобототехнічні системи, що функціонують у динамічних середовищах, потребують надійної та ефективної сегментації зображень для забезпечення процесів сприйняття та прийняття рішень. Хоча численні дослідження зосереджені на підвищенні точності сегментації, значно менше уваги приділяється архітектурній організації програмного забезпечення сегментації в робототехнічних платформах. У практичних застосуваннях модульність системи, масштабованість і робота в реальному часі є критичними чинниками, що безпосередньо впливають на її надійність. У статті представлено проєктування та реалізацію модульної програмної архітектури для динамічної сегментації зображень у системах робототехнічного зору. Запропонований підхід ґрунтується на компонентній структурі, чіткому визначенні інтерфейсів і розділенні етапів обробки, зокрема отримання зображення, попередньої обробки, сегментації та постобробки. Систему реалізовано мовою Python з урахуванням забезпечення гнучкості та розширюваності для різних робототехнічних платформ. Експериментальна перевірка підтверджує стабільність сегментації багатокласових сцен за збереження прийнятної затримки обробки. Робота пропонує структуровану архітектурну основу для ефективної інтеграції модулів сегментації в системи робототехнічного сприйняттяRobotic systems operating in dynamic environments require reliable and efficient image segmentation to support perception and decision-making processes. Although numerous studies focus on improving segmentation accuracy, less attention is given to the architectural organization of segmentation software within robotic platforms. In practical applications, system modularity, scalability, and real-time performance are critical factors that directly influence operational reliability. This article presents the design and implementation of a modular software architecture for dynamic image segmentation in robotic vision systems. The proposed approach emphasizes component-based structure, clear interface definition, and separation of processing stages, including image acquisition, preprocessing, segmentation, and post-processing. The system is implemented in Python and designed to ensure flexibility and extensibility across different robotic platforms. Experimental validation demonstrates stable segmentation performance for multi-class scene elements while maintaining acceptable processing latency. The study contributes a structured architectural framework that supports efficient integration of segmentation modules into robotic perception pipeline
Ефективне використання хмарних ресурсів для обробки великих даних
Full text linkСтаття присвячена актуальній проблемі ефективного використання хмарних обчислень для обробки великих даних в умовах стрімкого зростання обсягів інформації. Розглядається потенціал хмарних технологій як оптимального рішення для обробки значних масивів даних, підкреслюючи їх масштабованість та гнучкість. Аналізується продуктивність фреймворків розподілених обчислень, таких як Hadoop та Spark, у хмарних середовищах, висвітлюються ключові метрики оцінки ефективності та фактори, що впливають на швидкість обробки та використання ресурсів. На основі аналізу досліджень та практичних прикладів успішного впровадження хмарних технологій компаніями Airbnb, Netflix, Mount Sinai, Capital One та Spotify, стаття демонструє переваги ефективної інтеграції розподілених обчислень у хмарні інфраструктури для оптимізації аналітичних процесів, скорочення витрат та отримання конкурентних переваг. У висновку наголошується на важливості постійної оптимізації та адаптації стратегій використання хмарних ресурсів, а також окреслюються перспективи подальших досліджень у напрямку гібридних хмарних середовищ, застосування штучного інтелекту для автоматизації управління ресурсами та інтеграції периферійних обчислень для обробки великих даних
Оцінка доцільності розгортання нейронних моделей на мобільних пристроях в офлайн-режимі
Full text linkРозглянуто доцільність розгортання нейронних моделей на мобільних пристроях в офлайн-режимі. Проведено тести з використанням WebAssembly та WebGPU обчислень та оптимізованих нейронних моделей. Підтверджено можливість створення мобільних офлайн-додатків для локального виконання малих мовних моделей
Автоматизація перегляду програмного коду на основі методів машинного навчання
Full text linkПерегляд коду є діяльністю із забезпечення якості програмного забезпечення, де виконується перевірка коду на якість його написання та наявність помилок одним або кількома програмістами, і принаймні один з цих програмістів не є автором коду. В даній роботі представлено дослідження застосування технологій машинного навчання у процесі перегляду коду з метою підвищення якості та зменшення витрат на проведення цієї важливої в сфері інженерії програмного забезпечення діяльності. Проаналізовано широкий набір наукових публікацій в сфері використання машинного навчання для оцінки якості програмного коду. Зроблено висновок про актуальність даної тематики та великого інтересу до неї дослідників з різних країн в даний час. Виділено основні напрямки проведених досліджень, досягнення та проблеми, що існують в даній сфері. Побудовано нейромережу для дослідження можливості автоматизованого виявлення одного виду дефектів коду (а саме неякісних назв змінних) в певному проєкті за умови, що тренування нейромережі відбувалось на основі заздалегідь підготовленого набору даних з цього ж проєкту. Досліджено можливості забезпечення точності виявлення дефектів коду в залежності від параметрів нейромережі, проведено аналіз результатів. Зроблено висновки про необхідність подальших досліджень в напрямках збільшення якості наборів даних, збільшення об’єму наборів даних, експериментів з різними архітектурами нейромереж, використання систем генеративного штучного інтелекту
Моделювання успішної особистості в освітньому просторі цифрової трансформації: історичний та компетентнісний контекст
Full text linkThe paper explores the critical importance of integrating and linking the progress of scientific knowledge and learning with practical applications in industry and also leisure organization for students pursing a classical university education. The paper provides historical and biographical data. Photo facts are presented that describe and analyze the unique memories of a study group of students who graduated from Dnepropetrovsk State University in 1960. The memories cover a combination of educational, industrial, and research activities, as well as leisure organization. The biographical method is utilized to analyze the memories, applying a practical tool to study a person's life path in historical retrospect by preserving scientific objectivity, consistency, and historicism. A hypothesis has been proposed and confirmed regarding the impact of an integrated system that combines science, production, education, and leisure within a classical university organization, as well as the unique circumstances that arise during students' studies, on their later life success. The current system enables the establishment of a foundation and the cultivation of skills and competencies, acquisition of knowledge and abilities, and development of personal qualities that shape the future career path of students and facilitate success in their chosen professions following graduation from university. A conclusion is drawn regarding the correlation between the method of organizing the educational process, which is based on a combination of training and research activities that meet the current and future needs of external stakeholders, the organization of students' leisure time, and the success of education seekers in their later life after graduating from a traditional university.У статті здійснено комплексне дослідження трансформації освітніх парадигм у контексті цифрової модернізації з фокусом на формування когнітивно-гнучкої моделі успішної особистості студентської молоді що навчається за спеціальністю Прикладна математика у Дніпровському національного університеті імені Олеся Гончара. Проаналізовано ретроспективний кейс підготовки інженерних кадрів у 1955–1960 рр. на базі фізико-математичного факультету ДДУ, що репрезентує синергію академічної фундаментальності, високих освітніх стандартів та соціальної відповідальності в умовах індустріального розвитку регіону. У межах дослідження здійснено порівняльний аналіз освітніх, соціокультурних та когнітивних детермінант успішності студентської особистості в різних хронологічних контекстах. Окреслено науково-методичні проблеми формування інженерного та прикладного мислення в умовах соціальної турбулентності, а також запропоновано настанови для студентської молоді сьогодення як управлінські принципи успішного фахівця. Окремо акцентовано, що освітня програма Прикладна математика реалізує інтегровану модель компетентнісної підготовки, яка поєднує фундаментальну математичну освіту з актуальними цифровими компетенціями. Розвиток soft, hard та interdisciplinary skills здійснюється через інтерфейс проєктної діяльності, наукової комунікації, менторських практик та міждисциплінарної колаборації. Програма формує не лише технічно компетентного фахівця, а й особистість цифрової трансформації, здатну до системного мислення, етичного вибору та ефективної діяльності в умовах глобальної нестабільності
Теоретичні аспекти розробки краудфандингової платформи
Full text linkAn analysis of the subject area for the development of a crowdfunding platform was carried out and different platforms operating on the basis of fundraising or author support were compared. Based on this analysis, the main requirements for the crowdfunding platform were determined. In the process of research, the architecture, approaches and basic technologies for the implementation of the web application were developed. The design of the platform included the analysis of the use cases of the software product and the design of the structure, including the modeling of the interaction between the component parts. A database was also designed to store information before recording it on the blockchain, as well as for data stored on the server side of the application. The algorithm of working with the application and successive points of options for its use are described. The main functionality, including the creation of a collection, confirmation by the administration and publication in the blockchain, as well as the main functions of user interaction with the collection, are considered. The architecture of the platform is built on the basis of blockchain, which guarantees transparency and inviolability of the collected funds. Smart contracts are used to automate the processes of collecting and distributing funds, ensuring trust between platform participants. The result is a platform that allows users to easily create fees, set a funding goal and project description. Users can interact with collections, join them, make contributions, and monitor fundraising progress.Було проведено аналіз предметної області для розробки платформи краудфандингу та порівняно різні платформи, що працюють на основі збору коштів або підтримки авторів. На основі цього аналізу були визначені основні вимоги до платформи краудфандингу. В процесі дослідження була розроблена архітектура, підходи та основні технології реалізації веб-додатку. Проектування платформи включало аналіз варіантів використання програмного продукту та проектування структури, включаючи моделювання взаємодії між складовими частинами. Також було спроектовано базу даних для зберігання інформації перед її записом на блокчейн, а також для даних, що зберігаються на серверній частині додатку. Описано алгоритм роботи з додатком та послідовні пункти варіантів його використання. Розглянуто основний функціонал, включаючи створення збору, підтвердження адміністрацією та публікацію в блокчейні, а також основні функції взаємодії користувачів зі збором. Архітектура платформи побудована на базі блокчейну, що гарантує прозорість та недоторканність зібраних коштів. Смарт-контракти використовуються для автоматизації процесів збору та розподілу коштів, забезпечуючи довіру між учасниками платформи. Результатом є платформа, який дозволяє користувачам легко створювати збори, встановлювати мету фінансування та опис проекту. Користувачі можуть взаємодіяти зі зборами, приєднуватися до них, вносити внески та спостерігати за ходом збору коштів